Brevet FR2919943A1 — publié le 20090213

PROCEDE DE TRAITEMENT D'OBJET NUMERIQUE ET SYSTEME ASSOCIE La présente invention concerne le traitement d'objet numérique. Un objet numérique est constitué d'éléments, c'est-à-dire d'informations élémentaires. Il peut être de natures diverses. Il peut par exemple s'agir d'une image bidimensionnelle dans le cas de la photographie numérique notamment. Dans ce cas, les éléments constitutifs d'une telle image sont des pixels (pour "picture elements"). En variante, l'objet peut être une séquence d'images bidimensionnelles, que l'on peut aussi voir comme une image tridimensionnelle (deux dimensions spatiales et une dimension temporelle). C'est le cas par exemple dans certaines applications médicales ou pour des films. Les éléments constitutifs d'un tel objet sont par exemple les pixels d'une image de la séquence d'images. L'objet numérique considéré peut encore posséder quatre dimensions, comme c'est le cas pour des films dont chaque image est tridimensionnelle par exemple. Selon un autre exemple, l'objet numérique pourrait comprendre un son dont les éléments constitutifs sont par exemple des intensités, ou encore un signal modulé dont les éléments constitutifs peuvent correspondre à des intensités et/ou des phases. Plus généralement, un objet numérique est caractérisé par une ou plusieurs dimensions parmi les dimensions suivantes : spatiale (par exemple une distance, un angle ou un parcours dans un maillage), temporelle, fréquentielle (par exemple une couleur, une fréquence, une bande de fréquences), une phase, une décomposition selon une autre base d'espace vectoriel (par exemple une décomposition en ondelettes), ou encore toute dimension de tout espace de topologie quelconque. Lorsque l'objet numérique considéré est une image numérique, celle-ci 30 peut être obtenue par exemple à l'aide d'un système d'acquisition, tel qu'un système de prise de vue. -2- Selon des exemples non limitatifs, le système d'acquisition peut être un appareil photo jetable, un appareil photo numérique, un appareil reflex (numérique ou non), un scanner, un fax, un endoscope, une caméra, un caméscope, une caméra de surveillance, un jouet, une caméra ou un appareil photo intégré ou relié à un téléphone, à un assistant personnel ou à un ordinateur, une caméra thermique, un appareil d'échographie, un appareil d'imagerie IRM (résonance magnétique), un appareil de radiographie à rayons X. Un système d'acquisition d'images comporte généralement, outre un système optique dont le rôle est de focaliser la lumière, un capteur. Un tel capteur comprend des moyens mécaniques, chimiques, ou électroniques permettant la capture et/ou l'enregistrement d'images. Le capteur est par exemple un système de cellules photosensibles qui transforme la quantité de lumière reçue en valeurs numériques, et qui attribue à chaque pixel la ou les valeurs qui lui correspondent. L'image brute directement acquise par le capteur est traditionnellement appelée image RAW. Le nombre de valeurs numériques finalement attribuées à chaque pixel dépend du système de prise de vue. Pour des raisons diverses, les valeurs d'une image RAW retournées par le capteur ne sont pas des fonctions complètement déterministes de la quantité de lumière reçue. Elles contiennent une partie aléatoire, appelée bruit, qui n'a pas de rapport avec la scène observée. Le bruit est par exemple dû au caractère particulaire de la lumière ou à des phénomènes thermiques se déroulant dans la circuiterie électronique du capteur. Une partie du bruit est en général extrêmement locale, et son étendue peut être de l'ordre de grandeur de 1 pixel. En première approximation, ses propriétés statistiques sont bien décrites par deux paramètres : une distance qui donne la distance caractéristique qu'il faut parcourir pour que deux valeurs du bruit soient statistiquement indépendantes. Cette distance peut être vue comme la taille du grain numérique dont une définition sera donnée plus bas, et -3- - une valeur appelée intensité, qui décrit la variation des valeurs numériques induite par le bruit. Dans le cas d'une image en couleurs, le bruit a une valeur sur chaque canal. De la même façon, une image autre qu'une image RAW, c'est-à-dire 5 ayant déjà subi un certain nombre de transformations, contient du bruit. Avant d'être visualisée, une image numérique subit une succession de traitements, appelée chaîne de traitements. Ces traitements ont pour but par exemple d'améliorer la netteté, de supprimer des artéfacts ou de modifier la couleur. 10 Parmi ces traitements, certains peuvent avoir un effet néfaste sur le bruit contenu dans l'image considérée. C'est le cas notamment des traitements dits à voisinage, dans le sens où ils transforment les valeurs d'un pixel (ou plus généralement d'un élément d'objet) en fonction des valeurs de pixels voisins (ou plus généralement 15 d'éléments d'objet voisins). Ces traitements à voisinage utilisent le fait que des positions proches dans une scène contiennent des informations corrélées, c'est-à-dire liées entre elles. Cette hypothèse permet de reconstruire de l'information manquante ou dégradée dans les images numériques. 20 Non seulement, les valeurs en chaque pixel sont susceptibles d'être modifiées, mais de nouvelles valeurs en chaque pixel peuvent être créées. L'image finale peut donc avoir un nombre de canaux différents de celui de l'image originale. Par exemple, lorsque l'image originale est une image RAW, avec une seule valeur par pixel correspondant à un seul canal, l'image finale, 25 après traitement, peut avoir trois valeurs par pixel correspondant respectivement aux trois canaux rouge, vert et bleu (R,G,B). Un problème posé par ces traitements à voisinage est que l'hypothèse de corrélation locale de l'information qu'ils font est mauvaise pour le bruit, qui est de nature indépendante aux propriétés physiques de la scène. 