Brevet FR3051066A1 — publié le 20171110

L'invention concerne un procédé de restauration d'images d'une séquence d'images, et un dispositif mettant en oeuvre ledit procédé. Certaines applications utilisant des images ou des séquences d'images nécessitent une très haute qualité d'images. C'est le cas par exemple d'applications de surveillance où une faible qualité d'images peut entraîner de mauvaises interprétations d'une image et, par exemple, des déclenchements de fausses alarmes. La restauration d'images consiste à améliorer une qualité d'une image en lui appliquant diverses techniques de traitement d'images telles que des techniques de réduction ou de suppression de bruit, d'amélioration de contours, d'amélioration de contraste, ... Une image d'une séquence d'images (i.e. d'une séquence vidéo), est un cas particulier d'image puisque cette image est généralement proche visuellement d'images temporellement voisines dans la séquence d'images. Un dispositif d'acquisition de séquences d'images, tel qu'une caméra vidéo, possède en effet généralement une fréquence d'acquisition d'images suffisamment élevée pour que des corrélations temporelles subsistent entre des images successives d'une séquence d'images. Utilisées à bon escient, ces corrélations temporelles peuvent permettre à une image de bénéficier d'améliorations apportées à une ou plusieurs images voisines grâce à des méthodes de restauration d'images. Toutefois, identifier des corrélations temporelles existant entre des images n'est pas toujours une tâche facile. C'est notamment le cas lorsqu'une séquence d'images représente au moins un objet en mouvement sur un fond lui-même en mouvement, le fond pouvant alors être considéré comme un objet. En effet, afin de pouvoir bénéficier efficacement des corrélations temporelles existant entre deux images, il est souhaitable de prendre en compte les mouvements de l'objet et les mouvements du fond. Des méthodes connues de restauration d'images comportant des objets en mouvement comprennent une phase d'analyse de mouvement. Cette phase d'analyse de mouvement permet de mettre en correspondance des pixels corrélés entre deux images. Une amélioration apportée à un premier pixel d'une première image peut alors bénéficier à un second pixel d'une seconde image corrélé avec le premier pixel. La phase d'analyse de mouvement utilise généralement des techniques de flot optique comprenant une estimation d'un champ dense de mouvement dans lequel chaque pixel (ou au moins un sous-ensemble de pixels) d'une image à restaurer est associé, par un vecteur de mouvement, à un pixel d'une image de référence par rapport à laquelle le mouvement est déterminé. Ces techniques de restauration d'images sont considérées comme insuffisamment fiables 3051066 2 pour permettre une restauration d'images de qualité. De plus, une estimation d'un champ dense de mouvement a un coût calculatoire important. Un tel coût calculatoire n'est pas compatible avec certains systèmes embarqués ou portables susceptibles de mettre en oeuvre des méthodes de restauration d'images, telles que des caméras vidéo, 5 des jumelles numériques, des lunettes à réalité augmentée, ... On préfère donc en général remplacer, lors de la phase d'analyse de mouvement, les techniques d'estimation d'un champ dense de mouvement par des techniques d'analyse de mouvement ayant un coût calculatoire moins élevé, telle que les techniques d'estimation de mouvement global. Les techniques d'estimation de mouvement global 10 sont particulièrement efficaces lorsqu'une hypothèse de stationnarité des scènes représentées par la séquence d'images est vérifiée. Par ailleurs, suite à l'analyse de mouvement, une même méthode de restauration d'images est généralement appliquée à chaque pixel de l'image à restaurer. Or, tous les pixels d'une image n'ont pas un intérêt égal. Il est courant en effet qu'une image 15 représente un objet et un fond. Obtenir un rendu visuel détaillé de l'objet est utile, par exemple, lorsque l'objet doit être identifié précisément, alors que, dans le meilleur des cas, le fond n'est utile que pour situer l'objet dans un contexte. Il est connu des méthodes de restauration d'images dans lesquelles la phase d'analyse de mouvement est suivie d'une segmentation de l'image. La segmentation de l'image permet de 20 diviser l'image en sous-parties homogènes suivant un critère prédéfini. Connaissant les sous-parties constituant l'image, il est possible d'appliquer un traitement d'images plus ou moins efficace (et donc plus ou moins complexe) en fonction de l'intérêt de chaque sous-partie. Lorsque la segmentation suit une estimation d'un champ dense de mouvement, cette segmentation peut s'appuyer sur le champ dense obtenu pour 25 diviser l'image en sous-parties homogènes au sens du mouvement. Cette méthode de segmentation peut toutefois donner des résultats approximatifs, notamment lorsque le champ dense de mouvement est bruité. D'autres procédés de segmentation existent comme par exemple les procédés de segmentation basés contours actifs. Toutefois, ces procédés sont généralement 30 destinés à des images fixes et, lorsqu'ils sont appliqués à des images d'une séquence d'images, ils utilisent peu (ou pas) les corrélations temporelles existant entre les images. Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. 3051066 3 Il est notamment souhaitable de proposer un procédé et un dispositif de restauration d'images adapté aux images comprenant des objets en mouvement. Il est souhaitable de plus que ce procédé et ce dispositif soient adaptés aux images où le fond de l'image est lui-même en mouvement. Il est enfin souhaitable que ledit procédé 5 ait un coût calculatoire faible et puisse être mis en oeuvre par un système ayant de faibles capacités calculatoires tel qu'un système embarqué ou portable. Selon un premier aspect de l'invention, l'invention concerne un procédé de segmentation d'un objet dans une image, dite image courante, d'une séquence d'images, ledit procédé étant itératif et comprenant, lors d'une itération, une 10 modification d'un contour de l'objet dans l'image courante obtenu lors d'une itération précédente dudit procédé, dit contour précédent, de sorte à obtenir un contour de l'objet dans l'image courante, dit contour courant, tel qu'un coût du contour courant soit inférieur à un coût du contour précédent, un contour final de l'objet étant obtenu lorsqu'une condition prédéfinie d'arrêt dudit procédé est remplie. Le coût d'un 15 contour de l'objet dans l'image courante est une somme entre une première valeur représentative d'une énergie interne audit contour et une seconde valeur représentative d'une énergie externe audit contour, l'énergie externe audit contour étant fonction d'au moins une énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et une image issue d'une autre image de la séquence d'images, dite image de 20 référence. Utiliser une énergie externe intégrant une énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet permet de prendre en compte le mouvement de l'objet dans la segmentation du contour de l'objet. On tire ainsi profit des corrélations existant entre deux images pour améliorer la segmentation. 25 Dans un mode de réalisation, une valeur représentative de l'énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et l'image de référence est calculée sous forme d'une somme de différences entre des valeurs représentatives de pixels d'un premier ensemble de pixels de l'image courante appartenant au contour courant et des valeurs représentatives de pixels situés aux mêmes positions spatiales 30 que les pixels du premier ensemble de pixels dans l'image de référence. Dans un mode de réalisation, l'énergie externe au contour courant de l'objet est fonction, en outre, d'une énergie, dite énergie de contour, correspondant à une somme de valeurs de gradients calculées pour des pixels d'un deuxième ensemble de pixels appartenant au contour courant de l'objet. 