Brevet FR2912239A1 — publié le 20080808

PROCEDE ET DISPOSITIF DE DETERMINATION DU CONTOUR D'UN OBJET DANS UNE IMAGE 1. Domaine de l'invention L'invention se rapporte au domaine général de la segmentation et du suivi d'objets sémantiques (i.e. représentatifs d'entités sémantiques) dans une image respectivement une séquence d'images. L'invention concerne, plus particulièrement, un procédé et un dispositif de détermination, dans une image numérisée, de la frontière entre un objet et le reste de l'image. 2. Etat de l'art De nombreuses applications, notamment dans le domaine de la post-production, du codage vidéo et de l'indexation vidéo, nécessitent de segmenter un ou plusieurs objets dans une image et éventuellement de suivre ces objets dans une séquence d'images. La segmentation et le suivi d'objets qui peuvent être de forme complexe constituent deux problèmes du traitement d'image qui sont, actuellement, imparfaitement résolus. En effet, les solutions actuelles ne permettent pas d'atteindre par des traitements automatisés le degré de précision et de robustesse requis notamment pour les applications de post-production. Ainsi, les outils de segmentation et de suivi disponibles dans les plate-formes de post-production, notamment pour les applications dédiées à la correction de couleur, sont d'utilisation lente et fastidieuse. L'assistance d'un opérateur humain est nécessaire pour obtenir des résultats de qualité acceptable. Généralement, la segmentation d'un objet dans une image est réalisée à la main, l'opérateur venant ajuster une courbe paramétrée (typiquement un polygone, une courbe spline ou une forme géométrique prédéfinie) sur les contours d'un objet afin d'en obtenir un masque approximatif. Il est également connu des procédés semi-automatiques ou automatiques de suivi d'objets dans une séquence d'images, basés sur le suivi de points d'intérêts locaux. Selon ces procédés, l'utilisateur positionne manuellement dans une image donnée de la séquence, dite image de référence, d'une part, le contour de l'objet à segmenter, et d'autre part, un ensemble de points d'intérêts positionnés au voisinage de points image à fort contraste. Un point d'intérêt est une petite partie rectangulaire de l'image. Chacun des points d'intérêt est suivi individuellement entre l'image de référence et une autre image de la séquence, dite image courante, au moyen d'un algorithme approprié. L'algorithme d'inter-corrélation normalisée décrit dans l'article de J.P. Lewis intitulé Fast Normalized Cross-Correlation , publié dans les actes de la conférence Vision Interface 1995 , pages 120-123 est un exemple d'un tel algorithme. En utilisant l'ensemble des déplacements des points d'intérêt entre l'image courante et l'image de référence, un modèle global de mouvement de l'objet est calculé entre ces deux images. Ce modèle de mouvement est ensuite appliqué au contour fourni par l'utilisateur dans l'image de référence pour estimer le contour réel de l'objet dans l'image courante. Le procédé est ensuite réitéré sur les autres images de la séquence, l'image courante devenant l'image de référence. Il est enfin connu des procédés semi-automatiques ou automatiques de suivi d'objets dans une séquence d'images, basé sur un algorithme de convergence de contour. A cet effet, il est connu d'appliquer un traitement itératif sur un contour initial positionné dans une image courante afin qu'il converge vers le contour réel de l'objet, i.e. vers la frontière entre l'objet et le reste de l'image. Les contours actifs ( active contours ou snakes en anglais) et les ensembles de niveau ( level sets en anglais) fournissent des exemples de tels algorithmes. Un traitement par contours actifs est notamment décrit dans le livre d'A. Blake et al. intitulé Active Contours et édité par Springer Ed. à Londres en 1998. Dans sa forme la plus simple, le contour actif évolue à partir d'une position initiale de manière à se caler sur les fronts dominants les plus proches dans l'image. Généralement, la frontière entre l'objet et le reste de l'image matérialise un changement de texture et / ou de couleur qui se traduit par la présence d'un front sur l'image. Si le contour initial est proche de ce front, le contour actif converge naturellement vers ce front et le procédé de suivi fournit en général un résultat correct. Si l'image courante est la première image traitée d'une séquence, alors le contour initial est positionné par l'opérateur au voisinage du contour réel de l'objet à segmenter. Si, en revanche, l'image courante suit une image, dite image de référence, dans laquelle un contour réel, dit contour