30 Plus précisément, un traitement à voisinage va créer des corrélations dans le bruit ayant pour conséquence l'apparition de structures visibles qui ne -4- correspondent à rien dans la scène observée. Autrement dit, un traitement à voisinage structure le bruit. D'un point de vue mathématique, les traitements à voisinage changent les propriétés statistiques du bruit, comme la fonction d'autocorrélation. Cette structuration du bruit se traduit visuellement par l'apparition d'un grain numérique. Dans le cas d'une image en couleurs, ce grain apparaît typiquement sous la forme de taches colorées disgracieuses, dont la taille et l'intensité dépendent des traitements à voisinage. Ce grain numérique n'a en général pas le charme de celui d'une photographie argentique, et on souhaite pouvoir s'en affranchir. Une définition possible pour le grain numérique serait par exemple la fonction d'autocorrélation du bruit qui quantifie la corrélation spatiale du bruit avec lui-même, pris à différentes positions spatiales. Un autre exemple de traitements pouvant avoir un effet néfaste sur le bruit contenu dans une image numérique concerne les traitements tendant à amplifier le bruit. Ces traitements peuvent provoquer une dégradation de l'image car le bruit y est plus visible, parfois au détriment des informations utiles. Un exemple de tels traitements est l'augmentation du contraste d'une image. Il consiste schématiquement à rendre les pixels sombres d'une image plus sombres et les pixels clairs de l'image plus clairs. Cette amplification du contraste s'applique de la même façon au bruit contenu dans l'image traitée. En résumé, les traitements qui structurent ou amplifient le bruit créent des effets indésirables lorsqu'ils sont appliqués à une image numérique 25 bruitée. Une idée pour tenter de limiter ces effets indésirables serait de débruiter l'image numérique avant de lui appliquer les traitements en question. Cette idée a notamment été envisagée dans US 6,934,056, dans une application spécifique. Ce document prévoit en effet de débruiter une image 30 RAW avant de lui appliquer le traitement à voisinage dit de dématriçage. Divers algorithmes de débruitage peuvent être utilisés à cet effet. Leur -5- but est de modifier l'image originale pour en déduire, dans l'idéal, une image qui serait celle qu'on obtiendrait en l'absence de bruit. Cependant, même les meilleures méthodes actuelles de débruitage ne permettent pas de distinguer les textures très fines, comme la rugosité d'une surface ou les irrégularités d'une peau, et le bruit. La plupart de ces méthodes ont pour effet de diminuer l'intensité du bruit au détriment de la finesse de son grain. De ce fait, le débruitage d'une image numérique, tout en atténuant son bruit, supprime certaines structures fines qui constituent de l'information utile de l'image. L'image qui en résulte peut donner l'impression de manquer de relief et de réalisme. Bien que l'exemple d'une image numérique ait été plus particulièrement examiné ci-dessus, on note que la même problématique se pose de façon similaire pour les autres types d'objets mentionnés plus haut. Un but de la présente invention est de limiter les inconvénients rappelés ci-dessus. En particulier, un but de l'invention est de limiter la structuration et/ou l'amplification du bruit contenu dans un objet numérique, sans provoquer une perte excessive de l'information utile. L'invention propose ainsi un procédé de traitement d'objet numérique comprenant les étapes suivantes : débruiter un objet original contenant du bruit pour obtenir un objet débruité ; appliquer à l'objet débruité un premier traitement pour obtenir un objet 25 transformé, le premier traitement étant tel qu'il aurait pour effet de structurer et/ou d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original ; et introduire dans l'objet transformé un objet de bruit obtenu à partir d'une différence entre l'objet original et l'objet débruité. 30 L'extraction du bruit de l'objet original, en amont de la mise en oeuvre -6- du premier traitement, lui évite d'être structuré et/ou amplifié par ce dernier. En outre, l'information utile extraite de l'objet original, avec le bruit, lors du débruitage, est retrouvée dans l'objet final par réintroduction de l'objet de bruit dans l'objet transformé. Cette réintroduction du bruit n'est pas problématique car le bruit n'a pas été structuré ni amplifié. En particulier, quand on s'intéresse à des images numériques, le grain numérique de l'image finale est de taille identique ou similaire à celle de l'image initiale. Certains ou tous les objets susmentionnés, à savoir l'objet original, l'objet débruité, l'objet transformé et l'objet de bruit peuvent comprendre des images numériques. En variante, ils peuvent appartenir à toute autre catégorie d'objets listée en introduction. Eventuellement, l'objet de bruit peut même être obtenu en appliquant à la différence entre l'objet original et l'objet débruité un deuxième traitement distinct du premier traitement. Ce deuxième traitement (atténuation du bruit, modification des couleurs du bruit, etc.) peut avantageusement être choisi pour limiter les effets néfastes du bruit dans l'objet final. On maîtrise ainsi le bruit qui apparaîtra dans l'objet final. De plus, le deuxième traitement n'a pas d'effets négatifs sur l'information utile comprise dans l'objet original, puisqu'il s'applique sur un bruit qui a été préalablement séparé de cet objet. Le premier traitement appliqué à l'objet débruité peut par exemple comprendre un traitement à voisinage transformant les valeurs d'un élément d'objet en fonction des valeurs d'éléments d'objet voisins, qui aurait pour effet de structurer le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original. A titre d'exemples, le premier traitement peut comprendre un ou plusieurs parmi : un dématriçage lorsque l'objet original est une image de type RAW, un défloutage et une déformation d'une partie au moins de l'objet débruité. Selon d'autres exemples, le premier traitement peut comprendre un ou plusieurs parmi : un ajout de grain argentique simulé, une correction d'aberration chromatique latérale, un recalage sub-pixelique d'image, une compression/décompression et un traitement appliqué de manière multiéchelle. -7- En variante ou en complément, le premier traitement appliqué