Brevet FR3025640A1 — publié le 20160311

Procédé et dispositif de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression La présente invention concerne un procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, une dite image numérique étant représentée par au moins une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image. Elle concerne également un dispositif de restauration associé. L'invention se situe dans le domaine de l'amélioration de la qualité des images numériques comprenant des artefacts, en particulier des artefacts dus à la compression. La compression des images est largement utilisée, qu'il s'agisse d'images fixes ou de vidéos numériques. L'invention traite plus particulièrement le cas des images fixes, acquises par tout type de dispositif d'acquisition. Les images numériques sont en général représentées par des matrices d'échantillons d'image ou pixels, chaque échantillon d'image ayant une intensité de dynamique donnée. D'une manière générale, les méthodes de compression comprennent l'application de trois traitements à une image numérique source, qui sont les suivants : décorrélation, quantification, codage. Dans plusieurs standards de compression d'image numérique, la décorrélation est obtenue par application d'une transformation, appliquée aux pixels pour obtenir des coefficients transformés. Le standard de compression JPEG (« Joint Photographic Expert Group ») utilise une transformation en cosinus discrète (DCT) appliquée sur des blocs d'image de taille 8x8, suivie d'une quantification par blocs et d'un codage entropique. Le standard de compression JPEG2000 a été mis au point après JPEG. Ce standard utilise une transformation en ondelettes discrètes (DWT) de l'image numérique source. La quantification et le codage sont effectués en une seule étape, grâce à un codage par couches de qualité, obtenues par un codage par plans de bits des coefficients transformés. Les divers standards de compression introduisent, à fort taux de compression, des artefacts visuels, également appelés artefacts de compression, qui sont structurés, étant liés aux fonctions de base de la transformation appliquée pour la décorrélation. De tels artefacts de compression sont par exemple les effets de blocs pour JPEG et des aplats et des motifs papillons pour les méthodes de compression utilisant une transformation en ondelettes. D'une manière générale, les artefacts de compression sont visuellement gênants pour les utilisateurs. 3025640 2 L'invention a pour objet une méthode de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, permettant d'améliorer la qualité subjective de l'image numérique. A cet effet, l'invention propose, selon un aspect, un procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, une dite image numérique étant représentée par au moins une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image dans un domaine spatial. Ce procédé comporte les étapes suivantes, appliquées à une image numérique d'entrée : - application d'une transformation à ladite image numérique d'entrée pour obtenir une image numérique transformée, représentée dans un domaine transformé par une pluralité de blocs de coefficients, chaque bloc de coefficients correspondant à un bloc d'échantillons d'image, et, pour au moins un coefficient traité d'un bloc de coefficients : -calcul d'un seuil de bruit en fonction d'une valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit coefficient traité ou audit bloc de coefficients, -comparaison de la valeur absolue du coefficient traité au seuil de bruit, et, lorsque la valeur absolue du coefficient traité est inférieure audit seuil de bruit, remplacement dudit coefficient traité par une valeur de bruit dépendant de ladite valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit bloc de coefficients. Avantageusement, le procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression selon l'invention permet de rétablir un bruit granulaire analogue au bruit d'acquisition d'image, et donc de ré-introduire une granularité similaire à la granularité naturelle des images, ce qui améliore la qualité subjective des images et masque les artefacts de compression. Le procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression selon l'invention peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous. La valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image est une valeur de variance du bruit d'acquisition, et la valeur de bruit est fonction de l'écart-type du bruit d'acquisition. Le seuil de bruit est calculé pour un bloc de coefficients et dépend d'un modèle d'acquisition d'image associé audit bloc de coefficients, la comparaison étant appliquée à tous les coefficients du bloc de coefficients. Chaque bloc de coefficients comprend un coefficient basse fréquence et une pluralité de coefficients fréquentiels, et la valeur représentative du modèle de bruit est la valeur de variance du bruit d'acquisition dans le domaine transformé calculée, pour un 3025640 3 bloc de