de référence, a déjà été déterminé, alors le contour initial dans l'image courante est, par exemple, déterminé à partir du contour de référence et d'un modèle de mouvement global déterminé entre l'image de référence et l'image courante. Plus précisément, le contour initial est obtenu par projection compensée en mouvement du contour de référence. L'article de C. Gu et M.C. Lee intitulé Semiautomatic Segmentation and Tracking of Semantic Viedo Objects , paru dans le journal IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology , Vol. 8 no. 5, pp. 572-584, en septembre 1998, décrit un exemple de mise en oeuvre de cette technique de projection, puis convergence du contour. De tels procédés automatiques ou semi-automatiques de segmentation et de suivi d'objets présentent l'inconvénient de ne pas fonctionner correctement, i.e. de fournir un contour erroné par rapport au contour réel de l'objet, notamment dans les situations suivantes : - les occultations : en raison de la présence d'un objet d'avant-plan venant masquer progressivement l'objet à traiter dans l'image courante, le déplacement du contour de l'objet d'une image à la suivante est important, et ne peut pas être prédit à l'aide d'un modèle de mouvement global. Dans ce cas, le contour initial déterminé dans l'image courante, à partir du contour de référence et d'un modèle de mouvement global, est éloigné du contour réel de l'objet. Dès lors, le risque est grand que le contour actif soit attiré par des fronts de l'image situés au voisinage du contour initial mais qui ne correspondent pas au contour réel de l'objet. - le croisement de l'objet avec un objet d'arrière-plan : lorsque l'objet d'arrière-plan comporte des fronts importants, ceux-ci peuvent, du fait du mouvement relatif entre les deux objets, se trouver momentanément très proches de la frontière de l'objet suivi. Le contour actif est alors susceptible de s'accrocher sur ces fronts parasites, englobant ainsi une partie de l'arrière-plan dans l'objet estimé. Une telle erreur peut se propager sur plusieurs images. Ce dernier cas est illustré sur la figure 1. Sur cette figure est représenté, dans une image courante, un objet au voisinage duquel existe un front parasite, i.e. un fort gradient. En l'absence de traitement particulier et partant du contour initial issu de la projection compensée en mouvement du contour de référence, le contour actif a une forte probabilité de converger vers ce front parasite. En effet, ce dernier présente un gradient plus important que celui de la frontière entre l'objet et l'arrière-plan. Dans ce cas, le contour réel de l'objet dans l'image courante est incorrectement estimé comme l'illustre la figure 2. 3. Résumé de l'invention L'invention a pour but de pallier au moins un des inconvénients de l'art antérieur L'invention concerne notamment un procédé de détermination, dans une image numérisée, de la frontière entre un objet et le reste de l'image, frontière dite contour réel de l'objet. Le procédé comprend les étapes suivantes : - déterminer un contour du objet, dit contour initial, dans l'image; et - appliquer un traitement itératif apte à déplacer le contour initial pour que le contour déplacé se rapproche du contour réel de l'objet à chaque itération. Selon une caractéristique essentielle de l'invention, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : -déterminer au moins un point image, dit point de contrainte, dans l'image; - modifier le contour initial de telle sorte qu'il comprenne le point de 20 contrainte ; et - appliquer le traitement itératif sur le contour initial modifié, le traitement étant adapté pour qu'à chaque itération le contour déplacé comprenne le point de contrainte. Avantageusement, le procédé permet de fournir un contour réel de 25 l'objet correct dans des situations particulières, comme par exemple en présence d'un fort gradient externe à l'objet, qui généralement viennent perturber le traitement itératif de convergence du contour initial. Selon une caractéristique particulière de l'invention, le traitement itératif est un traitement par contours actifs. 