Brevet FR2921775A1 — publié le 20090403

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de correction d'erreurs de données d'image. Elle s'applique, en particulier, à la correction d'erreurs de transmission de signaux vidéo sur un réseau non sécurisé et, plus particulièrement à l'amélioration de méthodes dites � d'Error Concealment �. Un réseau est dit � non sécurisé � Si des pertes d'information peuvent se produire lors de la transmission de données sur le réseau. La transmission de vidéos selon le protocole de transport UDP (acronyme de � User Datagram Protocol � pour protocole de datagramme utilisateur) sur un réseau IP/Ethernet (acronyme de � Internet Protocol � pour protocole internet) est un exemple de transmission sur un réseau non sécurisé. En effet, l'utilisation du protocole UDP ne garantit pas que l'intégralité des données envoyées par un serveur soit reçue par le client. Des méthodes de protection du flux vidéo sont ainsi souvent utilisées. Par exemple, des méthodes de retransmission de paquets perdus ou des méthodes d'ajouts de codes correcteurs d'erreurs aux données transmises peuvent être utilisées. Toutefois, il reste des cas où ces méthodes ne peuvent pas être appliquées ou des cas où la protection est insuffisante. Des pertes, plus ou moins importantes, sont temporaires et peuvent être localisées à n'importe quel endroit d'un train binaire reçu représentant un flux vidéo. Des parties du flux vidéo compressé étant perdues, on prévoit parfois de corriger par approximation les données manquantes pour pouvoir obtenir une vidéo décodée de qualité visuelle acceptable. Ces méthodes de correction d'erreurs, appelées � Error Concealment �, sont nombreuses. Elles se répartissent généralement entre méthodes de correction d'erreurs spatiales, ou � intra-image � (en utilisant des données à l'intérieur de l'image) et méthodes de correction d'erreurs temporelles ou � inter-images � (en utilisant des données d'une autre image). Les figures 1 et 2 illustrent deux méthodes différentes de correction d'erreurs, respectivement inter-images et intra-image, qui reconstruisent les données manquantes par utilisation d'un critère de mise en correspondance entre une zone manquante et une zone disponible. En figure 1, le critère de mise en correspondance est utilisé pour reconstruire une zone manquante 101 d'une image I(t) 100. Pour reconstruire cette zone manquante 101, on considère successivement les différents blocs de cette zone. Par exemple, pour reconstruire le bloc 102, un bloc 107 de même taille de l'image précédente I(t-1) 104 est recherché puis copié dans la zone du bloc 102. Dans ce but, on recherche le meilleur bloc de l'image I(t-1) 104 en termes de qualité de correction du bloc manquant 102. Pour cela, la frontière 103 de ce bloc 102 est considérée et une recherche de similarité est effectuée en testant des mises en correspondance entre le bloc 103 et des blocs 108 de même taille que le bloc 103, dans une fenêtre de recherche 106 de l'image 104. Une fois, le bloc 108 le plus similaire au bloc 103 trouvé, le bloc 107, voisin du bloc 108 est recopié pour corriger le bloc manquant 102. La relation de voisinage est identique entre le bloc 103 et le bloc 102, d'une part, et le bloc 108 et le bloc e107, d'autre part. L'hypothèse de base de cet algorithme est que les mouvements entre deux images consécutives sont, localement, des translations et que la translation estimée entre les blocs 108 et 103 est valable pour les blocs 107 et 102. Cependant, cette hypothèse n'est pas toujours vraie et la correction du bloc 102 n'est généralement pas parfaite. La figure 2 illustre une seconde méthode de correction d'erreurs basée sur un critère de mise en correspondance. Cette fois-ci, la méthode de correction d'erreurs est une méthode intra-image. L'image décodée et reçue est l'image 200 dont la zone 201 est supposée manquante. Cette zone 201 est découpée en blocs, par exemple 202, 204 et 206. Par exemple, pour corriger le bloc 202, on tente de retrouver, parmi les informations disponibles de l'image 200, le bloc qui a la vraisemblance la plus importante de remplacer efficacement le bloc manquant 202. Pour cela, un bloc 203 adjacent au bloc manquant 202 est considéré. Ce bloc 203 est composé de données disponibles, c'est-à-dire correctement décodées, de l'image. Dans une fenêtre de recherche 212, le bloc le plus similaire au bloc 203 est recherché. Il s'agit, dans notre exemple, du bloc 210. Dans ce cas, les données manquantes du bloc 202 sont remplacées par les données du bloc 209 qui se trouve, vis-à-vis du bloc 210, dans la même relation de voisinage que le bloc 202 vis-à-vis du bloc 203. La zone manquante 201 est ainsi progressivement corrigée en réitérant cette recherche et ce remplacement pour chacun des blocs manquants. Un problème de ce type de méthode est de déterminer par quel bloc de la zone manquante 201 commencer. A cet effet, il a été proposé, dans � A. Criminisi, P. Prez, and K. Toyama. "Object removal by exemplar-based inpainting". Volume 2, pages 721-728, CVPR 2003, Madison, WI, Juin 2003", un critère basé sur : - une zone de fort contour (par exemple le bloc 203 représente un fort contour 208 de l'image) est similaire au bloc à corriger et la direction du contour est perpendiculaire à la frontière de la zone manquante. Plus la direction d'un contour est perpendiculaire à la