Brevet FR3013876A1 — publié le 20150529

ANALYSE D'UNE IMAGE MULTISPECTRALE La présente invention concerne un procédé d'analyse d'une image multispectrale, ainsi qu'un programme d'ordinateur pour mettre en oeuvre un tel procédé. Elle concerne aussi un procédé et un dispositif de surveillance d'un environnement. La surveillance d'un environnement est une tâche courante, notamment pour détecter des intrusions adverses. Une telle surveillance présente des difficultés particulières lorsqu'elle est effectuée dans environnement terrestre. En effet, un environnement terrestre tel qu'un paysage de campagne peut contenir un grand nombre d'éléments distincts aux contours irréguliers tels que des arbres, des buissons, des rochers, des constructions, etc, qui rendent complexes l'interprétation de l'image et la recherche d'éléments intrus. En outre, dans certaines circonstances, telles qu'une surveillance militaire, un élément intrus peut être camouflé pour que sa détection dans le paysage soit plus difficile. De façon courante, un tel camouflage est efficace contre l'observation en lumière visible, notamment pour des longueurs d'onde qui sont entre 0,45 pm (micromètre) et 0,65 pm, et tout particulièrement autour de 0,57 pm qui correspond au maximum de sensibilité de l'oeil humain. Pour réussir à détecter l'élément intrus, qui est aussi appelé cible dans le jargon de l'Homme du métier, malgré un paysage complexe et un camouflage éventuel de la cible, il est connu d'effectuer une observation multispectrale de l'environnement. Une telle observation multispectrale consiste à saisir simultanément plusieurs images du même paysage selon des bandes spectrales différentes, afin qu'une cible qui n'apparaîtrait pas distinctement dans les images saisies selon certaines bandes spectrales soit révélée par les images correspondant à d'autres bandes spectrales. Chaque bande spectrale peut être étroite, avec un intervalle de valeurs de longueur d'onde de quelques dizaines de nanomètres, ou plus large, voire très large avec une largeur de plusieurs micromètres, notamment lorsque la bande spectrale est située dans l'un des domaines infrarouges : entre 3 pm et 5 pm - 2 - ou entre 8 pm et 12 pm. Il est ainsi connu qu'une observation dans l'intervalle de longueur d'onde compris entre 0,8 pm et 1,2 pm peut être efficace pour révéler une cible dans un environnement de végétation, alors que la cible est camouflée efficacement contre une détection par observation dans l'intervalle de lumière visible pour l'oeil humain. Toutefois, une telle détection multispectrale peut encore être insuffisante pour permettre à un opérateur qui est en charge de la surveillance de détecter la présence d'une cible dans un environnement terrestre. En effet, dans certaines circonstances, aucune des images qui sont associées séparément aux bandes spectrales ne fait apparaître la cible suffisamment distinctement pour que l'opérateur de surveillance puisse détecter la cible dans ces images, compte tenu du temps d'observation alloué. Dans la suite, chaque image qui correspond séparément à l'une des bandes spectrales est appelée image spectrale. Pour de telles situations, il est encore connu d'améliorer l'efficacité de la détection de cible en présentant à l'opérateur une image qui est construite par projection de Fisher. Un tel procédé est connu notamment de l'article «Some practical issues in anomaly detection and exploitation of regions of interest in hyperspectral images», de F. Goudail et al., Applied Optics, Vol. 45, No. 21, pp. 5223-5236. D'après ce procédé, l'image qui est présentée à l'opérateur est construite en combinant en chaque point de celle-ci, appelé pixel, les valeurs d'intensités qui sont saisies séparément pour plusieurs bandes spectrales, de façon à optimiser un contraste de l'image résultante. Théoriquement, cette construction d'image consiste à projeter pour chaque pixel le vecteur des intensités qui ont été saisies pour les bandes spectrales sélectionnées, sur une direction optimale dans l'espace multidimensionnel des valeurs d'intensités spectrales. Cette direction optimale de projection peut être déterminée à partir de la matrice de covariance des intensités spectrales, estimée sur l'ensemble du champ d'image. Cela revient en fait à rechercher une corrélation maximale entre les variations d'intensités qui sont présentes dans les images différentes saisies selon les bandes spectrales sélectionnées. Le contraste de l'image qui est présentée à l'opérateur est ainsi au moins égal à celui de chaque image spectrale séparée, si bien que la détection de cible par l'opérateur est à la fois plus efficace et plus fiable. Alternativement, la - 3 - direction optimale de projection peut être recherchée directement en utilisant un algorithme d'optimisation usuel, pour maximiser le contraste d'image en variant la direction de projection dans l'espace multidimensionnel des intensités spectrales. Il est connu d'améliorer le contraste par projection de Fisher à l'intérieur d'une fenêtre spatiale qui est plus petite que l'image entière. L'opérateur de la surveillance sélectionne alors la fenêtre à l'intérieur de l'image entière, notamment sa position, en fonction de la nature de l'environnement à cet endroit dans l'image, et de sa volonté d'y accentuer la recherche d'une cible potentielle. Pour faciliter une telle sélection de la position de la fenêtre, et aussi faciliter l'identification et la nature d'une intrusion qui se produirait dans cette zone, il est encore connu de présenter à l'opérateur une image composite sur un écran. Une telle image composite peut-être constituée par l'une des images spectrales en dehors de la fenêtre, et par la portion d'image multispectrale qui résulte de la projection de Fisher à l'intérieur de la fenêtre. Alternativement, plusieurs images spectrales dont les intervalles de longueur d'onde sont contenus dans le domaine de sensibilité de l'oeil humain, peuvent être utilisées pour afficher une représentation du paysage en couleurs naturelles ou presque naturelles en dehors de la fenêtre. Mais, dans l'image composite qui