coefficients, par un modèle paramétré en fonction de la valeur du coefficient basse fréquence dudit bloc de coefficients. Le seuil de bruit est égal à l'écart-type du bruit d'acquisition pondérée par un facteur de proportionnalité de bruit prédéterminé. L'image numérique d'entrée est obtenue par compression d'une image numérique source acquise par un dispositif d'acquisition, et le modèle de bruit d'acquisition est déterminé en fonction dudit dispositif d'acquisition. L'image numérique d'entrée est obtenue par compression d'une image numérique source selon une méthode de compression comportant l'application d'une transformation de compression, et, à l'étape de transformation, ladite transformation de compression est appliquée. Dans l'étape de remplacement dudit coefficient traité, ladite valeur de bruit est calculée à partir d'une valeur obtenue par tirage selon une loi de distribution prédéterminée multipliée par un facteur de proportionnalité de reconstruction. La loi de distribution prédéterminée est une loi Gaussienne, de moyenne nulle et de variance égale à l'unité. Ledit coefficient traité appartient à une sous-bande fréquentielle, et, dans l'étape de remplacement dudit coefficient traité, ladite valeur de bruit est pondérée par un coefficient de pondération de déconvolution dépendant de ladite sous-bande fréquentielle. Ledit coefficient de pondération de déconvolution est calculé en fonction de ladite transformation, et d'un filtre de déconvolution prédéterminé. Selon un autre aspect, l'invention concerne un dispositif de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, une dite image numérique étant représentée par au moins une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image dans un domaine spatial, caractérisé en ce qu'il comporte des unités appliquées à une image numérique d'entrée, adaptées à : - appliquer une transformation à ladite image numérique d'entrée pour obtenir une image numérique transformée, représentée dans un domaine transformé par une pluralité de blocs de coefficients, chaque bloc de coefficients correspondant à un bloc d'échantillons d'image, - pour au moins un coefficient traité d'un bloc de coefficients : -calculer un seuil de bruit en fonction d'une valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit coefficient traité ou audit bloc de coefficients, -comparer la valeur absolue du coefficient traité au seuil de bruit, et, lorsque la valeur absolue d'un coefficient traité est inférieure audit seuil de bruit, remplacer ledit 3025640 4 coefficient traité par une valeur de bruit dépendant de ladite valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image. Le dispositif de restauration d'image numérique est apte à mettre en oeuvre les étapes du procédé de restauration d'image numérique tel que brièvement introduit ci-dessus. Selon une caractéristique particulière, le dispositif de restauration d'image est apte à calculer un seuil de bruit pour un bloc de coefficients en fonction du modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit bloc de coefficients, et à comparer la valeur absolue de chaque coefficient du bloc de coefficients au seuil de bruit calculé. Selon une caractéristique particulière, le dispositif de restauration d'image numérique est apte à traiter des blocs de coefficients comprenant un coefficient basse fréquence et une pluralité de coefficients fréquentiels, la valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition étant la valeur de variance du bruit d'acquisition dans le domaine transformé calculée, pour un bloc de coefficients, par un modèle paramétré en fonction de la valeur du coefficient basse fréquence dudit bloc de coefficients. Selon un autre aspect, l'invention concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression tel que brièvement décrit ci-dessus lors de l'exécution du programme par un processeur d'un dispositif programmable. Selon un autre aspect, l'invention concerne un support d'enregistrement d'informations, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour l'exécution d'un procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression tel que présenté ci-dessus, lorsque ces instructions sont exécutées par un dispositif programmable. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles : -la figure 1 est un synoptique d'un dispositif de restauration d'image mettant en oeuvre un procédé de restauration selon l'invention ; - la figure 2 représente schématiquement un ensemble de sous-bandes obtenues par application d'une transformation en ondelettes discrète à une image numérique ; - la figure 3 représente schématiquement un bloc de coefficients transformés obtenus par une transformation en ondelettes discrète ; -la figure 4 est un schéma représentant les blocs fonctionnels d'un dispositif programmable apte à mettre en oeuvre l'invention ; 3025640 - la figure 5 est un synoptique d'un procédé de restauration d'image selon un premier mode de réalisation de l'invention ; - la figure 6 est un synoptique d'un