frontière entre la zone manquante et la zone disponible, et plus le bloc de cette frontière est corrigé en premier et - le nombre de données disponibles ou déjà corrigées qui sont présentes à proximité du bloc manquant. Par exemple, on peut utiliser les données des blocs 207 et 211 pour rechercher le bloc correspondant au bloc 206. Plus le bloc manquant possède de blocs voisins disponibles ou corrigés et plus ce bloc manquant est corrigé en premier. Cependant, des erreurs de correction existant du fait de la non- continuité des structures entre les zones disponibles et les zones correspondant à des données manquantes, la correction d'erreur est limitée. La présente invention vise à remédier à ces inconvénients. A cet effet, selon un premier aspect, la présente invention vise un procédé de correction d'erreurs de données d'image, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape de décodage de données d'image et de données d'au moins un résidu issues d'une estimation de mouvement ; - une étape de détermination de chaque zone manquante de l'image et, - de manière itérative : - une étape de sélection d'une zone manquante de l'image, -une étape de détermination d'une zone disponible voisine de ladite zone manquante, - une étape de mise en correspondance de ladite zone disponible avec une autre zone d'image en fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et - une étape de correction de ladite zone manquante d'image en mettant en oeuvre de l'information d'image d'une zone dont ladite autre zone d'image est voisine. Ainsi, on utilise une information de résidu pour améliorer les méthodes de correction d'erreurs basées sur l'utilisation d'un critère de mise en 15 correspondance de blocs. L'information de résidu mise en oeuvre par le procédé objet de la présente invention provient notamment : - soit de la rétro-propagation des résidus d'images P (ou B), à partir d'une ou plusieurs images postérieures ; 20 - soit du résidu de l'image courante P (ou B) si un suivi de la zone manquante et considérée comme mal corrigée sur l'image précédente est effectué. Grâce à la mise en oeuvre de la présente invention, on évite, notamment, des � fausses alertes �. Une � fausse alerte � correspond, lors du 25 processus de correction d'erreurs, à la création de structures qui n'existaient pas dans l'image originelle. Les conséquences de ces mauvaises corrections sont désagréables du point de vue visuel. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de sélection d'une zone manquante de l'image, on met en oeuvre au moins résidu 30 associé à ladite zone manquante de l'image. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de sélection d'une zone manquante de l'image, on sélectionne la zone manquante qui correspond à une valeur extrême d'une fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et d'au moins un résidu associé à ladite zone voisine de ladite autre zone d'image. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de mise en correspondance, on met en correspondance la zone disponible avec l'autre zone d'image, en fonction de l'information d'image de ladite zone disponible. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de mise en correspondance, on met en correspondance la zone disponible avec l'autre zone d'image, en fonction de l'information d'image de l'autre zone d'image. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de mise en correspondance, on sélectionne ladite autre zone d'image qui correspond à une valeur extrême d'une combinaison linéaire, d'une part, d'une fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et d'au moins un résidu associé à ladite zone voisine de ladite autre zone d'image et, d'autre part, d'une fonction de l'information d'image de ladite zone disponible et de l'information d'image de ladite autre zone d'image. Selon des caractéristiques particulières, le procédé tel que succinctement exposé ci-dessus comporte une étape de détermination d'au moins un facteur multiplicatif de ladite combinaison linéaire. Selon des caractéristiques particulières, la relation spatiale entre ladite autre zone et la zone sélectionnée est identique à la relation spatiale entre la zone manquante et la zone voisine de ladite autre zone. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de correction, on remplace ladite zone manquante d'image par une zone 25 disponible de la même image. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de correction, on remplace ladite zone manquante d'image par une zone disponible d'une image précédente. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de 30 décodage et au cours de l'étape de mise en correspondance, les données de résidu sont des données d'au moins un résidu rétro-propagé provenant d'une projection, ou translation, d'une accumulation de parties d'images de résidu postérieures à l'image courante. Selon un deuxième aspect, la présente invention vise un dispositif de correction d'erreurs de données d'image, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen de décodage de données d'image et de données d'au moins un résidu issues d'une estimation de mouvement ; - un moyen de détermination de chaque zone manquante de l'image et, - un moyen de correction adapté, de manière itérative : - à sélectionner une zone manquante de l'image, - à déterminer une zone disponible voisine de ladite zone manquante, - à mettre en