Brevet FR2972281A1 — publié le 20120907

Procédé et système pour estimer une similarité entre deux images binaires L'invention concerne un procédé et un système associé pour estimer la ressemblance entre deux images de modalités éventuellement différentes. Plus particulièrement, l'invention permet de caractériser une similarité entre deux images binaires. Une image véhicule une quantité importante d'informations. On peut ainsi et par exemple utiliser des images acquises à différents instants pour évaluer l'évolution d'une information particulière. Ces images sont généralement de même modalité. Nous appelons « modalité » une caractérisation physique associée à une capture de données. Ainsi, deux images de modalités différentes contiennent des informations différentes et sont souvent supportées par des représentations différentes. Par exemple, les pixels d'une image radar sont représentés par nombres complexes qui correspondent à la réponse à une onde émise, cette réponse dépendant elle-même de paramètres liés à ladite onde. Les pixels d'une image optique multi-spectrale sont en variante des vecteurs - ayant autant de composantes que ce qu'il y a de bandes - dont chacune des composantes représente l'émission de lumière dans une bande de fréquence donnée. En télédétection, on manipule essentiellement des images radar ou des images multi-spectrales. En imagerie médicale, des images émanant de scanners ou d'appareils d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire sont utilisées. Dans le domaine d'application de la vision industrielle, il est d'usage d'exploiter des images dans le visible ou des images infrarouges... Quelle que soit la 2 modalité des images concernées, pour évaluer l'évolution d'une information, il est généralement nécessaire de recaler des images, c'est-à-dire de les mettre en correspondance à travers une transformation géométrique qui permet de déterminer, pour chaque pixel d'une première image, à quel pixel d'une deuxième image il correspond. Le problème du recalage d'images de même modalité a largement été étudié. Des solutions sont actuellement exploitées ou publiées bien que leurs efficacités et leurs précisions respectives soient variables. Parmi ces solutions, nous pouvons mentionner notamment les méthodes ICP (Iterated Closest Point, selon une terminologie 15 anglo-saxonne) et RANSAC (RANdom SAmple Consensus, selon une terminologie anglo-saxonne) qui traitent de la mise en correspondance éventuelle de deux nuages de points. Les méthodes de type ICP s'appuient sur un processus itératif d'appairage-estimation : les points d'un premier 20 nuage sont appariés à ceux d'un second nuage suivant un critère de proximité spatiale puis l'ensemble des paires ainsi réalisées permet d'estimer une transformation. Toutefois, le processus ne permet pas de discerner ce qui est commun aux deux nuages de ce qui ne l'est pas. Ces 25 méthodes convergent certes - parfois au prix d'un grand nombre d'itérations - mais intègrent dans une large mesure le bruit dans la détermination de l'appariement. Elles manquent donc de précision. Par conséquent, tous recalages d'images exploitant les estimations obtenues 30 sont peu précis. Les méthodes de type RANSAC permettent de mettre en évidence des points aberrants (outliers selon un terme anglo-saxon) mais ne convergent pas toujours. Globalement ces méthodes stochastiques consistent en l'évaluation 35 d'une quantité de recalages de nuages de points effectués par des transformations géométriques tirées 3 aléatoirement. Plus précisément, ces méthodes consistent généralement en un processus itératif qui cherche à estimer des transformations locales reliant de petits nombres de paires de points tirées au hasard. Contrairement aux méthodes ICP, ces méthodes parviennent à discriminer des informations communes. Toutefois, pour maximiser les chances d'estimer la transformation recherchée, il est nécessaire d'estimer un grand nombre de transformations locales notamment si la quantité d'information commune entre deux nuages est faible. Ces méthodes sont donc peu efficaces lorsque la part d'information commune est réduite au regard du bruit. Or c'est clairement le cas dans le domaine de télédétection notamment. Il existe en outre d'autres techniques pour mesurer la similarité de nuages de points : les invariants géométriques, par exemple. Selon ces techniques, les objets ne sont plus de simples points mais sont décrits de manière complexe, sans que leur description ne dépende du type de la transformation géométrique recherchée. Pour cela, il est nécessaire de formaliser lesdits objets. Ces derniers prennent alors le statut de « primitives ». Il est en outre nécessaire de définir une métrique pour mesurer la ressemblance de deux primitives. D'une manière générale, les invariants géométriques doivent satisfaire différentes contraintes pour pouvoir être exploités correctement. Outre l'invariance au regard du type de la transformation recherchée, les primitives doivent satisfaire des critères d'unicité (deux primitives différentes doivent avoir des descriptions différentes), de stabilité (si une primitive est légèrement déformée alors sa description n'est que légèrement modifiée), d'indépendance (sous-entendu des composantes qui forment le vecteur de description). L'utilisation de ces techniques nécessite en outre que lesdites primitives soient uniformément réparties dans les nuages, et plus 4 difficile encore, que les primitives puissent être extraites quels que soient les moyens de capture disponibles et quelles que soient les conditions de capture de la scène étudiée. Dans la pratique, il est quasiment impossible de satisfaire à l'ensemble des contraintes imposées. Le problème du recalage d'images de modalités différentes demeure particulièrement ouvert et sensible. En effet, il n'existe pas de procédé ou de système connus permettant d'évaluer une similarité ou d'effectuer un recalage d'images lorsque celles-ci sont de modalités différentes. Le principal écueil réside dans le fait qu'il est difficile de comparer le contenu de pixels qui se réfèrent à des entités différentes. Améliorer le recalage d'images de modalités différentes revêt un intérêt majeur notamment dans le domaine de la télédétection pour laquelle, de nombreux satellites, voire des constellations de satellites, ont été - ou vont être prochainement - lancés, chaque satellite disposant de capteurs de natures différentes. Il est donc souhaitable de pouvoir intégrer en un même modèle l'information extraite de chacune de ces sources de données - ce qui nécessite un recalage préalable. Dans le domaine de télédétection, on s'intéresse en outre généralement à une entité particulière désignée sur un écran permettant l'affichage d'une première image d'une modalité donnée. On essaie dès lors de retrouver cette entité dans un ensemble d'images disponibles, quelles que soient leurs modalités respectives, quand bien même ladite