Brevet FR2978269A1 — publié le 20130125

PROCEDE DE MISE EN CORRESPONDANCE DE PLUSIEURS IMAGES ASSOCIEES A DES REFERENCEMENTS GEOGRAPHIQUES INCOHERENTS La présente invention concerne un procédé de mise en correspondance de plusieurs images dont les référencements géographiques ne sont pas parfaitement cohérents. Le procédé peut être utilisé pour recaler les images d'une même zone de terrain, autrement dit pour améliorer les modèles de prise de vue de chaque image, en déterminant précisément les correspondances entre les pixels des images représentant un même point du terrain. Elle s'applique notamment à la production d'images orthorectifiées ou à la modélisation du relief d'un terrain par procédé de stéréovision. Des images d'une même zone de la surface terrestre peuvent être issues de sources multiples et ne pas être associées à un modèle de prise de vue très précis. Un recalage de ces images entre-elles est alors souhaité afin d'affiner le géoréférencement des images, autrement dit pour améliorer la fonction de correspondance entre les points du terrain (référencés par des coordonnées géographiques), et les points de l'image (référencés par des coordonnées image, ou pixels). Les méthodes de mise en correspondance d'images entre elles nécessitent la détermination d'un grand nombre de points homologues dans les images. Les points homologues sont des points présents sur chacune des images qui représentent le même point du terrain imagé. Etant donné que les images sont généralement prises avec des capteurs différents et/ou avec des points de vue différents, alors les points homologues n'ont pas les mêmes coordonnées sur les images. Par souci de simplification, le terme de « recalage » sera utilisé par la suite pour désigner les méthodes permettant d'extraire des points homologues d'un groupe d'images aériennes ou spatiales représentant une même zone de la surface terrestre. Les images utilisées pour le recalage peuvent être issues de divers capteurs d'observation : un appareil photographique classique, un capteur d'image embarqué sur un aéronef ou un satellite d'observation. En outre, le domaine spectral de prise de vue peut varier : domaine de la lumière visible, infrarouge, multispectral ou hyperspectral, radar, lidar, par exemple. De plus, les images sont référencées géographiquement, autrement dit géoréférencées, c'est-à-dire qu'elles sont associées à des métadonnées comprenant une fonction de correspondance entre la surface terrestre observée, espace désigné par l'expression « espace terrain » et les pixels de l'image, espace désigné par l'expression « espace image ». Cette fonction, notée foi,...,on(X,Y,Z), est une traduction des caractéristiques physiques du capteur utilisé pour la prise de vue ; elle fait ainsi correspondre aux coordonnées géographiques de tout point de la zone observée, un pixel de l'image. En d'autres termes, c'est un modèle paramétrique dont les paramètres 01,...,0,1 comprennent au moins les caractéristiques physiques du capteur (taille de matrices réceptrices, distance focale si pertinente, ...) et la position et l'orientation du capteur au moment de la prise de vue : on appelle alors cette fonction un modèle physique de la prise de vue. Ces types de modèle sont par exemple : ^ le modèle conique représentant la prise de vue classique d'un appareil 15 photo à plan focal : il correspond à une matrice de récepteurs (CCD pour Charge-Coupled Device, ou CMOS pour Complementary metal oxide semi-conductor) ; ^ le modèle « pushbroom » où les récepteurs sont organisés le long d'une barrette unidimensionnelle ; 20 ^ le modèle « Whiskbroom » où le récepteur est réduit à une cellule dont le mouvement rapide permet de former une image ; ^ le modèle « SAR » (Synthetic Aperture Radar) issu d'un post- traitement mathématique par le processeur SAR des réflexions électromagnétiques d'un signal radar incident dans une bande de 25 fréquence donnée. Dans d'autres cas, cette fonction peut se résumer à une fonction mathématique très générale ayant la plupart du temps des propriétés d'approximateur universel dont les paramètres n'ont pas de signification physique particulière. On parle alors de modèle de remplacement. Des 30 exemples répandus de ces types de modèle sont : ^ Les modèles polynôme, ^ Les modèles RPCs qui sont des quotients de polynômes (Rational Polynom Coefficients) ^ Les modèles « grille » où la fonction est linéaire par morceaux par 35 interpolation des valeurs aux noeuds d'une grille. Le recalage peut être réalisé manuellement, automatiquement ou selon une combinaison d'actions manuelles et de procédés automatisés. Lorsque le recalage est manuel, des moyens d'affichage, par exemple un écran, sont utilisés pour permettre à un opérateur de saisir