à l'objet débruité peut comprendre un traitement qui aurait pour effet d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original. A titre d'exemples, le premier traitement peut comprendre un ou plusieurs parmi : une amplification dépendant de la sensibilité d'un capteur dont l'objet original est issu, une augmentation du contraste dans une partie au moins de l'objet débruité et une mise en oeuvre d'une balance des blancs dans une partie au moins de l'objet débruité. Selon d'autres exemples le premier traitement peut inclure un ou io plusieurs parmi : une correction de vignetage, une saturation des couleurs, une transformation des couleurs, une combinaison d'images avec des paramètres de prise de vue différents par exemple pour augmenter artificiellement la dynamique du capteur. Lorsqu'il est mis en oeuvre, le deuxième traitement appliqué à la 15 différence entre l'objet original et l'objet débruité peut associer à chaque élément de l'objet de bruit résultant (par exemple à chaque pixel de l'image de bruit résultante) au moins une valeur dépendant de l'un ou plusieurs parmi : une valeur associée à au moins un élément correspondant de la différence entre l'objet original et l'objet débruité, une valeur dépendant d'une valeur 20 associée à au moins un élément correspondant d'au moins un objet parmi l'objet original, l'objet débruité et l'objet transformé, et une valeur dépendant d'au moins un paramètre exogène. L'invention propose également un système de traitement d'objet numérique agencé pour mettre en oeuvre le procédé susmentionné. Le 25 système comprend : des moyens de débruitage d'un objet original contenant du bruit pour obtenir un objet débruité ; des moyens d'application d'un premier traitement à l'objet débruité pour obtenir un objet transformé, le premier traitement étant tel qu'il aurait 30 pour effet de structurer et/ou d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original ; et -8- des moyens pour introduire dans l'objet transformé un objet de bruit obtenu à partir d'une différence entre l'objet original et l'objet débruité. Ce système peut en outre comprendre des moyens de capture d'image et/ou des moyens de restitution d'image. L'invention propose aussi un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code adaptées pour mettre en oeuvre le procédé susmentionné, lorsqu'il est chargé et exécuté sur des moyens informatiques. D'autres particularités et avantages de la présente invention 10 apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 est un schéma montrant les principales étapes d'un traitement d'objet numérique selon l'invention ; - la figure 2 est un schéma montrant les étapes d'un traitement d'objet 15 numérique selon un mode de réalisation particulier de l'invention relatif à une application de dématriçage. L'invention va d'abord être décrite dans sa généralité en référence à la figure 1. Dans cette description, on a fait l'hypothèse que les objets numériques manipulés étaient des images numériques. Toutefois, on comprendra que 20 l'invention s'applique également à tout autre type d'objet numérique mentionné en introduction. On dispose d'une image numérique originale I, qui peut être de tout type et de toutes dimensions. Par image numérique, on entend une image sous forme numérique. 25 L'image peut être issue d'un système d'acquisition d'images numériques tel qu'évoqué en introduction. L'image peut être une image fixe ou animée, une image d'une séquence vidéo avant prise de vue ou une image destinée à être transmise ou conservée. L'image numérique peut être représentée par un ensemble de valeurs 30 numériques, appelées niveaux de gris, chaque valeur numérique étant associée à une sensibilité en couleur et une position géométrique relative sur -9- une surface ou un volume. On appelle couleur, l'ensemble des valeurs numériques associées à la même sensibilité en couleur. L'image numérique peut être l'image brute directement issue du capteur (image RAW) avant opération de dématriçage. L'image numérique 5 peut également avoir subi un traitement, par exemple un dématriçage, une balance des blancs, un sous-échantillonnage ou autre. Cette image originale I est débruitée à l'aide d'un algorithme de débruitage d pour obtenir une image débruitée J. L'algorithme de débruitage d utilisé peut être de tout type. Il peut par exemple opérer en définissant chaque -w pixel de l'image débruitée J comme une moyenne pondérée du pixel correspondant de l'image originale I ainsi que de ses voisins. Un tel moyennage réduit en effet la variance du bruit. A titre d'exemples non limitatifs d'algorithmes de débruitage d, on peut citer le Sigma-filter, le filtre bilatéral ou encore le NL-mean. 15 Le Sigma-filter réalise une moyenne pondérée dans laquelle les poids sont une fonction décroissante des différences de niveaux de gris avec le pixel à débruiter. Il est décrit dans l'article de J.-S. Lee, "Digital image smoothing and the sigma filter", Computer Vision, Graphics and Image Processing, 24:255-269, 1983. 20 Dans le filtre bilatéral, les poids utilisés dans la pondération de la moyenne sont une fonction décroissante des différences de niveaux de gris avec le pixel à débruiter et de la distance à ce pixel. Cette méthode de débruitage est décrite dans l'article de S.M. Smith et J.M. Brady. SUSAN, "A new approach to low level image processing", International Journal of 25 Computer Vision, 23(1):45-78, Mai 1997, ou encore dans l'article de C. Tomasi et R. Manduchi, "Bilateral Filtering for Gray and Color Images", Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, Inde. Le NL-mean, quant à lui, met en oeuvre une pondération de la moyenne dans laquelle les poids sont une fonction décroissante d'une distance 30 entre un contexte du point à débruiter et de son voisin. Il est décrit par exemple dans l'article de A. Buades, B. Coli et J.M. Morel, "A review of image denoising algorithms, with a new one", Multiscale Modeling and Simulation (SIAM -10-interdisciplinary journal), Vol 4 (2), pp: 490-530, 2005. Un traitement t1 est ensuite appliqué à l'image débruitée J pour obtenir une image