entité n'apparaisse pas explicitement au sein d'autres images. Cette analyse nécessite à ce jour des traitements manuels voire fastidieux ou dont les estimations résultantes sont peu précises ou contradictoires. L'invention permet de répondre à l'ensemble des inconvénients soulevés par les solutions connues. Elle permet notamment de quantifier avec précision la 5 ressemblance entre une région d'une image d'une première modalité et une région d'une deuxième image indépendamment de sa modalité. La mise en oeuvre de l'invention permet d'automatiser l'analyse d'une pluralité d'images à l'aide d'un système d'analyse adapté à cet effet. L'invention est en outre particulièrement performante pour estimer la ressemblance entre deux images d'une même modalité. A cette fin, il est prévu un procédé pour caractériser une similarité entre deux images binaires, ledit procédé étant mis en oeuvre par une unité de traitement d'un système d'analyse de similarités d'images comportant en outre des moyens de mémorisation coopérant avec ladite unité de traitement pour stocker des images binaires. Selon l'invention, le procédé comporte une étape pour extraire un premier ensemble de primitives d'une première image binaire et un second ensemble de primitives d'une seconde image binaire, les première et seconde images binaires étant préalablement mémorisées par le système. Chaque primitive est associée à un pixel d'une image binaire et est caractérisée par la position dudit pixel et par l'orientation d'une ligne d'orientation passant par ce dernier. Un tel procédé comporte en outre une étape pour mesurer la présence d'une information commune au sein desdites images binaires et en délivrer un indicateur de similarité s*, ledit indicateur étant calculé par l'unité de traitement à partir d'un maximum d'une distribution des différences d'orientations de paires de primitives issues respectivement des deux ensembles de primitives extraites. 6 Selon un mode de réalisation préféré, l'étape pour extraire peut consister en : obtenir une image binaire mémorisée par le système ; appliquer une pluralité de masques binaires à chaque pixel constituant ladite image binaire, les masques binaires consistant chacun en une ligne d'orientation dont l'épaisseur et l'orientation sont prédéterminées et qui décrit un diamètre d'une fenêtre circulaire dont le rayon est également prédéterminé ; compter pour chaque masque binaire appliqué à un pixel - dit pixel référent, le nombre de pixels voisins dudit pixel référent qui sont recouverts par ledit masque binaire ; définir puis mémoriser en tant que primitive associée à un pixel référent, un triplet P((x,y),6,$) comprenant la position (x, y) du pixel référent dans l'image binaire, le plus 20 grand nombre s - dit score - de pixels voisins recouverts par l'un des masques binaires appliqués au pixel référent ainsi que l'orientation 6 de la ligne d'orientation dudit masque binaire. 25 Pour ne pas considérer des points isolés ou des zones non-significatives d'une image binaire, l'invention prévoit qu'une primitive ne puisse être mémorisée que si son score est supérieur ou égal à un nombre minimum surin prédéterminé. 30 En outre, pour améliorer la robustesse du procédé pour un taux de bruit donné, l'invention prévoit que ne puissent être mémorisées que les primitives dont les pixels référents sont distants d'un nombre de pixels minimal et prédéterminé Dmin- 35 Pour optimiser les temps de calculs réalisés par l'unité de traitement voire maximiser les chances 10 15 7 d'identifier une information commune aux deux images binaires, l'étape mise en oeuvre par l'unité de traitement pour mesurer peut consister à préférentiellement en : - déterminer une région de taille prédéterminée dans les première et seconde images binaires pour constituer ainsi une paire de régions ; - compter et mémoriser les occurrences des différences d'orientations pour toutes paires de primitives respectivement extraites de ladite paire de régions ; - calculer l'indicateur £* de similarité entre les deux régions de la paire à partir d'un maximum de la distribution desdites différences d'orientations. Selon un mode de réalisation préféré, le calcul de l'indicateur de similarité £* peut consister en l'élaboration de l'écart relatif entre un maximum global H et la moyenne de deux autres maxima locaux H' et H" déterminés à partir de la distribution des différences 111-H H'+H" 2 d'orientations tel que s*= où H= 2 Optionnellement, un procédé conforme à l'invention peut comporter une étape préalable pour associer et mémoriser lesdites première et deuxième images binaires respectivement à deux images mémorisées ou acquises par le système d'analyse de similarités d'images. Selon un mode d'application préféré, un procédé selon l'invention peut comporter en outre une étape pour recaler deux images mémorisées ou acquises voire identifier un élément remarquable localisé dans les deux images à partir de l'indicateur de similarité s* calculé. Dans ce cas, un tel procédé peut comporter une étape pour afficher lesdites images recalées et/ou l'élément remarquable au moyen d'une interface homme-machine adaptée du système d'analyse de similarités d'images. 8 Selon un deuxième objet, l'invention concerne un système pour analyser la similarité d'images binaires comportant une unité de traitement coopérant avec des moyens de mémorisation, ladite unité de traitement mettant en oeuvre un procédé pour caractériser une similarité entre deux images binaires conforme à l'invention. Selon un troisième objet, l'invention concerne un système pour recaler des images acquises ou mémorisées. Un tel système comporte des moyens pour mémoriser et/ou pour acquérir des images, lesdits moyens coopérant avec une unité de traitement, elle-même coopérant en outre avec des moyens de mémorisation pour mettre en oeuvre le procédé - conforme à l'invention - permettant de recaler deux images mémorisées ou acquises voire d'identifier un élément remarquable localisé dans les deux images à partir de l'indicateur de similarité £* calculé. L'unité de traitement d'un tel système peut en complément délivrer à une interface homme-machine les deux images recalées ou l'élément remarquable identifié. Pour communiquer la mesure de similarité à un opérateur, quel que soit le système conforme à l'invention, celui-ci peut comporter en outre une interface homme-machine pour délivrer l'indicateur de similarité s*. En outre, pour augmenter son interactivité, l'unité de traitement d'un système conforme à l'invention peut comporter une interface homme-machine pour sélectionner une image parmi une pluralité et/ou une région particulière de celle-ci. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent parmi lesquelles : 9 les figures la et lb présentent respectivement deux images de modalités distinctes ; les figures 2a à 2d décrivent des structures linéiques d'une image binaire ; les figures 3a à 3d décrivent différentes configurations d'un masque binaire permettant d'extraire selon l'invention une primitive d'une image binaire ; la figure 4 décrit l'application d'un masque binaire selon un mode de réalisation de l'invention ; la figure 5 illustre les étapes pour extraire une primitive selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; la figure 6 décrit un exemple de mise en correspondance de primitives respectivement extraites de régions de deux images binaires ; la figure 7 illustre un exemple de détermination de maxima d'une distribution de 20 différences d'orientations de primitives pour élaborer un indicateur de similarité selon l'invention ; la figure 8 présente une synthèse des étapes d'un procédé selon l'invention pour mesurer la 25 similarité de deux images. Les figures la et lb décrivent respectivement une image radar la et une image optique Ib. Ces figures permettent d'illustrer un premier exemple de mise en 30 oeuvre de l'invention. Les images la et Ib correspondent à une même zone géographique. Cette dernière information peut être déduite par exemple de leurs paramètres d'acquisition respectifs. Néanmoins, deux images ne se correspondent jamais parfaitement. Nous pouvons constater 35 ceci au travers des deux images la et Ib décrites en liaison avec les figures la et lb. Il est donc nécessaire 10 15 10 de recaler lesdites images pour pouvoir comparer ce qui est comparable, c'est-à-dire faire correspondre les pixels des deux images aux mêmes entités. Par exemple, sur l'image Ib, on peut visuellement déceler en haut à droite (région A - au dessus du fleuve F - matérialisée par un cercle blanc sur la figure lb) une structure S qui n'apparaît pas sur l'image Ia. La région correspondante A' dans cette dernière contient néanmoins une information complémentaire qui peut être importante pour l'opérateur. L'invention permet de localiser automatiquement et précisément sur l'image la l'analogue A' de la région A préalablement repérée dans l'image Ib. Par extension, et dans la mesure où le procédé d'estimation de similarité conforme à l'invention est mis en oeuvre par un système idoine de manière entièrement automatique, ce procédé peut être appliqué à toutes images - quelles que soient leurs modalités respectives - correspondant à cette zone géographique. On peut par exemple désigner sur une première image une région d'intérêt (par exemple la structure S évoquée précédemment sur l'image Ib) et un système d'analyse conforme à l'invention peut parcourir automatiquement une banque d'images satellite pour en extraire toutes images ayant des paramètres de localisation proches. Une région correspondante à ladite région d'intérêt peut alors être matérialisée ou désignée dans chaque image. La mise en oeuvre de l'invention suppose une étape préalable qui consiste à associer à chaque image, une image binaire sous la forme d'un nuage de points. L'invention permet par la suite d'estimer la similarité entre deux images binaires voire de réaliser un recalage de celles-ci. Il n'existe a priori aucune information commune quant au contenu des pixels se correspondant dans deux images 11 notamment si celles-ci sont de modalités différentes et quelconques. Le seul lien entre les deux images est constitué par le support effectif (géographique pour la télédétection) des données. Selon l'invention, il n'est pas pertinent de s'intéresser à l'information contenue dans chaque pixel mais à la distribution de l'information pertinente (quelle qu'elle soit) dans ces images. Pour associer une image binaire à une image, il existe diverses méthodes généralement dédiées respectivement à une modalité particulière. Une image binaire est en quelle sorte l'expression d'une information pertinente présente sur une image sous la forme de points. Une image radar est souvent bruitée. On qualifie généralement ce type de bruit par le terme anglo-saxon « speckle » ou « tavelure » ou encore « chatoiement » en français. Par exemple, pour associer une image binaire à une image radar, il est connu de mettre en oeuvre le filtre de Touzi pour segmenter l'image. Un seuillage de l'image segmentée permet d'obtenir une image binaire comportant des points de contour de régions visibles sur ladite image. Les pixels d'une image multi-spectrale, quant à eux, n'expriment pas une valeur scalaire mais expriment un ensemble de valeurs scalaires (autant que de bandes). Lesdits pixels sont donc représentés par un vecteur dans un espace dont la dimension est le nombre de bandes. Une autre manière d'aborder ce problème de représentation consiste à considérer que l'on dispose, non pas d'une image multi-spectrale, mais d'autant d'images scalaires (dites « en niveaux de gris ») qu'il existe de bandes et que l'on cherche à recomposer pour produire une image scalaire qui serait la meilleure recomposition possible ou, tout du moins, celle intégrant le maximum d'informations des images scalaires associées à chaque 12 bande. Pour arriver à ce résultat, il est par exemple connu de considérer un espace vectoriel de dimension cp ((p étant le nombre de bandes) des valeurs centrées des pixels (considérés comme des vecteurs) de l'image multi- spectrale. Il est alors possible de mettre en oeuvre par exemple une Analyse en Composantes Principales de ce nuage de points où chaque point est un vecteur associé à chaque pixel. On obtient alors une « Direction Principale » (associée à la plus grande valeur propre) qui correspond à la meilleure combinaison linéaire des cp bandes initiales. Le résultat produit une image « en niveau de gris » qui peut être traitée avec des opérateurs de filtrage, de détection de variations (passage par zéro du Laplacien, par exemple) et de seuillage pour produire une image binaire. D'autres techniques pourraient être mise en oeuvre pour associer à une image d'une modalité donnée, une image binaire. Cette étape préalable réalisée, l'invention permet d'évaluer la ressemblance entre deux images binaires sous la forme de nuages de points à travers une mesure invariante par transformation rigide et changement d'échelle. L'invariance par rapport à ce type de transformation est particulièrement intéressante car l'invention peut répondre à l'essentiel des situations de recalage entre des images satellite de modalités différentes notamment. La mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention, par une unité de traitement d'un système d'analyse adapté, consiste à rechercher, si elle existe, une transformation rigide (translation et rotation) qui mette en correspondance le mieux possible deux nuages de points, et à évaluer le taux d'informations communes à ces deux nuages de points. 