est présentée à l'opérateur, le contraste renforcé qui est procuré par la projection de Fisher est restreint à l'intérieur de la fenêtre. A cause de cette restriction, l'opérateur de la surveillance ne dispose pas d'une visualisation de l'ensemble du champ d'observation avec un contraste renforcé. Il n'est alors pas capable de prendre connaissance rapidement de l'étendue d'une intrusion adverse qui est camouflée, à cause du temps qui est nécessaire pour balayer tout le champ d'observation avec des fenêtres qui sont sélectionnées et traitées successivement. A partir de cette situation, un but général de l'invention consiste alors à fiabiliser la surveillance d'un environnement à partir d'une image multispectrale. Autrement dit, l'invention a pour but général de réduire encore la probabilité de non-détection d'un élément intrus dans une scène qui est saisie en image multispectrale. - 4 - Plus particulièrement, l'invention a pour but de fournir en temps réel à l'opérateur de surveillance, une image du champ d'observation dans laquelle le contraste est renforcé en tout point de cette image en fonction de l'information qui est contenue dans l'image multispectrale. Autrement dit, l'invention vise à fournir à l'opérateur une image du champ d'observation qui soit optimisée dans son intégralité, facilement interprétable, et qui puisse être produite avec une durée de calcul très courte. Préférentiellement, cette durée est compatible avec la réception en temps réel d'un flux vidéo provenant d'une caméra utilisée pour saisir continûment des images multispectrales successives. Pour atteindre certains de ces buts ou d'autres, un premier aspect de l'invention propose un nouveau procédé d'analyse d'une image multispectrale, lorsque cette image multispectrale comprend plusieurs images spectrales d'une même scène mais correspondant à des intervalles spectraux différents, chaque image spectrale attribuant une valeur d'intensité à chaque pixel, ou point d'image, qui est situé à une intersection d'une ligne et d'une colonne d'une matrice de l'image multispectrale, et un point d'origine étant défini à un angle de limite périphérique de la matrice. Selon l'invention, une image de détection est construite en attribuant une valeur d'affichage à chaque pixel d'une zone utile de la matrice, cette valeur d'affichage étant obtenue à partir d'un rapport signal-sur-bruit qui est calculé pour ce pixel. Pour cela, le procédé comprend les étapes suivantes : /1/ pour chaque image spectrale, calculer une image intégrale d'ordre un en attribuant à chaque pixel de calcul une valeur intégrale égale à une somme des valeurs d'intensité de cette image spectrale pour tous les pixels qui sont contenus dans un rectangle ayant deux sommets opposés situés respectivement sur le point d'origine et sur le pixel de calcul ; et pour chaque couple d'images spectrales issu de l'image multispectrale, calculer une image intégrale d'ordre deux en attribuant à chaque pixel de calcul une autre valeur intégrale égale à une somme, pour tous les pixels qui sont contenus dans le rectangle ayant deux sommets opposés situés respectivement sur le point - 5 - d'origine et sur le pixel de calcul, de produits des deux valeurs d'intensités relatives au même pixel mais attribuées respectivement par chaque image spectrale du couple ; /2/ définir un cadre de fenêtre fixe et un masque interne au cadre, ce masque déterminant une zone de cible et une zone de fond à l'intérieur du cadre ; et /3/ pour chaque pixel de la zone utile de la matrice : /3-1/ placer la fenêtre à une position dans la matrice qui est déterminée par le pixel, et la fenêtre étant limitée par le cadre défini à l'étape /2/ ; /3-2/ déterminer un facteur de Fisher, sous forme d'un vecteur associé à une projection de Fisher qui augmente un contraste de l'image multispectrale dans la fenêtre entre la zone de cible et la zone de fond ; /3-3/ calculer à partir des valeurs intégrales lues dans les images intégrales d'ordre un et deux : - deux vecteurs moyens, respectivement pour la zone de cible et pour la zone de fond, ayant chacun une coordonnée pour chaque image spectrale, qui est égale à une moyenne des valeurs d'intensité de cette image spectrale, calculée pour les pixels de la zone de cible ou de la zone de fond, respectivement ; - une matrice moyenne, ayant un facteur pour chaque couple d'images spectrales, qui est égal à une moyenne des produits des deux valeurs d'intensités relatives à chaque pixel mais attribuées respectivement par chaque image spectrale du couple, calculée pour les pixels de la zone de fond ; /3-4/ puis calculer : - deux valeurs moyennes de Fisher, mFT et mFB, respectivement pour la zone de cible et pour la zone de fond, chacune égale à un résultat de produit scalaire entre le facteur de Fisher et le - 6 - vecteur moyen pour la zone de cible ou pour la zone de fond, respectivement ; - une variance de Fisher sur la zone de fond, VarFB, égale à un résultat de produit quadratique de la matrice moyenne par le facteur de Fisher, diminué d'un carré de la moyenne de Fisher pour la zone de fond ; et /3-5/ calculer le rapport signal-sur-bruit pour le pixel de la zone utile, égal à [(mFT-mFB)2/VarFB]1"2. Ces valeurs du rapport signal-sur-bruit sont alors utilisées pour construire l'image de détection, pixel par pixel dans la zone utile de la matrice. Ainsi, une première caractéristique de l'invention consiste à présenter à l'opérateur de surveillance une image qui est entièrement composée des valeurs du rapport signal-sur-bruit résultant d'un traitement local par projection de Fisher. Cette image, dite image de détection, est homogène dans sa nature et son mode de calcul. Une seconde caractéristique de l'invention consiste à proposer une méthode de calcul du rapport signal-sur-bruit, qui soit basée sur des images intégrales. Dans un premier temps, les images spectrales sont converties en images intégrales d'ordre un et deux, puis le rapport signal-sur-bruit est calculé à partir de ces images intégrales. Ainsi, les sommes de valeurs d'intensités qui sont calculées sur des grands nombres de