procédé de restauration d'image selon un deuxième mode de réalisation de l'invention ; - la figure 7 décrit un mode de réalisation du calcul des coefficients de pondération de déconvolution. La figure 1 illustre un dispositif 10 de restauration d'images. Le dispositif 10 reçoit en entrée une image numérique d'entrée I entrée, composée d'une ou plusieurs matrices d'échantillons d'image ou pixels, chaque échantillon d'image ayant une valeur d'intensité associée. Ce domaine de représentation est appelé domaine spatial. Par la suite on considère pour simplifier l'explication qu'une image numérique à traiter est composée d'une matrice de pixels de dimension MxN, chaque pixel ayant une intensité initialement codée sur P bits. Par exemple, P=12. L'image numérique d'entrée I entrée est issue d'une image numérique source, acquise par un dispositif d'acquisition, ayant subi une compression et comportant des artefacts de compression. L'image numérique d'entrée est traitée par une unité de transformation 12, apte à appliquer une transformation à l'image I entrée, pour obtenir en sortie une pluralité de blocs de coefficients transformés, de taille prédéterminée, chaque bloc de coefficients transformés correspondant à un bloc correspondant de pixels de l'image d'entrée, de même taille. On appelle cette représentation de l'image d'entrée représentation dans le domaine transformé. Par exemple, des blocs de taille 8x8 sont formés. La transformation appliquée par l'unité de transformation 12 est de préférence la transformation de compression appliquée par l'algorithme de compression à l'image numérique source, lorsque cette transformation de compression est connue. Par exemple, si l'image numérique source a été compressée en appliquant le standard JPEG2000, une transformation en ondelettes (ou DWT) avec un filtre et un nombre de niveaux de décomposition donnés a été appliquée. Dans ce cas, la même transformation en ondelettes avec le même filtre et le même nombre de niveaux de décomposition est appliquée. De plus, une remise en cohérence spatiale des coefficients transformés est effectuée, comme expliqué ci-après, en référence aux figures 2 et 3. 3025640 6 Si l'image numérique source a été compressée en appliquant le standard JPEG, une décomposition en blocs de taille 8x8 et une transformation en cosinus discrète (ou DCT) est appliquée pour chaque bloc. Si l'algorithme de compression appliqué préalablement n'est pas connu, le choix est donné à l'utilisateur quant à la transformation à appliquer par l'unité de transformation 12. Suite à la transformation, une représentation de l'image par blocs Bk de coefficients transformés C,,, incluant un coefficient basse fréquence 00,0, également appelé coefficient DC, et des coefficients fréquentiels est obtenue. Ensuite, une unité de remplacement des coefficients transformés 14 met en oeuvre le calcul d'un seuil de bruit fonction du bruit local estimé via un modèle, en fonction du coefficient basse fréquence C0,0 et de paramètres du modèle stockés dans une mémoire 16. Les coefficients transformés dont la valeur absolue est inférieure au seuil de bruit sont remplacés par une valeur de bruit, calculée par l'unité de remplacement des coefficients transformés 14. Une unité de transformation inverse 18 applique une transformation inverse, permettant d'obtenir une image numérique restaurée, notée I sortie, dont la qualité visuelle est améliorée par rapport à l'image numérique d'entrée I entrée. L'unité de transformation inverse 18 applique la transformation inverse de celle appliquée par l'unité de transformation 12. Selon un mode de réalisation, une transformation en ondelettes discrète (DWT) est appliquée par l'unité de transformation 12, sur 3 niveaux de décomposition, comme illustré schématiquement à la figure 2. De manière connue, l'application d'une DWT s'effectue d'abord sur la matrice d'image complète, permettant d'obtenir quatre sous-bandes, chaque sous-bande comportant des coefficients transformés correspondant à l'application d'un filtrage passe-bas L et d'un filtrage passe-haut H, d'abord selon une première direction de la matrice, puis selon une deuxième direction, perpendiculaire à la première direction. L'application d'un premier niveau de décomposition à la matrice I permet d'obtenir les sous-bandes de coefficients ni, LH1, HL, et HH,. La sous-bande LL, comprend une version passe-bas de l'image initiale I à un niveau de résolution inférieur au niveau de résolution de l'image initiale I. Si l'image initiale est composée de M lignes et N colonnes, chaque sous-bande ni, LH1, HL1, HH, de premier niveau de décomposition comporte M/2 lignes et N/2 colonnes. 