30 Selon une autre caractéristique particulière, le point de contrainte est positionné sur le contour réel de l'objet. Selon une caractéristique particulièrement avantageuse, le point de contrainte est en outre positionné au voisinage d'un contour externe à l'objet. Selon un autre aspect de l'invention, le procédé est appliqué à une image d'une séquence de plusieurs images, dite image courante. Dans ce cas, le contour initial est déterminé dans l'image courante à partir d'un contour du objet préalablement déterminé dans une autre image de la séquence, dite image de référence et d'un modèle de mouvement global du contour de l'objet préalablement déterminé entre l'image de référence et l'image courante. Selon une caractéristique particulière, le point de contrainte est déterminé dans l'image courante à partir du point de contrainte préalablement déterminé dans l'image de référence et d'un algorithme de suivi local, par exemple un algorithme d'inter-corrélation normalisé. L'invention concerne également un dispositif de traitement d'image apte à déterminer, dans une image numérisée, la frontière entre un objet et le reste de l'image, frontière dite contour réel de l'objet. Le dispositif comprend : - des moyens pour déterminer un contour du objet, dit contour initial, dans l'image; et - des moyens pour appliquer un traitement itératif apte à modifier le contour initial pour que le contour déplacé se rapproche du contour réel de l'objet à chaque itération. Selon une caractéristique essentielle de l'invention, le dispositif comprend en outre: - des moyens pour déterminer au moins un point image, dit point de contrainte, dans l'image selon un premier critère prédéfini ; - des moyens pour modifier le contour initial de telle sorte qu'il comprenne le 25 point de contrainte ; et - des moyens pour appliquer le traitement itératif sur le contour initial modifié, le traitement étant adapté pour qu'à chaque itération le contour déplacé comprenne le point de contrainte. 30 L'invention concerne, en outre, un dispositif de post-production de séquences d'images qui comprend des moyens de traitement des images de la séquence, et un dispositif de traitement d'images selon l'invention apte à déterminer, dans une image numérisée, la frontière entre un objet et le reste de l'image. Selon un aspect particulier de l'invention, les moyens de traitement sont aptes à corriger la couleur des images de la séquence. 4. Listes des fiqures L'invention sera mieux comprise et illustrée au moyen d'exemples de modes de réalisation et de mise en oeuvre avantageux, nullement limitatifs, en référence aux figures annexées sur lesquelles : la figure 1 représente un objet à suivre au voisinage duquel existe un front parasite; la figure 2 représente le contour d'un objet déterminé selon un procédé de l'état de l'art, objet au voisinage duquel existe un front parasite; la figure 3 illustre un procédé de segmentation d'un objet dans une image selon l'invention; la figure 4 illustre une image de référence dans laquelle le contour d'un objet ainsi que des points de contrainte ont été déterminés; la figure 5 illustre une image courante dans laquelle, d'une part, la position des points de contrainte a été estimée par un algorithme de suivi de ces points de contrainte et, d'autre part, une prédiction du contour de l'objet a été calculée par projection compensée en mouvement du contour de l'objet dans l'image de référence; la figure 6 illustre une image courante dans laquelle la prédiction du contour de l'objet a été modifiée pour y inclure les points de contrainte; la figure 7 illustre une image courante dans laquelle l'estimation finale du contour réel d'un objet a été déterminée selon le procédé de suivi de l'invention; la figure 8 représente une vue du contour actif et du contour de l'objet que l'on cherche à déterminer ; la figure 9 illustre un procédé de suivi d'un objet dans une séquence d'images selon l'invention; la figure 10 illustre un dispositif de suivi d'objet selon l'invention; et la figure 11 illustre un dispositif de post-production selon l'invention. 5. Description détaillée de l'invention En référence à la figure 3, l'invention concerne un procédé de détermination du contour réel d'un objet dans une image, i.e. de la frontière entre cet objet et le reste de l'image. A l'étape 10, un contour de l'objet, dit contour initial, est déterminé dans l'image, par exemple par un opérateur qui positionne manuellement dans l'image un contour approximant le contour réel de l'objet à segmenter. Généralement, ce contour initial est formé de points image dits points de contrôle reliés entre eux par des segments de droite. A l'étape 11, un ou plusieurs points de contrainte P; (p.ex. PI et P2 sur la figure 4) sont déterminés dans l'image. Ces points de contrainte sont préférentiellement positionnés sur les portions du contour réel de l'objet où la convergence du contour est susceptible d'échouer, par exemple, à proximité d'un fort gradient dans l'arrière-plan, dit gradient parasite, situé au voisinage du contour réel de l'objet. A l'étape 12, le contour initial est modifié de manière à ce qu'il comprenne