correspondance ladite zone disponible avec une autre zone d'image en fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et - à corriger ladite zone manquante d'image en mettant en oeuvre de l'information d'image d'une zone dont ladite autre zone d'image est voisine. Selon un troisième aspect, la présente invention vise un programme d'ordinateur chargeable dans un système informatique, ledit programme contenant des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé de correction d'erreurs tel que succinctement exposé ci-dessus. Selon un quatrième aspect, la présente invention vise un support d'informations lisibles par un ordinateur ou un microprocesseur, amovible ou non, conservant des instructions d'un programme informatique, caractérisé en ce qu'il permet la mise en oeuvre du procédé de correction d'erreurs tel que succinctement exposé ci-dessus. Les avantages, buts et caractéristiques particulières de ce dispositif, de ce programme d'ordinateur et de ce support d'information étant similaires à ceux du procédé tel que succinctement exposé ci-dessus, ils ne sont pas rappelés ici. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre, faite, dans un but explicatif et nullement limitatif en regard des dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente, schématiquement, des parties d'images mises en oeuvre par un algorithme inter-images de l'art antérieur pour corriger une zone manquante d'une image d'une vidéo, - la figure 2 représente, schématiquement, des parties d'image mises en oeuvre par un algorithme intra-images de l'art antérieur pour corriger une zone manquante d'une image, - la figure 3 représente, schématiquement, des parties d'images mises en oeuvre dans un premier mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention mettant en oeuvre une correction inter-image, - la figure 4 représente, schématiquement, des parties d'images mises en oeuvre dans un deuxième mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention mettant en oeuvre une correction intra-image, - la figure 5 représente, schématiquement, des variables d'un critère mis en oeuvre pour déterminer un bloc à mettre en correspondance avec un autre, - la figure 6 représente, schématiquement, des parties d'images mises en oeuvre pour la détermination d'une partie d'une zone d'image manquante à corriger en premier en fonction d'un résidu issu d'une estimation de mouvement, - la figure 7 représente, sous forme d'un logigramme, des étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention et - la figure 8 représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention. Les figures 1 et 2 ont été décrites dans le préambule ci-dessus. Dans toute la description des figures 3 à 8, on utilise la terminologie suivante : - zone manquante d'une image : il s'agit d'une zone d'image où les données d'image, par exemple les vecteurs de mouvement, ont été perdues ou mal corrigées, - zone disponible d'une image : il s'agit d'une zone d'image où les données d'image, par exemple les vecteurs de mouvement, ont été correctement décodés ou déjà corrigés en mettant en oeuvre le procédé objet de la présente invention et - zone voisine d'une zone considérée: il s'agit d'une zone ayant une relation de voisinage, par exemple immédiatement au-dessus, au dessous, à 10 droite ou à gauche, de la zone considérée. Dans toute la description, on a considéré la mise en oeuvre d'une seule image de résidu. Cependant, la présente invention ne se limite pas à ce cas et peut mettre en oeuvre plusieurs images de résidu, par exemple pour différentes couleurs, pour la luminance, pour la chrominance et/ou pour 15 différentes couches de base ou d'amélioration dans un codage adaptable (en anglais � scalable �). Pour la mise en oeuvre de plusieurs images de résidu, l'homme du métier saura utiliser des coefficients de pondération affectés à ces différentes images pour revenir au cas décrit en regard des figures 3 à 8. La figure 3 illustre une premier mode de réalisation du procédé objet 20 de la présente invention, se rapprochant de l'algorithme exposé en regard de la figure 1, c'est-à-dire mettant en oeuvre une correction inter-image. Sur la figure 3, l'image décodée qui doit être affichée est l'image I(t) 300. Nous considérons ici qu'une partie 301 des données de cette image 300 est manquante, c'est-à-dire a été perdue ou très mal corrigée, et qu'il faut la 25 reconstruire. Nous supposons que cette image 300 est une image pour laquelle une information de résidu R(t) 309 est disponible. Ce résidu 309 peut provenir soit de l'image elle-même (si du � data-partitionning � est utilisé ou si cette zone représente le suivi d'une zone mal corrigée), soit de la rétro-propagation d'une information de résidu. 