3025640 7 L'application des filtres respectifs L et H est itérée sur la sous-bande ni, permettant d'obtenir les sous-bandes LL2, LH2, HL2 et HH2, de deuxième niveau de décomposition et de taille M/4 lignes et N/4 colonnes. La sous-bande LL2 est à nouveau traitée par filtrage pour obtenir les sous-bandes de troisième niveau de décomposition LL3, LH3, HL3 et HH3. Ainsi, après application d'une transformation en ondelettes sur trois niveaux de décomposition, comme illustré à la figure 2, l'image numérique est représentée par un ensemble de sous-bandes de coefficients transformés. A un niveau de décomposition p, la taille des sous-bandes est de M /2P xN/2P. Les coefficients transformés des sous-bandes sont regroupés en blocs de coefficients localisées spatialement de taille 2P x2P pour p niveaux de décomposition, donc des blocs de taille 8x8 pour une décomposition à trois niveaux de décomposition. Ainsi, comme illustré aux figures 2 et 3, un bloc Bk de coefficients transformés est obtenu par regroupement spatial de coefficients de la transformation DWT correspondant à une même position spatiale de l'image numérique d'entrée I entrée. Cette opération est également appelée mise en cohérence spatiale. Chaque bloc de coefficients Bk comprend un coefficient basse fréquence DC, issu de la sous-bande LL3 dans l'exemple, et plusieurs coefficients fréquentiels AC issus des sous-bandes LH3, HL3, HH3, LH2, HL2, HH2, LH1, HL1, HH, comme illustré. En variante, selon un mode de réalisation alternatif, l'image I entrée est divisée en blocs de pixels de taille 8x8 et une transformation en cosinus discrète (DCT) est appliquée sur chaque bloc de pixels, permettant d'obtenir des blocs de taille 8x8de coefficients transformés localisés spatialement. De manière générale, toute transformation de décorrélation, permettant d'obtenir des blocs de coefficients de taille mxn est applicable par l'unité de transformation 12. Le procédé de restauration d'image numérique de l'invention est mis en oeuvre par un dispositif électronique, par exemple un dispositif programmable de type ordinateur, station de travail, dont les principaux blocs fonctionnels sont illustrés à la figure 4. Un dispositif programmable 20 apte à mettre en oeuvre le procédé de l'invention comprend une unité centrale de traitement 22, par exemple un processeur (CPU), apte à exécuter des opérations préprogrammées ou des instructions de programme informatique lorsque le dispositif 20 est mis sous tension. Dans un mode de réalisation, une unité centrale de traitement multi-processeurs est utilisée, permettant d'effectuer des calculs parallèles. Le dispositif 20 comporte également des moyens de stockage d'informations 24, par exemple des registres, aptes à 3025640 8 stocker des instructions de code exécutable permettant la mise en oeuvre de programmes comportant des instructions de code aptes à mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. Le dispositif 20 comporte des moyens de commande 26 permettant de mettre à jour des paramètres et de recevoir des commandes d'un opérateur. Lorsque le dispositif programmable 20 est un dispositif embarqué, les moyens de commande 26 comprennent un dispositif de télécommunication permettant de recevoir des commandes et des valeurs de paramètres à distance. Alternativement et de manière optionnelle, les moyens de commande 26 sont des moyens de saisie de commandes d'un opérateur, par exemple un clavier. De manière optionnelle, le dispositif programmable 20 comprend un écran 28 et un moyen supplémentaire de pointage 30, tel une souris. Les divers blocs fonctionnels du dispositif 20 décrits ci-dessus sont connectés via un bus de communication 32. En variante, les procédés de l'invention sont mis en oeuvre par des dispositifs électroniques de type circuits logiques programmables, tels des cartes électroniques à base de FPGA ou ASIC. La figure 5 illustre les principales étapes d'un procédé de restauration d'image numérique selon l'invention, selon un premier mode de réalisation. Ces étapes sont mises en oeuvre par des modules du processeur 22 d'un dispositif 20 apte à mettre en oeuvre l'invention ou par une carte électronique développée pour la mise en oeuvre de l'invention. Une image numérique d'entrée, I entrée, qui est l'image numérique à traiter, est fournie en entrée du procédé. Lors d'une première étape 40, une transformation T prédéterminée est appliquée à l'image numérique d'entrée, comme expliqué ci-dessus, la transformation T étant par exemple une DCT ou une DWT. L'étape de transformation 40 comporte une ré-organisation spatiale des coefficients transformés en blocs de coefficients Bk, qui est mise en oeuvre lorsque la transformation T appliquée est une DWT. La taille mxn des blocs Bk dépend du nombre de niveaux de décomposition appliquée dans la transformation DWT, comme expliqué ci-dessus. Lorsque T est une DCT par blocs, cette étape de ré-organisation est omise. L'étape 40 est suivie d'une étape 42 de remplacement de coefficients transformés, comportant les étapes 44 à 56. Un bloc courant à traiter est extrait lors d'une étape 44 d'extraction de bloc courant 3025640 9 Ensuite, un seuil de bruit d'acquisition pour le bloc courant est calculé à l'étape de calcul d'un seuil de bruit 46, en fonction de paramètres 48 qui comprennent : un modèle de bruit d'acquisition, un