les points de contrainte P; identifiés dans l'image. A cet effet, chaque point de contrainte P; est inséré entre le couple de points de contrôle du contour initial dont il est le plus proche comme illustré sur la figure 6. A l'étape 13, un traitement itératif est appliqué sur le contour initial ainsi modifié. Ce traitement est adapté pour faire converger le contour initial modifié vers le contour réel de l'objet de telle sorte qu'à chaque itération le contour initial modifié passe par les points de contrainte qui restent fixes à chaque itération comme illustré sur la figure 7. Plus précisément, à chaque itération, la position de chaque point de contrôle du contour initial est modifiée de telle sorte que ledit contour se rapproche du contour réel de l'objet à l'exception de la position des points de contrôle insérés à l'étape 12 et correspondant aux points de contrainte. Par exemple, si l'algorithme des contours actifs est utilisé pour estimer la frontière de l'objet, chaque point de contrôle du contour est déplacé de manière à minimiser la fonctionnelle d'énergie du contour actif, à l'exception des points de contraintes, qui restent fixes. Le procédé selon l'invention, permet de résoudre les problèmes de l'état de l'art notamment dans le cas d'occultations ou de croisement de l'objet à segmenter avec un objet de l'arrière-plan en forçant localement l'accrochage du contour actif sur les points de contrainte situés à la frontière de l'objet à proximité du front parasite. Les contraintes de régularité (énergies de tension et de courbure) imposées au contour actif favorisent l'accrochage sur la frontière de l'objet plutôt que sur le front parasite. Ainsi, à partir du contour initial représenté sur la figure 6, où le passage par les points de contrainte P1 et P2 est imposé, ces contraintes de régularité vont forcer le contour actif à converger vers le contour réel dans les voisinages de P1 et P2, et vont fortement pénaliser un accrochage sur le front parasite entre ces deux points, qui conduirait à un contour bien moins régulier que le contour correct, représenté sur la figure 7. Au besoin, pour pénaliser encore plus l'accrochage sur le front parasite, on peut rajouter des points de contrainte intermédiaires ou augmenter le poids des termes d'énergie de régularisation sur les points de contrôle du contour actif situés au voisinage des points de contrainte. Le traitement par contour actif est décrit en relation avec la figure 8. La figure 8 représente le contour réel 30 de l'objet à segmenter et le contour actif 31 au début du processus de convergence ou à un stade intermédiaire de celui-ci. Le contour actif est défini par un certain nombre de points de contrôle V; correspondant aux extrémités des arcs formant ce contour actif. Dans le cas où le contour actif est modélisé par un polygone, ces arcs sont des segments de droite, et l'ensemble des points de contrôle est constitué par les extrémités de ces segments. Le nombre de points de contrôle, référencés V; sur la figure 3, varie en fonction de la complexité du contour de l'objet. Un contour actif est défini comme une courbe paramétrée dans une image, qui approche itérativement le contour d'un objet sous l'influence de forces internes, calculées à partir de la courbe de contour actif elle-même, et de forces externes, qui dépendent de l'image. Les forces internes contraignent la forme de la courbe à satisfaire des contraintes de régularité, les forces externes optimisent le positionnement de la courbe relativement au contenu de l'image. L'application de ces forces se traduit par la minimisation d'une fonctionnelle appelée énergie. Bien qu'il soit théoriquement possible de rechercher une convergence simultanée de l'ensemble des points de contrôle en effectuant une minimisation globale de la fonctionnelle d'énergie, la convergence du contour actif est en pratique réalisée à l'aide d'un algorithme glouton ( greedy algorithm en anglais) proposé initialement dans l'article de D.J. Williams et M. Shah, intitulé A Fast Algorithm for Active Contours and Curvature Estimation , paru dans la revue CVGIP : Image Understanding, volume 55 n 1, Janvier 1992, pages 14 à 26. Selon cet algorithme, la minimisation de l'énergie est effectuée itérativement sur chacun des points de contrôle, jusqu'à la stabilisation du contour actif. En référence à la figure 8, V; représente la position courante d'un point de contrôle du contour actif. L'algorithme glouton consiste donc à faire converger V; vers le contour de l'objet en calculant, pour chaque point Vi d'une fenêtre de recherche F; définie au voisinage de V;, l'énergie