3051066 4 Dans un mode de réalisation, pour calculer la valeur représentative de l'énergie interne au contour courant, une dérivée première locale et une dérivée seconde locale du contour sont calculées pour des pixels d'un troisième ensemble de pixels de l'image courante appartenant au contour courant de l'objet, ladite valeur 5 représentative de l'énergie interne étant fonction desdites dérivées calculées. Dans un mode de réalisation, les premier, deuxième et troisième ensembles de pixels sont identiques, et chaque ensemble comprend au moins une sous-partie des pixels de l'image courante appartenant au contour courant de l'objet. Dans un mode de réalisation, lors d'une première itération dudit procédé, un 10 contour initial de l'objet dans l'image courante est obtenu à partir d'un contour final obtenu lors d'une application du procédé de segmentation à l'image de référence ou d'un contour spécifié par un opérateur dans l'image de référence. Selon un deuxième aspect de l'invention, l'invention concerne un procédé de restauration d'images d'une séquence d'images. Le procédé comprend lorsqu'il est 15 appliqué à une première image de la séquence d'images : estimer une information représentative d'un mouvement global d'un arrière-plan de la première image par rapport à une deuxième image ; compenser le mouvement global de l'arrière-plan dans la deuxième image en utilisant ladite information représentative du mouvement global de l'arrière-plan afin d'obtenir une version recalée de la deuxième image, dite 20 deuxième image recalée ; obtenir un contour d'un objet de la première image en appliquant le procédé de segmentation selon le premier aspect à la première image, l'image de référence étant la deuxième image recalée; utiliser le contour de l'objet ainsi obtenu pour estimer une information représentative d'un mouvement global de l'objet ; et, appliquer à la première image une méthode de restauration d'images 25 utilisant les informations représentatives du mouvement global de l'arrière-plan et du mouvement global de l'objet estimées. Dans un mode de réalisation, lors de chaque estimation d'une information représentative d'un mouvement global, une information représentative de la forme et de la position de l'objet est obtenue, ladite information représentative de la forme et 30 de la position de l'objet étant utilisée pour masquer des pixels ne devant pas être pris en compte dans ladite estimation. Dans un mode de réalisation, suite à l'estimation de ladite information représentative du mouvement global de l'objet, dite première information, un filtrage est appliqué à ladite première information afin de garantir des variations régulières du 3051066 5 mouvement de l'objet entre deux images successives de la séquence d'images, ledit filtrage comprenant les étapes suivantes : déterminer une première matrice permettant d'estimer un mouvement de l'objet dans un référentiel centré sur un barycentre de l'objet dans la première image et une deuxième matrice permettant d'estimer un 5 mouvement de l'objet dans un référentiel centré sur un barycentre de l'objet dans la deuxième image recalée ; utiliser la première et la deuxième matrices pour calculer une information représentative du mouvement de l'objet, dite seconde information, à partir de ladite première information; utiliser la seconde information pour obtenir une troisième matrice représentative de composantes de translation du mouvement de 10 l'objet ; utiliser la seconde information et la troisième matrice pour obtenir une quatrième matrice représentative de composantes du mouvement de l'objet autres que les composantes de translation ; obtenir une version filtrée de la troisième matrice, dite troisième matrice filtrée, en calculant une somme pondérée entre la troisième matrice et une troisième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre dudit procédé sur la 15 deuxième image ; obtenir une version filtrée de la quatrième matrice, dite quatrième matrice filtrée, en calculant une somme pondérée entre la quatrième matrice et une quatrième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre du procédé sur la deuxième image ; et, obtenir une information représentative d'un mouvement global filtré de l'objet en utilisant la première et la deuxième matrices, la troisième matrice filtrée et 20 la quatrième matrice filtrée. Dans un mode de réalisation, la seconde information est calculée de la manière suivante : el/Objet = /11.dHObj ket où Vk est la première matrice, Vk_i est la deuxième matrice, dHkObjetla première 25 information et dHkObjet la seconde information. Dans un mode de réalisation, la troisième matrice est calculée de la manière suivante : = ApproxT(Vjl. f_TA Objet u ""k - v k-1) où Hf, est la troisième matrice et 30 ApproxT(X) est une approximation en translation de la matrice homographique X Dans un mode de réalisation, la quatrième matrice est calculée de la manière suivante : " = Ht-i .11_1. uObjet u k k v k - v k-1 3051066 6 où flik2 est la quatrième matrice. Dans un mode de réalisation, la troisième matrice filtrée est calculée de la manière suivante : utFilt ut Filt t "k Ce- "k-1 (1_ - a)Hk tFilt t Filt 5 où Hk est la troisième matrice filtrée, Hk_i est la troisième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre dudit procédé sur la deuxième image et a est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». Dans un mode de réalisation, la quatrième matrice filtrée est calculée de la manière suivante : hF 10 Hkiit = p./ + (1 - p)1-11k2 où Hik2F1lt est la quatrième matrice filtrée, I est une matrice identité et le est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». Dans un mode de réalisation, l'information représentative d'un mouvement global filtré de l'objet est calculée de la manière suivante : 15 dH°bjetFilt = Vk.iuik .iik .vk_i. tFilt uhFilt Selon un troisième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif apte à segmenter un objet dans une image, dite image courante, d'une séquence d'images, comprenant des moyens pour modifier itérativement un contour de l'objet de sorte qu'à chaque itération, un coût du contour dans ladite itération soit inférieur à un coût 20 dudit contour dans une itération précédente, jusqu'à obtenir un contour final de l'objet lorsqu'une condition prédéfinie d'arrêt est remplie. Le dispositif comprend des moyens pour calculer le coût d'un contour de l'objet dans l'image courante, ledit coût étant une somme entre une première valeur représentative d'une énergie interne audit contour et une seconde valeur représentative d'une énergie externe audit contour, 25 l'énergie externe audit contour étant fonction d'au moins une énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et une image issue d'une autre image de la séquence d'images, dite image de référence. Selon un quatrième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif de restauration d'images d'une séquence d'images. Le dispositif comprend : des moyens 30 d'estimation pour estimer une information représentative d'un mouvement global d'un arrière-plan d'une première image de la séquence d'images par rapport à une deuxième image de la séquence d'images ; des moyens de compensation de mouvement pour compenser le mouvement global de l'arrière-plan dans la deuxième image en utilisant ladite information représentative du mouvement global de l'arrière- 3051066 7 plan afin d'obtenir une version recalée de la deuxième image, dite deuxième image recalée ; des moyens d'obtention comprenant le dispositif selon le troisième aspect et permettant d'obtenir un contour d'un objet dans la première image, l'image de référence étant la deuxième image recalée des moyens d'estimation de mouvement 5 utilisant le contour de l'objet dans la première image pour estimer une information représentative d'un mouvement global de l'objet ; et, des moyens de restauration d'images utilisant les informations représentatives du mouvement global de l'arrière-plan et du mouvement global de l'objet estimées. Selon un cinquième aspect de l'invention, l'invention concerne un programme 10 d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect ou le procédé selon le deuxième aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif Selon un sixième aspect de l'invention, l'invention concerne des moyens de stockage, stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour 15 mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect ou le procédé selon le deuxième aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de 20 réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : - la Fig. 1 illustre schématiquement un exemple de contexte dans lequel l'invention peut être mise en oeuvre ; - la Fig. 2 illustre schématiquement un exemple d'image contenant un objet et 25 un fond ; - la Fig. 3 illustre schématiquement un exemple d'architecture matérielle d'un module de traitement compris dans un système d'acquisition d'images ; - la Fig. 4 illustre schématiquement un procédé de restauration d'images selon l'invention ; 30 - la Fig. 5 illustre schématiquement un procédé de segmentation d'images selon l'invention ; - la Fig. 6 illustre schématiquement un procédé de calcul d'un coût d'un contour d'un objet compris dans le procédé de segmentation selon l'invention ; 3051066 8 - la Fig. 7 illustre schématiquement un procédé d'estimation de mouvement global ; et, - la Fig. 8 illustre schématiquement un procédé de filtrage de mouvement. L'invention est décrite par la suite dans un contexte où un système de 5 