directement les points homologues sur chacune des images à l'aide d'une souris ou de moyens similaires. Cette saisie s'avère fastidieuse et coûteuse, l'opérateur devant choisir un point d'intérêt dans une image, puis successivement saisir précisément ce point d'intérêt dans chacune des autres images. De plus, ~o certains types d'images comme les images de type SAR (acronyme anglo-saxon pour « Synthetic Aperture Radar » ou radar à synthèse d'ouverture) sont très difficiles à interpréter pour un opérateur humain, ce qui complique la saisie des points homologues, nécessite des opérateurs formés spécifiquement à ce type d'image, et augmente en conséquence les coûts de 15 recalage. Certaines techniques automatiques ont été proposées pour accélérer l'extraction. Classiquement, une méthode par corrélation est employée, dans laquelle des points dits points d'intérêt, souvent des extrema de radiométrie comme les points de Harris ou les primitives SIFT (« Scale- 20 Invariant Feature Transform ») sont extraits. Celle méthode ne fonctionne pas lorsque les images à recaler sont de natures différentes, par exemple dans le cas d'une image optique avec une image SAR. On peut notamment citer la méthode décrite dans le brevet américain publié le 14 juin 2011 sous le numéro US 7,961,982, laquelle méthode extrait des points d'intérêt dans 25 chacune des images pour générer une fonction de transformation d'une image à l'autre. Toutefois, les méthodes automatiques connues ne fonctionnent correctement qu'avec des images optiques, et ne permettent donc pas, en règle générale, d'effectuer un recalage à partir d'images de type SAR. De plus, pour que les résultats soient satisfaisants, il faut que les 30 points de vue soient proches, en particulier dans les zones urbaines, où une petite différence de point de vue peut conduire à des occultations importantes et de fausses corrélations. Certaines techniques automatiques sont basées sur l'extraction préalable de segments, en particulier pour le traitement des images SAR. 35 Des segments extraits des différentes images sont appariés et des points homologues sont recherchés dans ces segments. Cependant, cette technique est sujette à de nombreuses erreurs, notamment à cause des imperfections dans les détections de contours et dans la difficulté à trouver un point particulier dans un segment donné. Elles nécessitent un paramétrage complexe impliquant de nombreux seuils à fixer préalablement à l'exécution de l'algorithme. En outre, un jeu de paramètres aboutissant à des résultats satisfaisants pour une image donnée peut s'avérer totalement inadapté à d'autres images ; ce problème est encore accru pour les images de type SAR. Un but de l'invention est de proposer une méthode pour recaler des images entre-elles, ces images pouvant être issus de capteurs de prise de vue de types différents, avoir été prises à des dates différentes et depuis des points de vues différents. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'extraction d'au moins un groupe de N points homologues à partir de N images aériennes ou spatiales référencées géographiquement de manière approximative, N>_2, les images représentant une même zone de la surface terrestre, les points homologues d'un même groupe correspondant à un même point géographique dans ladite zone, chacun des points homologues dudit groupe étant défini par des coordonnées dans une image différente de celle des autres points homologues du même groupe, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : ^ pour chacune des N images, modéliser la surface externe de K objets réels représentés dans l'image, K>_1 ; ^ sélectionner parmi lesdits K objets, les Q objets, Q Une comparaison entre images est évitée, ce qui permet notamment d'éviter l'écueil des comparaisons entre images de natures différentes, comparaisons qui sont vouées à l'échec. Selon une mise en oeuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention dans lequel la surface externe des objets est modélisée en trois dimensions au moyen d'arrêtes et de sommets, pour chacun desdits Q objets issus de l'étape de sélection des objets, on choisit les points homologues parmi lesdits sommets. Selon une mise en oeuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention dans lequel un premier modèle de l'un des objets réels modélisés étant généré à partir d'une première image, un deuxième modèle de ce même objet étant généré à partir d'une deuxième image, une étape de mise en correspondance des sommets de chacun des deux modèles est exécutée préalablement à l'étape de choix des points homologues. Selon une mise en ceuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention dans lequel les objets réels modélisés sont des bâtiments, on modélise