pixels, ne sont effectuées qu'une seule fois, puis les résultats de ces sommes sont lus et combinés pour obtenir la valeur du rapport signal-sur-bruit pour chaque pixel. Grâce à cette structure du procédé d'analyse, celui-ci peut être exécuté très rapidement sans nécessiter de moyens calculatoires importants. En particulier, le procédé d'analyse de l'invention est compatible avec la réception en temps réel d'un flux vidéo provenant d'une caméra qui est utilisée pour saisir des images multispectrales continûment. En outre, l'utilisation d'une fenêtre qui est plus petite que la matrice, pour calculer la valeur d'affichage de chaque pixel dans l'image de détection, permet que cette image de détection soit facilement interprétable visuellement par l'opérateur de la surveillance. Autrement dit, la plupart des motifs qui sont - 7 - contenus dans l'image de détection peuvent être reconnus facilement par l'opérateur. De préférence, le cadre de la fenêtre peut posséder des dimensions qui sont comprises entre un cinquième et un cinquantième de celles de la matrice parallèlement aux lignes et aux colonnes. Pour augmenter un contraste de l'image de détection, le masque peut être avantageusement défini à l'étape /2/ de sorte que la zone de cible et la zone de fond soient séparées par une zone intermédiaire à l'intérieur du cadre de fenêtre. Dans des mises en oeuvre particulières de l'invention, la valeur 1 0 d'affichage peut être obtenue à partir du rapport signal-sur-bruit pour chaque pixel de l'image de détection, en utilisant l'une des méthodes suivantes ou une combinaison de celles-ci : - comparer le rapport signal-sur-bruit à un seuil, et la valeur d'affichage est prise égale à zéro si ce rapport signal-sur-bruit est inférieur au 15 seuil, sinon la valeur d'affichage est prise égale au rapport signal-sur- bruit ; ou - appliquer une conversion d'échelle linéaire au rapport signal-sur-bruit, et la valeur d'affichage est prise égale à un résultat de cette conversion. Dans des mises en oeuvre préférées de l'invention, le facteur de Fisher 20 peut lui-même être calculé à l'étape /3-2/ pour chaque pixel de la zone utile, à partir des valeurs intégrales lues dans les images intégrales. L'exécution du procédé d'analyse de l'invention est ainsi encore plus rapide. Notamment, le facteur de Fisher peut être calculé à l'étape /3-2/ pour chaque pixel de la zone utile, sous forme d'un produit entre, d'une part, un vecteur-ligne qui résulte 25 d'une différence entre les vecteurs moyens calculés pour la zone de cible et pour la zone de fond, et, d'autre part, une matrice de covariance inversée. La matrice de covariance considérée possède un facteur pour chaque couple d'images spectrales issu de l'image multispectrale, qui est égal à une covariance des valeurs d'intensités spectrales attribuées respectivement par 30 chaque image spectrale du couple, calculée pour les pixels de la zone de fond. Un second aspect de l'invention propose un support lisible par un ou plusieurs processeurs, qui comprend des codes inscrits sur ce support et - 8 - adaptés pour commander au ou aux processeur(s), une exécution d'un procédé d'analyse conforme au premier aspect de l'invention. Ce second aspect de l'invention est donc un programme d'ordinateur qui possède une nature de produit commercial ou valorisable sous forme quelconque. Un troisième aspect de l'invention propose un procédé de surveillance d'un environnement, qui comprend les étapes suivantes : - saisir simultanément une pluralité d'images spectrales de l'environnement, de façon à obtenir une image multispectrale ; - analyser l'image multispectrale en utilisant un procédé d'analyse conforme au premier aspect de l'invention ; et - afficher l'image de détection sur un écran, pour un opérateur de surveillance qui observe d'écran. Le procédé de surveillance peut comprendre en outre une comparaison de la valeur d'affichage de chaque pixel dans l'image de détection avec un seuil d'alerte. Alors, un pixel peut en outre être affiché dans cette image de détection avec une couleur qui est modifiée, avec un clignotement ou avec une incrustation si sa valeur d'affichage est supérieure au seuil d'alerte. L'attention de l'opérateur de surveillance est ainsi attirée encore plus sur cet endroit dans le champ d'observation, pour déterminer si un élément intrus y est présent. Enfin, un quatrième aspect de l'invention propose un dispositif pour surveiller un environnement, qui comprend : - des moyens de stockage d'une image multispectrale formée de plusieurs images spectrales d'une même scène, qui sont associées à des intervalles spectraux séparés ; - un écran comprenant des pixels qui sont situés respectivement à des intersections de lignes et de colonnes d'une matrice ; - un système de traitement d'image, qui est adapté pour calculer des images intégrales d'ordre un et deux à partir des images spectrales, et pour stocker ces images intégrales ; - 9 - - des moyens de définition d'un cadre de fenêtre et d'un masque interne au cadre, le masque déterminant une zone de cible et une zone de fond à l'intérieur du cadre ; et - un système de contrôle qui est adapté pour mettre en oeuvre l'étape /3/ d'un procédé d'analyse conforme au premier aspect de l'invention, et pour afficher une image de détection sur l'écran, dans laquelle chaque pixel d'une zone utile de la matrice possède une valeur d'affichage qui est obtenue à partir du rapport signal-sur-bruit calculé pour ce pixel. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de mises en oeuvre non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 est une représentation schématique d'une image multispectrale ; - la figure 2 représente un écran d'affichage utilisé pour mettre en oeuvre l'invention ; - les figures 3a et 3b illustrent des principes de construction d'images intégrales utilisées pour mettre en oeuvre l'invention ; - la figure 4 représente un masque qui peut être utilisé pour calculer un contraste à l'intérieur d'une fenêtre, dans des modes particuliers de mise en oeuvre de l'invention ; - la figure 5 est un diagramme synoptique des étapes d'un procédé conforme à l'invention ; - la figure 6 montre un enchaînement de calculs effectués dans certaines étapes du procédé de la figure 5 ; - la figure 7 illustre un principe de calcul de vecteurs moyens qui est utilisé dans la présente invention ; et - la figure 8 illustre le principe d'une projection de Fisher dans un espace bidimensionnel d'intensités spectrales. Pour raison de clarté, les dimensions des éléments qui sont représentés dans certaines de ces figures ne correspondent ni à des 3013 876 -10- dimensions réelles ni à des rapports de dimensions réels. En outre, des références identiques qui sont indiquées dans des figures différentes désignent des éléments identiques ou qui ont des fonctions identiques. La référence 10 dans la figure 1 désigne globalement une image 5 multispectrale formée de plusieurs images individuelles 11, 12, 13,... qui ont été saisies simultanément pour une même scène. Autrement dit, les images individuelles 11, 12, 13,... ont été saisies par des voies d'imagerie disposées en parallèle, activées en même temps et ayant le même champ optique d'entrée. Toutefois, chaque image 11, 12, 13,... a été saisie en sélectionnant 10 une partie du rayonnement issu de la scène, qui est séparée de chaque partie du rayonnement utilisée pour une autre des images 11, 12, 13,... Cette séparation est réalisée en fonction de la longueur d'onde À du rayonnement, d'une des façons connues de l'Homme du métier, si bien que chacune des images 11, 12, 13,..., appelée image spectrale, a été saisie avec le 15 rayonnement dont la longueur d'onde appartient à un intervalle distinct, de préférence sans recouvrement avec chacun des intervalles des autres images spectrales. Le nombre des images spectrales 11, 12, 13,... peut être quelconque, par exemple égal à vingt images spectrales, chacune associée à un intervalle de longueur d'onde dont la largeur peut être comprise entre 20 quelques nanomètres et quelques dizaines de nanomètres, ou plus. Une telle image multispectrale peut aussi être dite hyperspectrale, en fonction du nombre des images spectrales qui la composent et de la largeur de chacun des intervalles de longueur d'onde de celles-ci. Par exemple, À1, À2, À3,... désignent des valeurs centrales pour les intervalles de longueur d'onde respectifs des 25 images spectrales 11, 12, 13,... En fonction de l'application de l'invention, ces intervalles peuvent être compris entre 400 nm (nanomètre) et 1 pm (micromètre), ou entre 400 nm et 2,5 pm, par exemple. Chaque image spectrale 11, 12, 13,... peut être traitée pour l'invention à partir d'un fichier qui est lu sur un support de stockage, ou à partir d'un flux 30 numérique qui est produit par un instrument de prise de vues à une cadence vidéo. Selon le cas, les données d'images peuvent être des données brutes produites par un ou plusieurs capteurs d'images, ou des données déjà traitées pour certaines opérations telles que le recadrage des images spectrales les -11- unes par rapport aux autres, une correction de sur- ou sous-exposition, etc. La figure 2 montre un écran de visualisation de l'image multispectrale 10. Il comprend une matrice 1 de points d'image 2, ou pixels 2, qui sont disposés aux intersections de lignes et de colonnes de la matrice. Par exemple, la matrice 1 peut comporter 500 colonnes et 500 lignes de pixels 2. x et y désignent respectivement la direction des lignes et celle des colonnes. Un point d'origine O est fixé à un angle de la limite périphérique de la matrice 1, par exemple en haut à gauche. Chacune des images spectrales 11, 12, 13,... attribue séparément une valeur d'intensité à chaque pixel 2 de la matrice 1. 1 0 Une telle attribution est directe si chaque image spectrale est directement saisie selon la matrice 1, ou peut être indirecte dans le cas ou certaines au moins des images spectrales 11, 12, 13,... sont saisies selon une matrice différente. Dans ce cas, une valeur d'intensité pour chaque pixel 2 de la matrice 1 peut être obtenue par interpolation, pour chaque image spectrale 15 dont la matrice initiale est différente de la matrice 1. Une image intégrale est calculée séparément pour chaque image spectrale 11, 12, 13,..., selon un principe de calcul commun qui est connu de l'Homme du métier. La référence 111 sur la figure 3a désigne l'image intégrale qui est calculée à partir de l'image spectrale 11. La valeur du pixel P dans 20 l'image intégrale 111 est calculée comme la somme (signe > dans la figure 3a) de toutes les valeurs d'intensité dans l'image 11, pour les pixels 2 de la matrice 1 qui sont contenus dans une zone rectangulaire R dont deux angles opposés sont le point d'origine O et le pixel P lui-même. Les images intégrales ainsi calculées ont été appelées images intégrales d'ordre un dans la description 25 générale de l'invention, et les valeurs de chacune d'elles pour les pixels 2 de la matrice 1 ont été appelées valeurs intégrales. La figure 3b illustre le principe de calcul de l'image intégrale d'ordre deux qui est obtenue à partir des images spectrales 11 et 12. Cette image intégrale est indiquée par la référence (11x12)I. Sa valeur intégrale pour le 30 pixel P est calculée de la façon suivante : pour chaque pixel 2 de la zone rectangulaire R dont les angles opposés sont le point d'origine O et le pixel P lui-même, le produit des deux valeurs d'intensités qui sont attribuées à ce pixel -12- 2 par les images spectrales 11 et 12, est calculé (opérateur de produit sur la figure 3b). Puis ces produits sont ajoutés ensemble pour la zone R, et le résultat de la somme constitue la valeur intégrale de l'image intégrale (11x12)I au pixel 2. Des images intégrales d'ordre deux sont calculées de façon similaire pour tous les couples possibles des images spectrales 11, 12, 13,... , y compris les couples dont les deux images spectrales sont les mêmes. Evidemment, les couples dont les deux images sont identiques d'un couple à l'autre mais sélectionnées dans l'ordre inverse correspondent à des images intégrales d'ordre deux qui sont identiques, si bien qu'elles ne sont calculées qu'une seule fois. Toutes les images