13 Quelle que soit la modalité d'une image, les points résultant de l'image binaire associée s'appuient sur un support physique dont les caractéristiques sont linéiques. Dans le domaine de la télédétection ces caractéristiques linéiques résultent par exemple de berges de rivière, de bordures de champs, ou encore côtes, ou bords de routes.... Localement, ces structures peuvent être bien marquées, ou être bruitées, voire présenter également des aspects lacunaires. A titre d'exemples, les figures 2a à 2d illustrent des structures linéiques typiques que l'on peut rencontrer notamment dans le domaine de la télédétection. Ainsi la figure 2a décrit une structure linéique Sa - sous une forme sensiblement d'un arc de cercle - idéale ou parfaite : fine, sans artéfact ni croisement avec d'autres structures linéiques. Les figures 2b à 2d illustrent des situations plus réalistes. Ainsi la figure 2b présente une structure Sb plus épaisse que la précédente que l'on pourrait interpréter comme une structure de localisation ambiguë. La figure 2c décrit une structure non connexe bien que l'organisation des points semble évidente visuellement. La figure 2d décrit une structure épaisse et entourée de points résultant de bruits qui pourraient être interprétés comme de faux positifs. Une mise en oeuvre préférée de l'invention s'appuie sur la « Transformée de Hough » qui consiste à rechercher les occurrences possibles de transformations mettant en correspondance certains sous-ensembles de points d'une première image binaire avec d'autres sous-ensembles de points d'une seconde image binaire. L'espace de Hough est alors un espace à trois dimensions qui sont les paramètres de la transformation, à savoir l'angle de rotation et les deux composantes de la translation. 14 Appliquer la transformée de Hough alors qu'une faible quantité d'information peut être commune entre deux images binaires, rend celle-ci très sensible au bruit et son exploitation peut rapidement d'avérer inefficace. Pour éviter cet inconvénient, l'invention consiste à introduire un élément structurant - ou élément de connaissance - qui reflète la structure d'une image binaire mais ne restreint en rien l'utilisation du procédé. Ainsi, un objet de l'invention consiste à définir une primitive permettant de représenter, de manière unifiée et équivalente, toutes les possibilités de distribution locale de points associées à des structures linéiques telles que décrites à titre d'exemples par les figures 2a à 2d. Ces primitives une fois extraites permettront d'effectuer un recalage automatique par exemple. Une primitive conforme à l'invention élimine « naturellement » les points aberrants et traite la structure des nuages de points de manière homogène. Une telle primitive peut correspondre à un nuage local de points assimilable à un petit arc de courbe caractérisé par sa position (coordonnées x et y) dans l'image, son orientation 6 et sa pertinence ou score s. Une telle primitive P est notée P=((x,y),6,$). Pour caractériser une similarité entre deux images binaires, un procédé conforme à l'invention comporte une étape pour extraire respectivement de chaque image binaire une pluralité de primitives. Pour extraire les primitives d'une image binaire, l'invention prévoit un mode de réalisation préféré pour lequel, est définie une pluralité de masques binaires sous la forme d'une fenêtre circulaire C comprenant un segment de droite L (ou encore ligne d'orientation) dont l'épaisseur de ligne El est prédéterminée et exprimée en nombre de pixels. Les figures 3a à 3d décrivent respectivement un tel masque. Ainsi, la figure 3a décrit une fenêtre circulaire C, de rayon R comportant une ligne L. Le rayon R défini ainsi le voisinage autour d'un point référent, centre de la fenêtre circulaire C. L'épaisseur El de la ligne d'orientation L correspond à un seuil sur la distance euclidienne entre un élément et la ligne discrète reliant deux extrémités d'un cercle discret. Pour les figures 3a à 3d, l'épaisseur El est égale à 1 à savoir une arête centrale plus deux arêtes de part et d'autre. Le rayon R est égal à 7. Le nombre total d'éléments pour chaque masque dépend du rayon R, de l'épaisseur El mais également de l'orientation e de la ligne d'orientation, Oe[O°,180°[. Les figures 3a à 3d décrivent des exemples de masques, respectivement Ma, Mb, Mc et Md, pour lesquels le rayon R est égal à 7, l'épaisseur El est égale à 1 et l'orientation e varie de 0° pour la figure 3a, à e =eb pour la figure 3b, à e =e, pour la figure 3c et à 99d pour la figure 3d. Ainsi, le nombre d'éléments est de 41 pour le masque Ma décrit par la figure 3a et de 39 pour le masque Md décrit en liaison avec la figure 3d. Pour extraire les primitives d'une image binaire un système conforme à l'invention applique successivement, pour chaque point du nuage de l'image binaire, chacun des n' masques binaires disponibles. Comme l'illustre la figure 4, chaque masque est centré sur un point référent Pr(x,y) dont les coordonnées x et y en déterminent la position au sein de l'image binaire. Le point Pr appartient à un morceau Sp d'une structure linéique. L'application d'un masque binaire Mi consiste à comptabiliser les points de Sp situés au voisinage de Pr qui interceptent les éléments du masque Mi (j compris entre 1 et n') . Ainsi, sur la figure 4, l'ensemble Sp+Mi indique en noir les points de Sp qui ne 16 sont pas recouverts par le masque Mi. Les éléments du masque non interceptés par les points de Sp sont indiqués par des carrés dont la texture est grisée. Les points de Sp qui interceptent les éléments de Mi sont représentés par des carrés hachurés. Ce sont ces derniers qui sont comptabilisés par l'unité de traitement d'un système conforme à l'invention pour déterminer si la ligne d'orientation d'un masque est pertinente au regard de la structure linéique à la laquelle appartient un point référent. Le masque qui comptabilise le plus d'éléments interceptés par la structure détermine la meilleure ligne d'orientation. L'unité de traitement extrait ainsi une primitive P=((x,y),6,$) associée au point référent Pr déterminée par les coordonnées (x,y) dudit point référent, l'orientation 6 de la ligne d'orientation du masque et le nombre s d'éléments interceptés. La meilleure ligne d'orientation associée à un point référent d'une structure linéique constitue sensiblement l'équivalent de la tangente en ce point. Pour améliorer encore la précision de l'orientation 6 retenue, l'invention prévoit que l'on puisse procéder par exemple à une Analyse en Composantes Principales appliquée sur les pixels ayant été interceptés par le meilleur masque. La primitive est alors elle-même caractérisée par ladite orientation discrète ainsi obtenue. Les orientations 6 peuvent prendre dès lors un nombre n de valeurs discrètes supérieur au nombre n' de masques binaires disponibles. Un système conforme à l'invention, détermine ainsi 30 pour tout point d'une image binaire, la primitive ayant recueilli le meilleur score s. Pour pouvoir optimiser le temps de calcul de l'unité de traitement d'un tel système, l'invention prévoit une 35 mise en oeuvre préférée de l'étape d'extraction des primitives. Cette réalisation est décrite en liaison avec 17 la figure 5. Le comptage des éléments