chacun des bâtiments par un polygone extrudé selon l'axe des altitudes. Avantageusement, les points homologues peuvent être choisis parmi les sommets du polygone supérieur modélisant le toit du bâtiment. Selon une mise en oeuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention dans lequel un premier modèle de l'un des objets réels modélisés est généré à partir d'une première image, un deuxième modèle de ce même objet étant généré à partir d'une deuxième image, la distance entre ces deux modèles, utilisée par l'étape de sélection des objets, est déterminée au moins en fonction de la similitude entre le polygone à la base de l'extrusion du premier modèle et le polygone à la base de l'extrusion du deuxième modèle. Selon une mise en oeuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention, l'étape de modélisation des objets comprend au moins pour une image, et au moins pour un objet modélisé, les étapes suivantes : ^ choisir un modèle paramétrique de la surface externe dudit objet réel; ^ pour plusieurs jeux de paramètres dudit modèle : ~o o projeter le modèle paramétré dans l'image en appliquant le modèle physique de prise de vue ; o évaluer l'adéquation entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image ; ^ déterminer les paramètres du modèle pour lesquels l'adéquation est la 15 meilleure. Selon une mise en oeuvre du procédé d'extraction de points homologues selon l'invention, l'étape de modélisation des objets est effectuée, pour au moins une image, et pour au moins un objet, manuellement par un opérateur au moyen d'une saisie par pointeur sur des 20 moyens d'affichage. L'invention a également pour objet un procédé de correction de modèles de prise de vue associés à des images, dans lequel chaque image est produite par un capteur aérien ou spatial associé à un modèle physique de prise de vue, le procédé comprenant l'exécution du procédé d'extraction 25 de points homologues tel que décrit plus haut, puis une étape de correction desdits modèles de prise de vue en fonction des groupes de points homologues extraits. L'invention a également pour objet un système de recalage d'images, caractérisé en ce qu'il comprend une machine de calcul configurée 30 pour exécuter le procédé d'extraction de points homologues tel que décrit plus haut. Le procédé peut par exemple être mis en oeuvre par un logiciel exécuté sur un ordinateur. D'autres caractéristiques apparaîtront à la lecture de la description détaillée donnée à titre d'exemple et non limitative qui suit faite en regard de dessins annexés qui représentent : la figure 1, un schéma représentant un exemple de modèle de 5 bâtiment utilisé par le procédé selon l'invention ; la figure 2, un schéma présentant les étapes d'un procédé d'extraction de points homologues selon l'invention. Le procédé est exécuté sur un ensemble de N images 10 associées à leurs modèles de géoréférencement f,,..., fN, les images pouvant être de natures hétérogènes (images optiques, SAR, multispectrales ou hyperspectrales, par exemple), N étant supérieur ou égal à deux. Chaque image est issue d'un capteur embarqué sur un aéronef ou un satellite. Le modèle de prise de vue de l'image géoréférencée peut être représenté par 15 une fonction paramétrée, notée fe1,...,en(X,Y,Z), faisant correspondre une coordonnée 3D de l'espace terrain avec une coordonnée 2D sur l'image: f (o (X,,..am, Ye..ainZierrain) = (colonnen,age, ligne/mage) où les paramètres 01, ..., An dépendent des caractéristiques physiques du capteur. Ces modèles sont imparfaits, voire parfois indisponibles et donc 20 remplacés par des modèles génériques. Aussi, les modèles correspondant à chaque image ne sont généralement pas cohérents. Le procédé selon l'invention permet d'établir une pluralité de N-uplets de points en coordonnées images dans les images 1 à N, chacun de ces N-uplets rassemblant les vues d'un même point du terrain représenté 25 dans chacune des N images. Pour la création de ces N-uplets, le procédé utilise la présence de bâtiments (ou plus généralement d'objets fixe de grande taille) dans les images. Dans l'exemple, on suppose que ces bâtiments peuvent être modélisés par des modèles 3D extrudés, c'est-à-dire des cylindres droits à base polygonale, définis par un polygone horizontal 30 pouvant représenter le toit et une hauteur, comme représenté en figure 1. Les exemples présentés par la suite utilisent des modèles de bâtiments pour le recalage, les bâtiments présentant notamment l'avantage d'être fixes et de grandes tailles, mais le procédé selon l'invention peut utiliser la modélisation de tout objet réel dont les dimensions sont suffisamment importantes pour 35 apparaître sur l'image. Le procédé de mise en correspondance selon l'invention comprend trois