du contour actif obtenu en remplaçant V; par Vi, et en sélectionnant comme nouveau point de contrôle celui, situé dans la fenêtre F;, qui fournit l'énergie minimale. Chaque point à l'intérieur de cette fenêtre est un point candidat pour la position du nouveau point de contrôle. Le point de contrôle est donc déplacé dans la fenêtre vers le point candidat pour lequel l'énergie est minimale. Ce processus est appliqué successivement sur tous les points de contrôle, jusqu'à convergence du contour actif. Le seuillage de la somme des déplacements des points de contrôle, pour une itération donnée du contour actif, peut, par exemple, fournir un exemple de critère d'arrêt pour sa convergence. La taille de la fenêtre peut, par exemple, être fixée à 21 pixels sur 21 pixels. Dans d'autres modes de réalisation, la taille de la fenêtre peut être différente. La taille de la fenêtre à utiliser dépend de l'application visée et de la résolution de l'image traitée. Typiquement, la fenêtre sera d'autant plus grande que la résolution est élevée, de manière à maintenir à un niveau raisonnable le degré de précision requis pour l'approximation initiale. L'énergie E(i, V) du point de contrôle V; est définie par exemple, pour chaque point candidat Vi au voisinage de V;, comme étant la somme pondérée ou combinaison linéaire des trois termes suivants : un terme de continuité Econnuie,Vj) favorisant un espacement constant entre points de contrôle, ce terme peut par exemple être défini en fonction de la distance de Vi aux points de contrôle adjacents V;_1 et V;+1 et de la distance moyenne d entre points de contrôle : E continuité (, ,) 2 2 -2 Vj ù + Vj ù V+i -2d Max Econtinuité (i , Vk k un terme de régularisation de deuxième ordre Ecourbure(i,Vj) visant à éviter des courbures trop prononcées du contour actif, que l'on peut définir, approximant la courbure par des différences finies, comme: 2 Ecourbure9 Vj )ùù1 ù 2Vj +V+1 Max Ecourbure (Z , Vk k un terme de gradient Egradient(i,Vj) qui attire le contour actif vers des fronts de l'image (zones de l'image correspondant à de forts gradients), en privilégiant les fronts dont la direction est parallèle au contour estimé : ce terme peut être calculé en fonction du vecteur gradient G(Vi) au voisinage de Vi et de la normale extérieure next(i) au contour actif en V; par : (( nextO)•G(Vj) Egradient \l , V j) Max G(Vk ) k La pondération de ces termes est définie par l'utilisateur en fonction des propriétés du contour de l'objet. Il peut, par exemple, réduire le poids du terme de régularisation dans le cas de formes très irrégulières. Le procédé de segmentation par contours actifs, tel que décrit ci-dessus, repose essentiellement sur la détection du contour de l'objet. Avantageusement, on peut rajouter un terme supplémentaire favorisant l'homogénéité de la distribution des couleurs et de la texture de part et d'autre de la courbe de contour actif afin d'améliorer la qualité et la robustesse de la segmentation obtenue. Dans un grand nombre de situations, l'approche des contours actifs permet de faciliter en l'automatisant le processus de segmentation. Ne requérant que la donnée d'un contour approximatif et simplifié de l'objet à segmenter, il évite à l'opérateur de devoir positionner précisément un contour suivant fidèlement la frontière de l'objet, tâche qui se révèle très souvent longue et fastidieuse. En référence à la figure 9, l'invention concerne également un procédé de suivi d'un objet dans une séquence de plusieurs images. A cet effet, lors d'une phase d'initialisation, non représentée sur la figure 9, un contour réel de l'objet, dit contour de référence, ainsi que des points de contrainte positionnés sur ce contour réel, sont déterminés dans une image donnée de la séquence, dite image courante, généralement la première image de la séquence. Ce contour est, par exemple, déterminé en appliquant à cette image les étapes 10 à 13 du procédé de segmentation décrit précédemment. La figure 9 présente la succession des étapes nécessaires pour déterminer le contour réel de l'objet et la position des points de contrainte dans une autre image de la séquence, dite image courante, à partir du contour de référence et des points de contraintes déterminés dans l'image de référence comme illustré sur la figure 4. Le plus souvent, l'image courante est l'image de la séquence qui suit immédiatement l'image de référence, mais il est possible d'appliquer le procédé faisant l'objet de l'invention à une image courante et une image de référence distantes de plusieurs images. Il est également possible d'effectuer un suivi arrière du contour, dans