respectifs de l'ensemble des masques binaires peut ne requérir qu'un seul passage sur toute la fenêtre circulaire. En effet, le comptage d'un masque peut se déduire de celui du masque précédent, de manière itérative, en ne testant uniquement les éléments ajoutés et les éléments retranchés pour passer d'un masque au suivant. Ainsi, selon la figure 5, les éléments d'un masque Mi sont représentés à l'aide de carrés hachurés. Les éléments du masque suivant Mi+1 sont représentés par des carrés comportant des lignes verticales. La vue située en bas de la figure 5 décrit les éléments communs aux deux masques au moyen de carrés grisés, les éléments A+ ajoutés par le masque Mi+1 au moyen de carrés comportant des lignes verticales et les éléments A- retranchés au moyen des carrés hachurés. Selon ce mode de réalisation, le score du masque Mi+1 est alors défini par le score du masque Mi auquel on ajoute lesdits éléments A+ qui sont interceptés par la structure linéique recouverte par la fenêtre et auquel on retranche les éléments A- également interceptés. Le gain en complexité est ainsi estimé à environ 60%. L'invention prévoit en outre, que seules les primitives ayant un score supérieur ou égal à un seuil surin ne puissent être conservées et mémorisées. Cette variante permet de ne pas à avoir à considérer des points isolés ou des zones non significatives d'une image binaire. L'invention prévoit par ailleurs, qu'un système conforme à l'invention puisse prendre en compte un paramètre correspondant à une distance minimale Dmin entre deux primitives extraites. En d'autres termes, ne pourront être conservées et mémorisées par un tel système que les primitives ayant obtenu le meilleur score s 18 parmi celles associées à des points référents situés à une distance au moins égale à Dmin- Cette distance minimale est un paramètre du processus d'extraction des primitives d'une image binaire conforme à l'invention, pour une robustesse donnée et un taux de bruit donné. Quel que soit le mode de réalisation privilégié, l'invention traduit un nuage de points en un ensemble de primitives uniformément réparties caractérisant la présence et l'orientation locale de structures linéiques sous-jacentes. Un système pour estimer la similarité mettant en oeuvre un procédé conforme à l'invention, comporte des moyens pour mémoriser au moins deux ensembles de primitives relatifs respectivement à deux images binaires. Considérons deux images binaires A et B et les ensembles Qa et Qb de primitives respectivement extraites desdites images binaires. Il existe une transformation rigide (translation puis rotation) unique associant Qa à Qb. Soient tx, ty et a, les paramètres permettant de passer de Qa à Qb. En effet, ladite transformation réside dans la composition d'une rotation d'angle a et d'une translation dans le plan (tx,ty). Suivant le principe de la transformation de Hough, ces jeux de paramètres (chaque jeu correspondant à une occurrence de la transformation rigide) s'accumulent dans un espace de dimension 3 qui est l'espace de Hough. Les équations reliant les coordonnées (za et zb) et orientations (9a et 9b) respectives de deux primitives issues des deux images binaires A et B aux paramètres de la transformation rigide s'expriment en notation complexe par la relation : 19 za = ela -zb +t où le nombre complexe t = tx +a -ty représente la translation dans le plan et a =ea -eb . La mise en oeuvre de l'invention consiste à présent à non pas rechercher la valeur a qui correspondrait à l'angle de rotation de la transformation, mais à chercher si, en considérant deux régions (l'une Aa dans une image A et l'autre Ab dans l'autre image B comme le décrit à titre d'exemple la figure 6), et en prenant toutes les paires de primitives sur ces deux images, un signal (une valeur particulière de a) émerge ou pas. Ce traitement peut en variante être réalisé par l'unité de traitement d'un système conforme à l'invention sur l'intégralité des images binaires. Si un signal émerge, cela signifie que la mise en oeuvre d'un procédé conforme à l'invention, a détecté l'existence d'un sous-ensemble de primitives de la première fenêtre qui se retrouve dans la seconde fenêtre à une rotation près d'angle a. L'émergence du signal qui va caractériser la présence d'une information commune entre deux fenêtres correspond concrètement à la présence d'un maximum marqué dans la distribution des différences d'orientations. Selon l'invention les paramètres favorisant l'émergence de ce signal, ou au contraire ceux qui favorisent la présence de faux positifs, qui correspondent à des maxima formés défavorablement par des appariements de primitives non pertinents sont principalement le nombre de primitives dans chaque région (ou image binaire), le nombre d'orientations discrètes attribuables auxdites primitives, et le taux de contamination qui correspond au rapport du nombre de 20 primitives sans correspondance sur le nombre de primitives dans chaque région. Ainsi, lorsque le nombre de primitives k augmente, l'émergence du signal pertinent qui caractérise une information commune est favorisée. Il en est de même lorsque 1 e nombre n d'orientations discrètes attribuables aux primitives augmente. En revanche, lorsque la proportion s de primitives entre deux régions ou images sans correspondance, aussi appelé « taux de contamination » augmente, l'émergence de faux positifs est favorisée. Pour garantir la robustesse de la caractérisation d'une information commune entre deux régions, il suffit d'inverser une équation de risque r(s,k,n) telle que : r(s,k,n)=e (1-e)-k+ k2 n.(1-&).k+ kz n, +(1-e)-k k2\ -log n, Ainsi, en posant r(sO,k,n)= p0, où E0 correspond à un taux de contamination arbitrairement grand (gestion de situations défavorables) et où p0 correspond à un risque d'apparition d'un faux positif arbitrairement bas (robustesse), il est possible d'identifier le nombre n d'orientations discrètes adéquate en fonction du nombre k de primitives. Ainsi, il est possible de paramétrer le système d'analyse conforme à l'invention pour contrôler la précision des orientations de primitives et donc la fiabilité de la caractérisation d'une information commune entre deux régions de deux images binaires. Pour décrire un mode de réalisation de l'étape d'un procédé pour mesurer la présence d'une information commune au sein d'images binaires par la mise en oeuvre d'un comptage d'occurrences des différences d'orientations de paires de primitives extraites respectivement des deux images binaires, considérons deux 21 régions d'images Aa et Ab telles que présentées par la figure 6. Cette figure illustre deux régions Aa et Ab pour lesquelles deux ensembles de primitives Qa et Qb ont été extraits. Cette représentation illustre également l'existence de deux sous-ensembles de primitives Qat et Qb1 qui semblent être en correspondance et dont leurs orientations sont décalées d'une valeur 8 soit la valeur discrétisée de a en rapport