visualisation comprend un dispositif d'acquisition d'images, un module de traitement et un dispositif de visualisation d'images. L'invention peut toutefois être mise en oeuvre dans un contexte où le dispositif d'acquisition d'images, le module de traitement et le dispositif d'affichage sont séparés et distants géographiquement. Dans ce cas, le dispositif d'acquisition d'images, le module de traitement et le dispositif de 10 visualisation d'images comprennent des moyens de communication pour communiquer entre eux. Par ailleurs, le procédé selon l'invention s'appuie sur un procédé de segmentation basé contours actifs basé contours. Nous montrons par la suite que d'autres types de procédés de segmentation basés contours actifs peuvent être utilisés 15 tels que par exemple, les procédés de segmentation basés contours actifs basés région, les procédés de segmentation basés contours actifs implicites basés ensembles de niveaux (« level sets » en terminologie anglo-saxonne),... De plus, les images utilisées dans le cadre de l'invention sont essentiellement des images monochromes où chaque pixel d'une image ne possède qu'une 20 composante. L'invention peut toutefois être appliquée à des images multicomposantes dans lesquelles chaque pixel d'une image possède une pluralité de composantes. La Fig. 1 illustre schématiquement un exemple de contexte dans lequel l'invention peut être mise en oeuvre. 25 Dans la Fig. 1, une scène 1 est observée par un système de visualisation 5 suivant un champ optique 3. La scène 1 comprend un objet 4. Le système de visualisation 5 comprend un dispositif d'acquisition d'images 51, un module de traitement 52 apte à mettre en oeuvre un procédé de restauration d'images et une méthode de segmentation selon l'invention et un dispositif de visualisation d'images 30 53. Le dispositif d'acquisition d'images 51 comprend un ensemble optique et un capteur d'images tel que par exemple un capteur CCD (« Charge-Coupled Device » en terminologie anglo-saxonne, dispositif à transfert de charge) ou un capteur CMOS (« Complementarity metal-oxide-semiconductor », en terminologie anglo-saxonne, semi-conducteur métal-oxyde complémentaire). Le capteur d'images fournit une 3051066 9 séquence d'images 2 représentatives de la scène 1 selon une fréquence temporelle prédéfinie F (par exemple de F = 25 à 50 images par secondes) au module de traitement 52. Après traitement par le module de traitement 52, le module de traitement 52 fournit des images améliorées au dispositif de visualisation d'images 53. 5 Le dispositif de visualisation d'images 53 est par exemple un écran. Dans un mode de réalisation, les images fournies par le dispositif d'acquisition d'images 51 sont des images monochromes. Dans un mode de réalisation, les images fournies par le dispositif de visualisation d'images 51 sont des images multi-composantes. 10 La Fig. 2 illustre schématiquement un exemple d'image contenant un objet et un fond. L'exemple décrit en relation avec la Fig. 2 représente une image 2 fournie par le système de visualisation 5. On retrouve dans l'image 2, l'objet 4 (ici un véhicule) se déplaçant sur un fond (ici un paysage). On peut imaginer que le système de 15 visualisation 5 est mobile de sorte que le fond possède un mouvement. La Fig. 3 illustre schématiquement un exemple d'architecture matérielle du module de traitement 52 compris dans le système de visualisation 5. Selon l'exemple d'architecture matérielle représenté à la Fig. 3, le module de traitement 52 comprend alors, reliés par un bus de communication 520 : un processeur 20 ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 521 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 522; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 523 ; une unité de stockage telle qu'un disque dur ou un lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 524 ; au moins une interface de communication 525 permettant au module de 25 traitement 52 de communiquer avec le dispositif d'acquisition d'images 51 et/ou le dispositif de visualisation d'images 53. Dans un mode de réalisation dans lequel le dispositif d'acquisition d'images 51, le module de traitement 52 et dispositif de visualisation 53 sont séparés et distants, le dispositif d'acquisition d'images 51 et le dispositif de visualisation 53 comprennent 30 aussi une interface de communication pouvant communiquer avec l'interface de communication 525 par l'intermédiaire d'un réseau tel qu'un réseau sans fils. Le processeur 521 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la RAM 522 à partir de la ROM 523, d'une mémoire externe (non représentée), d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque le 3051066 10 module de traitement 52 est mis sous tension, le processeur 521 est capable de lire de la RAM 522 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant la mise en oeuvre, par le processeur 521, de tout ou partie du procédé décrit ci-après en relation avec les Figs. 4 à 8. 5 Le procédé décrit ci-après en relation avec les Figs. 4 à 8 peut être implémenté sous forme logicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais),un microcontrôleur ou un GPU (processeur graphique, « Graphics Processing Unit » en terminologie anglo-saxonne), ou être implémenté sous forme matérielle par une 10 machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). La Fig. 4 illustre schématiquement un procédé de restauration d'images selon l'invention. 15 Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 est un procédé itératif, mis en oeuvre par le module de traitement 52 sur chaque image d'une séquence d'images fournie par le dispositif d'acquisition d'images 51, excepté la première image de la séquence d'images. Par la suite, nous appelons image courante, une image en cours de traitement par le module de traitement 52 et nous notons l'image courante Ik, où k 20 représente un indice d'une image. L'indice k indique que l'image Ik apparaît dans la séquence d'images à un instant Tc, + k. t. Tc, correspond au début de la séquence d'images (et donc à la première image de la séquence) et t = . Soit Ik_1, une image, dite image précédente, précédant immédiatement l'image courante Ik dans la séquence d'images fournie par le dispositif d'acquisition d'images 51. 25 Dans une étape 41, le module de traitement 52 estime une information représentative d'un mouvement global d'un arrière-plan de l'image courante Ik (ou mouvement du fond) par rapport à l'image précédente Ik_1. L'image précédente Ik_i est alors une image de référence pour l'image courante Ik pour l'estimation de l'information représentative du mouvement du fond. Cette étape est mise en oeuvre par 30 une méthode d'estimation de mouvement global. Une estimation de mouvement global fait l'hypothèse qu'un ensemble de pixels d'une même image est animé d'un même mouvement. Ce mouvement peut être simple, tel qu'un mouvement de translation ou de rotation, ou complexe représenté, par exemple, par une transformation affine ou une homographie. Une homographie est une transformation 3051066 11 de coordonnées projective à huit paramètres. Dans un mode de réalisation, le module de traitement considère que le mouvement du fond entre deux images successives de la séquence d'images est représenté par une homographie. Soit (x,y) des coordonnées d'un pixel pfc.".1 appartenant au fond dans l'image courante Ik et (x ',y ') des 5 coordonnées du même pixel pcilui appartenant au fond dans l'image précédente Ik_1. L'estimation de mouvement global mise en oeuvre lors de l'étape 41 consiste à déterminer les huit paramètres d'une homographie permettant de transformer les coordonnées (x ',y ') de chaque pixel Pcilui dans l'image précédente Ik-1 en coordonnées (x,y) d'un pixel pfc.".1 dans l'image courante Ik. En déterminant les huit 10 paramètres de l'homographie, on détermine une information représentative d'un mouvement global du fond entre l'image précédente Ik_i et l'image courante Ik. Nous notons dend l'homographie représentative du mouvement global du fond entre l'image précédente Ik_i et l'image Ik. Dans une étape 42, le module de traitement 52 compense le mouvement du fond 15 dans l'image précédente Ik_i afin d'obtenir une image précédente recalée Iirce_ci. Pour ce faire, le module de traitement 52 applique l'homographie dend trouvée lors de l'étape 41 à l'ensemble des pixels de l'image précédente Ik_1. Dans une étape 43, le module de traitement 52 obtient un contour C de l'objet 4 en appliquant un procédé de segmentation à l'image courante Ik. Nous décrivons par 20 la suite en relation avec les Figs. 5 et 6 un procédé de segmentation selon l'invention. Dans une étape 44, le module de traitement 52 estime une information représentative d'un mouvement global de l'objet 4, entre l'image courante et une image précédente. Comme lors de l'étape 41, le module de traitement 52 considère que le mouvement global de l'objet 4 est représenté par une homographie, notée Objet 25 Dans un mode de réalisation, l' Objet homographie dHk dHk représentative du mouvement global de l'objet 4 est obtenue en utilisant l'image courante /ket l'image précédente Ik_i et en prenant en compte le mouvement du fond dend mesuré lors de l'étape 41. Soit (x,y) des coordonnées d'un pixel kObjet appartenant à l'objet 4 dans l'image courante Ik et (x ',y') des coordonnées du même pixel Pnet appartenant à 30 l'objet 4 dans l'image précédente Ik_1. L'estimation de mouvement global mise en oeuvre lors de l'étape 44 comprend une détermination des huit paramètres d'une homographie elfclesurée permettant de transformer les coordonnées (x,y) de chaque pixel pkobjet dans l'image courante Ik en coordonnées (x ',y ') du pixel Pnet dans l'image précédente Ik_1. On peut écrire : 3051066 12 ond deesurée = fjObjet de - k L'homographie dHk°biet représentative est alors obtenue de la manière suivante : 5 dHkObjet = deesurée .