facteur de proportionnalité de seuil de bruit Kd, un facteur de proportionnalité de reconstruction Kr Le modèle de bruit d'acquisition définit, dans le mode de réalisation préféré, la variance du bruit acquisition de l'image numérique source, acquise par un dispositif d'acquisition d'image, avant application d'un algorithme de compression. Dans un mode de réalisation préféré, le dispositif d'acquisition de l'image numérique source est connu, et un modèle de bruit d'acquisition est également connu. Par exemple, plusieurs dispositifs d'acquisition sont listés, et pour chacun de ces dispositifs d'acquisition, un modèle de bruit est mémorisé dans une table. Selon une variante, un modèle de bruit d'acquisition prédéterminé est appliqué, sans connaissance du dispositif d'acquisition de l'image numérique source. On pourra à titre d'exemple appliquer un modèle standard de bruit selon lequel la variance du bruit est une fonction affine du coefficient DC local. Selon une autre variante, on applique, préalablement à la mise en oeuvre du procédé de restauration d'image numérique, une méthode d'estimation de bruit d'acquisition à partir de l'image numérique d'entrée ou à partir d'une pluralité d'images numériques acquises par le dispositif d'acquisition. Par exemple, dans le cadre d'images d'observation de la Terre, on peut appliquer une méthode d'estimation de bruit telle que décrite dans l'article « Geometric/radiometric calibration from ordinary images for high resolution satellite systems » de C. Latry, publié dans Proc. SPIE 8153, Earth Observing Systems XVI, 81531 K, septembre 2011. Dans l'étape de calcul d'un seuil de bruit 46, une valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition, associée au bloc courant Bkc, est calculée. Dans le mode de réalisation préféré, un modèle de bruit paramétré est utilisé. La valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition, notée V , est fonction de ce modèle de bruit d'acquisition et de la valeur du coefficient basse fréquence Co,o, représentatif de la moyenne de l'intensité des pixels du bloc courant Bkc, selon la formule suivante : V(Bk, ) = a2 + fi - C0,0 (Eq 1) La valeur V(BkC) est la variance du bruit d'acquisition associé au bloc Bkc, et les paramètres a et 13 sont fournis dans l'ensemble des paramètres 48. Ces paramètres a et 13 sont des constantes prédéterminées. 3025640 Selon une autre variante, le seuil de bruit peut être calculé indépendamment pour chaque coefficient dans l'image en appliquant le modèle de bruit défini par l'équation (Eq 1) sur chaque pixel image (I entrée), la valeur C0,0 de l'équation (Eq 1) étant remplacée par la valeur du pixel, afin d'établir une image de bruit avec les valeurs d'écart-type données par le modèle. Ensuite la même transformée T est appliquée à cette image de bruit afin d'obtenir un seuil de bruit (sb',t d pour chaque coefficient dans le domaine transformé. Par exemple, les constantes a et 13 sont représentatives du capteur d'acquisition de l'image numérique source de l'image d'entrée I entrée, et sont déterminées par étalonnage du capteur et mémorisées. Pour le satellite PLEIADES-1A avec une configuration de 13 étages TDI, les valeurs a et 13 en bande panchromatique sont égales respectivement à 2.267 et 0.0393. Alternativement, pour un bruit de détection non « blanc », le calcul du bruit peut prendre en compte des modèles différents pour chaque sous-bande ou coefficient de transformé. La variance du bruit d'acquisition est obtenue avec la formule suivante : 2 (Eq 2) V(Bk, + fui - C 0 0 i, je Bk Le seuil de bruit sbut est obtenu à partir de l'écart-type VV(Bk,) du bruit d'acquisition: S bruit = Kd VV(Bkc) (Eq 3) Où Kd est un facteur de proportionnalité de bruit constant fourni par l'utilisateur. Kd pourra valoir typiquement 0,5 ou 1 et plus généralement être compris entre 0 et 3. De manière plus générale, le seuil de bruit Sbruit est obtenu par application d'une fonction f0, qui n'est pas nécessairement linéaire : S bruit = f (Kd (B kc)) (Eq 4) Ensuite, chaque coefficient C,,, du bloc de coefficients transformés courant Bkc est comparé au seuil de bruit sbut, en valeur absolue, lors de l'étape de comparaison 50. Si la valeur absolue du coefficient est inférieure au seuil de bruit sbruit, alors lors d'une étape de remplacement du coefficient 52, le coefficient C,,, est remplacé par une valeur de bruit local fonction de la valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition associée au bloc courant. De manière générale, on peut écrire Cti = g(K r,V(Bk,)). Dans ce mode de réalisation , la fonction go est donnée par: 3025640 11 C = sign(C) - Kr - VV (B)rand (Eq 5) Où: sign(Cu ) est le signe du coefficient ; Kr est un facteur de proportionnalité de reconstruction, qui vaut typiquement 1 mais peut être plus généralement compris entre 0 et 3, rand est une valeur obtenue par tirage pseudo-aléatoire selon une loi de distribution prédéterminée et de variance égale à 1. La valeur absolue de la valeur rand, notée