avec le degré de précision des orientations de primitives, c'est-à-dire la valeur discrète la plus proche de l'angle de rotation a qui existe entre les deux images binaires. Nous pouvons remarquer que la figure 6 décrit la traduction de deux nuages de points qui se correspondent partiellement au travers d'une transformation rigide. Cette transformation pourrait être également composée avec une homothétie (facteur d'échelle) car cette dernière n'influe pas sur la différence des angles. Pour caractériser l'émergence du signal recherché, un procédé conforme à l'invention intègre les contraintes suivantes . la possibilité qu'il existe une « conspiration » du bruit pour former des maxima locaux qui 25 entraveraient l'identification d'un maximum pertinent ; la possibilité qu'il existe une certaine variabilité dans les différences d'orientations de primitives en correspondance, et que le signal 30 recherché ne soit pas parfaitement localisé. Ladite figure 7 permet de décrire un exemple de formation d'occurrences i dans l'espace de Hough permettant de caractériser une information commune entre 35 deux régions. En théorie, la distribution des occurrences pour tout 6 devrait présenter une distribution dt quasi uniforme du type Dirac identifiant clairement le signal 8. La réalité délivre généralement une distribution expérimentale de pouvant donner lieu à l'émergence de maxima locaux H' et H" caractérisant des faux positifs susceptibles d'empêcher l'identification du signal pertinent. Pour prendre en compte les maxima locaux, l'invention 10 prévoit - selon un mode de réalisation préféré - que le * système puisse mesurer un écart relatif s entre le maximum global H, et la moyenne de deux autres meilleurs maxima locaux, notés H' et H" comme présentés à titre d'exemple sur la figure 7. Ainsi, si le meilleur maximum 15 se démarque nettement des autres maxima, alors non seulement l'invention permet de caractériser une information commune entre deux régions, mais en plus elle lève une certaine ambiguïté quant à la pertinence de cette caractérisation. 111-H H'+H" 2 20 Au sens de l'invention, s*= où fi= 2 Plus la valeur de s* est proche de 1, plus la présence d'une information commune entre deux régions est avérée. 25 Pour pouvoir prendre en considération la seconde contrainte précitée liée à la localisation imparfaite du signal recherché, l'invention prévoit un mode de calcul préféré de s*. Selon cette variante, le signal est recomposé et réparti sur quelques cellules voisines de 30 l'histogramme pour obtenir la valeur H. La figure 7 permet d'illustrer la notion de « mode » S2, qui consiste en un regroupement de cinq cellules voisines cl à c5, dont la cellule centrale c3 possède un score supérieur aux quatre autres cellules. 23 Le procédé selon l'invention consiste alors à détecter tous les modes et à classer ces derniers par ordre décroissant sur le score total des cinq cellules qui les composent. Le meilleur mode (ou encore celui qui obtient le meilleur score) est lié au signal pertinent recherché. Pour améliorer cette discrimination, l'invention prévoit que l'unité de traitement d'un système conforme à l'invention, calcule ledit score en additionnant les scores respectifs de la cellule centrale avec sa voisine de gauche ou de droite (les cellules hachurées c3, c2 ou c4 selon la figure 7). Le score du meilleur mode ainsi élaboré est affecté à la grandeur II. Quant aux deux autres meilleurs modes, les scores de leurs cellules centrales permettent d'obtenir les valeurs de H' et Ir'. L'invention prévoit en outre, pour garantir la régularité de l'histogramme de l'espace de Hough et ainsi faciliter l'extraction des modes, d' appliquer optionnellement un filtre passe-bas pour éliminer les artefacts indésirables tout en préservant l'allure de l'histogramme. De manière préférée, ledit filtre est un filtre médian. D'autres filtres peuvent en variante être utilisés. La figure 8 permet de synthétiser les principales étapes d'un procédé 300 pour caractériser une similarité entre deux images binaires. Un tel procédé 300 est mis en oeuvre par l'unité de traitement d'un système d'analyse d'images conforme à l'invention et adapté en conséquence. Un tel procédé comporte une première étape 301 pour extraire au moins deux ensembles de primitives Qa et Qb respectivement associés à deux images binaires A et B associées à des images de modalités quelconques. Cette étape résulte de la mise en oeuvre d'au moins deux instances 100a et 100b d'un procédé 100 pour extraire un ensemble de primitives d'une image binaire tel qu'étudié 24 précédemment et qui fait en outre l'objet d'une description synthétique ci-après. Le procédé 300 comporte une étape 302 pour mesurer la présence d'une information commune au sein des images binaires A et B par la mise en oeuvre d'un comptage d'occurrences des différences d'orientations de paires de primitives extraites respectivement des deux images binaires. Cette étape résulte de la mise en oeuvre itérative d'au moins une instance 200i d'un procédé 200 pour mesurer la présence d'une information commune au sein des deux images binaires tel qu'étudié précédemment et faisant en outre l'objet d'une description synthétique ci-après. Disposant d'une ou plusieurs mesures de similarités entre deux images ou régions issues de celles-ci, le procédé 300 peut comporter une étape 303 visant à exploiter lesdites au moins une mesures. A titre d'exemple, cette étape 303 peut consister à recaler deux images de modalités éventuellement distinctes dont sont issues les images binaires et dont la similarité a été mesurée. Cette étape peut également consister en l'affichage desdites images recalées au moyen d'une interface homme-machine idoine d'un système conforme à l'invention. En variante, l'étape 303 peut consister en l'identification d'un amer (ou landmark en langue anglaise) ou d'un élément remarquable et localisé précisément dans les deux images. Réciproquement, la « non détection » d'information commune peut également être très importante dans certaines applications : présence d'un camp, ou de structures mobiles... La mesure de similarité 302 est alors utilisée pour caractériser 303 l'absence d'une structure recherchée. Pour extraire - 100 - les primitives d'une image binaire, un procédé conforme à l'invention comporte une première étape 103 pour obtenir une image binaire sous la forme d'un nuage de points. Cette image binaire est préalablement mémorisée par des moyens de mémorisation 25 d'un système conforme à l'invention, lesdits moyens de mémorisation coopérant avec l'unité de traitement dudit système mettant en oeuvre le procédé 300. Le procédé 100 comporte une étape 104 consistant à appliquer une pluralité de masques binaires à chaque pixel constituant l'image binaire. Comme étudié précédemment, lesdits masques binaires peuvent consister chacun en une ligne d'orientation dont l'épaisseur et l'orientation sont prédéterminées et décrivant