intégrales d'ordre un et deux sont stockées ou mémorisées (étape S1 de la figure 5), de telle sorte que les valeurs intégrales puissent être lues rapidement dans la suite de l'exécution du procédé. Des fenêtres F1, F2, F3,... sont ensuite successivement sélectionnées à l'intérieur de la matrice 1, pour former un balayage de la matrice (figure 2). Chaque fenêtre est définie par un cadre dont les dimensions sont préférablement fixes, et une position de placement du cadre dans la matrice 1. Par exemple, la fenêtre F1 peut être placée contre l'extrémité d'angle en haut et à gauche de la matrice 1, puis la fenêtre F2 est obtenue en décalant le cadre de fenêtre d'une colonne vers la droite par rapport à la fenêtre F1, etc, jusqu'à ce que le cadre de fenêtre arrive en butée contre le bord droit de la matrice 1. Le balayage peut alors être poursuivi en revenant contre le bord gauche de la matrice 1, mais une ligne de pixels plus bas, etc. En associant chaque placement du cadre au pixel 2 de la matrice 1 qui est situé au centre de la fenêtre ainsi formée, une zone utile notée ZU est progressivement balayée par les centres de fenêtres successifs, à l'exclusion d'une zone complémentaire ZC qui résulte d'effets de bord. La zone ZU correspond à l'étendue de l'image de détection qui est construite selon l'invention. Un masque fixe est aussi défini à l'intérieur du cadre de fenêtre, et est transposé avec ce dernier à chaque position du cadre dans la matrice 1 lorsqu'une fenêtre différente est sélectionnée. Ce masque définit une zone de cible notée T et une zone de fond notée B à l'intérieur du cadre de fenêtre. Par -13- exemple, comme représenté dans la figure 4, la zone de cible T et la zone de fond B peuvent avoir des limites respectives carrées, être concentriques et séparées par une zone intermédiaire notée J. nxB et nyB désignent les dimensions externes de la zone de fond B selon les directions x et y. Elles correspondent aux dimensions du cadre de fenêtre, par exemple chacune égale à 51 pixels. nXT et ny-r désignent les dimensions de la zone de cible T selon les directions x et y, par exemple chacune égale à 7 pixels, et nxj et nyj désignent les dimensions externes de la zone intermédiaire J, par exemple chacune égale à 31 pixels. Les valeurs de nxB et nyB, nXT et ny-r, nxj et nyJ peuvent être sélectionnées en fonction d'une hypothèse sur la taille d'un élément intrus qui est recherché dans la scène imagée, et de sa distance d'éloignement supposée. La construction de l'image de détection est maintenant décrite en référence aux figures 5 et 6. La même séquence d'étapes, décrite pour la fenêtre F1, est répétée pour chaque pixel 2 de la zone utile ZU. Elle consiste à déterminer un contraste maximal qui existe entre des contenus de l'image multispectrale 10 situés dans la zone de cible T et dans la zone de fond B. La valeur de ce contraste maximal est alors utilisée pour afficher le pixel considéré dans l'image de détection. La valeur maximale du contraste est celle qui résulte de l'application de la projection de Fisher au contenu multispectral de la fenêtre F1. Pour cela, la projection de Fisher est elle-même déterminée en premier lieu. Elle peut être déterminée en utilisant l'une des méthodes déjà connues. Toutefois, la méthode qui est décrite maintenant est préférée car elle exploite les images intégrales qui ont déjà été calculées. Les valeurs d'intensités de chaque pixel 2 de la zone de cible T et de la zone de fond B, dans la fenêtre F1, sont considérées pour les d images spectrales 11, 12, 13,... qui constituent ensemble l'image multispectrale 10, d étant un nombre entier supérieur ou égal à deux. Un vecteur d'intensités spectrales est alors construit pour la zone de cible T de la façon suivante : il possède une coordonnée séparée pour chacune des images spectrales, et cette coordonnée est égale à une moyenne des valeurs d'intensité de tous les -14- pixels de la zone de cible T dans cette image spectrale. Ainsi, le vecteur suivant peut être construit : Xi (i) jET = 1 IIET X2(i) 1TIT NT Xd (i) jET où i est un indice qui numérote les pixels de la zone de cible T, xi(i), x2(i),..., xd(i) sont les valeurs d'intensités du pixel i respectivement dans les images spectrales 11, 12, 13, ..., et NT est le nombre de pixels de la zone de cible T. Dans un espace des intensités pour les d images spectrales, le vecteur mT correspond à une position moyenne des vecteurs d'intensités spectrales de tous les pixels de la zone de cible T. Autrement dit, mT est le vecteur moyen des intensités spectrales pour la zone de cible T. De façon connue, chaque coordonnée du vecteur mT peut être calculée directement à partir de l'image intégrale d'ordre un correspondante, de la façon suivante qui est illustrée par la figure 7 : xk (i) = Imintk (A) + Imintk (C) - Imintk (B) - Imintk (D) jET où k est l'indice de la coordonnée du vecteur mT, inférieur ou égal à d, A, B, C et D sont les pixels des sommets de la fenêtre F, lm intk(A) est la valeur intégrale au pixel A qui est lue dans l'image intégrale k d'ordre un, et etc. de la même façon pour les pixels B, C et D. Un autre vecteur d'intensités spectrales est construit de façon analogue pour la zone de fond B : 1 B NB OÙ NB est le nombre de pixels de la zone de fond B. En général, il est différent du nombre NT, mais pas nécessairement. Le vecteur mB correspond de la même façon à une position moyenne des vecteurs d'intensités spectrales de tous les pixels de la zone de fond B. Il est appelé vecteur moyen des intensités -15- spectrales pour la zone de fond B. Le vecteur mB peut aussi être calculé à partir des images intégrales d'ordre un, d'une façon qui est adaptée à la forme de la zone de fond B mais est accessible sans difficulté à l'Homme du métier. Les vecteurs mT et mB sont disposés en colonne et ont chacun d coordonnées. On construit aussi la matrice des covariances suivante à partir des valeurs d'intensités des pixels 2 de la zone de fond B : Co varB = Var(xi, x1) Co var(x2, x1) - - - Co var(xd, xi) Co var(xd , x2) Co var(xi, x2) Var(x2, x2) - - - Var(xd,xd) Co var(x 1, xd ) Co