(dendyl Dans un mode de réalisation, l'homographie dHObjet représentative du mouvement global de l'objet 4 est mesurée entre une image recalée et une image non recalée, ce qui permet de ne pas faire intervenir l'homographie CIL I fc°nci . Par exemple, l'homographie dHk°biet est mesurée entre l'image précédente recalée Iirceci et l'image 10 courante Ik. Dans une étape 45, le module de traitement 52 applique une méthode de restauration d'images à l'image courante Ik. Dans un mode de réalisation, la méthode de restauration d'images appliquée utilise les informations représentatives du mouvement global du fond et les informations représentatives du mouvement global 15 de l'objet 4 estimées lors des étapes 41 et 44 pour mettre en correspondance les pixels de l'image courante Ik et les pixels de l'image précédente Ik_i. Soit Pk un pixel de l'image courante Ik et Pk_1 un pixel de l'image précédente Ik_i mis en correspondance avec le pixel Pk en utilisant les homographies CIFIrc°nd et dHkObjet Le pixel Pk (respectivement le pixel Pk_i) possède un nombre entier positif non nul Ne 20 de composantes CiPk (respectivement CiPk-1), j E [1; Ne]. Dans ce mode de réalisation, la valeur CiPk de chaque composante de chaque pixel Pk de l'image Ik est remplacée par une somme pondérée calculée de la manière suivante : = Wk. Pk + Wk-1. Pk-i CPk Wk Wk-1 où Wk et Wk_i sont des valeurs de pondération prédéfinie. Par exemple, les 25 pondérations Wk et Wk_i peuvent être telles que Wk Wk_i. Dans un mode de réalisation, la méthode de restauration d'images appliquée utilise une fenêtre d'images comprenant un nombre N1 d'images précédant l'image courante Ik. Les pixels de chacune des images sont mis en correspondance en utilisant les informations représentatives du mouvement du fond et du mouvement de l'objet 4 30 obtenues pour chacune des images de la fenêtre d'images. Dans ce mode de réalisation, la valeur CiPk de chaque composante de chaque pixel Pk de l'image Ik est remplacée par une somme pondérée calculée de la manière suivante : 3051066 13 P r I - vNi w. cl3k vNi -11=1"".1 où chaque Wi est une valeur de pondération prédéfinie. On note que la méthode de restauration utilisant une pondération impliquant deux images est un cas particulier de la méthode de restauration basée sur une fenêtre d'images où N1 = 2. 5 Dans un mode de réalisation, seuls les pixels de l'image courante Ik appartenant à l'objet 4 sont restaurés. Dans un mode de réalisation, plusieurs méthodes de restauration sont utilisées en fonction de l'objet auquel appartient chaque pixel de l'image Ik. Une première méthode de restauration est appliquée aux pixels appartenant au fond de l'image 10 courante Ik et une seconde méthode de restauration est appliquée aux pixels appartenant à l'objet 4 dans l'image courante Ik. La première méthode de restauration est par exemple la méthode de restauration utilisant une fenêtre d'images dans laquelle la fenêtre d'images comprend deux images. La seconde méthode de restauration est par exemple la méthode de restauration utilisant une fenêtre d'images dans laquelle la 15 fenêtre d'images comprend cinq images. La Fig. 7 illustre schématiquement un procédé d'estimation de mouvement global. Le procédé de la Fig. 7 est appliqué par le module de traitement 52 lors de l'étape 41 pour déterminer le mouvement global du fond (i.e. l'homographie dend) 20 et lors de l'étape 44 pour déterminer le mouvement global de l'objet 4 (i.e. l'homographie d HkObi et). Lors de l'étape 41, seul le mouvement des pixels correspondant au fond est recherché. Le mouvement des pixels correspondant à l'objet 4 ne doit pas être pris en compte. 25 Dans une étape 410, le module de traitement obtient une position et une forme de l'objet 4 dans l'image Ik. Dans un mode de réalisation, la forme et la position de l'objet 4 dans l'image Ik sont données par une liste ordonnée de pixels, appelés points de contrôle, appartenant à un contour C de l'objet 4. La liste ordonnée de points de contrôle peut comprendre 30 tous les pixels appartenant au contour C de l'objet 4 ou un sous-ensemble de pixels du contour C permettant d'obtenir une bonne approximation du contour C. Un parcours de la liste ordonnée de points de contrôle permet d'obtenir le contour C. 3051066 14 Dans un mode de réalisation, lors de l'étape 410, le module de traitement 52 fait une hypothèse de mouvement faible de l'objet 4 entre deux images successives de la séquence d'images. Comme dit plus haut, le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 est itératif de sorte que lorsque l'image courante Ik est en cours de traitement par ce 5 procédé, l'image précédente Ik_i a déjà été traitée par ce procédé. La position et la forme de l'objet 4 dans l'image Ik_i sont donc connues. En s'appuyant sur l'hypothèse de mouvement faible, le module de traitement 52 considère que la forme et la position de l'objet 4 dans l'image Ik sont identiques à la forme et la position de l'objet 4 dans l'image Ik_1. Le module de traitement 52 réutilise donc la liste 10 ordonnée de points de contrôle de l'image Ik_i pour définir le contour C dans l'image Ik. La première image de la séquence Ik=0 est un cas particulier puisque cette image n'est précédée d'aucune autre image. Dans un mode de réalisation, la position et la forme de l'objet 4 dans la première image /0 de la séquence d'images sont données 15 par un opérateur. Pour ce faire, l'opérateur peut détourer l'objet 4 à l'aide d'un dispositif de pointage, tel qu'une souris, sur le dispositif d'affichage 53, qui dans ce cas est un écran tactile. Le fond de la première image est considéré comme ayant un mouvement nul. Par conséquent le mouvement du fond n'a pas à être compensé pour la première image de la séquence. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 n'est pas 20 appliqué à la première image Io de la séquence, mais cette image Io est utilisée dans ce procédé pour déterminer le mouvement du fond et le mouvement de l'objet 4 entre cette image Io et l'image Ik=i qui la suit dans la séquence d'images. Dans une étape 411, la position et la forme de l'objet dans l'image courante Ik étant connues, le module de traitement masque chaque pixel de l'image courante Ik 25 appartenant à l'objet 4, i.e. le module de traitement masque chaque pixel appartenant au contour ou interne au contour de l'objet 4. Dans un mode de réalisation, le module de traitement 52 associe chaque pixel de l'image courante Ik à une première valeur de masque lorsque ledit pixel est masqué et à une seconde valeur de masque lorsque ledit pixel n'est pas masqué. La première valeur de masque est par exemple la valeur « 1» 30 et la seconde valeur de masque est par exemple la valeur « 0 ». Dans une étape 412, le module de traitement 52 estime le mouvement global du fond entre l'image courante Ik et l'image précédente Ik-1 (i.e. le module de traitement 52 estime l'homographie der). Lors de cette estimation seuls les pixels de l'image Ik non masqués (i.e. les pixels associés à la deuxième valeur de masque) sont pris en 3051066 15 compte. De plus, seuls les pixels de l'image précédente Ik_i non masqués sont pris en compte, en utilisant le masque obtenu lors de l'application de la méthode décrite en relation avec la Fig. 4 à l'image précédente Ik_1. Dans un mode de réalisation, la détermination des huit paramètres de l'homographie derd utilise la méthode 5 d'ajustement projectif (« projective fit » en terminologie anglo-saxonne) ou la méthode des flux projectifs (« projective flow » en terminologie anglo-saxonne) décrite dans l'article « Orbite vidéo du groupe projectif : une approche simple de l'estimation sans caractéristiques des paramètres (« video Orbits of the Projective Group : a simple approach to featureless estimation of parameters » en terminologie 10 anglo-saxonne) », Steve Mann and Rosaling W. Picard, IEEE Tr. On Image Processing, Vol. 6, N°. 