phases principales 101, 102, 103. La première phase 101 est une phase d'extraction monoscopique des bâtiments dans chacune des images à recaler. En d'autres termes, des bâtiments sont modélisés en trois dimensions dans chacune des images indépendamment des autres images. Cette modélisation peut être effectuée manuellement, ou faire l'objet d'une automatisation partielle ou totale. Dans l'exemple, un procédé semi- automatique décrit ci-après est employé. Les K bâtiments à extraire sont notés Bk, kE[1,K], les K x N modèles de ces bâtiments à créer pour l'ensemble des N images étant notés bk, kE[1,K], iE[1,N]. Dans un premier temps, un opérateur humain choisit un bâtiment dont il a détecté la présence dans chacune des N images. Dans chaque image, il désigne à l'aide d'un pointeur - par exemple avec une souris d'ordinateur - la région qui semble contenir la signature du bâtiment, c'est- à-dire sa représentation dans l'image. Dans un deuxième temps, dans chacune des régions pointées, un modèle 3D du bâtiment est reconstitué, soit de façon entièrement manuelle - par exemple par saisie complète du bâtiment par l'opérateur -, soit de manière semi-automatique, soit à l'aide d'un procédé de reconstitution automatique de modèle 3D de bâtiment à partir d'une seule image, c'est-à- dire une modélisation monoscopique. Les N images permettent de construire N modèles 3D différents bile du même bâtimentBk (car les modèles de prise de vue de ces images ne sont pas nécessairement cohérents). Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, en particulier lorsque l'extraction est entièrement automatique, la première étape de choix du bâtiment à modéliser par un opérateur n'est pas exécutée au cours de la première phase. Avantageusement, lorsque l'extraction monoscopique est entièrement automatique, celle-ci peut être effectuée de la manière suivante, pour chaque image indépendamment : ^ choisir un modèle paramétrique de la surface externe du bâtiment à extraire; ^ pour plusieurs jeux de paramètres dudit modèle : o projeter le modèle paramétré dans l'image en appliquant le modèle physique de prise de vue disponible; o évaluer l'adéquation entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image ; ^ déterminer les paramètres du modèle pour lesquels l'adéquation est la meilleure. Ainsi, pour chaque image, K jeux de paramètres définissant K modèles de bâtiments sont créés et à l'issue de cette première phase 101, N x K modèles 3D de bâtiments bk, ke[1,K], ie[1,N] sont créés. La deuxième phase 102 permet de sélectionner les instances de bâtiments modélisés à prendre en compte dans la troisième phase 103 décrite plus loin. En effet, certains modèles de bâtiments sont trop distants d'une image à l'autre pour pouvoir être pris en compte par le procédé de manière fiable. Pour chaque bâtiment Bk, ke[1,K] du terrain, la deuxième phase 102 permet donc de vérifier que les différentes instances 3D bk sont suffisamment semblables. Lorsque les différents modèles créés d'un même bâtiment sont considérés comme trop éloignés lors de cette deuxième phase 102, alors le bâtiment n'est pas utilisé dans la troisième phase 103 du procédé selon l'invention. Cette deuxième phase 102 a un rôle de filtrage, qui est utile en particulier lorsque les points de vue à l'origine des différentes images sont très différents. Dans l'exemple, les modèles de bâtiment sont contraints à des cylindres droits à base polygonale. Le modèle peut donc être défini par un polygone représentant le toit et se situant dans un plan horizontal (donc à altitude constante) et une valeur de hauteur du bâtiment. D'autres modèles plus complexes pourraient être employés. Soit Bk un bâtiment et soient i et j les indices de deux images à partir desquelles sont construits respectivement les deux modèles 3D bk et bk de ce bâtiment. Chacun de ces modèles est défini, dans l'exemple, par un polygone et une hauteur. Un premier critère de similarité des hauteurs est utilisé de manière 30 facultative. Le critère de similarité des hauteurs sh est la différence relative entre les deux hauteurs hk et hi; des modèles de bâtiments bpi' et bi; comparés issus des deux images i et j : hk - h' sh (k, j) = max(hk , h~ ) Si le critère de similarité sh(k,i, j) du bâtiment Bk extrait d'images i et j est supérieur à un seuil donné, le bâtiment Bk est rejeté. Ce bâtiment ne peut pas être considéré comme un bâtiment de liaison entre les différentes images, c'est-à-dire un bâtiment pris en compte dans la troisième phase 103. Dans l'exemple, un deuxième critère de similarité des polygones est utilisé au cours de cette deuxième phase 102. Ce critère est fondé sur le fait que les polygones correspondant au même bâtiment dans les différentes images doivent avoir le