var(x2,xd) - - - où Var(xi, xi) désigne la variance des valeurs d'intensité de l'image spectrale 11 calculée sur les pixels de la zone de fond B, Covar(xi, x2) désigne la covariance des valeurs d'intensités respectives des images spectrales 11 et 12 calculée sur les pixels de la zone de fond B, etc pour toutes les paires de valeurs d'indice sélectionnées parmi 1, 2,...d. La matrice CovarB est carrée de dimension d. Elle peut être déterminée d'une façon qui est encore connue de l'Homme du métier, à partir des images intégrales d'ordre deux et des composantes du vecteur mB. Pour une utilisation ultérieure, une matrice moyenne MMB est aussi calculée, dont chaque facteur est égal à une moyenne, sur les pixels de la zone de fond B, du produit des valeurs d'intensités des deux images spectrales qui correspondent à la position de ce facteur dans la matrice MMB. Autrement dit, le facteur de cette matrice moyenne MMB, qui est situé à la kième ligne et la rième colonne de celle-ci, est : (MMB)k 1 r Xk (i)- Xr(i) NB iel3 k et r étant deux nombres entiers entre 1 et d, ces nombres-limites étant compris. La matrice MMB est carrée, symétrique et de dimension d. Les calculs intermédiaires des vecteurs moyens d'intensités spectrales mT et mB, de la matrice de covariance CovarB, et de la matrice moyenne MMB, appartiennent à l'étape S2 des figures 5 et 6. La projection de Fisher PFisher peut aussi être déterminée dans cette -16- étape S2, de la façon suivante : PFisher = (ffn- Tin-B) - Co varB où l'exposant t désigne la transposée d'un vecteur, l'exposant -1 désigne l'inverse d'une matrice, et - désigne l'opération de produit matriciel, ici appliquée entre le vecteur en ligne (m-r-mB)t et la matrice CovarB-1. La projection de Fisher ainsi exprimée est un vecteur en ligne à d coordonnées. Usuellement, elle est destinée à être appliquée au vecteur des valeurs d'intensités de chaque pixel de la fenêtre F1 sous la forme du produit matriciel suivant : PFisher (i) = PFisher où j désigne un pixel quelconque dans la fenêtre F1, et PFisher(j) est la valeur d'intensité pour le pixel j qui résulte de la projection de Fisher appliquée au vecteur des valeurs d'intensités pour ce même pixel j dans les d images spectrales. Dans le jargon de l'Homme du métier, la projection PFisher qui est déterminée pour la fenêtre sélectionnée est appelée facteur de Fisher, et l'ensemble des valeurs d'intensité PFisher(j) qui est obtenu pour tous les pixels j de la fenêtre est appelé matrice de Fisher. La figure 8 illustre cette projection de Fisher dans l'espace des intensités spectrales, pour le cas d'exemple de deux images spectrales : d=2. Les notations qui ont été introduites ci-dessus sont reprises dans cette figure. Les ellipses concentriques qui sont référencées T et B symbolisent des courbes de niveaux associées à des valeurs constantes pour des nombres de pixels dans la zone de cible T et dans la zone de fond B. La matrice de Fisher qui est ainsi obtenue pour la fenêtre F1 est la représentation du contenu de l'image multispectrale 10 à l'intérieur de la fenêtre F1, qui possède le contraste maximal. Dm-r-rns est la direction sur laquelle sont projetés les vecteurs d'intensités spectrales des pixels, selon le procédé de Fisher. L'invention est basée sur l'utilisation du contraste de la matrice de Fisher, mais sans qu'il soit nécessaire de la calculer elle-même pour obtenir la -17- valeur de son contraste. Un gain important de temps de calcul en résulte, qui est l'un des avantages de l'invention. Le contraste de la matrice de Fisher dans chaque fenêtre est défini selon la formule suivante : SNR = 11(111FT mFB)2 VarFB où mFT est la moyenne des valeurs d'intensité de la matrice de Fisher pour la zone de cible T dans la fenêtre considérée, c'est-à-dire : 1 InFT 1PFisher (i) NT ieT mFB est la moyenne des valeurs d'intensité de la matrice de Fisher pour la zone de fond B dans la fenêtre considérée, c'est-à-dire : 1 MFB 1PFis h' (i) NB iEB et VarFB est la variance des valeurs d'intensité de la matrice de Fisher pour la zone de fond B dans la fenêtre considérée, c'est-à-dire : VarFB = ( - MFB2 70- PFisher(j)2 B ieB Le contraste SNR de la matrice de Fisher est le rapport signal-sur-bruit qui est cité dans la description générale de la présente invention. Il est attribué au pixel 2 de la zone utile ZU, sur lequel est centrée la fenêtre à laquelle il se rapporte. Or les inventeurs ont découvert que les moyennes mFT et mFB, et celle du premier terme de la variance VarFB pouvaient être exprimées des façons suivantes : - la moyenne mFT est égale au facteur de Fisher appliqué au vecteur moyen des intensités spectrales pour la zone de cible T : mFT = PFisher'n1T, où - désigne l'opération de produit scalaire entre le vecteur-ligne de PFisher et le vecteur-colonne de mT ; - de même, la moyenne mFB est égale au facteur de Fisher appliqué au - 18 - vecteur moyen des intensités spectrales pour la zone de cible B : mFB = PFisher.MB ; et - le premier terme de la variance VarFB est égal au produit quadratique de la matrice moyenne MMB par le facteur de Fisher : NB PFisher (i)2 PFisher MMB PFishert v B ieB où dans les seconds membres, mT, mB, MMB et PFisher ont été calculés à l'étape S2 pour le pixel 2 sur lequel la fenêtre en cours est centrée. PFishert est le vecteur-colonne qui est associé au facteur de Fisher PFisher. L'étape S3 consiste à calculer les moyennes mFT et mFB, ainsi que la variance VarFB en utilisant ces formules. La figure 8 montre également les valeurs moyennes de Fisher mFT et mFB le long de la direction Dm-r-mB. Le rapport signal-sur-bruit SNR est alors calculé à l'étape S4. Il est ainsi obtenu pour chaque pixel 2 de la zone utile ZU, uniquement à partir des images intégrales d'ordre un et deux. Ces images intégrales, elles-mêmes, n'ont été calculées préalablement qu'une seule fois, à l'étape S1. Une économie de calculs est obtenue de cette façon, qui est considérable et grâce à laquelle le procédé de l'invention est compatible avec une exécution en temps réel au fur et à mesure que des images multispectrales successives sont saisies, reçues