transformée K. Le traitement t1 est tel qu'il aurait pour effet de structurer et/ou d'amplifier le bruit contenu dans l'image originale I s'il était appliqué à cette image originale I. Il peut par exemple s'agir d'un traitement à voisinage qui aurait pour effet de structurer le bruit comme cela a été rappelé en introduction. Des exemples de traitement t1 seront examinés ultérieurement. On note que l'application du traitement t1 à l'image débruitée J plutôt qu'à l'image originale I vise précisément à éviter une structuration et/ou une amplification du bruit contenu dans l'image originale. Le bruit contenu dans l'image J étant limité par l'effet de l'algorithme de débruitage d, l'image transformée K ne souffre pas des inconvénients rappelés en introduction, notamment de la présence visible de structures de bruit disgracieuses. L'image transformée K possède un grain numérique plus grossier que l'image originale I, mais d'amplitude limitée. Les pixels de l'image transformée K ne sont pas nécessairement du même type que ceux de l'image débruitée J. En particulier, ils peuvent présenter un nombre de canaux différents de ceux de l'image J. Par ailleurs, une image de bruit B est définie comme la différence entre l'image originale I et l'image débruitée J. De par le mode opératoire de tout algorithme de débruitage d, l'image de bruit B contient, outre du bruit, des informations utiles de l'image originale I dont l'image débruitée J a été privée. Ces informations utiles contiennent notamment des structures fines de l'image originale I, comme la texture d'une surface ou d'une peau par exemple. De façon optionnelle, cette image de bruit B subit un traitement t2 distinct du traitement t1. Dans ce cas, on obtient une image de bruit transformée C. Le traitement t2 peut être divers. Il sera cependant avantageusement choisi pour ne pas structurer ni amplifier le bruit. De préférence, il sera choisi pour limiter les effets visibles indésirables du bruit. Par l'effet du traitement t2, chaque pixel de l'image de bruit transformée C peut se voir associer une ou plusieurs valeurs qui dépendent -11- d'un ou plusieurs quelconques parmi : une valeur associée à au moins un pixel correspondant de l'image de bruit B, une valeur associée à au moins un pixel correspondant de l'image originale I, une valeur associée à au moins un pixel correspondant de l'image débruitée J, une valeur associée à au moins un pixel correspondant de l'image transformée K et un ou plusieurs paramètres exogènes. Dans le cas des paramètres exogènes, ceux-ci peuvent être fixés par un utilisateur. En variante, ils peuvent être indépendants de tout utilisateur, par exemple lorsqu'ils correspondent à une valeur de focale, à une ouverture d'objectif, à une distance de mise au point, à toute caractéristique de la caméra, etc. On note que, du fait de la séparation préalable de l'image originale I contenant l'information utile et du bruit, la mise en oeuvre du traitement t2 n'engendre pas de dégradation de l'image. On peut donc utiliser des traitements t2 très efficaces vis-à-vis du bruit et qui n'auraient pas pu être mis en oeuvre directement sur l'image originale I. L'image de bruit après transformation C, ou bien l'image de bruit B elle-même lorsqu'aucun traitement t2 ne lui est appliqué, est ensuite introduite dans l'image transformée K, pour obtenir une image finale F. Cette introduction peut comprendre un ajout de l'image de bruit B ou C à l'image transformée K. En variante ou en complément, cette introduction peut comprendre une multiplication de l'image transformée K par l'image de bruit B ou C. Cette introduction de l'image de bruit B ou C permet de réintroduire dans l'image finale F les structures fines de l'image originale I qui avaient été gommées lors du débruitage d. L'effet visuel rendu par une telle image finale F est donc meilleur et plus réaliste que celui de l'image transformée K. Le grain de cette image finale F est en outre de taille limitée, par exemple du même ordre que pour l'image originale I. On obtient ainsi une image finale F dont le bruit n'a pas été excessivement structuré ou amplifié par le traitement t1, grâce au débruitage d réalisé en amont, et qui contient néanmoins les structures fines de l'image que le débruitage d avait supprimées. -12- Plus généralement, on peut dire que dans l'image finale F, le bruit est maîtrisé sans perte excessive d'information utile. Un résultat similaire serait obtenu si on s'intéressait à des objets numériques, autres que des images. Divers exemples non limitatifs de réalisation et de mise en oeuvre de l'invention vont désormais être décrits. Ceux-ci peuvent avantageusement être combinés entre eux de toute manière envisageable. Dans l'exemple illustré sur la figure 2, l'image originale I est une image RAW issue d'un capteur muni d'un réseau de filtres colorés ne permettant de io mesurer la lumière que sur une gamme de longueurs d'onde dans chaque pixel. Aux fins de cet exemple, l'image RAW considérée est issue d'un réseau de Bayer conformément à ce qui est décrit dans US 3,971,065. Bien sûr, d'autres types d'images RAW, telles que des images issues d'un capteur monochrome, d'une pluralité de réseaux de Bayer interlacés, etc. pourraient 15 servir d'image originale. Cette image RAW I est formée d'ensembles carrés de quatre pixels dont deux pixels n'ayant pas d'arête en commun reçoivent des valeurs respectives dans la gamme de longueurs d'onde du vert (pixels notés "G"), un pixel reçoit une valeur dans la gamme de longueurs d'onde du rouge (pixel 20 noté "R") et le dernier pixel reçoit une valeur dans la gamme de longueurs d'onde du bleu (pixel noté "B"). Un débruitage d préservant la structure de filtres colorés est appliqué à l'image RAW I pour obtenir une image débruitée J de même type que I. Le traitement t1 appliqué à l'image débruitée J est une opération de 25 dématriçage. Ce dématriçage permet de reconstruire plusieurs valeurs par pixel. Dans l'exemple illustré, on obtient donc une image transformée K dont chaque pixel se voit allouer un triplet de valeurs (R,G,B) correspondant chacune a un des canaux