30 Nous supposons qu'il existe une image précédente I(t-1) 304 pour laquelle une information de résidu R(t-1) 314 est aussi disponible. Cette image 304 est, par exemple, une image prédite décodée pour laquelle l'information de résidu d'encodage 314 est conservée. Un bloc 302 à corriger de la zone manquante sur l'image de luminance I(t) 300 est considéré. Le bloc 313 de l'image 314, de même position que le bloc 302, est aussi considéré dans l'image de résidu 309, lors de la correction d'erreurs. Pour trouver un bloc dans l'image I(t-1) 304 qui remplace au mieux le bloc manquant 302, l'information de résidu 312 disponible et associée à la zone manquante 301 est utilisée. La recherche du bloc remplaçant le bloc manquant 302 utilise la luminance du bloc 303, bloc adjacent au bloc manquant 302, et le résidu du bloc 313 pour retrouver, dans l'image 304, et dans l'image résidu précédente 314, le bloc le plus proche du bloc 303. A cet effet, comme détaillé en regard de la figure 7, la similarité entre le bloc 303 et un bloc 308 de la zone de recherche 306 de l'image 304 met en oeuvre la similarité entre l'information Ainsi, pour une correction inter-images, comme illustrée en figure 3, conformément à la présente invention, pour corriger une zone manquante 302 de l'image 300, on détermine une zone disponible 303 voisine de cette zone manquante 302, on met en correspondance cette zone disponible 303 avec une autre zone d'image 308, en fonction du résidu 313 associé à la zone manquante 302 et on corrige la zone manquante 302 avec de l'information d'image d'une zone 307 dont ladite autre zone d'image 308 est voisine. La figure 4 décrit schématiquement un deuxième mode de réalisation particulier de la méthode de correction d'erreurs objet de la présente invention, se rapprochant de l'algorithme illustré en regard de la figure 2, c'est-à-dire mettant en oeuvre une correction intra-image. Dans une image décodée 400, une zone 401 est supposée manquante. On suppose qu'une information de résidu R(t) 408 concernant l'image 400 est disponible. Cette information de résidu 408 provient soit de l'image elle-même, soit d'un résidu rétro-propagé. Considérons un bloc 402 de de résidu 313 et l'information de résidu 316, les blocs 303, 308, 310 et 317 ayant la même relation de voisinage vis-à-vis des blocs 302, 307, 313 et 316, respectivement. la zone manquante ou mal corrigée 401 à remplacer par un autre bloc de l'image 400. Une zone de recherche 405 est définie ainsi qu'une zone de recherche 412 correspondant spatialement à la zone de recherche 405, dans l'image de résidu 408. A cet effet, un bloc 403 adjacent au bloc 402 est considéré, le bloc 410 correspondant spatialement au bloc 402, dans l'image de résidu 408. Pour savoir si un bloc 407 peut remplacer le bloc 402, le critère de similarité représente : - la similarité entre les blocs 403 et 406 et - la similarité entre les blocs de résidus 410 et 415. Les mesures de similarités sont effectuées sur toute la zone de recherche 405/412 afin de trouver le bloc le plus similaire au bloc 402. De cette façon, l'information de résidu, qui peut caractériser l'information de contours, est utilisée pour la recherche du bloc qui remplace le bloc manquant 402. Plus particulièrement, l'information de luminance, pour la similarité entre les blocs 403 et 406, et l'information de résidu, pour la similarité entre les blocs 410 et 415 sont mises en oeuvre de manière complémentaire, avec un facteur de pondération fixe, comme exposé en regard de la figure 5, ou variable, comme exposé en regard de la figure 7. On observe que les blocs 403, 406, 411 et 414 présentent la même relation de voisinage vis-à-vis des blocs 402, 407, 410 et 415, respectivement. Ainsi, pour une correction intra-image comme illustrée en figure 4, conformément à la présente invention, pour corriger une zone manquante 402 de l'image 400, on détermine une zone disponible 403 voisine de cette zone manquante 402, on met en correspondance cette zone disponible 403 avec une autre zone d'image 406, en fonction du résidu 410 associé à la zone manquante 402 et on corrige la zone manquante 402 avec de l'information d'image d'une zone 407 dont ladite autre zone d'image 406 est voisine. La figure 5 détaille les mesures de similarité, en référence à la figure 4. L'image 1(t) 504 à afficher comporte une zone 505 manquante, c'est-à-dire perdue ou mal corrigée. L'information de résidu R(t) 500 associée à l'image 1(t) 504 permet de calculer la similarité entre le résidu associé à un bloc manquant et le résidu associé à un autre bloc et de tenir compte de cette similarité lors de la sélection du bloc de substitution. Pour cela, le bloc 506 adjacent au bloc manquant 512 est considéré. Une première mesure de similarité est calculée entre le bloc 506 et le bloc 507 de l'image 504. Cette mesure de similarité est appelée dG(x,y) 508, (x,y) représentant le couple de coordonnées du coin en haut à gauche du bloc 513. Simultanément, une mesure de similarité entre les blocs 502 et 503 est effectuée sur l'image de résidu 500, les blocs 502 et 503 correspondant spatialement aux blocs 512 et 513 sur l'image de résidu. La similarité entre les blocs 502 et 503 est notée dR (x, y) 509. M-1 N-1 dR(xl,yl)= LL R(x+i,y+j)ùR(x1 +i,y1 +j) i=o l=o M-1 N-1 dG(x1,y1)= LLI(x+i,yùN+ j)ùI(x1 +i,y1 ùN+ j) i=o l=o équations dans lesquelles : - (x,y) est le couple de coordonnées (coin haut et gauche) du bloc manquant, - (x1,y1) , le couple de coordonnées (coin haut et gauche) du bloc candidat 513, - R(x,y), l'information de résidu sur le pixel (x,y), - (M,N) les dimensions du bloc manquant et des blocs candidats et - I(x,y) est l'information de luminance sur le pixel (x,y). On note que le terme � -N � qui s'applique dans la définition de dG(x,y) correspond à la relation de voisinage entre le bloc manquant 512 et le bloc voisin 506 qui se trouve décalé de N pixels au dessus du bloc 512. La convention utilisée ici est que le point de coordonnées (0, 0) est le point le plus en haut et le plus à