dans un flux vidéo ou lues sur un support d'enregistrement. Optionnellement, les valeurs du rapport signal-sur-bruit SNR peuvent elles-mêmes être traitées à l'étape S5, notamment dans le but de rendre l'image de détection encore plus facilement compréhensible pour l'opérateur de surveillance. Un tel traitement peut consister à comparer chaque valeur du rapport SNR à un seuil, ou plusieurs seuils, et à modifier cette valeur du rapport SNR en fonction de la comparaison. Par exemple, la valeur du rapport SNR pour l'un quelconque des pixels de la zone utile ZU peut être ramenée à zéro lorsqu'elle est initialement inférieure à un premier seuil. Simultanément, la valeur du rapport SNR peut être augmentée à une valeur maximale lorsqu'elle supérieure à un second seuil, afin que le pixel concerné apparaisse plus distinctement dans l'image de détection. L'attention de l'opérateur de surveillance peut ainsi être attirée plus fortement à cet endroit de l'image de -19- détection. Le premier et/ou le second seuil peut être fixe, ou bien déterminé en fonction d'une étude statistique de l'ensemble des valeurs du rapport SNR qui ont été obtenues pour tous les pixels 2 de la zone utile ZU. Par exemple, chaque seuil peut être calculé en fonction d'une valeur moyenne du rapport SNR, calculée sur les pixels 2 de la zone utile ZU. Le traitement des valeurs du rapport SNR peut aussi comprendre une conversion d'échelle linéaire, notamment pour faire coïncider l'amplitude de variation du rapport SNR sur la zone utile ZU, avec une amplitude d'intensité d'affichage des pixels dans l'image de détection. Ainsi, la valeur nulle pour l'intensité d'affichage peut être attribuée à la valeur minimale qui a été obtenue pour le rapport SNR dans la zone utile ZU, et la valeur maximale d'intensité d'affichage peut être attribuée simultanément à la valeur maximale atteinte par le rapport SNR dans la zone utile ZU. Une valeur d'intensité d'affichage résulte alors d'une telle conversion linéaire, pour chaque valeur du rapport SNR intermédiaire entre les deux valeurs minimale et maximale. Possiblement, des traitements de seuillage et de conversion d'échelle peuvent être combinés. L'image de détection est alors construite en attribuant une valeur d'affichage à chaque pixel 2 dans la zone utile ZU de la matrice 1. Cette valeur d'affichage peut être directement égale à la valeur du rapport SNR qui a été obtenue pour ce pixel à l'étape S4, ou résulter de cette valeur du rapport SNR à la suite du traitement de l'étape S5. L'image de détection est alors affichée sur l'écran à l'étape S6, pour être observée par l'opérateur de surveillance. Eventuellement, cette image de détection peut être affichée en alternance avec une représentation du champ de surveillance qui reproduit une perception visuelle par l'oeil humain, c'est-à-dire une perception à partir de lumière qui appartient au domaine visible de longueur d'onde et qui provient du champ d'observation. Ainsi, un repérage de l'opérateur dans le champ de surveillance est facilité, pour localiser des éléments qui sont révélés par l'image de détection alors que ces éléments sont invisibles directement pour l'oeil humain. Optionnellement, divers effets peuvent être ajoutés dans l'image de détection pour faire ressortir encore plus les endroits de celle-ci où le rapport signal-sur-bruit a produit des valeurs d'affichage qui sont supérieures à un seuil d'alerte. Ces effets peuvent être un affichage en couleur des pixels concernés - 20 - et/ou un clignotement de ceux-ci et/ou l'ajout d'une incrustation. Le seuil d'alerte peut être prédéfini ou déduit d'une étude statistique des valeurs du rapport signal-sur-bruit ou des valeurs d'affichage dans la zone utile ZU. Il est entendu que l'invention peut être reproduite en changeant des aspects secondaires des modes de mise en oeuvre qui ont été décrits en détail ci-dessus, tout en conservant les principaux avantages qui ont été cités et qui sont encore rappelés : - une image de détection qui est cohérente et dont le mode de construction est homogène, est présentée à l'opérateur de surveillance pour révéler des éléments camouflés présents dans le champ d'observation ; - ces éléments décamouflés peuvent être reconnus par l'opérateur d'après l'image de détection ; et - l'image de détection peut être calculée et présentée à l'opérateur en temps réel pendant la mission de surveillance. REVENDICATIONS1. Procédé d'analyse d'une image multispectrale (10), ladite image multispectrale comprenant plusieurs images spectrales (11, 12, 13,...) d'une même scène mais correspondant à des intervalles spectraux différents, chaque image spectrale attribuant une valeur d'intensité à chaque pixel (2) qui est situé à une intersection d'une ligne et d'une colonne d'une matrice (1) de l'image multispectrale, et un point d'origine (0) étant défini à un angle de limite périphérique de la matrice ; procédé suivant lequel une image de détection est construite en attribuant une valeur d'affichage à chaque pixel d'une zone utile (ZU) de la matrice, ladite valeur d'affichage étant obtenue à partir d'un rapport signal-sur-bruit calculé pour ledit pixel ; le procédé comprenant les étapes suivantes : /1/ pour chaque image spectrale, calculer une image intégrale d'ordre un en attribuant à chaque pixel de calcul une valeur intégrale égale à une somme des valeurs d'intensité de ladite image spectrale pour tous les pixels contenus dans un rectangle ayant deux sommets opposés situés respectivement sur le point d'origine et sur ledit pixel de calcul ; et pour chaque couple d'images spectrales issu de l'image multispectrale, calculer une image intégrale d'ordre deux en attribuant à chaque pixel de calcul une autre valeur intégrale égale à une somme, pour tous les pixels contenus dans le rectangle ayant deux sommets opposés situés respectivement sur le point d'origine et sur ledit pixel de calcul, de produits des deux valeurs d'intensités relatives au même pixel mais attribuées respectivement par chaque image spectrale du couple ; /2/ définir un cadre de fenêtre fixe et un masque interne au