Irandl, est utilisée dans la formule de l'équation (Eq 5). Par exemple, il s'agit d'une loi Gaussienne de moyenne nulle et de variance égale à1. En variante, une autre loi de distribution, par exemple une distribution uniforme ou une loi de Poisson est utilisée. Si la valeur absolue du coefficient est supérieure ou égale au seuil de bruit Sbruit, le coefficient transformé est inchangé (étape 54), donc le coefficient de remplacement est égal au coefficient d'origine Selon une autre variante, la valeur de l'écart-type à utiliser pour le calcul du coefficient de remplacement peut varier pour chaque coefficient. Cette valeur est obtenue en appliquant le modèle de bruit sur chaque pixel image (I entrée) afin d'établir une image de bruit avec les valeurs d'écart-type données par le modèle de bruit d'acquisition. Ensuite la même transformée T est appliquée à cette image de bruit afin d'obtenir la valeur d'écart-type à appliquer pour chaque C. Ces valeurs d'écart-type remplacement la valeur VV(Bk,) dans l'équation (Eq 5). Le bloc de coefficients de remplacement est mémorisé, à l'étape de mémorisation 56, dans le bloc courant Bkc, à la place des coefficients Le cas échéant, l'étape 56 est suivie de l'étape 44 précédemment décrite, pour le traitement d'un autre bloc de coefficients transformés comme bloc courant. De préférence, tous les blocs de coefficients transformés de l'image numérique transformée sont traités. Lorsqu'il ne reste plus de blocs de coefficients transformés à traiter, l'étape 56 est suivie d'une étape 58 d'application de la transformation inverse T-1, permettant d'obtenir l'image numérique de sortie I sortie, dont la qualité visuelle est améliorée. Lorsque la transformation T appliquée à l'étape 40 est une transformation DWT, l'étape 58 d'application de la transformation inverse T-1 comprend une ré-organisation des coefficients transformés en sous-bandes. 3025640 12 Selon un deuxième mode de réalisation, la restauration d'images selon l'invention anticipe une déconvolution de l'image de sortie I sortie, par application d'un filtre de déconvolution prédéterminé, connu à l'avance, noté Fdeconv- La figure 6 illustre un deuxième mode de réalisation de l'invention, anticipant une telle déconvolution de l'image. Ces étapes schématiquement illustrées à la figure 6 sont mises en oeuvre par des modules du processeur 22 d'un dispositif 20 apte à mettre en oeuvre l'invention ou par une carte électronique développée pour la mise en oeuvre de l'invention. Les étapes 40 à 46 sont analogues aux étapes décrites en référence à la figure 5 concernant le premier mode de réalisation, elles ne sont donc pas re-décrites ici. Dans ce mode de réalisation, le procédé comporte en plus une étape préalable 60 de calcul et de mémorisation de coefficients de pondération de déconvolution, fonction du filtre de déconvolution Fdeconv- Un coefficient de pondération de déconvolution est calculé par sous-bande de fréquence. Lorsque la transformation appliquée est une transformation en ondelettes, les sous-bandes de fréquences sont illustrées à la figure 2. Lorsque la transformation appliquée est une DCT, chaque coefficient transformé différent du coefficient basse fréquence C0,0 correspondant à une sous-bande de fréquence. Ainsi, 63 coefficients de pondération de déconvolution P,,j sont calculés et mémorisés pour l'application d'une DCT. L'étape 50 de comparaison d'un coefficient transformé C,,, au seuil de bruit Sbruit est suivie, lorsque la valeur absolue du coefficient est inférieure au seuil de bruit, d'une étape 62 d'obtention de coefficient de pondération de déconvolution pour le coefficient C,,,, par exemple par lecture dans un espace mémoire où les coefficients de pondération de déconvolution ont été mémorisés. L'étape 62 est suivie d'une étape 64 de remplacement du coefficient C,, par une valeur de bruit local dépendant de la valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition associée au bloc courant et du coefficient de pondération de déconvolution De manière générale, on calcule la valeur de bruit local par une fonction h() : = h(K,.,13,J,V(Bh.)) Dans un mode de réalisation la fonction h() est donné par : = sign(C,i) - - K,. - VV(Bk,) -rand1 (Eq 6) Où: sign(C,i) est le signe du coefficient Ci,; ; 3025640 13 Kr est un facteur de proportionnalité de reconstruction, qui vaut typiquement 1 mais peut être plus généralement compris entre 0 et 3, rand est une valeur obtenue par tirage pseudo-aléatoire selon une loi de distribution prédéterminée et de variance égale à 1. La valeur absolue de la valeur rand, notée Irandl, est utilisée dans la formule de l'équation (Eq 5). Par exemple, il s'agit d'une loi Gaussienne de moyenne nulle et de variance égale à1. En variante, une autre loi de distribution, par exemple une distribution uniforme ou une loi de Poisson est utilisée. Lorsque la valeur absolue du coefficient transformé C,,, est supérieure ou égale au seuil de bruit Sbruit, il reste inchangé, l'étape 50 est suivie de l'étape 