gauche dans l'image et que tous les points ont des coordonnées positives. Si la relation de voisinage avait été � au dessous �, le terme � +N � aurait remplacé le terme � -N �. De même, si la relation de voisinage avait été � à gauche � ou � à droite �, le terme � -N � n'aurait pas été utilisé mais un terme � -M �, respectivement � +M � aurait agit sur la première coordonnées pour l'information de luminance. On note que, dans les équations ci-dessus, on a considéré que les blocs candidats avaient les mêmes dimensions que le bloc manquant, comme illustré en figure 5. Si ce n'est pas le cas, les valeurs de M, respectivement N, sont différentes pour la détermination de la valeur de dG(x,y) et de dR(x,y). Dans ce cas où les dimensions des blocs candidats et manquants sont différentes, le facteur de pondération décrit en regard des figures 5 et 7 peut tenir compte et compenser les différences de surface. Toutes les positions (x,y) des blocs candidats sont testées dans une zone de recherche (non représentée), le couple d'inconnues (x,y) correspondant ainsi, ci-dessous, au couple (xl, yl) décrit ci-dessus. Pour chaque valeur du couple (x,y), les mesures de similarités dG(x,y) et dR(x,y) sont déterminées. Les valeurs dG(x,y) sont alors normalisées pour que la plus petite des valeurs dG(x,y) corresponde à la valeur � 0 � et que la plus grande des valeurs dG(x,y) corresponde à la valeur � 1 �. De même, les valeurs dR(x,y) sont normalisées pour que la plus petite des valeurs dR(x,y) corresponde à � 0 � et que la plus grande des valeurs dR(x,y) corresponde à � 1 �. Le processus de normalisation des valeurs dG(x,y) et dR(x,y) est le suivant. Considérons dG n (x, y) la plus petite des valeurs de dG(x,y). Considérons d (x, y) la plus grande des valeurs de dG(x,y). Le processus de normalisation de dG(x,y) est représenté par l'équation dR(x,y)= 1 nn .dR(x,y) d d~n(xaY) c (x,Y) dc (x,Y) dG (,Y) c (x,y) Avec des notations similaires, le processus de normalisation de dR(x,y) est représenté par l'équation : dR(x,y)= x 1 dnn x .d(xy) d d dRn(xaY) x R ('Y) R ('Y) R ('Y) R (,Y) Pour chaque position (x,y), on détermine une mesure de similarité donnée par l'équation 510 suivante, dans laquelle wl et w2 sont des poids dont la somme vaut 1 : (x, y) = wldR (x, y)+ w2dG (x, y) Le bloc qui remplace le bloc 512 est celui qui correspond au minimum de OR(x, y), le couple de coordonnées spatiales de son coin en haut à gauche étant noté (xo,yo) : (xo , yo) = arg min OR(x, y) Dans cette figure 5, les poids wl et w2 sont considérés comme des valeurs constantes. Comme décrit en regard de la figure 7, il est possible d'optimiser le processus de calcul de ces poids. Par exemple, dans un mode de réalisation préféré, les valeurs de poids sont fixés à wl = 0.25 et w2 = 0.75 . Dans le mode de réalisation illustré en figure 5, lors de la recherche du bloc permettant de corriger un bloc de la zone manquante, les poids attribués à l'information de résidu et à l'information de luminance sont constants. Dans des modes de réalisation, tels que celui exposé en regard de la figure 7, on calcule des poids de manière plus optimale. En effet, si le poids wl est trop important, l'information de résidu est l'information qui a le plus d'influence dans la mesure de similarité entre deux blocs et de mauvaises mises en correspondance risquent de se produire. A l'opposé, si le poids wl est trop faible, l'information de résidu disponible sur la zone manquante n'influencera pas suffisamment le résultat final et de fausses mises en correspondance peuvent aussi se produire. On note que, pour la correction d'image inter-images, comme illustré en figure 3, les termes dR (x, y) et dG(x, y) deviendraient : M-1 N-1 dR(xl,yl)=LLR(x+i,y+j,t)-R(x1+i,y1+j,t-1) i=O j=O M-1 N-1 dG(xl,yl)= LLI(x+i,y-N+ j,t)-r(xi +i,y1 -N+ j,t-1) i=O j=O équations dans lesquelles : - (x,y,t) est le triplet de coordonnées (coin haut et gauche) du bloc manquant dans l'image correspondant à l'instant t, - (xi,yi,tû1), le triplet de coordonnées (coin haut et gauche) du bloc candidat, dans l'image précédente, correspondant à l'instant t-1 - R(x, y,t), l'information de résidu sur le pixel (x,y,t), - (M,N) les dimensions du bloc manquant et des blocs candidats et - I(x, y,t) est l'information de luminance sur le pixel (x,y,t). En regard de la figure 6, on décrit, ci-après, comment prendre en compte l'information de résidu pour déterminer la partie de la zone manquante qui est à corriger en premier. Cette détermination est importante car, dans le cadre de la correction spatiale, le processus de reconstruction est itératif et des données manquantes et corrigées sont utilisées pour la correction des autres données manquantes. Si la première itération du processus de correction est erronée, les itérations suivantes présentent une forte probabilité de construire des données fausses. Dans le document déjà cité � A. Criminisi, P. Prez, and K. Toyama. "Object removal by exemplar-based inpainting". Volume 2, pages 721-728, CVPR 2003, Madison, WI, Juin 2003.", pour chaque pixel à la frontière d'une zone manquante, un critère de priorité est utilisé. Ce critère de priorité est défini par: P(p) = C(p).D(p), équation dans laquelle le terme C(p) est appelé � terme de confiance � et le terme D(p) est appelé � terme de donnée �. Ces termes sont définis par : EC(q) qE~P ~sz C(p) = VI1 ' n ' 25 D(p) = équation (1) a En référence à la figure 6 et à l'image I(t) 600 : -le pixel p est, par exemple, le pixel 623 situé sur la frontière de blocs 602 et 603, q,p représente l'union des blocs 602 et 603, - S2, représente l'image I(t) 600 moins les zones manquantes non corrigées 601, - q'p est la surface de la zone p - C(q) vaut initialement � 0 � sur la zone manquante et � 1 � partout ailleurs, la valeur de ce terme C(q) étant ultérieurement mise à jour lors du processus de correction, - a est un terme de normalisation, - np est un vecteur unitaire orthogonal, au point p, à la frontière de la zone manquante, - VIp représente le vecteur orthogonal au gradient de l'image I(t) mesuré sur la zone disponible (non perdue ou corrigée) au voisinage du point p. Le terme de priorité P(p) permet d'abord la correction des pixels dont le gradient est perpendiculaire à la frontière de la zone manquante. De cette manière, les structures qui ont des contours perpendiculaires à la frontière de la zone manquante sont prioritairement corrigées et leur frontière est naturellement prolongée à l'intérieur de la zone manquante. Cette façon de choisir les pixels à reconstruire en priorité est intéressante si le contour d'une structure garde la même direction à l'intérieur et à l'extérieur de la zone manquante. Hors, dans le document précité, comme aucune information de contour n'est disponible à l'intérieur de la zone manquante, certains pixels peuvent être corrigés en priorité alors que le contour de la structure liée à ce pixel change ou disparait à l'intérieur de la zone manquante. Dans ce cas, de fausses structures apparaissent sur la zone reconstruite. On note ici que le traitement est d'abord effectué pixel par pixel pour déterminer le pixel dont la valeur P(p) est la plus importante. Une fois ce pixel trouvé, le traitement est effectué par bloc, le bloc autour de ce pixel particulier étant considéré. Dans des modes de réalisation de la présente invention, l'utilisation de l'information de résidu permet d'obtenir une information supplémentaire sur l'orientation des contours à l'intérieur de la zone manquante et donc de calculer un indice de priorité sur les pixels à corriger en fonction de cette information de résidu. Ceci est un avantage car les contours d'une structure peuvent ainsi être mieux évalués à l'intérieur de la zone manquante. Dans ces modes de réalisation, l'équation (1) est remplacée par l'équation (2) ci-dessous : vIP .np D(P) = a Dans cette équation (2) : -le vecteur VIp représentant l'orthogonal au gradient mesuré au point p 624, sur le résidu. Le point 624 se situe sur la zone manquante, à la frontière avec la zone disponible. Eventuellement, et uniquement pour le calcul de ce gradient, l'image de résidu 611 est filtrée par un filtre passe-bas, pour supprimer des informations de résidus représentant du bruit, et seuillée, c'est-à-dire comparée, pixel par pixel, à une valeur seuil, pour ne conserver que les structures les plus marquées. Ainsi, l'information de gradient permettant de définir l'ordre des pixels à corriger n'est pas calculée sur l'information de luminance, comme dans l'art antérieur, mais sur l'information de résidu. La figure 7 détaille des étapes d'un mode de réalisation du procédé objet de la présente invention comportant des étapes pour optimiser le calcul des poids wl et w2. On effectue, d'abord, une étape 700 de décodage de données d'image et de données de résidu, de reconstruction d'une image et de détermination de chaque zone manquante ou restant erronée après correction par � error concealment �. Puis, au cours d'une étape 705, on détermine un bloc de résidu pour chaque bloc de chaque zone manquante. L'information de résidu provient, notamment : - soit de la rétro-propagation des résidus d'images P (ou B), à partir d'une ou plusieurs images postérieures ; - soit du résidu de l'image courante P (ou B) si un suivi de la zone manquante et considérée comme mal corrigée sur l'image précédente est effectué. Le processus de rétro-propagation du résidu demande l'utilisation de résidus d'images postérieures à l'image courante. Par exemple, si l'image courante est l'image I(t), les résidus des images I(t-F1), I(t+2) seront utilisés pour les rétro-propager sur l'image I(t). Le stockage des images reçues avant leur affichage est donc, dans ce cas, indispensable : il y a un décalage entre la réception d'une image et son affichage. Pour expliquer comment un résidu rétro-propagé est généré pour une image I(t), on rappelle qu'une image de type Inter B ou P d'une vidéo compressée selon les normes MPEG est grossièrement composée de deux informations : -une prédiction faite à partir d'une image de référence : P selon un 15 champ de vecteurs V et - une erreur de prédiction : R = PùP . L'image R est appelée le résidu. En conséquence, dans notre exemple, si les images I(t+1) et I(t+2) sont des images de type B ou P, un résidu leur est associé. On note ces 20 résidus R(t+1) et R(t+2). Le résidu rétro-propagé à l'instant t consiste à projeter/translater, au sens du mouvement, en utilisant le champ de vecteurs V(t+2) l'image R(t+2) à l'instant (t+1). Cette image projetée est ensuite ajoutée au résidu R(t+1). L'image résultante est notée RR(t+1). Cette nouvelle image est elle-même projetée/translatée au sens du mouvement (à partir du 25 champ de vecteursV(t+1) à l'instant t). L'image résultante RR(t)est