9, September 1997. Lors de l'étape 44, seul le mouvement des pixels correspondant à l'objet 4 est recherché. Le mouvement des pixels correspondant au fond ne doit pas être pris en compte. 15 Lors de l'étape 44, le module de traitement met en oeuvre l'étape 410 d'obtention de la position et de la forme de l'objet 4. La position et la forme de l'objet 4 dans l'image courante Ik sont obtenues grâce au résultat de l'étape 43 Lors de l'étape 411, le module de traitement 52 masque chaque pixel de l'image courante Ik.appartenant au fond, i.e. n'appartenant pas à l'objet 4. 20 Lors de l'étape 412, le module de traitement 52 estime le mouvement de l'objet entre l'image courante Ik et l'image précédente Ik_i (i.e. le module de traitement estime l'homographie dHPesurée puis en déduit l'homographie dHkObjet. ) Lors de cette estimation seuls les pixels de l'image courante Ik et de l'image précédente Ik_i non masqués sont pris en compte. De nouveau, la détermination des huit paramètres 25 de l'homographie deesurée utilise la méthode d'ajustement projectif ou la méthode des flux projectifs. Dans un mode de réalisation, lors de la mise en oeuvre de l'étape 410 lors de l'étape 41, le module de traitement 52 fait une hypothèse de mouvement continu de l'objet 4 dans la séquence d'images. L'hypothèse de mouvement continu implique que 30 le mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente Ik_i est le même que le mouvement de l'objet 4 entre l'image précédente Ik_i et une image Ik_2 précédent l'image précédente Ik_1. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 étant itératif, lors du traitement de l'image courante Ik, le mouvement de l'objet 4 entre l'image précédente Ik_i et l'image précédente Ik_2 est connu. Par ailleurs la position 3051066 16 et la forme de l'objet 4 dans l'image précédente Ik_i sont elles aussi connues. La position et la forme de l'objet 4 dans l'image courante Ik peuvent donc être trouvées en utilisant une homographie dirkneisurée de°rild * d H ko bf-ie t représentant le mouvement de l'objet 4 entre l'image précédente Ik_i et l'image précédente Ik_2. 5 L'homographie dirkneisurée est une combinaison d'une homographie dlircmi'd représentative du mouvement du fond entre l'image précédente Ik_i et l'image ; précédente Ik_2 et d'une homographie dHk°etbJ représentative du mouvement de l'objet 4 entre l'image précédente Ik_i et l'image précédente Ik_2. L'homographie Clirkneisurée est appliquée à l'objet 4 dans l'image précédente Ik_1. Plus précisément 10 l'homographie dirkneisurée est appliquée aux points de contrôle de la liste ordonnée de points de contrôle représentant le contour de l'objet 4 dans l'image précédente Ik_i afin d'obtenir la liste ordonnée de points de contrôle représentant le contour de l'objet 4 dans l'image Ik. L'hypothèse de mouvement continu est applicable lors de la mise en oeuvre de l'étape 410 lors de l'étape 44. 15 Dans un mode de réalisation, pour prendre en compte que les hypothèses de mouvement faible et de mouvement continu ne permettent d'obtenir qu'une approximation de la forme et la position de l'objet 4 dans l'image courante Ik, une dilatation est appliquée au contour de l'objet 4 dans l'image courante Ik . La dilatation est obtenue par exemple en utilisant une méthode de morphologie mathématique. 20 Dans d'autres modes de réalisation, d'autres méthodes d'estimation des paramètres d'une homographie connues peuvent être utilisées. Dans d'autres modes de réalisation, le module de traitement considère que le mouvement entre deux images successives de la séquence d'images est représenté par d'autres modèles de mouvement telles qu'une translation, une rotation, une 25 transformation affine ou une transformation bilinéaire. Dans un mode de réalisation, préalablement à chaque estimation de mouvement global (du fond ou de l'objet 4), chaque image impliquée dans l'estimation de mouvement global est interpolée au demi, au quart ou au huitième de pixel. De cette manière, la précision de l'estimation de mouvement global est améliorée. 30 La méthode d'ajustement projectif (respectivement la méthode des flux projectifs) consiste à trouver parmi un ensemble de paramètres d'un modèle de mouvement (ici les 8 paramètres d'une homographie), les paramètres du modèle de mouvement minimisant une métrique représentative d'une erreur entre un mouvement réel d'un objet dans une image et un mouvement de l'objet représenté par le modèle 3051066 17 de mouvement. Dans la méthode d'ajustement projectif (respectivement la méthode des flux projectifs), chaque combinaison possible de paramètres du modèle de mouvement est testée. Une telle méthode exhaustive de recherche des paramètres du modèle de mouvement peut avoir un coût calculatoire important. Il est possible de 5 réduire le coût calculatoire de la méthode d'ajustement projectif (respectivement la méthode des flux projectifs) en utilisant, par exemple, un algorithme de descente de gradient plutôt qu'une recherche exhaustive. Toutefois, un problème connu des méthodes de descente de gradient est que, lorsque la métrique à minimiser possède plusieurs minimums locaux, la méthode de descente de gradient peut converger vers 10 un minimum local qui n'est pas un minimum global, i.e. qui n'est pas la valeur minimale que peut prendre la métrique. Une méthode permettant d'assurer une convergence rapide vers le minimum global de la métrique consiste à initialiser la méthode de descente de gradient avec une valeur proche du minimum global recherché. Dans un mode de réalisation, la recherche exhaustive des paramètres du 15 modèle de mouvement de la méthode d'ajustement projectif (respectivement la méthode des flux projectifs) est remplacée par une méthode de descente de gradient lors de la mise en oeuvre de l'étape 412 lors des étapes 41 et 44. Lors de la mise en oeuvre de l'étape 41 sur l'image Ik, la méthode de descente de gradient est initialisée à une valeur dlircmi'd représentative du mouvement du fond 20 trouvé pour l'image Ik_1. Plus précisément, les huit paramètres de l'homographie dlircmi'd représentative du mouvement du fond entre l'image précédente Ik-1 et l'image précédente Ik_2 sont utilisés pour initialiser les huit paramètres de l'homographie derd représentative du mouvement du fond entre l'image courante Ik et l'image précédente Ik_i dans la méthode de descente de gradient. 25 De même, lors de la mise en oeuvre de l'étape 44 sur l'image Ik, la méthode de ( Objet * et deond) c descente de gradient est initialisée à une valeur dHk . Plus précisément, les huit paramètres de l'homographie (dHkObj «let * dHfc'ond)sont utilisés pour initialiser les huit paramètres de l'homographie dlliknesurée représentative du mouvement de l'objet 4 mesuré entre l'image courante Ik et l'image précédente Ik_i 30 dans la méthode de descente de gradient. L'homographie dHk°biet est ensuite déduite de l'homographie deesurée et de l'homographie dend. Dans un mode de réalisation, suite à l'estimation de l'information représentative du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente recalée Ik-1 (i.e. suite à l'estimation des huit paramètres de l'homographie dHk°bi et), 3051066 18 l'information représentative du mouvement estimé est filtrée afin de garantir des variations régulières du mouvement de l'objet entre deux images successives de la séquence d'images. La méthode décrite en relation avec la Fig. 4 est particulièrement efficace lorsqu'une hypothèse de mouvement inertiel de l'objet 4 est vérifiée. Lorsque 5 les informations de mouvement estimées de l'objet 4 sont trop variables, il est préférable de corriger ces informations afin qu'elles se rapprochent d'informations de mouvement compatibles avec l'hypothèse de mouvement inertiel. La Fig. 8 décrit un procédé de filtrage de mouvement permettant de corriger des informations de mouvement. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 n'utilise alors plus les 10 informations de mouvement estimées mais les informations de mouvement estimées corrigées. La Fig. 8 illustre schématiquement un procédé de filtrage de mouvement. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 8 permet de garantir des variations régulières du mouvement de l'objet 4 entre deux images successives de la séquence 15 d'images. Dans une étape 800, le module de traitement 52 détermine une matrice de passage Vk (respectivement une matrice de passage Vk_i) permettant d'estimer un mouvement de l'objet dans un référentiel centré sur un barycentre de l'objet 4 dans l'image courante 1k (respectivement dans l'image précédente recalée Ic1). 