66, analogue à l'étape 54 préalablement décrite. Les coefficients transformés remplacés sont mémorisés à l'étape 68, analogue à l'étape 56 préalablement décrite. L'étape 68 est suivie de l'étape de transformation inverse 58 prélablement décrite. Un mode de réalisation du calcul des coefficients de pondération de déconvolution est illustré à la figure 7. Une image de bruit blanc gaussien de moyenne nulle et d'écart-type unité, notée I bruit, est fournie en entrée. L'image I bruit doit être de taille suffisante pour permettre d'estimer correctement des variances sur les coefficients transformés. Une taille typique de 1024x1024 est suffisante pour une transformée DCT ou une transformée en ondelettes sur 3 niveaux. La transformation T appliquée lors de l'étape 40 est appliquée à l'image de bruit I bruit lors de l'étape 70. En sortie, une image de bruit transformée, notée I bruit transf, composée d'un ensemble de blocs de coefficients transformés, est obtenue. Pour chaque sous-bande fréquentielle différente, notée (i,j) (étape 72), un écart-type des coefficients transformés de l'image I bruit transf est calculé à l'étape 74. Cet écart-type est noté csb,(i, j) . Comme expliqué ci-dessus, si la transformation T est une DCT par blocs, 63 sous-bandes de fréquence correspondant à tous les autres coefficients fréquentiels que le coefficient basse fréquence sont considérées, et donc 63 valeurs d'écart-type sont calculées. Si la transformée T est une transformée en ondelettes dyadique sur n niveaux, 3n-1 valeurs d'écart-type sont créées, corrrespondant aux 3n-1 sous-bandes fréquentielles autres que la sous-bande basse fréquence LLn. 3025640 14 Sensiblement en parallèle ou séquentiellement, on applique une convolution par l'inverse du filtre de déconvolution Fdeconv à l'image de bruit I bruit à l'étape 76, puis on applique la transformation T à cette image convoluée à l'étape 78, pour obtenir une image convoluée transformée I conv transf. Pour chaque sous-bande fréquentielle différente, notée (i,j) (étape 80), un écart-type des coefficients transformés de l'image I conv transf est calculé à l'étape 82. Cet écart-type est noté cs,t(i, j). Ensuite, à l'étape 84, pour chaque sous-bande de fréquence considérée, on calcule le coefficient de pondération de déconvolution par la formule suivante : p _ebt(i, CF' (i, J) Ces coefficients de pondération de déconvolution sont mémorisés pour utilisation ultérieure lors de l'étape 64 précédemment décrite. Avantageusement, l'application des coefficients de pondération de déconvolution permet d'obtenir un bruit blanc lors de la déconvolution ultérieure de l'image obtenue I sortie par le filtre de déconvolution Fde'n'. Le procédé de l'invention a été décrit ci-dessus en particulier pour la restauration d'images numériques comportant des artefacts de compression dus aux standards de compression JPEG ou JPEG2000. Il est cependant clair que le procédé selon l'invention s'applique en général avec tout autre procédé de compression, notamment avec le standard CCSDS IDC (« Image Data Compression ») défini par le CCSDS (« Consultative Committee for Space Data Systems ») utilisé pour la compression des images numériques obtenues par satellite. Avantageusement, l'application du procédé de restauration d'image numérique autorise une mise à zéro par le compresseur lui même des coefficients transformés dont l'amplitude est inférieure au seuil de bruit en corrigeant a posteriori les artefacts, ce qui permet d'augmenter notablement les performances de la compression. REVENDICATIONS1.- Procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, une dite image numérique étant représentée par au moins une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image dans un domaine spatial, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes, appliquées à une image numérique d'entrée : - application (40) d'une transformation à ladite image numérique d'entrée pour obtenir une image numérique transformée, représentée dans un domaine transformé par une pluralité de blocs de coefficients, chaque bloc de coefficients correspondant à un bloc d'échantillons d'image, - pour au moins un coefficient traité d'un bloc de coefficients : -calcul (46) d'un seuil de bruit en fonction d'une valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit coefficient traité ou audit bloc de coefficients, -comparaison (50) de la valeur absolue dudit coefficient traité au seuil de bruit, et, lorsque la valeur absolue du coefficient traité est inférieure audit seuil de bruit, remplacement (52, 64) de la valeur coefficient traité par une valeur de bruit dépendant de ladite valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image. 2.- Procédé de restauration d'image numérique selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image est une valeur de variance du bruit d'acquisition, et en ce que la valeur de bruit est fonction de l'écart-type du bruit d'acquisition. 3.