le diamètre d'une fenêtre circulaire dont le rayon est également prédéterminé. Pour extraire les primitives, le procédé 100 comporte une étape 105 pour : compter pour chaque masque binaire appliqué à un pixel - dit pixel référent, le nombre de pixels voisins dudit pixel référent qui sont recouverts par ledit masque binaire ; pour définir en tant que primitive dudit pixel référent, un triplet comprenant la position du pixel référent dans l'image binaire, le plus grand nombre de pixels voisins recouverts par l'un des masques binaires appliqués et l'orientation de la ligne d'orientation dudit masque binaire. De manière optionnelle et préférée, le procédé 100 comporte une étape 106 pour affiner la liste des primitives extraites d'une image binaire, liste obtenue et mémorisée par les moyens de mémorisation en 105. L'étape 106 peut consister à ne conserver en mémoire que les primitives dont le nombre de pixels voisins d'un pixel référent et recouverts par un masque binaire est supérieur ou égal à un nombre minimum prédéterminé surin- Cette étape peut en variante ou en complément consister à ne conserver que les primitives de pixels référents distants d'un nombre Dmin minimal et prédéterminé de pixels. En outre, le procédé 100 pour extraire les primitives d'une image binaire peut comporter une étape préalable 26 102 visant à associer (donc à élaborer par l'unité de traitement du système conforme à l'invention) ladite image binaire à une image quelle qu'en soit sa modalité. Cette image peut être acquise ou être sélectionnée parmi une pluralité, par la mise en oeuvre de moyens de capture ou d'une interface homme-machine adaptée du système conforme à l'invention. Le procédé 200 pour mesurer la présence d'une information commune au sein des deux images binaires consiste quant à lui, en une première étape 201 dans laquelle l'unité de traitement considère deux régions respectivement au sein des deux images binaires. Cette étape peut consister en une sélection automatique et autonome réalisée par l'unité de traitement ou découler de l'assistance d'un opérateur au moyen d'une interface homme-machine adaptée du système. En variante, une région peut englober l'intégralité d'une image binaire. Considérer une région d'une image binaire revient à sélectionner un sous-ensemble de primitives. Cette sélection est possible car une primitive - au sens de l'invention - comporte les coordonnées du point référent associé à ladite primitive. Le procédé 200 comporte une étape 202 pour laquelle l'unité de traitement réalise la différence des orientations de toutes les paires de primitives (une primitive étant prise dans la première région et l'autre dans la seconde région). L'unité de traitement comptabilise en 203 les occurrences desdites différences. A titre d'exemple, l'étape 203 peut consister à remplir un tableau monodimensionnel mémorisé par le système. On obtient ainsi une distribution des occurrences des différences d'orientation des primitives sélectionnées telle qu'illustrée par la figure 7, à titre d'exemple. 27 Un procédé 200 conforme à l'invention, comporte en outre une étape 204 pour laquelle l'unité de traitement - par exemple en parcourant ledit tableau monodimensionnel - détermine, selon un mode de réalisation préféré, les trois meilleurs modes H, H' et H" issus de la distribution des différences d'orientation comptabilisées. Enfin en 205, la mesure de similarité est élaborée par l'unité de traitement en calculant et en mémorisant 10 l'indicateur de similarité £* selon les techniques H-H étudiées précédemment, par exemple s*= 2 où H'+H" 2 L'invention a été décrite au travers d'un exemple 15 d'application préféré (la télédétection) relative au traitement d'images de modalités différentes des types radar ou optique (multi-spectrales). L'invention peut également être mise en oeuvre pour mettre en correspondance d'autres types d'images : par exemple, des 20 images satellitaires dont on souhaite connaître le taux de ressemblance avec des images aéroportées du type « photographie aérienne ». L'invention s'applique également à d'autres domaines 25 d'applications dont l'imagerie médicale pour laquelle la mise en correspondance par exemple d'images issues de scanners et d'IRM correspondent à des acquisitions différentes en termes de densités pour les unes et de taux d'atomes d'hydrogène pour les autres. Il est 30 également possible de mettre en oeuvre l'invention pour mesurer la similarité entre des images d'autres modalités telles que l'échographie (imagerie ultrasonore) ou l'imagerie fonctionnelle. 28 La vision industrielle et la vidéo protection sont également des domaines pour lesquels le recalage d'images multimodales est sensible. Par exemple, les bancs de contrôle de qualité utilisent plusieurs modalités d'acquisition pour retrouver des défauts. L'invention trouve naturellement une application pertinente dans ces domaines. Quels que soient les multiples domaines d'application, il est à noter que l'invention produit en outre d'excellents résultats dans le cas particulier où les modalités des images sont identiques. Ceux-ci sont particulièrement pertinents dans le cadre de situations réputées difficiles comme, par exemple, lorsque les conditions d'illumination d'une scène évoluent fortement d'une prise de vue à une autre par exemple en télédétection ou en vision industrielle. L'invention a été décrite au travers d'exemples d'applications pour lesquels une seule image binaire est associée à une image d'une modalité donnée. Ladite image binaire est ainsi supposée être le « meilleur représentant » de ladite image : une image binaire résultant d'une image multi-spectrale peut être obtenue à partir de la meilleure recomposition des cp bandes de celle-ci à l'aide d'un processus d'Analyse en Composantes Principales (i.e. recomposition associée à la Direction Principale). Or, il se peut qu'il y ait une information intéressante à exploiter sur les « Directions » suivantes. Dans ce cas, on produit alors non plus une seule image binaire mais une pluralité d'images binaires. Ceci est encore plus pertinent si on utilise une « Analyse en Composantes Indépendantes » au lieu d'utiliser une « Analyse en Composantes Principales ». Cette technique fait en effet émerger non pas une « recomposition » qui synthétise au mieux l'information 29 contenue dans les différentes bandes, mais plusieurs recompositions, toutes revêtant une grande importance et étant aptes à faire émerger plusieurs volets d'une information globale. Deux images peuvent ainsi être associées respectivement à une ou plusieurs images binaires. L'invention permet dès lors de retrouver une information commune aux deux images initiales, en mesurant itérativement la similarité de paires d'images binaires formées à partir de l'une des images binaires associées à la première image et de l'une des images binaires associées à la seconde image. A l'issue, l'invention permet de déterminer l'appariement