même nombre de sommets pour être comparés. Si ce n'est pas le cas, le bâtiment Bk et donc tous ses modèles bk pour tout indice i sont rejetés par la deuxième phase 102 du procédé. II est considéré que deux modèles bk et by , extraits sur deux images i et j, d'un même bâtiment Bk possèdent un toit représenté par des polygones, respectivement plie et pl; , qui possèdent le même nombre de sommets, noté n. Les coordonnées des sommets des polygones sont par exemple exprimées dans un repère cartésien 2D. L'hypothèse est posée que les différences de géoréférencement à corriger des images i et j impliquent que les polygones pk et pi diffèrent d'une transformation proche d'une similitude. Soit le polygone pk et ses sommets Mk (1),...Mk (n) considérés dans le sens direct du plan et le polygone p.y avec ses sommets MY (1),...MY (n) . Soit a2 le rapport des aires des deux polygones pk et py . On définit les n similitudes 2D, notées simki (l) pour 1=1,...n de rapport a qui transforment l'isobarycentre de pk en celui de p'; et les sommets Mk (l) en M~ (l) pour l =1...n . Le critère de similarité entre les deux polygones pk et pkj est alors défini par la distance minimale entre pk et ses images par les n similitudes. Plus précisément : n 2 sp ~ (k, 1, j)= 1mi n E Mk (m) - simk ,, Il ; (l)(Mk (m)) m=1 Si le critère de similarité s'p (k,i, j)du bâtiment Bk extrait des images i et j est supérieur à un seuil donné pour un couple donné d'images (i, j), le bâtiment Bk peut être rejeté, et ainsi ne pas être considéré comme 30 bâtiment de liaison entre les différentes images. Les critères précités sont cités à titre d'exemple et pourraient être remplacés ou complétés par la prise en compte d'autres critères. A l'issue de la deuxième phase 102, un ensemble de NxQ modèles de bâtiments parmi les NxK est conservé pour être pris en compte dans la troisième phase 103 du procédé selon l'invention. La troisième phase 103 vise en particulier à extraire des points homologues à partir des Q bâtiments issus du filtrage opéré lors de la deuxième phase 102. Dans l'exemple, les points des toits des modèles 3D bk de bâtiments sont mis en correspondance, les toits étant modélisés sous la forme de polygones 2D. Cet exemple est non limitatif, et d'autres méthodes pourraient être employées pour choisir les points homologues. Par souci de clarté, comme l'on considère un bâtiment fixé d'indice k dans la suite de la description de la troisième phase 103, les notations sont allégées par suppression des indices k. On considère un bâtiment et N images de ce bâtiment qui ont permis de reconstruire N modèles 3D b; du bâtiment, un pour chaque image indicée par i, les modèles étant définis dans l'exemple par une hauteur h; et un polygone p; du plan représentant son toit. Il est supposé que tous les polygones p; possèdent le même nombre de sommets fixé à n, n étant supérieur ou égal à 3. Chaque polygone peut être noté comme une suite ordonnée de n points du plan : p; _ (M,...,M`,...,Mn),l e (1...n) La troisième phase 103 vise à mettre en correspondance les n sommets de chaque polygone 2D afin de former, pour le bâtiment considéré, n N-uplets de points, ces N-uplets étant exploités par la suite pour obtenir les ensembles de points homologues recherchés. La difficulté de cette mise en correspondance est due en particulier au fait que les N images ne possèdent pas de géoréférencement cohérent. En effet, si leur géoréférencement était cohérent, les N modèles 3D seraient identiques et le recalage de ces images s'avérerait inutile. Le recalage n'étant pas parfait, les N polygones du plan ne sont pas identiques, même si à l'issue de la deuxième phase 102, ils peuvent être assez semblables selon les critères de similarité de cette deuxième phase 102. Dans l'exemple, le critère de similarité de polygones utilisé dans la deuxième phase 102 est réutilisé dans cette troisième phase 103. Si une seule similitude parmi les n possibles atteint le minimum du critère s'p, cette similitude définit une unique permutation circulaire des indices des sommets 35 du polygone. Si cette similitude n'est pas unique, autrement dit, si plusieurs similitudes parmi les n possibles atteignent le minimum du critère s'p, ce qui est rare, il faut choisir « la meilleure » dans un sens défini ci-après. Une similitude affine est la composée d'une homothétie, d'une translation et d'une 5 rotation. Deux polygones différents p; et pi issus des images i et j sont considérés, tous les deux possédant n sommets. En s'affranchissant des facteurs d'homothétie et de la translation entre les deux polygones (c'est-à-dire entre leur centre de gravité), la similitude cherchée se réduit à une rotation vectorielle. Si cette rotation vectorielle minimisant le critère