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit seuil de bruit est calculé pour le bloc de coefficients et dépend du modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit bloc de coefficients, et en ce que la comparaison (50) est appliquée à tous les coefficients dudit bloc de coefficients. 4.- Procédé de restauration d'image numérique selon la revendication 3, dans lequel chaque bloc de coefficients comprend un coefficient basse fréquence et une pluralité de coefficients fréquentiels, caractérisé en ce que la valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition est la valeur de variance du bruit d'acquisition dans le domaine transformé calculée, pour un bloc de coefficients, par un modèle paramétré en fonction de la valeur du coefficient basse fréquence dudit bloc de coefficients. 3025640 16 5.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que ledit seuil de bruit est égal à l'écart-type du bruit d'acquisition pondéré par un facteur de proportionnalité de bruit prédéterminé. 6.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ladite image numérique d'entrée est obtenue par compression d'une image numérique source acquise par un dispositif d'acquisition, caractérisé en ce que ledit modèle de bruit d'acquisition est déterminé en fonction dudit dispositif d'acquisition. 7.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite image numérique d'entrée est obtenue par compression d'une image numérique source selon une méthode de compression comportant l'application d'une transformation de compression, caractérisé en ce que, à l'étape de transformation (40), ladite transformation de compression est appliquée. 8.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que, dans l'étape de remplacement (52, 64) dudit coefficient traité, ladite valeur de bruit est calculée à partir d'une valeur obtenue par tirage selon une loi de distribution prédéterminée multipliée par un facteur de proportionnalité de reconstruction (Kr). 9.- Procédé de restauration d'image numérique selon la revendication 8, caractérisé en ce que la loi de distribution prédéterminée est une loi Gaussienne, de moyenne nulle et de variance égale à l'unité. 10.- Procédé de restauration d'image numérique selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que ledit coefficient traité appartient à une sous-bande fréquentielle, et en ce que, dans l'étape de remplacement dudit coefficient traité, ladite valeur de bruit est pondérée par un coefficient de pondération de déconvolution (P,J) dépendant de ladite sous-bande fréquentielle. 11- Procédé de restauration d'image numérique selon la revendication 10, caractérisé en ce que ledit coefficient de pondération de déconvolution est calculé en fonction de ladite transformation, et d'un filtre de déconvolution prédéterminé. 3025640 17 12.- Dispositif de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression, une dite image numérique étant représentée par au moins une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image dans un domaine spatial, caractérisé en ce qu'il comporte des unités appliquées à une image numérique d'entrée, adaptées à : - appliquer une transformation à ladite image numérique d'entrée pour obtenir une image numérique transformée, représentée dans un domaine transformé par une pluralité de blocs de coefficients, chaque bloc de coefficients correspondant à un bloc d'échantillons d'image, - pour au moins un coefficient traité d'un bloc de coefficients : -calculer un seuil de bruit en fonction d'une valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit coefficient traité ou audit bloc de coefficients, -comparer la valeur absolue du coefficient traité au seuil de bruit, et, lorsque la valeur absolue d'un coefficient traité est inférieure audit seuil de bruit, remplacer ledit coefficient traité par une valeur de bruit dépendant de ladite valeur représentative d'un modèle de bruit d'acquisition d'image. 13.- Dispositif de restauration d'image numérique selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il est apte à calculer un seuil de bruit pour un bloc de coefficients en fonction du modèle de bruit d'acquisition d'image associé audit bloc de coefficients, et à comparer la valeur absolue de chaque coefficient du bloc de coefficients au seuil de bruit calculé. 14.- Dispositif de restauration d'image numérique selon la revendication 13, apte à traiter des blocs de coefficients comprenant un coefficient basse fréquence et une pluralité de coefficients fréquentiels, caractérisé en ce que la valeur représentative du modèle de bruit d'acquisition est la valeur de variance du bruit d'acquisition dans le domaine transformé calculée, pour un bloc de coefficients, par un modèle paramétré en fonction de la valeur du coefficient basse fréquence dudit bloc de coefficients. 15.- Programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé de restauration d'image numérique comportant des artefacts de compression selon l'une des revendications 1 à 11 lors de l'exécution du programme par un processeur d'un dispositif programmable.