cadre, ledit masque déterminant une zone de cible et une zone de fond à l'intérieur dudit cadre ; et- 22 - /3/ pour chaque pixel (2) de la zone utile (ZU) de la matrice (1) : /3-1/ placer une fenêtre à une position dans la matrice qui est déterminée par le pixel, ladite fenêtre étant limitée par le cadre défini à l'étape /2/ ; /3-2/ déterminer un facteur de Fisher, sous forme d'un vecteur associé à une projection de Fisher qui augmente un contraste de l'image multispectrale dans la fenêtre entre la zone de cible et la zone de fond ; /3-3/ calculer à partir des valeurs intégrales lues dans les images intégrales d'ordre un et deux : - deux vecteurs moyens, respectivement pour la zone de cible et pour la zone de fond, ayant chacun une coordonnée pour chaque image spectrale, qui est égale à une moyenne des valeurs d'intensité de ladite image spectrale, calculée pour les pixels de la zone de cible ou de la zone de fond, respectivement ; - une matrice moyenne, ayant un facteur pour chaque couple d'images spectrales, qui est égal à une moyenne des produits des deux valeurs d'intensités relatives à chaque pixel mais attribuées respectivement par chaque image spectrale du couple, calculée pour les pixels de la zone de fond ; /3-4/ puis calculer : - deux valeurs moyennes de Fisher, mFT et mFB, respectivement pour la zone de cible et pour la zone de fond, chacune égale à un résultat de produit scalaire entre le facteur de Fisher et le vecteur moyen pour la zone de cible ou pour la zone de fond, respectivement ; - une variance de Fisher sur la zone de fond, VarFB, égale à un résultat de produit quadratique de la matrice moyenne par le facteur de Fisher, diminué d'un carré de la moyenne de Fisher pour la zone de fond ; et- 23 - /3-5/ calculer le rapport signal-sur-bruit pour le pixel de la zone utile, égal à [(mFT-mFB)2/VarFB]1"2. 2. Procédé d'analyse selon la revendication 1, suivant lequel la valeur d'affichage est obtenue à partir du rapport signal-sur-bruit pour chaque pixel de l'image de détection, en utilisant l'une des méthodes suivantes ou une combinaison des dites méthodes : - comparer le rapport signal-sur-bruit à un seuil, et la valeur d'affichage est prise égale à zéro si ledit rapport signal-sur-bruit est inférieur au seuil, sinon ladite valeur d'affichage est prise égale audit rapport signal-sur-bruit ; ou - appliquer une conversion d'échelle linéaire au rapport signal-sur-bruit, et la valeur d'affichage est prise égale à un résultat de la conversion. 3. Procédé d'analyse selon la revendication 1 ou 2, suivant lequel le cadre de fenêtre possède des dimensions comprises entre un cinquième un cinquantième de dimensions de la matrice parallèlement aux lignes et aux colonnes. 4. Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, suivant lequel le masque est défini à l'étape /2/ de sorte que la zone de cible et la zone de fond sont séparées par une zone intermédiaire à l'intérieur du cadre de fenêtre. 5. Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, suivant lequel le facteur de Fisher est lui-même calculé à l'étape /3-2/ pour chaque pixel de la zone utile, à partir des valeurs intégrales lues dans les images intégrales. 6. Procédé d'analyse selon la revendication 5, suivant lequel le facteur de Fisher est calculé à l'étape /3-2/ pour chaque pixel de la zone utile, sous forme d'un produit entre, d'une part, un vecteur-ligne résultant d'une différence entre les vecteurs moyens calculés pour la zone de cible et pour la zone de fond, et, d'autre part, une matrice de covariance inversée, ladite matrice de covariance ayant un facteur pour chaque couple d'images spectrales issu de l'image- 24 - multispectrale, qui est égal à une covariance des valeurs d'intensités spectrales attribuées respectivement par chaque image spectrale du couple, calculée pour les pixels de la zone de fond. 7. Produit programme d'ordinateur, comprenant un support lisible par un ou plusieurs processeurs, et des codes inscrits sur ledit support et adaptés pour commander audit un ou plusieurs processeurs, une exécution d'un procédé d'analyse conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 6. 8. Procédé de surveillance d'un environnement, comprenant les étapes suivantes : - saisir simultanément une pluralité d'images spectrales de l'environnement, de façon à obtenir une image multispectrale ; - analyser l'image multispectrale en utilisant un procédé d'analyse conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 6 ; et - afficher l'image de détection sur un écran, pour un opérateur de surveillance qui observe d'écran. 9. Procédé de surveillance selon la revendication 8, comprenant en outre une comparaison de la valeur d'affichage de chaque pixel dans l'image de détection avec un seuil d'alerte, et suivant lequel un pixel est en outre affiché dans l'image de détection avec une couleur modifiée, un clignotement ou une incrustation si la valeur d'affichage dudit pixel est supérieure au seuil d'alerte. 10. Dispositif pour surveiller un environnement, comprenant : - des moyens de stockage d'une image multispectrale (10) formée de plusieurs images spectrales (11, 12, 13,...) d'une même scène, qui sont associées à des intervalles spectraux séparés ; - un écran comprenant des pixels (2) situés respectivement à des intersections de lignes et de colonnes d'une matrice (1) ; - un système de traitement d'image, adapté pour calculer des images intégrales d'ordre un et deux à partir des images spectrales (11, 12, 13,...), et pour stocker les dites images intégrales ;- 25 - - des moyens de définition d'un cadre de fenêtre et d'un masque interne au cadre, ledit masque déterminant une zone de cible et une zone de fond à l'intérieur dudit cadre ; et - un système de contrôle adapté pour mettre en oeuvre l'étape /3/ d'un procédé d'analyse qui est conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 6, et pour afficher une image de détection sur l'écran, dans laquelle chaque pixel (2) d'une zone utile (ZU) de la matrice (1) possède une valeur d'affichage qui est obtenue à partir du rapport signal-sur-bruit calculé pour ledit pixel.10