rouge, vert et bleu. Les pixels de l'image K possèdent donc trois fois plus de valeurs que l'image RAW I ou encore que 3o l'image débruitée J. Contrairement à l'image RAW I, l'image transformée K est ainsi une image en couleurs. -13- Le dématriçage est un traitement à voisinage qui aurait pour effet de structurer le bruit s'il était appliqué à une image bruitée. En effet, pour retrouver par exemple les valeurs correspondant aux canaux R et B pour un pixel donné à partir d'une valeur correspondant au canal G pour ce pixel, il effectue une interpolation tenant compte respectivement des valeurs correspondant aux canaux R et B associées à des pixels proches dudit pixel. Du fait du débruitage d préalable, cette opération ne crée pas de corrélation similaire dans le bruit contenu dans l'image originale I. Par ailleurs, une image de bruit B est définie comme la différence de 10 l'image RAW I et de l'image débruitée J. Comme I et J, l'image B contient une valeur par pixel correspondant à un seul des trois canaux R, G et B. Un traitement t2 est alors appliqué à l'image de bruit B pour obtenir une image de bruit transformée C. Le traitement 12 envisagé dans cet exemple consiste à déterminer, pour chaque pixel, les valeurs correspondant aux deux 15 canaux manquants. Par exemple, ces valeurs peuvent être prises égales à la valeur connue. Autrement dit, un pixel de l'image de bruit B ayant une valeur correspondant au canal vert, se verra affecter, dans l'image C, de valeurs additionnelles identiques pour les canaux rouge et bleu. Ainsi, à chaque pixel de l'image de bruit transformée C sont associées trois valeurs R=G=B pour les 20 trois canaux considérés dans cet exemple. Cette égalisation des canaux a pour conséquence de rendre le bruit gris, aucune couleur ne se démarquant des autres. Bien sûr, d'autres valeurs pourraient être définies pour les canaux manquants, en référence à la valeur connue. On note que, dans cet exemple, les valeurs associées à un pixel donné 25 de l'image de bruit C ne dépendent que de la valeur associée au pixel de même position dans l'image de bruit B. L'image C est enfin introduite dans l'image K, ces images étant de même type, c'est-à-dire ayant le même nombre de valeurs par pixel. Ceci permet d'obtenir une image finale F en couleurs. Le grain numérique de cette 30 image K est relativement fin et, en tout cas, de taille identique ou proche de celle du grain de l'image RAW I, du fait que le dématriçage t1 est intervenu après débruitage d de l'image RAW I. De plus, les structures fines de l'image - 14 - RAW atténuées ou même supprimées par le débruitage d sont retrouvées grâce à la réintroduction du bruit C dans l'image finale F. En outre, le fait que le bruit ait été traité pour apparaître gris le rend particulièrement discret dans l'image finale F. D'autres exemples non limitatifs de traitements ti susceptibles d'être appliqués à l'image débruitée J et pouvant être combinés de toute façon envisageable sont donnés ci-après. Le traitement t1 appliqué à une partieau moins de l'image débruitée J peut par exemple comprendre une opération de défloutage ("deblurring" en anglais). Une telle opération a pour objet de rendre une image numérique visuellement plus nette, à l'aide de filtres. Schématiquement, elle accentue les variations d'intensité lumineuse entre des pixels voisins. Il s'agit donc d'un traitement à voisinage qui aurait pour effet de structurer le bruit s'il était appliqué à une image bruitée, car la même accentuation des variations d'intensité s'appliquerait au bruit lui-même. Un tel défloutage peut être appliqué à l'image débruitée J alors que l'image originale I était une image contenant un seul canal ou bien une image contenant plusieurs canaux. L'image I peut même éventuellement être le résultat d'un certain nombre de traitements préalables. Selon un autre exemple, le traitement t1 comprend une déformation d'une partie au moins de l'image débruitée J. Cette déformation peut comprendre par exemple un changement d'échelle (e.g. un "zoom"), une correction de distorsion qui restaure leur caractère rectiligne aux droites de l'image, une rotation, une correction de parallaxe, une correction du phénomène de Moiré (apparition de franges colorées dans l'image qui se produit lorsqu'il existe des hautes fréquences spatiales et qui se corrige par le paramétrage de filtres anti-alias), ou encore une correction de perspective. Un tel traitement constitue un traitement à voisinage qui aurait pour effet de structurer le bruit s'il était appliqué à une image bruitée. Il conduit en effet à interpoler des valeurs pour certains pixels qui ne s'en sont pas vus affectés du fait d'un changement d'échelle ou d'un déplacement relatif des pixels d'une fraction non entière de pixel. -15- Selon un autre exemple, le traitement t1 appliqué à l'image débruitée J peut comprendre une compression/décompression qui créerait des artéfacts s'il était appliqué à l'image originale bruitée I. Si cela est approprié, une compression/décompression différente pourra éventuellement être appliquée à l'image de bruit. Selon un autre exemple, le traitement t1 comprend une correction d'aberration chromatique latérale qui vise à corriger le phénomène selon lequel toutes les longueurs d'onde ne sont pas réfractées de la même façon par la lentille d'une caméra. Sur le bord d'une image en couleurs, il est en effet possible que les canaux correspondant à chaque couleur soient totalement séparés. Le traitement t1 peut alors avoir pour principe d'appliquer une déformation différente sur chacun des canaux de l'image. Selon un autre exemple, le traitement t1 comprend un recalage subpixelique d'image composant l'image débruitée J, qui impose d'interpoler des valeurs intermédiaires. Un tel traitement peut être vu comme un ré-échantillonnage de l'image débruitée J. Selon un autre exemple encore, le traitement t1 appliqué à l'image débruitée J peut être un traitement multi-échelle. Dans ce cas, l'image débruitée J résulte d'un sous-échantillonnage de l'image originale I et peut ainsi être vue comme un ensemble d'images j à différentes