maximisant par exemple la mesure de similarité. Par ailleurs, l'invention a été préférentiellement décrite en liaison avec une transformation rigide éventuellement composée avec un facteur d'échelle (homothétie) . L' invention s' applique également aux transformations projectives (perspective, etc.) et aux transformations complexes c'est-à-dire évoluant continument. C'est le cas, en particulier, des images aéroportées (prises au moyen d'avions, de drones ou de dirigeables) pour lesquelles le relief (et donc la variabilité de l'altitude) joue un rôle significatif sur la transformation de recalage, celle-ci étant différente en divers points d'une même image. Néanmoins cette transformation complexe peut être approximée localement par une transformation plus élémentaire. Ainsi, 1"invention permet d'associer suffisamment d'amers pour caractériser non pas une transformation globale mais plusieurs transformations locales qui pourront ensuite être « interpolées ». REVENDICATIONS1. Procédé (300) pour caractériser une similarité entre deux images binaires ledit procédé étant mis en oeuvre par une unité de traitement d'un système d'analyse de similarités d'images comportant en outre des moyens de mémorisation coopérant avec ladite unité de traitement pour stocker des images binaires, caractérisé en ce que le procédé comporte : - une étape (301) pour extraire un premier ensemble de primitives (Qa) d'une première image binaire (Aa) et un second ensemble de primitives (Qb) d'une seconde image binaire (Ab), les première et seconde images binaires étant préalablement mémorisées par le système, chaque primitive étant associée à un pixel (Pr) d'une image binaire et étant caractérisée par la position dudit pixel et par l'orientation d'une ligne d'orientation (L) passant par ce dernier ; - une étape (302) pour mesurer la présence d'une information commune au sein desdites images binaires et en délivrer un indicateur de similarité s*, ledit indicateur étant calculé par l'unité de traitement à partir d'un maximum (II, H' , H") d'une distribution (de) des différences d'orientations de paires de primitives issues respectivement des deux ensembles de primitives extraites (Qa, Qb). 30 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape (301) pour extraire consiste en : 10 15 20 25- obtenir (103) une image binaire (Aa,Ab) mémorisée par le système ; appliquer (104) une pluralité de masques binaires (Ma, Mb , Mc, Md) à chaque pixel (Pr) constituant ladite image binaire (Aa,Ab), les masques binaires consistant chacun en une ligne d'orientation (L) dont l'épaisseur et l'orientation sont prédéterminées et qui décrit un diamètre d'une fenêtre circulaire (C) dont le rayon (R) est également prédéterminé ; compter (105) pour chaque masque binaire appliqué à un pixel - dit pixel référent, le nombre de pixels voisins dudit pixel référent qui sont recouverts par ledit masque binaire ; définir (105) puis mémoriser en tant que primitive associée à un pixel référent, un triplet P((x,y),6,$) comprenant la position (x,y) du pixel référent dans l'image binaire, le plus grand nombre s - dit score - de pixels voisins recouverts par l'un des masques binaires appliqués au pixel référent ainsi que l'orientation 6 de la ligne d'orientation (L) dudit masque binaire. 3. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'une primitive n'est mémorisée (106) que si son score est supérieur ou égal à un nombre minimum surin prédéterminé. 4. Procédé selon les revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que ne sont mémorisées (106) que les primitives dont les pixels référents sont 5 10 15 20 25 30distants d'un nombre de pixels minimal et prédéterminé Dmin Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape (302) mise en oeuvre par l'unité de traitement pour mesurer consiste en : - déterminer (201) une région de taille prédéterminée dans les première et seconde images binaires pour constituer ainsi une paire de régions (Aa, Ab) ; - compter et mémoriser (203) les occurrences des différences (202) d'orientations pour toutes paires de primitives respectivement extraites de ladite paire de régions ; - calculer (205) l'indicateur £* de similarité entre les deux régions de la paire à partir (204) d'un maximum (H, H', H") de la distribution (de) desdites différences d'orientations. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en que le calcul de l'indicateur de similarité £* consiste en l'élaboration de l'écart relatif entre un maximum global H et la moyenne de deux autres maxima locaux H' et H" déterminés à partir de la distribution des différences d'orientations (de) 111-H H'+H" 2 tel que e* = où H = 2 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une étape préalable (102) pour associer et mémoriser lesdites première et deuxième images binairesrespectivement à deux images (Ia, Ib) mémorisées ou acquises (101) par le système d'analyse de similarités d'images. 8. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comporte une étape (303) pour recaler les deux images mémorisées ou acquises par le système ou pour identifier un élément remarquable localisé dans les deux images à partir de l'indicateur de similarité £* calculé. 9. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comporte une étape (303) pour afficher lesdites images recalées et/ou l'élément remarquable au moyen d'une interface homme-machine adaptée du système d'analyse de similarités d'images. 10. Système pour analyser la similarité d'images binaires comportant une unité de traitement coopérant avec des moyens de mémorisation, caractérisé en ce que ladite unité de traitement met en oeuvre un procédé pour caractériser une similarité entre deux images binaires selon l'une quelconque des revendications 1 à 6. 11. Système pour recaler des images acquises ou mémorisées par des moyens pour mémoriser et/ou pour acquérir une image, lesdits moyens coopérant avec une unité de traitement coopérant en outre avec des moyens de mémorisation, caractérisé en ce que ladite unité de traitement met en oeuvre un procédé selon les revendications 7 ou 8.3512. Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite unité de traitement délivre à une interface homme-machine les deux images recalées ou l'élément remarquable identifié et localisé dans les deux images selon un procédé conforme à la revendication 9. 13. Système selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, caractérisé en ce qu'il comporte une interface homme-machine pour délivrer l'indicateur de similarité s*. 14. Système selon l'une quelconque des revendications 10 à 13, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une interface homme-machine coopérant avec l'unité de traitement pour sélectionner une image parmi une pluralité et/ou une région particulière de celle-ci. 20 15. Système selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que les moyens pour acquérir acquièrent des images de modalités différentes. 10 15