1 0 xbi k 20 Vk =[0 1 b yk 0 0 1 1 0 .7Cb [ k-1 0 1 m1 Vk-1= b .1' k-1 0 0 1 où (xe, ye) (respectivement (xe_1, ye_1)) sont des coordonnées du barycentre de l'objet 4 dans l'image courante /k(respectivement dans l'image précédente recalée 25 grec -1). Dans une étape 801, le module de traitement 52 calcule une information uobjet représentative du mouvement de l'objet 4 dans le référentiel centré sur le barycentre de l'objet 4. "Objet = v_i uObjet u k - t'vilk - v k-1 = - 3051066 19 Les coefficients de la matrice dHkObjet notés « . » sont des coefficients qui ne sont pas utilisés par la suite du fait d'une approximation mise en oeuvre lors d'une étape suivante 802. Dans l'étape 802, le module de traitement 52 obtient une matrice Hf, 5 représentative de composantes de translation du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente recalée Irceci (représenté par l'homographie dHkObjet i ) dans le référentiel centré sur le barycentre de l'objet 4 de la manière suivante : 1 0 Tx dHkObjet = ApproxT(Vjl. = 0 1 Ty 0 0 1 où Tx et Ty sont des paramètres d'une translation et ApproxT(X) est une 10 approximation en translation de la matrice homographique X Dans une étape 803, le module de traitement 52 obtient une matrice Hi,' représentative de composantes du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente recalée Iirceci autres que les composantes de translation de la manière suivante : 15 He = Hfc-i.vk_i.dHkObjet .vk_i Les composantes du mouvement de l'objet 4 autres que les composantes de translation peuvent être par exemple des composantes de rotation, de zoom, etc. Dans une étape 804, le module de traitement 52 filtre les composantes de translation du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente 20 recalée Iirceci comme suit : utFilt ut Filt "k = a- "k-1 + (1- a)Hit, où Hfc_iFilt est une matrice représentative des composantes de translation filtrées du mouvement de l'objet 4 entre l'image précédente Ik_i et l'image précédente recalée Iircec2 et a est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». 25 Dans un mode de réalisation, a = 0.8. Dans une étape 805, le module de traitement 52 filtre les composantes du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image précédente recalée Iircec2 autres que les composantes de translation de la manière suivante : HFut = /3.1 + (1 _ e)',k, 30 où 111k1F1lt est une matrice représentative des composantes filtrées du mouvement de l'objet 4 autres que les composantes de translation, I est une matrice identité de taille 3 x 3 et le est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». Dans un mode de réalisation le = 0.5. 3051066 20 Dans une étape 806, le module de traitement 52 détermine une information bjetFilt clHO représentative du mouvement global filtré de l'objet 4 de la manière suivante : clHObjetFilt utFilt uhFilt =Vk.iik H. .vk 5 Dans le mode de réalisation dans lequel le mouvement estimé est filtré afin de garantir des variations faibles du mouvement de l'objet entre deux images successives de la séquence d'images, le mouvement global filtré de l'objet 4 représenté par ObjetFilt l'homographie filtrée dHk remplace le mouvement global de l'objet 4 représenté par l'homographie dHk°biet lors de la restauration de l'image courante Ik. 10 La Fig. 5 illustre schématiquement un procédé de segmentation d'images selon l'invention. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 5 est mis en oeuvre lors de l'étape 43. Dans un mode de réalisation, le procédé de segmentation d'images mis en oeuvre lors de l'étape 43 est un procédé de segmentation basé contours actifs. Un principe des 15 procédés de segmentation basés contours actifs est de définir un contour initial au voisinage d'un objet puis de modifier itérativement ce contour pour qu'il épouse au mieux la forme de l'objet. A chaque itération, le contour de l'objet obtenu lors d'une itération précédente, dit contour précédent, est modifié de sorte à obtenir un contour de l'objet, dit contour courant, tel qu'un coût du contour courant soit inférieur à un 20 coût du contour précédent. Dans les procédés de segmentation basés contours actifs, le coût d'un contour est fonction d'une énergie interne et d'une énergie externe du contour. Nous donnons par la suite des exemples de méthodes de calcul de valeurs représentatives d'une énergie interne et d'une énergie externe d'un contour. Un contour final de l'objet est obtenu lorsqu'une condition prédéfinie d'arrêt du procédé 25 de segmentation basé contours actifs est remplie. Une condition d'arrêt peut par exemple être un nombre maximum d'itérations ou une obtention d'un écart entre deux coûts de contours obtenus dans deux itérations successives inférieures à un seuil prédéfini. On note que plus le contour initial est proche du contour réel de l'objet, plus le procédé de segmentation basé contours actifs converge rapidement vers un contour 30 proche du contour réel de l'objet. Un choix judicieux d'une position et d'une forme du contour initial permet donc d'améliorer des performances du procédé de segmentation basé contours actifs. Dans un mode de réalisation le procédé de segmentation basé contours actifs est basé contour. 3051066 21 Dans une étape 431, le module de traitement 52 obtient un contour C initial de l'objet 4 dans l'image courante Ik. Dans un mode de réalisation, lors de l'étape 431, le module de traitement fait l'hypothèse de mouvement faible de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image 5 précédente Ik_1. Dans ce cas, comme lors de la mise en oeuvre de l'étape 411 lors de l'étape 44, le module de traitement 52 réutilise la liste ordonnée de points de contrôle déterminée lors de la mise en oeuvre du procédé décrit en relation avec la Fig. 4 sur l'image précédente Ik_i pour obtenir le contour C initial de l'objet dans l'image courante/k. 10 Dans une étape 432, le module de traitement 52 calcule un coût du contour courant C en appliquant un procédé que nous décrivons par la suite en relation avec la Fig. 6. Lors de la première itération du procédé de segmentation basé contours actifs décrit en relation avec la Fig. 5, le contour courant C est le contour C initial. Dans une étape 433, le module de traitement 52 vérifie si une condition d'arrêt 15 du procédé de segmentation basé contours actifs est remplie. Dans un mode de réalisation, ledit procédé itératif s'arrête lorsqu'un nombre d'itérations du procédé de segmentation basé contours actifs atteint un nombre d'itérations maximal. Lorsque la condition d'arrêt est remplie, le procédé de segmentation basé contours actifs prend fin lors de l'étape 434 et le module de traitement 52 met en 20 oeuvre l'étape 44 déjà expliquée. Lorsque la condition d'arrêt n'est pas remplie, le module de traitement 52 met en oeuvre une étape 435. Lors de l'étape 435, le module de traitement 52 met en oeuvre une procédure de raffinement du contour C de l'objet 4 obtenu lors de l'itération précédente du procédé de segmentation basé contour actif Lors de l'étape 435, le 25 module de traitement 52 modifie le contour C de l'objet 4 obtenu lors de l'itération précédente du procédé de segmentation basé contour actif, dit contour précédent, de sorte à obtenir un contour C de l'objet, dit contour courant, tel qu'un coût du contour courant soit inférieur à un coût du contour précédent. La modification du contour C utilise, par exemple, une méthode décrite dans l'article « snakes : Active Contour 30 Models » Michael Kass, Andrew Witkin, Demetri Terzopoulos, International Journal of Computer Vision, 321-331 (1988), 1987 Kluwer Academic Publishers, Boston. L'étape 435 est suivie de l'étape 432. Dans un mode de réalisation, lors de l'étape 431, le module de traitement fait l'hypothèse de mouvement continu de l'objet 4 entre l'image courante Ik et l'image 3051066 22 précédente Ik_1. Dans ce cas, le module de traitement 52 déplace les points de contrôle de la liste ordonnée de points de contrôle pour obtenir le contour C initial de l'objet 4 dans l'image courante 1k. Ces points de contrôle, déterminée lors de la mise nd en oeuvre du procédé décrit en relation avec la Fig. 4 sur l'image précédente 1k-1, sont 5 déplacés du mouvement de l'objet 4 représenté par l'homographie dHk°b * de J Dans un mode de réalisation, les points de contrôle de la liste ordonnée de points de contrôle sont déplacés du mouvement filtré de l'objet 4 représenté par * Obj l'homographie dle etFilt pour obtenir le contour C initial de l'objet 4 dans l'image courante 1k. La Fig. 6 illustre schématiquement un procédé de calcul d'un 10 coût d'un contour d'un objet compris dans