résolutions. A titre illustratif, l'image débruitée J pourrait comprendre deux images j incluant chacune seulement une moitié de pixels, comparé à l'image originale I. De la même façon, on peut obtenir un ensemble d'images de bruit c ayant chacune la même taille que l'image j correspondante. Cet exemple peut être vu comme une mise en oeuvre récursive du procédé décrit plus haut. Dans d'autres exemples, le traitement t1 appliqué à une partie au moins de l'image débruitée J peut comprendre un traitement qui aurait pour effet d'amplifier le bruit s'il était appliqué à une image bruitée. Le traitement t1 peut par exemple comprendre une amplification 30 dépendant de la sensibilité du capteur dont l'image originale I est issue. En effet, la plupart des capteurs ont une sensibilité variable en fonction de la longueur d'onde. Ils sont ainsi souvent plus sensibles aux rayonnements -16-rouges et verts qu'aux rayonnements bleus. Dans le cas d'une image originale I de type RAW par exemple, les valeurs correspondant au canal bleu peuvent donc subir une amplification plus forte que les valeurs correspondant aux canaux rouge et vert. Le débruitage d effectué préalablement à une telle amplification t1 évite donc une amplification similaire du bruit. Selon un autre exemple, le traitement t1 peut comprendre une augmentation du contraste de cette image. Comme rappelé en introduction, l'augmentation du contraste consiste schématiquement à rendre les pixels sombres d'une image plus sombres et les pixels clairs de l'image plus clairs. Si elle était appliquée à une image bruitée, elle aurait pour effet d'amplifier de la même façon le bruit contenu dans l'image. On notera que l'augmentation du contraste, comme d'autres traitements envisagés, peut s'appuyer sur l'utilisation d'une ou plusieurs tables de correspondance (LUT, pour "Look-Up Tables", en anglais) mono ou multidimensionnelles. Ces tables mémorisent le résultat de l'application d'une ou plusieurs fonctions à des valeurs prédéterminées. Elles limitent la quantité de calcul nécessaire en cours de traitement. Selon un autre exemple encore, le traitement t1 peut comprendre une mise en oeuvre d'une balance des blancs dans une partie au moins de l'image débruitée J. Une telle opération a pour effet de rendre blanc un objet spectralement neutre. Ainsi, quelle que soit la nature du spectre lumineux original envoyé sur l'objet, par exemple s'il s'agit d'un spectre à dominante jaune-rouge du fait d'un éclairage au tungstène, l'image transformée K fera apparaître cet objet en blanc si celui-ci renvoie un spectre de même forme que le spectre original. Une telle balance des blancs peut par exemple être réalisée en rendant identiques ou proches les valeurs (R,G,B) de la portion de l'image traitée qui correspond à un objet spectralement neutre. Ce faisant, elle amplifie certaines de ces valeurs, par exemple la valeur correspondant au canal bleu. Une amplification similaire du bruit aurait donc lieu si la balance des blancs était appliquée à une image bruitée. -17- Selon un autre exemple, le traitement t1 appliqué à une partie au moins de l'image débruitée J peut comprendre une correction du vignetage ("shading" en anglais). Ce traitement vise à corriger la non uniformité de l'éclairage du capteur qui fait que les pixels périphériques reçoivent généralement moins de lumière que les pixels du centre. Pour ce faire, il multiplie la ou les valeurs de chaque pixel par l'inverse du facteur d'atténuation qui s'applique en ce pixel. Selon un autre exemple, le traitement t1 appliqué à une partie au moins de l'image débruitée J peut comprendre une saturation de couleurs ou ~o "vibrance". Ce traitement amplifie les couleurs, pour donner à l'image un aspect proche d'une carte postale. Selon un autre exemple, le traitement t1 appliqué à une partie au moins de l'image débruitée J peut comprendre une transformation de couleurs (e.g. en sépia). 15 Selon un autre exemple où l'objet débruité J consiste en la combinaison d'une pluralité d'images j, le traitement t1 peut s'appliquer à tout ou partie de ces images j. C'est le cas par exemple lorsqu'on utilise la technique HDR ("High Dynamic Range") qui permet d'obtenir plusieurs images d'une même scène, avec des paramètres de prise de vue différents (par 20 exemple le temps de pose, l'ouverture du diaphragme, etc.), et d'augmenter ainsi artificiellement la dynamique, c'est-à-dire la capacité de codage, des capteurs. Une combinaison similaire peut par ailleurs être nécessaire pour retrouver une image de bruit unique à partir d'une pluralité d'images de bruit résultant du débruitage de l'image originale I. 25 Certains traitements t1 peuvent à la fois structurer et amplifier le bruit. A titre d'exemple, on peut citer la simulation du grain d'une pellicule pour donner à l'image débruitée J l'aspect d'une photographie argentique, avec par exemple un effet "rétro". Si l'invention est appliquée à des objets, autres que des images 30 numériques bidimensionnelles, des traitements t1 adaptés au type de ces objets peuvent être mis en oeuvre. -18- A titre illustratif, si l'objet original est une série d'images extraites d'un film, l'objet débruité J peut être vu comme une image à deux dimensions spatiales et une dimension temporelle. Le traitement ti peut alors être une compression vidéo qui découpe une image en blocs qui n'ont aucune existence 5 dans la scène filmée. Le rajout de l'image de bruit transformée a tendance à masquer les effets de blocs et rend le film bien plus agréable. Pour plus de détails sur les traitements susmentionnés ou pour d'autres exemples de traitements utilisables, on pourra se reporter notamment à EP02751241.7, EP02743349.9, EP02747504.5, EP02748934.3, 10 EP02743348.1, EP02748933.5, EP02747503.7, EP02747506.0, EP02745485.9 ou PCT/FR2004/050455. En plus du traitement t1 qui s'applique à l'image débruitée J et dont différents exemples ont été décrits ci-dessus, il est possible d'appliquer un traitement t2, distinct de t1, à l'image de bruit B. Un exemple de traitement t2 a 15 déjà été décrit en référence à la figure 2 dans le cadre du