Brevet FR3062739A1 — publié le 20180810

SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE CORRECTION BASÉE SUR LE CHAMP LUMINEUX DE SURFACES COLORÉES DANS UNE IMAGE DOMAINE [0001] Le présent sujet se rapporte à un système et à un procédé de correction d'un effet de maquillage ou de peau à rendre sur une région de surface d'une image d'une partie du corps d'une personne. ARRIÈRE-PLAN [0002] L'importance de pouvoir voir correctement la couleur précise du maquillage dans de multiples conditions d'éclairage est un aspect crucial dans une routine de beauté. Bien que le maquillage puisse sembler magnifique dans la lumière artificielle d'une salle de bain, sous une lumière naturelle, une personne peut découvrir que son fond de teint est trop sombre et que la teinte du rouge à lèvres ne flatte pas son teint. Ces erreurs auraient pu être évitées en permettant à une personne d'essayer le maquillage dans une image numérique, où ce maquillage a été corrigé par rapport à l'environnement d'éclairage de l'image. [0003] Par exemple, bien que la couleur du rouge à lèvres rouge puisse sembler foncée et sourde dans une chambre avec un éclairage chaud, lorsqu'on sort, la couleur devient vive et brillante. Un autre exemple consiste à ce que la couleur du rouge à lèvres qu'une femme voudrait mettre soit assortie à la couleur de la robe qu'elle porte. Être capable de voir à quoi ressemblera la couleur dans plusieurs ensembles d'éclairage rend plus facile pour une personne de choisir une teinte qui flattera son teint dans tous les éclairages, mais assure également que la personne a judicieusement dépensé son temps et son argent. [0004] La même couleur dans différentes conditions d'éclairage peut paraître très différente. De plus, la même texture chimique (qui a une 30 texture/finition et composition chimique spécifique) reflètera la lumière différemment dans différentes situations d'éclairage. [0005] Le document US9495582 intitulé «Digital Makeup» et publié/délivré le 15 novembre 2016 divulgue un système qui utilise une combinaison de filtres passe-bas, passe-bande et passe-haut pour débruiter 35 une image faciale. Cependant, le document US9495582 ne divulgue aucun procédé pour la simulation de couches de couleur sur une image, en 3062 73 9 2 conservant la texture de la surface sous-jacente sur laquelle une couleur est simulée, ou aucun modèle pour l'ajustement dynamique d'une couche de coloration afin de simuler une couleur réaliste dans différentes conditions d'éclairage. 5 [0006] Le document US9547883 intitulé "Systems And Methods For Dewarping Images" et publié/délivré le 17 janvier 2017 divulgue un système pour supprimer les distorsions d'image causées par des objectifs grand-angulaire. Le document US9547883 ne divulgue aucun procédé pour la simulation de couches de couleur sur une image, en conservant la texture de la 10 surface sous-jacente sur laquelle une couleur est simulée, ou aucun modèle pour l'ajustement dynamique d'une couche de coloration afin de simuler une couleur réaliste dans différentes conditions d'éclairage. [0007] Le document US9542599 intitulé "Image Processing Device And Image Processing Method" et publié/délivré le 10 janvier 2017 divulgue un 15 système pour éliminer les halos autour d'une pupille dans une photo numérique. Le document US9542599 ne divulgue aucun procédé pour la simulation d'une couche de couleur de maquillage sur une image, en conservant la texture de la surface sous-jacente sur laquelle une couleur est simulée, ou aucun modèle pour l'ajustement dynamique d'une couche de 20 coloration afin de simuler une couleur réaliste dans différentes conditions d'éclairage. [0008] Le document US9449412 intitulé «Adaptive, Calibrated Simulation Of Cosmetic Products On Consumer Devices» et publié/délivré le 20 septembre 2016 divulgue un système pour la simulation de produits cosmétiques sur des 25 images. Le document US9449412 ne divulgue pas une transformation non linéaire basée sur un champ lumineux de l'indice de lumination, et ne divulgue pas l'estimation des pixels lumineux minimaux qui sont essentiels pour la transformation