lequel les contours des images précédentes, dans l'ordre de la séquence, sont calculés à partir de ceux des images suivantes. Dans cette configuration, l'image courante précède l'image de référence. Dans le but de clarifier l'explication, mais sans limitation de la portée de l'invention, on utilisera dans la description qui suit le terme image (N-1) pour désigner l'image de référence, et le terme image N pour désigner l'image courante. Ces termes sont également ceux utilisés dans les figures 4 à 7, référencées dans la description. A l'étape 20, un modèle de mouvement global du contour de l'objet est déterminé entre l'image N-1 et l'image N. A cet effet, un algorithme d'estimation d'un tel modèle est appliqué, par exemple, à l'ensemble des points image situés à l'intérieur du contour de référence dans l'image (N-1). Ce modèle de mouvement peut être, par exemple, un modèle affine à 6 paramètres (ao, a,, a2, bo, bl, b2,), où chaque point image de coordonnées (x,y) dans l'image (N-1) est transformé en un point image dont les coordonnées (x',y') dans l'image N sont définies par : Jx'= ao+aux+azy y'= bo+blx+bey Un algorithme permettant l'estimation d'un tel modèle de mouvement global est décrit dans l'article de J.M. Odobez et P. Bouthemy intitulé Robust Multiresolution Estimation of Parametric Motion Models , paru dans le Journal of Visual Communication and Image Understanding , volume 6 n 4, pages 348 à 365, en décembre 1995. A l'étape 21, le modèle de mouvement global déterminé à l'étape 20 est utilisé pour projeter dans l'image N chacun des points de contrôle définissant le contour à l'image (N-1). Les nouveaux points de contrôle ainsi obtenus fournissent une prédiction du contour dans l'image (N), dit contour initial, représenté sur la figure 5. Cette prédiction ne peut toutefois pas rendre compte les déformations locales du contour qui pourraient résulter, par exemple, d'une rotation de l'objet hors du plan de la caméra, ou d'une occultation. Le traitement itératif qui fait l'objet de l'invention, et qui est décrit dans les étapes suivantes, permet de raffiner cette prédiction afin de la faire converger vers le contour réel de l'objet à l'image N. A l'étape 22, les positions des points de contrainte dans l'image N sont déterminées à partir de celles, connues, dans l'image (N-1), en utilisant un algorithme de suivi local, tel que l'algorithme d'inter-corrélation normalisé référencé dans la section état de l'art . A chaque point de contrainte est généralement associée une petite zone de suivi local comprenant ce point. Sur la figure 4, ces zones de suivi local sont dénommées ZSL1 et ZSL2. Le suivi d'un point de contrainte consiste à rechercher dans l'image N, au voisinage de la position du point de contrainte tel que connu dans l'image (N-1), la fenêtre de même taille que la zone de suivi local dont le contenu correspond le mieux au contenu de la zone de suivi local dans l'image (N-1). Le critère de correspondance entre les zones des images (N-1) et N peut, par exemple, être la minimisation de la somme des valeurs absolues des différences pixel à pixel entre ces deux fenêtres, ou la maximisation de l'inter-corrélation bidimensionnelle entre les deux fenêtres, éventuellement normalisée par les dispersion des valeurs de luminance dans les deux fenêtres. Les points de contrainte conservent le même positionnement relatif à l'intérieur de leur zone de suivi local d'image à image. Les positions des points de contrainte dans l'image N sont donc déduites des positions des zones de suivi local ZLS1 et ZLS2 déterminées dans l'image N. Un choix judicieux des points de contrainte, au voisinage de zones suffisamment texturées de l'image, garantit habituellement un suivi correct de ces points : chaque point reste alors positionné, tout le long de la séquence traitée, sur le même point physique de l'objet suivi. Dans le cas où le suivi échouerait, l'opérateur a la possibilité soit de modifier la taille de la zone de suivi local, soit de déplacer le point de contrainte vers une zone d'image plus fortement texturée, afin d'assurer que les points de contrainte restent correctement positionnées sur le contour réel de l'objet traité tout au long de la séquence. A l'étape 23, la prédiction du contour à l'image N est modifiée de la même manière qu'à l'étape 12, en y incorporant les points de contrainte, dont la position dans l'image N a été calculée à l'étape précédente 22. A cet effet, chaque point de contrainte P; est inséré entre le couple de points de contrôle dela prédiction du contour à l'image N dont il est le plus proche, comme illustré sur la figure 