dématriçage d'une image numérique. D'autres exemples non limitatifs et pouvant être combinés de toute façon envisageable, entre eux et/ou en relation avec un traitement t1 appliqué à l'image débruitée J, sont décrits ci-après. Le traitement t2, lorsqu'il est mis en oeuvre, peut avantageusement 20 comprendre une modification de l'image de bruit B qui conserve la taille du bruit et donc du grain numérique. En particulier, on peut atténuer l'intensité du bruit dans l'image B, sans risque d'atténuer de la même façon les informations utiles de l'image originale I puisque le bruit en a été extrait par l'action du débruitage d. 25 La hauteur de l'atténuation appliquée à chaque pixel de l'image de bruit B peut dépendre d'un paramètre exogène. Ce paramètre peut être fixé par un utilisateur. Celui-ci peut par exemple choisir d'atténuer de 10% la ou les valeurs associées à chaque pixel de l'image de bruit B. L'atténuation peut également varier selon les pixels de l'image de bruit 30 B. A titre illustratif, on pourrait décider d'appliquer une atténuation du bruit de 30%, 40% et 50% respectivement pour les pixels de l'image de bruit B qui correspondent à des pixels de l'image originale 1 ou de l'image débruitée J qui -19- sont dans des tons sombres, intermédiaires ("mid-tones" en anglais) et clairs. En variante ou en complément, l'atténuation peut varier selon les pixels de l'image de bruit B en fonction des couleurs des pixels correspondants au sein de l'image originale I ou de l'image débruitée J. Dans ce schéma, on peut considérer qu'un pixel de l'image de bruit B correspond à un pixel de l'image originale I ou de l'image débruitée J si ces deux pixels ont la même position au sein de l'image à laquelle ils appartiennent respectivement. En variante, plusieurs pixels de l'image originale I ou de l'image débruitée J pourraient correspondre à un pixel de l'image de bruit B : par exemple le pixel de I ou J de même position que le pixel de B, ainsi que ses voisins. La correspondance entre les pixels peut alors se faire selon un critère de position. Selon une autre variante encore, la correspondance pourrait se faire à partir de contextes : par exemple, des pixels de I ou J et de B pourraient se correspondre s'ils appartiennent à un même objet, s'ils sont relatifs à une même texture, s'ils présentent une même gamme de couleurs, etc. Selon un autre exemple, le traitement t2 utilisé peut comprendre une modification du bruit pour en modifier les couleurs. Ainsi, si l'image originale I considérée est une image en couleurs pour laquelle trois valeurs (R,G,B) sont disponibles en chaque pixel, l'image de bruit B, qui est de même type que I, peut être modifiée pour qu'en certains au moins de ses pixels, les valeurs (R,G,B) présentent les mêmes rapports de valeurs R/G et B/G que dans les pixels correspondants de l'image I, J ou K. Dans ce cas également, les valeurs associées à chaque pixel de l'image de bruit C dépendent donc de valeurs associées au pixel correspondant au sein de l'image de bruit B, et de l'image I, J ou K. La correspondance entre ces pixels peut être définie de façon variée, comme indiqué plus haut. Un tel traitement permet d'obtenir une image de bruit transformée C qui présente sensiblement les mêmes couleurs que l'image I, J ou K. On évite ainsi la génération de tâches de couleurs inadéquates au sein de l'image finale F, après réintroduction finale du bruit dans l'image K, et la perception visuelle du - 20 - bruit en est réduite. En variante, une désaturation des couleurs de l'image de bruit B peut être mise en oeuvre. Pour ce faire, les valeurs (R,G,B) associées à chaque pixel de l'image de bruit B peuvent être rendues égales ou proches. Un tel traitement associe ainsi à chaque pixel de l'image de bruit C trois valeurs (R,G,B) qui dépendent d'au moins une des valeurs (R,G,B) associées au pixel correspondant de l'image de bruit B. Dans ce cas, contrairement à l'image de bruit B, l'image de bruit transformée C n'est plus en couleurs. Si l'objet de bruit B correspond à un objet numérique autre qu'une ~o image, des traitements t2 adaptés au type de cet objet pourront être utilisés. Bien sûr, des traitements t1 et/ou t2, autres que ceux qui ont été mentionnés plus haut, peuvent être mis en oeuvre dans le cadre de la présente invention, comme cela apparaîtra à l'homme du métier. Ces traitements peuvent en outre être adaptés en fonction du type d'objet numérique auquel ils 15 s'appliquent respectivement. Dans tous les cas, l'objet transformé peut être destiné à être stocké et/ou traité et/ou restitué par un système de restitution d'image (e.g. un écran, un projecteur, un téléviseur, des lunettes de réalité virtuelle, une imprimante, etc.). 20 L'invention propose aussi un système comprenant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé qui vient d'être décrit. Ce système comprend avantageusement un composant électronique intégrant des moyens logiciels et/ou matériels pour la mise en oeuvre du procédé. II peut éventuellement comporter un capteur et/ou un imageur et/ou tous moyens de restitution 25 d'image. Ce système peut consister en un simple dispositif. C'est par exemple le cas lorsque l'ensemble des étapes décrites ci-dessus sont effectuées à l'aide d'une technologie embarquée, par exemple au sein d'un appareil photo ou d'un téléphone portable éventuellement muni d'un système de prise de vue tel 30 qu'une caméra capable d'acquérir l'image originale I. Alternativement, ce système peut être réparti entre différents - 21 - dispositifs. Par exemple, une partie des opérations peut être mise en oeuvre au sein d'un premier dispositif, tandis qu'une autre partie des opérations serait mise en oeuvre au sein d'un deuxième dispositif. De façon avantageuse, tout ou partie du procédé peut être réalisé à l'aide d'un programme d'ordinateur chargé et exécuté sur des moyens informatiques. Ainsi, un logiciel de traitement d'image numérique chargé sur un ordinateur par exemple peut, à partir d'un objet original, fournir un objet final selon les principes décrits plus haut. Dans le cas où l'objet de bruit C est obtenu en