le procédé de segmentation selon l'invention. Le procédé décrit en relation avec la Fig. 6 est mis en oeuvre lors de l'étape 432. Dans une étape 4321, le module de traitement 52 calcule une énergie interne Eint du contour C de la manière suivante : 15 Eint = a. I Ci,ci I2 + b.lCiJci I2 OÙ a et b sont des constantes prédéfinies égales par exemple à la valeur « 0.01 », N est un nombre de points de contrôle dans la liste de points de contrôle représentant la courbe C, PCi est le i-ème point de contrôle de la liste de points de contrôle représentant la courbe C dans l'image courante 1k, Cpi ci est une dérivée première 20 locale de la courbe C dans l'image courante 1k calculée au niveau du point de contrôle PCi, et Cpuci est une dérivée seconde locale de la courbe C dans l'image courante 1k calculée au niveau du point de contrôle PCi. Dans une étape 4322, le module de traitement 52 calcule une énergie externe Eext du contour C de la manière suivante : 25 Eext = Wedge- Eedge Wmvt- Emvt OÙ Wedge et Wmvt sont des constantes prédéfinies par exemple égales à la valeur 1». Eedge est une énergie, dite énergie de contour, calculée sur une image de gradient Iffrad obtenue à partir de l'image courante 1k : ligrad (pci) Eedge 30 où Igrad p grad C ) est une valeur de gradient de l'image Ik correspondant à la k position du point de contrôle PCi. 3051066 23 On note que différentes méthodes de calcul d'une image de gradient sont grad applicables ici. Pour obtenir l'image de gradient Ik on peut par exemple appliquer à chaque pixel de l'image Ik : - une combinaison linéaire de pixels adjacents dudit pixel, chaque pixel 5 adjacent étant pondéré par un poids, la somme desdits poids étant égale à zéro ; - un filtre de Sobel ; - un filtre de Canny ; - 10 Dans un mode de réalisation, l'image Ikgrad n'est pas calculée, et les valeurs de gradients utilisés dans le calcul de l'énergie de contour Eedge sont calculées uniquement aux positions des N points de contrôle PCi. Einvt est une énergie dépendante du mouvement de l'objet 4 entre l'image courante /ket l'image recalée précédente Iirteci: 15 Emvt = Iirc_eci(PCi)1 i=1 où /k(PCi) est une valeur d'un pixel de l'image courante Ik correspondant au point de contrôle PCi et I Tt _e (PCi) est une valeur d'un pixel de l'image I irte_ci situé à la même position que le pixel de l'image Ik correspondant au point de contrôle PCi. Dans une étape 4323, le module de traitement 52 calcule le coût J du contour 20 courant C de la manière suivante : I - Eext Eint On constate donc que le mouvement de l'objet 4 est pris en compte dans le procédé de segmentation selon l'invention ce qui permet d'obtenir une meilleure segmentation de l'objet. 25 Le principe de l'invention reste le même dans le cas d'une utilisation d'un autre type de procédés de segmentation basés contours actifs que les procédés de segmentation basés contours actifs basé contour. Chaque procédé de segmentation basé contours actifs comprend une estimation d'une énergie externe Eext. Toutefois, les procédés de segmentation basés contours actifs étant adaptés à des images fixes, ils 30 ne prennent pas en compte les mouvements dans une séquence d'images lors de la segmentation. L'invention permet de prendre en compte ces mouvements en intégrant une énergie représentative du mouvement dans l'estimation de l'énergie externe Eext. Ce principe s'applique aux énergies externes Eext calculées dans le cadre des procédés 3051066 24 de segmentation basés contours actifs basés régions et des procédés de segmentation basés contours actifs basés ensembles de niveaux. Jusque-là nous avons considéré des images ne comprenant qu'un objet. L'invention s'applique lorsque les images de la séquence d'images comprennent une 5 pluralité d'objets. Lors des étapes 41 et 42, chaque objet est masqué lors de l'estimation et la compensation du mouvement du fond dans une image. Les étapes 43, 44 et 45 sont mises en oeuvre indépendamment sur chaque objet. Par ailleurs, jusque-là, nous avons considéré que l'objet 4 était rigide et que par conséquent la forme apparente de l'objet était approximativement constante. Dans un 10 cas réel, suivant les mouvements de l'objet et/ou de la caméra, l'objet peut être vu selon des angles de vue différents ce qui peut provoquer des déformations dans la forme apparente de l'objet. Dans un mode de réalisation, lorsqu'une variation de la forme de l'objet sur une pluralité d'images successives de la séquence d'images dépasse un seuil prédéfini, le module de traitement 52 considère que l'objet 15 apparaissant dans les images a changé. Dans ce cas, lorsque le module de traitement 52 détecte un changement d'objet, il considère qu'une nouvelle séquence d'images démarre et invite l'opérateur à détourer à nouveau l'objet. Dans un autre mode de réalisation, le module de traitement 52 applique le procédé de segmentation décrit en relation avec la Fig. 5 quelles que soient les variations de la forme de l'objet, sans 20 demander d'intervention d'un opérateur. Dans un mode de réalisation, lorsque les images fournies par le dispositif d'acquisition d'images sont des images multi-composantes, le module de traitement 52 applique le procédé de restauration décrit en relation avec la Fig. 4 à chaque composante indépendamment. Chaque composante peut ensuite être affichée 25 indépendamment ou en combinaison avec une ou plusieurs autres composantes sur le dispositif de visualisation 53. Dans un mode de réalisation, lorsque les images fournies par le dispositif d'acquisition d'images sont des images multi-composantes, le module de traitement 52 applique le procédé de restauration décrit en relation avec la Fig. 4 à au moins une 30 des composantes, ou à au moins une composante calculée à partir des composantes disponibles dans les images. Seule l'étape de restauration 45 est appliquée à chaque composante indépendamment en utilisant les informations représentatives du mouvement du fond et du mouvement de l'objet 4 obtenues lors des étapes précédentes. Chaque composante peut ensuite être affichée indépendamment ou en 3051066 25 combinaison avec une ou plusieurs autres composantes sur le dispositif de visualisation 53. Par exemple, lorsque les images multi-composantes comprennent une composante de luminance et deux composantes de chrominance, le procédé de restauration décrit en relation avec la Fig. 4 est appliqué uniquement à la composante 5 de luminance, l'étape de restauration 45 étant appliquée aux trois composantes. REVENDICATIONS1) Procédé de segmentation (43) d'un objet dans une image, dite image courante, d'une séquence d'images, ledit procédé étant itératif et comprenant, lors d'une itération, une modification (435) d'un contour de l'objet dans l'image courante obtenu lors d'une itération précédente dudit procédé, dit contour précédent, de sorte à obtenir un contour de l'objet dans l'image courante, dit contour courant, tel qu'un coût du contour courant soit inférieur à un coût du contour précédent, un contour final de l'objet étant obtenu lorsqu'une condition prédéfinie d'arrêt dudit procédé est remplie (433), le procédé étant caractérisé en ce que le coût d'un contour de l'objet dans l'image courante est une somme (4323) entre une première valeur représentative d'une énergie interne audit contour et une seconde valeur représentative d'une énergie externe audit contour, l'énergie externe audit contour étant fonction d'au moins une énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et une image issue d'une autre image de la séquence d'images, dite image de référence. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une valeur représentative de l'énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et l'image de référence est calculée sous forme d'une somme de différences entre des valeurs représentatives de pixels d'un premier ensemble de pixels de l'image courante appartenant au contour courant et des valeurs représentatives de pixels situés aux mêmes positions spatiales que les pixels du premier ensemble de pixels dans l'image de référence. 3) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'énergie externe au contour courant de l'objet est fonction, en outre, d'une énergie, dite énergie de contour, correspondant à une somme de valeurs de gradients calculées pour des pixels d'un deuxième ensemble de pixels appartenant au contour courant de l'objet. 4) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour calculer la valeur représentative de l'énergie interne au contour courant, une dérivée première locale et une dérivée seconde locale du contour sont calculées pour des pixels d'un troisième ensemble de pixels de l'image courante appartenant au contour courant de l'objet, 3051066 27 ladite valeur représentative de l'énergie interne étant fonction desdites dérivées calculées. 