parmi les 10 n candidates n'est pas unique, cela signifie que le groupe des rotations laissant invariant le polygone n'est pas réduit à l'identité. Parmi les p_ Un avantage du procédé selon l'invention est qu'il ne nécessite pas de réglage complexe de seuils, lesquels sont généralement sources de manque de robustesse. Contrairement aux procédés habituellement utilisés dans l'art antérieur, le procédé selon l'invention n'est donc pas dépendant des images traitées. Un avantage d'apparier des bâtiments homologues est qu'il est possible de créer des points homologues, sans que ceux-ci soient vus dans toutes les images à mettre en correspondance. Il s'agit plus particulièrement d'un avantage pour le traitement des zones imagées en environnement urbain dense, où le moindre changement de point de vue produit des occultations importantes.15 REVENDICATIONS1. Procédé d'extraction d'au moins un groupe de N points homologues à partir de N images aériennes ou spatiales référencées géographiquement de manière approximative, N>_2, les images représentant une même zone de la surface terrestre, les points homologues d'un même groupe correspondant à un même point géographique dans ladite zone, chacun des points homologues dudit groupe étant défini par des coordonnées dans une image différente de celle des autres points homologues du même groupe, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : ^ pour chacune des N images, modéliser (101) la surface externe de K objets réels représentés dans l'image, K?1 ; ^ sélectionner parmi lesdits K objets, les Q objets, Q 2. Procédé d'extraction de points homologues selon la revendication 1, la surface externe des objets étant modélisée (101) en trois dimensions au moyen d'arrêtes et de sommets, dans lequel pour chacun desdits Q objets issus de l'étape de sélection (102) des objets, on choisit (103) les points homologues parmi lesdits sommets. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, un premier modèle de l'un des objets réels modélisés étant généré à partir d'une première image, un deuxième modèle de ce même objet étant généré à partir d'une deuxième image, dans lequel une étape de mise en correspondance des sommets de chacun des deux modèles est exécutée préalablement à l'étape de choix (103) des points homologues. 4. Procédé d'extraction de points homologues selon l'une quelconque des revendications précédentes, les objets réels modélisés étant des bâtiments, dans lequel on modélise (101) chacun des bâtiments par un polygone extrudé selon l'axe des altitudes. 5. Procédé d'extraction de points homologues selon la revendication 4, dans lequel les points homologues sont choisis parmi les sommets du polygone supérieur (103) modélisant le toit du bâtiment. 6. Procédé d'extraction de points homologues selon la revendication 4 ou 5, un premier modèle de l'un des objets réels modélisés étant généré à partir d'une première image, un deuxième modèle de ce même objet étant généré à partir d'une deuxième image, dans lequel la distance entre ces deux modèles, utilisée par l'étape de sélection (102) des objets, est déterminée au moins en fonction de la similitude entre le polygone à la base de l'extrusion du premier modèle et le polygone à la base de l'extrusion du deuxième modèle. 7. Procédé d'extraction de points homologues selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape de modélisation (101) des objets comprend au moins pour une image, et au moins pour un objet modélisé, les étapes suivantes : ^ choisir un modèle paramétrique de la surface externe dudit objet réel; ^ pour plusieurs jeux de paramètres dudit modèle : o projeter le modèle paramétré dans l'image en appliquant le modèle physique de prise de vue ; o évaluer l'adéquation entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image ; ^ déterminer les paramètres du modèle pour lesquels l'adéquation est la meilleure. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l'étape de modélisation (101) des objets est effectuée, pour au moins une image, et pour aumoins un objet, manuellement par un opérateur au moyen d'une saisie par pointeur sur des moyens d'affichage. 9. Procédé de correction de modèles de prise de vue associés à des images, dans lequel chaque image est produite par un capteur aérien ou spatial associé à un modèle physique de prise de vue, le procédé comprenant l'exécution du procédé d'extraction de points homologues selon l'une quelconque des revendications précédentes, puis une étape de correction desdits modèles de prise de vue en fonction des groupes de points homologues extraits. 10. Système de recalage d'images, caractérisé en ce qu'il comprend une machine de calcul configurée pour exécuter le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8.15