6. A l'étape 24, de la même manière qu'à l'étape 13, un traitement itératif est appliqué sur la prédiction modifiée du contour à l'image N, de façon à le faire converger vers le contour réel de l'objet à cette image. Lors de ce processus de convergence, les points de contrainte restent fixes à chaque itération, comme illustré sur la figure 7. Par exemple, l'algorithme des contours actifs est appliqué sur le contour initial modifié à l'étape 23, en traitant normalement tous les points de contrôle, à l'exception des points de contraintes, qui restent fixes. Les étapes 20 à 24 du procédé sont ensuite réitérées sur les autres images de la séquence afin de suivre l'objet le long de ladite séquence, l'image courante devenant l'image de référence. Le procédé selon l'invention, permet de résoudre les problèmes de l'état de l'art notamment dans le cas d'occultations ou de croisement de l'objet à segmenter avec un objet de l'arrière-plan, en forçant localement l'accrochage du contour actif sur des points de contrainte dont on est certain qu'ils appartiennent au contour réel de l'objet. La présente invention concerne également un dispositif de segmentation et de suivi d'objets référencé 40 sur la figure 10 qui implémente le procédé décrit précédemment. Sur cette figure, les modules représentés sont des unités fonctionnelles, qui peuvent ou non correspondre à des unités physiquement distinguables. Par exemple, ces modules ou certains d'entre eux peuvent être regroupés dans un unique composant, ou constituer des fonctionnalités d'un même logiciel. A contrario, certains modules peuvent éventuellement être composés d'entités physiques séparées. Seuls les éléments essentiels du dispositif sont représentés sur la figure 4. Le dispositif 40 comprend notamment: une mémoire vive 42 (RAM ou composant similaire), une mémoire morte 43 (disque dur ou composant similaire), une unité de traitement 44 telle qu'un microprocesseur ou un composant similaire, une interface d'entrée/sortie 45 et une interface homme-machine 46. Ces éléments sont reliés entre eux par un bus d'adresse et de données 41. La mémoire morte 43 contient les algorithmes mettant en oeuvre les étapes 10 à 18 du procédé selon l'invention. A la mise sous tension, l'unité de traitement 44 charge et exécute les instructions de ces algorithmes. La mémoire vive 42 comprend notamment les programmes de fonctionnement de l'unité de traitement 44 qui sont chargés à la mise sous tension de l'appareil, ainsi que les images à traiter. L'interface d'entrées/sorties 45 a pour fonction de recevoir le signal d'entrée (i.e. la séquence d'images source) et sort le résultat du suivi d'objets selon les étapes 10 à 13 et 20 à 24 du procédé de l'invention. L'interface homme-machine 46 du dispositif permet à l'opérateur d'interrompre le traitement et d'ajuster manuellement le contour d'un objet à chaque étape du procédé, dès que survient une perte de précision sur le contour qui n'est pas compatible avec ses exigences. Les résultats de la segmentation dans chaque image sont stockés en mémoire vive puis transférés en mémoire morte pour être archivés en vue de traitements ultérieurs. L'interface homme-machine 46 comprend notamment un panneau de contrôle et un écran de visualisation. Dans le cas d'un dispositif dédié aux applications de correction de couleur, le panneau de contrôle est un clavier amélioré qui peut comprendre des éléments d'interface tels que stylo graphique et boules permettant le réglage des gains des composantes de couleur. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation mentionnés ci-dessus. En particulier, l'homme du métier peut apporter toute variante dans les modes de réalisation exposés et les combiner pour bénéficier de leurs différents avantages. Notamment, le nombre de points de contrainte, le modèle de contour (par exemple courbes B-spline ou courbes de Bezier), l'algorithme utilisé pour le suivi des points de contrainte, l'algorithme utilisé pour l'estimation du modèle de mouvement global du contour, l'algorithme utilisé pour obtenir la convergence du contour initial ou prédit vers le contour réel (par exemple utilisation des courbes de niveaux), sont susceptibles de varier. Le dispositif de segmentation et de suivi d'objets peut également être utilisé dans un dispositif de post-production de séquences d'images référencé 50 sur la figure 11. Dans ce cas, l'information fournie par le dispositif de suivi 40 est utilisée pour traiter une séquence vidéo û par exemple un film û en post-production à l'aide de moyens de traitement 51. Ces moyens peuvent permettre d'effectuer l'un des traitements