5) Procédé selon les revendications 2, 3 et 4, caractérisé en ce que les premier, 5 deuxième et troisième ensembles de pixels sont identiques, et chaque ensemble comprend au moins une sous-partie des pixels de l'image courante appartenant au contour courant de l'objet. 6) Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé 10 en ce que lors d'une première itération dudit procédé, un contour initial de l'objet dans l'image courante est obtenu (431) à partir d'un contour final obtenu lors d'une application du procédé de segmentation à l'image de référence ou d'un contour spécifié par un opérateur dans l'image de référence. 15 7) Procédé de restauration d'images d'une séquence d'images, caractérisé en ce que le procédé comprend lorsqu'il est appliqué à une première image de la séquence d'images : estimer (41) une information représentative d'un mouvement global d'un arrière-plan de la première image par rapport à une deuxième image ; 20 compenser (42) le mouvement global de l'arrière-plan dans la deuxième image en utilisant ladite information représentative du mouvement global de l'arrière-plan afin d'obtenir une version recalée de la deuxième image, dite deuxième image recalée ; obtenir (43) un contour d'un objet de la première image en appliquant le procédé 25 de segmentation selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 à la première image, l'image de référence étant la deuxième image recalée; utiliser le contour de l'objet ainsi obtenu pour estimer (44) une information représentative d'un mouvement global de l'objet ; et, appliquer (45) à la première image une méthode de restauration d'images 30 utilisant les informations représentatives du mouvement global de l'arrière-plan et du mouvement global de l'objet estimées. 8) Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que lors de chaque estimation d'une information représentative d'un mouvement global, une information 3051066 28 représentative de la forme et de la position de l'objet est obtenue, ladite information représentative de la forme et de la position de l'objet étant utilisée pour masquer des pixels ne devant pas être pris en compte dans ladite estimation. 5 9) Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce que suite à l'estimation de ladite information représentative du mouvement global de l'objet, dite première information, un filtrage est appliqué à ladite première information afin de garantir des variations régulières du mouvement de l'objet entre deux images successives de la séquence d'images, ledit filtrage comprenant les étapes suivantes : 10 déterminer (800) une première matrice permettant d'estimer un mouvement de l'objet dans un référentiel centré sur un barycentre de l'objet dans la première image recalée et une deuxième matrice permettant d'estimer un mouvement de l'objet dans un référentiel centré sur un barycentre de l'objet dans la deuxième image recalée ; utiliser la première et la deuxième matrices pour calculer (801) une information 15 représentative du mouvement de l'objet dans ledit référentiel, dite seconde information, à partir de ladite première information ; utiliser la seconde information pour obtenir (802) une troisième matrice représentative de composantes de translation du mouvement de l'objet ; utiliser la seconde information et la troisième matrice pour obtenir (803) une 20 quatrième matrice représentative de composantes du mouvement de l'objet autres que les composantes de translation ; obtenir (804) une version filtrée de la troisième matrice, dite troisième matrice filtrée, en calculant une somme pondérée entre la troisième matrice et une troisième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre dudit procédé sur la deuxième image ; 25 obtenir (805) une version filtrée de la quatrième matrice, dite quatrième matrice filtrée, en calculant une somme pondérée entre la quatrième matrice et une quatrième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre du procédé sur la deuxième image ; et, obtenir une information représentative d'un mouvement global filtré de l'objet 30 en utilisant la première et la deuxième matrices, la troisième matrice filtrée et la quatrième matrice filtrée. 10) Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la seconde information est calculée de la manière suivante : 3051066 29 dHkObjet = 1/k-1. dHObjet k où Vk est la première matrice, Vk_i est la deuxième matrice, dHkObjetla première information et dHk°bjet la seconde information. 5 11) Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la troisième matrice est calculée de la manière suivante : = ApproxT(Vk-1 .cLHkObjet .vk_i) où Hf, est la troisième matrice et ApproxT(X) est une approximation en translation d'une matrice homographique X 10 12) Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que la quatrième matrice est calculée de la manière suivante : Hh = Ht-1 ,4 L'Objet TT k k - v k - 14.11k - v k-1 15 où Hik2 est la quatrième matrice. 13) Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que la troisième matrice filtrée est calculée de la manière suivante : ut Filt t Filt "k = Ce- " uk-1 + (1 - a)Ht , tFilt t Filt 20 ou Hk est la troisième matrice filtrée/ Hk-1 est la troisième matrice filtrée obtenue lors de la mise en oeuvre dudit procédé sur la deuxième image et a est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». 14) Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que la quatrième matrice 25 filtrée est calculée de la manière suivante : Hik2Fut = + (1_ e)Hik, , hFut ou Hk est la quatrième matrice filtrée, I est une matrice identité et le est une constante prédéfinie comprise entre « o» et « 1». 30 15) Procédé selon la revendication 13 et 14, caractérisé en ce que l'information représentative d'un mouvement global filtré de l'objet est calculée de la manière suivante : dHobjetFilt = 3051066 30 16) Dispositif apte à segmenter un objet dans une image, dite image courante, d'une séquence d'images, comprenant des moyens pour modifier itérativement un contour de l'objet de sorte qu'à chaque itération, un coût du contour dans ladite itération soit inférieur à un coût dudit contour dans une itération précédente, ledit 5 contour étant modifié jusqu'à obtenir un contour final de l'objet lorsqu'une condition prédéfinie d'arrêt est remplie, le dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour calculer le coût d'un contour de l'objet dans l'image courante, ledit coût étant une somme (4323) entre une première valeur représentative d'une énergie interne audit contour et une seconde valeur représentative d'une énergie externe audit 10 contour, l'énergie externe audit contour étant fonction d'au moins une énergie dépendante d'un mouvement global de l'objet entre l'image courante et une image issue d'une autre image de la séquence d'images, dite image de référence. 17) Dispositif de restauration d'images d'une séquence d'images, caractérisé en 15 ce que le dispositif comprend : des moyens d'estimation (41) pour estimer une information représentative d'un mouvement global d'un arrière-plan d'une première image de la séquence d'images par rapport à une deuxième image de la séquence d'images ; des moyens de compensation de mouvement (42) pour compenser le 20 mouvement global de l'arrière-plan dans la deuxième image en utilisant ladite information représentative du mouvement global de l'arrière-plan afin d'obtenir une version recalée de la deuxième image, dite deuxième image recalée ; des moyens d'obtention (43) comprenant le dispositif selon la revendication 16 et permettant d'obtenir un contour d'un objet dans la première image recalée, l'image 25 de référence étant la deuxième image recalée; des moyens d'estimation de mouvement (44) utilisant le contour de l'objet dans la première image pour estimer une information représentative d'un mouvement global de l'objet entre la première image et la deuxième images ; et, des moyens de restauration d'images (45) utilisant les informations 30 représentatives du mouvement global de l'arrière-plan et du mouvement global de l'objet estimées. 18) Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (52), le procédé selon l'une quelconque des 3051066 31 revendications 1 à 6 ou le procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 15, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur (521) dudit dispositif (52). 19) Moyens de stockage, caractérisés en ce qu'ils stockent un programme 5 d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (52), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 ou le procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 15, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur (521) dudit dispositif (52).