d'indice de lumination. Enfin, le document US9449412 ne divulgue que des ajustements de pixels, mais pas des ajustements basés sur les régions tels que divulgués dans ce document. [0009] Le document US9460462 intitulé «Monetization Using VideoBased Simulation Of Cosmetic Products» et publié/délivré le 4 octobre 2016 divulgue un système de vente de produits de maquillage. Le document US9460462 ne divulgue aucun procédé pour conserver la texture de la surface sous-jacente sur laquelle une couleur est simulée, ou aucun modèle pour 3062 73 9 l'ajustement dynamique d'une couche de coloration afin de simuler une couleur réaliste dans différentes conditions d'éclairage. RÉSUMÉ 5 [0010] Conformément à la présente divulgation, on prévoit un système et un procédé pour corriger un effet de maquillage ou de couleur à rendre sur une région de surface d'une image d'une personne qui tient compte de l'environnement d'éclairage de l'image et permet un rendu exact d'une couche de couleur dans différentes conditions d'éclairage (par exemple, lumière faible, 10 lumière de haute intensité, etc.). [0011] En corollaire, l'ajustement du rendu de la couche de couleur sur la base de paramètres de champ lumineux peut aider les utilisateurs à déterminer la teinte de maquillage qui conviendra parfaitement dans tous les ensembles d'éclairage sans avoir à acheter et à tester plusieurs teintes qui peuvent devenir 15 coûteuses et irréalistes. [0012] On divulgue un procédé pour corriger un effet de maquillage ou de peau à rendre sur une région de surface d'une image d'une partie du corps d'une personne ; calculer une estimation d'intensité lumineuse de l'image en tant que couleur moyenne de pixels dans une première région de l'image ; 20 calculer une estimation de champ lumineux minimal de l'image en tant que couleur minimale de pixels dans une deuxième région de l'image ; recevoir des paramètres de rendu visuel de l'effet de maquillage ou de peau ; corriger les paramètres de rendu visuel de l'effet de maquillage ou de peau par une transformation non linéaire en tenant compte de l'estimation d'intensité 25 lumineuse et de l'estimation de champ lumineux minimal afin de générer un effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux ; rendre l'effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux sur la région de surface afin de générer une image corrigée ; et fournir l'image corrigée pour l'affichage. 30 [0013] La partie du corps d'une personne peut être une partie quelconque du corps, telle que le visage, les cheveux ou la peau. Le mode réalisation exemplaire du procédé divulgué ici est spécifique à un visage, cependant il est prévu que le procédé puisse être appliqué à une partie quelconque du corps. 35 [0014] Le procédé peut comprendre la réception d'une image vidéo comme étant l'image. 3062739 4 [0015] La première région de l'image peut comprendre une région de visage de la personne. [0016] La deuxième région de l'image peut comprendre une région d'oeil de la personne. 5 [0017] Il est prévu un système informatique comprenant au moins un processeur et une mémoire stockant des instructions et des données qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le système informatique à réaliser au moins l'un des procédés décrits. Il est également prévu un support non transitoire lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu'elles 10 sont exécutées par un ordinateur, amènent l'ordinateur à effectuer au moins l'un des procédés décrits. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS [0018] Des modes de réalisation exemplaires du sujet seront maintenant 15 décrits conjointement avec les dessins suivants, à titre d'exemple uniquement, où : [0019] La Figure 1 est un organigramme montrant un procédé pour la correction basée sur le champ lumineux de surfaces colorées dans une image en tant que séquence d'étapes avec des entrées conformément à un mode de 20 réalisation ; et [0020] La Figure 2 est un organigramme montrant de manière plus détaillée le procédé montré dans la Figure 1, conformément à un mode de réalisation. 