suivants: -correction de couleur secondaire qui consiste à modifier l'apparence d'un objet dans une scène (par exemple un visage) ; - mixage vidéo ( compositing en anglais) qui consiste à extraire un objet particulier dans une scène pour l'insérer dans une autre scène; - effets spéciaux (par exemple, suppression d'un objet de premier plan et remplacement par l'arrière-plan) ; et/ou - restauration de films, et plus particulièrement suppression de zones dégradées dans l'image résultant, par exemple, de défauts sur la pellicule. L'invention ne se limite pas aux applications de post-production mais peut être utilisé également pour diverses autres applications telles que : Codage vidéo : amélioration du taux de compression en codant l'objet dans une seule image puis en ne transmettant que ses variations de forme et de position ; Indexation : extraction d'informations sémantiquement pertinentes sur le contenu des images ; et Plus généralement, tous les processus qui nécessitent un traitement adapté à chacun des objets dans l'image. Revendications 1. Procédé de détermination, dans une image numérisée, de la frontière entre un objet et le reste de l'image, frontière dite contour réel de l'objet, comprenant les étapes suivantes : - déterminer (10, 21) un contour dudit objet, dit contour initial, dans ladite image; - appliquer (13, 24) un traitement itératif apte à déplacer ledit contour initial pour que ledit contour déplacé se rapproche dudit contour réel de l'objet à chaque itération ; ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : - déterminer (11, 22) au moins un point image, dit point de contrainte, dans ladite image; - modifier (12, 23) ledit contour initial de telle sorte qu'il comprenne ledit point de contrainte ; et - appliquer (13, 24) ledit traitement itératif sur ledit contour initial modifié, ledit traitement étant adapté pour qu'à chaque itération ledit contour déplacé comprenne ledit point de contrainte. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit traitement itératif est un traitement par contours actifs. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit point de contrainte est positionné sur le contour réel de l'objet. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ledit point de contrainte est en outre positionné au voisinage d'un contour externe audit objet. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, lequel procédé est appliqué à une image d'une séquence de plusieurs images, dite image courante, ledit contour initial étant déterminé (21) dans ladite image courante à partir d'un contour dudit objet préalablement déterminé dans une autre image de la séquence, dite image de référence et d'un modèle de mouvement global ducontour de l'objet préalablement déterminé (20) entre ladite image de référence et ladite image courante. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ledit point de contrainte est déterminé (22) dans ladite image courante à partir du point de contrainte préalablement déterminé dans ladite image de référence et d'un algorithme de suivi local. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel ledit algorithme de suivi local est un algorithme d'inter-corrélation normalisé. 8. Dispositif de traitement d'image (40) apte à déterminer, dans une image numérisée, la frontière entre un objet et le reste de l'image, frontière dite contour réel de l'objet, comprenant: - des moyens pour déterminer (42, 43, 44) un contour dudit objet, dit contour initial, dans ladite image; - des moyens pour appliquer (42, 43, 44) un traitement itératif apte à modifier ledit contour initial pour que ledit contour déplacé se rapproche dudit contour réel de l'objet à chaque itération ; ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre: - des moyens pour déterminer (42, 43, 44) au moins un point image, dit point de contrainte, dans ladite image selon un premier critère prédéfini ; - des moyens pour modifier (42, 43, 44) ledit contour initial de telle sorte qu'il comprenne ledit point de contrainte ; et - des moyens pour appliquer (42, 43, 44) ledit traitement itératif sur ledit contour initial modifié, ledit traitement étant adapté pour qu'à chaque itération ledit contour déplacé comprenne ledit point de contrainte. 12. Dispositif de post-production de séquences d'images caractérisé en ce qu'il 30 comprend des moyens (51) de traitement des images de ladite séquence, et un dispositif (40) de traitement d'images selon la revendication 8. 13. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce que les moyens (51) de traitement sont aptes à corriger la couleur des images de ladite séquence.