le résidu rétro-propagé. La rétro-propagation s'effectue avec au moins une image. On décrit, ci-dessous, le cas où le résidu provient de l'image courante P (ou B). Soit une zone perdue P(t) sur une image I(t). On suppose cette zone corrigée par une méthode d'interpolation spatiale. Si on considère 30 que cette technique d'interpolation n'a pas permis de corriger de façon optimale la zone perdue, alors cette zone va être projetée sur l'image suivante I(t+1) et corrigée une seconde fois sans prendre en compte la première correction. Cette zone est donc considérée comme étant manquante dans l'image courante. Comme cette nouvelle correction se situe sur l'image I(t+1) et qu'une information de résidu est présente, lors de cette deuxième correction, l'information de résidu est prise en compte. Ce résidu peut aussi être disponible si l'encodeur vidéo utilise la méthode dite de � Data partitionning � exposé dans � Norme de compression video MPEG4: Coding of Audio-visual objects, Part 2: Visual object, ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 N4350 � et si la paquétisation du train binaire respecte ce � data partitionning �. Le � data partitionning � consiste à séparer, dans le flux binaire de la vidéo encodée, les informations indispensables (par exemple, les vecteurs mouvements) et les informations moins importantes (par exemple, les résidus). Si la partie du flux qui est manquante concerne les vecteurs mouvement, seul le résidu est disponible. Puis, au cours d'une étape 710, un bloc à corriger est sélectionné dans la zone à corriger, en mettant en oeuvre le terme de priorité P(p) lié à l'équation (2), comme exposé en regard de la figure 6. Au cours d'une étape 715, une première position de bloc dans la zone de recherche est sélectionnée et correspond au premier bloc candidat. Pour cette position, comme expliqué en regard de la figure 5, au cours de l'étape 715, on effectue une mesure des deux valeurs de similarité l'une basée sur le résidu, dR(x,y), et l'autre basée sur les valeurs de luminance, dG(x,y) et ces valeurs sont enregistrées en mémoire. Si le dernier bloc candidat dans la zone de recherche n'a pas déjà été traité, on considère la position du bloc candidat suivant, parmi tous les blocs candidats et on réitère l'étape 715. Une fois toutes les positions de la fenêtre de recherche explorées, au cours d'une étape 720, on sélectionne le bloc candidat le plus similaire au bloc à corriger en termes de luminance, et parmi l'ensemble des distances dG(x,y) enregistrées, la plus petite de ces distances est sélectionnée : dG n(xo,yo). La position (xo, yo) est la position du bloc de la fenêtre de recherche qui est, en termes de luminance, le plus proche, ou similaire, du bloc à corriger. Les étapes suivantes, 725 à 760 intègrent progressivement l'information de résidu dR(x,y) dans le critère à utiliser, tout en restant proche de la solution optimale au sens de la luminance. De cette façon, si deux solutions sont très voisines en termes de luminance, c'est l'information de résidu qui permet de sélectionner l'une de ces deux solutions. Au cours d'une étape 725, on initialise le poids w2 attribué à l'information de luminance à une valeur forte, ici 0,99, et le poids wl attribué à l'information de résidu à une valeur faible, ici 0,01. Au cours d'une étape 730, la position d'un premier bloc candidat est sélectionnée. Au cours d'une étape 735, pour cette position (x,y), les valeurs dR(x,y) et dG(x,y) sont extraites de la mémoire. Au cours d'une étape 740, on calcule le barycentre des valeurs de similarités affectées de leurs poids respectifs, représentant la similarité combinée entre le bloc à corriger et le bloc candidat testé en position (x,y) : dG+R (x, y ) Au cours d'une étape 745, si le dernier bloc candidat n'a pas déjà été traité, on considère la position du bloc candidat suivant, parmi tous les blocs candidats et on retourne à l'étape 735. Une fois tous les blocs candidats traités, on sélectionne la valeur minimale : dG+R(xo,50) parmi toutes les valeurs dG+R(x,y) calculées, au cours d'une étape 750. Au cours d'une étape 755, on détermine si la valeur dG(xo,@o ) correspondant à la position (z0,ÿ0) est inférieure à la valeur dGn(xo,yo)+8 b vaut, par exemple, 20, pour des valeurs de luminance allant de 0 à 255. b représente la variation de luminance moyenne autorisée. La valeur de 20 est suffisamment petite pour ne pas trop s'éloigner de la solution optimale en terme de luminance (sans résidu) et assez grande pour intégrer l'information de résidu. Si oui, le bloc positionné en (zo,yo) est proche de la solution optimale au sens de la luminance, le choix de ce bloc, de position (zo,yo) ayant intégré une information de résidu. Le processus de recherche continue alors en mettant plus de poids sur l'information de résidu, c'est-à-dire en réduisant la valeur de wl et en accroissant la valeur de w2 , les variations étant, par exemple de 0,01. Puis, on retourne à l'étape 730 avec ces nouvelles valeurs de poids. Si le résultat de l'étape 755 est négatif, la position (0,j0) précédente, c'est-à-dire la dernière position pour laquelle dG(zo, yo) Ce même dispositif possède, de manière optionnelle, un écran 804 permettant de visualiser les données à traiter et/ou de servir d'interface avec l'utilisateur qui peut ainsi paramétrer certains modes de traitement, à l'aide du clavier 814 ou de tout autre