appliquant à la différence B entre l'objet original I et l'objet débruité J, un deuxième traitement t2 distinct du premier traitement t1, ce deuxième traitement t2 peut éventuellement associer à chaque élément de l'objet de bruit C au moins une valeur dépendant d'une valeur associée à au moins un élément correspondant de la différence B entre l'objet original I et l'objet débruité J. Selon un exemple de réalisation avantageux où est associée à chaque élément de la différence B entre l'objet original I et l'objet débruité J une première valeur relative à un canal parmi une pluralité de canaux, le deuxième traitement t2 peut associer à chaque élément de l'objet de bruit C, en plus de ladite première valeur associée à l'élément correspondant au sein de la différence B entre l'objet original I et l'objet débruité J, au moins une deuxième valeur relative respectivement à un autre canal de ladite pluralité, la deuxième valeur étant déterminée en référence à ladite première valeur. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement d'objet numérique comprenant les étapes suivantes : débruiter un objet original (I) contenant du bruit pour obtenir un objet 5 débruité (J) ; appliquer à l'objet débruité (J) un premier traitement (t1) pour obtenir un objet transformé (K), le premier traitement étant tel qu'il aurait pour effet de structurer et/ou d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original ; et io introduire dans l'objet transformé (K) un objet de bruit (B;C) obtenu à partir d'une différence (B) entre l'objet original et l'objet débruité. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'un au moins parmi l'objet original, l'objet débruité, l'objet transformé et l'objet de bruit comprend une image numérique. 15 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le premier traitement (t1) comprend un traitement à voisinage transformant les valeurs d'un élément d'objet en fonction des valeurs d'éléments d'objet voisins, qui aurait pour effet de structurer le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original. 20 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel l'objet original (I) est une image de type RAW. 5. Procédé selon les revendications 3 et 4, dans lequel le premier traitement (t1) comprend un dématriçage de l'objet débruité (J). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, dans 25 lequel le premier traitement (t1) comprend un défloutage d'une partie au moins de l'objet débruité (J). -23- 7. Procédé selon quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel le premier traitement (t1) comprend une déformation d'une partie au moins de l'objet débruité. 8. Procédé selon quelconque des revendications précédentes, dans lequel le premier traitement (t1) comprend un traitement qui aurait pour effet d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le premier traitement (t1) comprend une amplification dépendant de la sensibilité d'un capteur dont io l'objet original (I) est issu. 10. Procédé selon la revendication 8 ou 9, dans lequel le premier traitement (t1) comprend une augmentation du contraste dans une partie au moins de l'objet débruité (J). 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 10, dans 15 lequel le premier traitement (t1) comprend une mise en oeuvre d'une balance des blancs dans une partie au moins de l'objet débruité (J). 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'objet de bruit (C) est obtenu en appliquant à la différence (B) entre l'objet original (I) et l'objet débruité (J) un deuxième traitement (t2) distinct 20 du premier traitement (t1). 13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel le deuxième traitement (t2) associe à chaque élément de l'objet de bruit (C) au moins une valeur dépendant d'une valeur associée à au moins un élément correspondant de la différence (B) entre l'objet original (I) et l'objet débruité (J). 25 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel est associée à chaque élément de la différence (B) entre l'objet original (I) et l'objet débruité (J) une première valeur relative à un canal parmi une pluralité de canaux, et dans lequel le deuxième traitement (t2) associe à chaque élément de l'objet de bruit (C), en plus de ladite première valeur associée à l'élément correspondant -24- au sein de la différence (B) entre l'objet original (I) et l'objet débruité (J), au moins une deuxième valeur relative respectivement à un autre canal de ladite pluralité, la deuxième valeur étant déterminée en référence à ladite première valeur. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 12 à 14, dans lequel le deuxième traitement (t2) associe à chaque élément de l'objet de bruit (C) au moins une valeur dépendant d'une valeur associée à au moins un élément correspondant d'au moins un objet parmi l'objet original (I), l'objet débruité (J) et l'objet transformé (K). 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 12 à 15, dans lequel le deuxième traitement (t2) associe à chaque élément de l'objet de bruit (C) au moins une valeur dépendant d'au moins un paramètre exogène. 17. Système de traitement d'objet numérique agencé pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le 15 système comprenant : des moyens de débruitage d'un objet original (I) contenant du bruit pour obtenir un objet débruité (J) ; des moyens d'application d'un premier traitement (t1) à l'objet débruité (J) pour obtenir un objet transformé (K), le premier traitement étant tel 20 qu'il aurait pour effet de structurer et/ou d'amplifier le bruit contenu dans l'objet original s'il était appliqué audit objet original ; et des moyens pour introduire dans l'objet transformé (K) un objet de bruit (B;C) obtenu à partir d'une différence (B) entre l'objet original et l'objet débruité. 25 18. Système selon la revendication 17, comprenant en outre des moyens de capture d'image et/ou des moyens de restitution d'image. 19. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code adaptées pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des-revendications 1 à 16, lorsqu'il est chargé et exécuté sur des moyens informatiques.