moyen (souris par exemple). L'unité centrale 800, appelée � CPU � en figure 8, exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 802 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes de traitement stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 802, sont transférés dans la mémoire vive RAM 803 qui contiendra alors le code exécutable de l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé de codage, de transmission et respectivement de décodage. Le bus de communication 801 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 820 ou reliés à lui. La représentation du bus 801 n'est pas limitative et notamment l'unité centrale 800 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 820 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 820. REVENDICATIONS 1 - Procédé de correction d'erreurs de données d'image, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape (700) de décodage de données d'image et de données d'au moins un résidu issues d'une estimation de mouvement ; - une étape (700) de détermination de chaque zone manquante de l'image et, - de manière itérative : - une étape (710) de sélection d'une zone manquante de l'image, - une étape (715-760) de détermination d'une zone disponible voisine de ladite zone manquante, - une étape de mise en correspondance de ladite zone disponible avec une autre zone d'image en fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et - une étape (760) de correction de ladite zone manquante d'image en mettant en oeuvre de l'information d'image d'une zone dont 20 ladite autre zone d'image est voisine. 2 ù Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de sélection d'une zone manquante de l'image, on met en oeuvre au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image. 3 ù Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que, au cours de l'étape 25 de sélection d'une zone manquante de l'image, on sélectionne la zone manquante qui correspond à une valeur extrême d'une fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et d'au moins un résidu associé à ladite zone voisine de ladite autre zone d'image. 4 ù Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce 30 que, au cours de l'étape de mise en correspondance, on met en correspondance la zone disponible avec l'autre zone d'image, en fonction de l'information d'image de ladite zone disponible.5 û Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de mise en correspondance, on met en correspondance la zone disponible avec l'autre zone d'image, en fonction de l'information d'image de l'autre zone d'image. 6 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de mise en correspondance, on sélectionne ladite autre zone d'image qui correspond à une valeur extrême d'une combinaison linéaire, d'une part, d'une fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et d'au moins un résidu associé à ladite zone voisine de ladite autre zone d'image et, d'autre part, d'une fonction de l'information d'image de ladite zone disponible et de l'information d'image de ladite autre zone d'image. 7 û Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détermination d'au moins un facteur multiplicatif de ladite combinaison linéaire. 8 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que la relation spatiale entre ladite autre zone et la zone sélectionnée est identique à la relation spatiale entre la zone manquante et la zone voisine de ladite autre zone. 9 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de correction, on remplace ladite zone manquante d'image par une zone disponible de la même image. 10 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de correction, on remplace ladite zone manquante 25 d'image par une zone disponible d'une image précédente. 11 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de décodage et au cours de l'étape de mise en correspondance, les données de résidu sont des données d'au moins un résidu rétro-propagé provenant d'une projection, ou translation, d'une accumulation de 30 parties d'images de résidu postérieures à l'image courante. 12 - Dispositif de correction d'erreurs de données d'image, caractérisé en ce qu'il comporte :- un moyen (800, 802, 803) de décodage de données d'image et de données d'au moins un résidu issues d'une estimation de mouvement ; - un moyen (800, 802, 803) de détermination de chaque zone manquante de l'image et, - un moyen (800, 802, 803) de correction adapté, de manière itérative : - à sélectionner une zone manquante de l'image, - à déterminer une zone disponible voisine de ladite zone manquante, - à mettre en correspondance ladite zone disponible avec une autre zone d'image en fonction d'au moins un résidu associé à ladite zone manquante de l'image et - à corriger ladite zone manquante d'image en mettant en oeuvre de l'information d'image d'une zone dont ladite autre zone d'image est voisine. 13 - Programme d'ordinateur chargeable dans un système informatique, ledit programme contenant des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé de correction d'erreurs selon l'une quelconque des revendications 1 à 11. 14 - Support d'informations lisibles par un ordinateur ou un microprocesseur, amovible ou non, conservant des instructions d'un programme informatique, caractérisé en ce qu'il permet la mise en oeuvre du procédé de correction d'erreurs selon l'une quelconque des revendications 1 à 11.