25 DESCRIPTION DÉTAILLÉE [0021] Comme décrit plus amplement ci-dessous en référence aux Figures 1 et 2, un système et un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour la correction basée sur le champ lumineux de surfaces colorées dans une image sont fournis. Un tel système et un tel procédé peuvent être utiles pour corriger 30 un effet de maquillage ou de peau à rendre sur une région de surface d'une image 100 d'une partie du corps d'une personne, qui tient compte d'un champ lumineux de l'image. [0022] Le procédé énoncé dans cette divulgation est mis en oeuvre sur un ordinateur utilisant au moins un processeur et une mémoire (ou un autre 35 support non transitoire lisible par ordinateur) associés à l'ordinateur. La mémoire peut stocker des instructions et/ou des données pour configurer l'au 3062 73 9 5 moins un processeur pendant l'exécution et donc l'ordinateur pour fournir et/ou réaliser les procédés décrits ici. Les instructions peuvent être configurées en tant que logiciel tel qu'une application native ou une application basée sur navigateur. L'ordinateur peut être couplé pour une communication, soit 5 localement par exemple via un bus ou à distance par exemple via un réseau, à un ou plusieurs dispositif(s) de stockage, dispositifs de capture d'image et/ou de vidéo (par exemple une caméra) et autres dispositifs ou services (par exemple via le Web). Un mode de réalisation exemplaire est l'utilisation d'un dispositif mobile utilisant des images statiques ou un flux vidéo en direct en temps réel 10 qui est traité image par image. Le dispositif mobile peut comprendre la caméra. Un autre mode de réalisation exemplaire est un navigateur s'exécutant sur un ordinateur qui simule des teintes de maquillage sur des images statiques ou sur un flux vidéo en direct en temps réel traité image par image. Un autre mode de réalisation exemplaire est un miroir "magique" interne qui simule le maquillage 15 sur un flux vidéo en direct en temps réel traité image par image. [0023] Le procédé proposé pourrait être employé dans un nombre quelconque d'espaces colorimétriques (RGB, HSV, HSL, LAE, CrviYk, etc.). À des fins de simplicité, les calculs suivants sont basés sur le domaine HSV. Cependant, il est noté que toute personne connaissant l'art pourra reproduire 20 ces équations dans différents espaces colorimétriques. [0024] Les dérivations suivantes adoptent une échelle RGB dans la plage 0-255 par canal et une échelle HSV avec une échelle 0-1 pour les canaux S et V. [0025] Dans cette divulgation, une référence à une couleur signifie la 25 couleur pour une région unique qui est déterminée en faisant la moyenne des couleurs de cette région. Une région pourrait être aussi petite qu'un pixel unique, mais pourrait être constituée d'un groupe de pixels constituant une région de coloration unique. Une région sur l'image qui doit être colorée avec la nouvelle couche de coloration a une couleur de base moyenne pour la région 30 définie par H pour la teinte, S pour la saturation et V pour la valeur. [0026] En référence à la Figure 1, un organigramme montrant un procédé pour la correction basée sur le champ lumineux de surfaces colorées dans une image 100 est représenté. L'image reçue 100 peut être fournie à partir d'une caméra, d'un dispositif de stockage ou d'une autre source d'image. 35 L'image peut être un format vidéo ou un format image unique. À l'étape 110, l'estimation de paramètres de champ lumineux est effectuée. À l'étape 120, la 3062 73 9 6 correction de rendu visuel est effectuée, en utilisant les informations d'effet reçues 150. À l'étape 130, le rendu corrigé sur la base du champ lumineux est effectué sur l'image reçue ayant l'effet et à l'étape 140 l'image corrigée ayant l'effet est affichée. Les étapes 110, 120, 130 en particulier sont décrites de 5 manière plus détaillée au regard de la Figure 2. [0027] Les informations d'effet reçues 150 peuvent être un effet de maquillage, un effet de peau ou tout autre effet de couleur. Les informations d'effet reçues 150 peuvent être fournies par un utilisateur, un dispositif de stockage ou toute autre source d'effet. 10 [0028] En référence à la Figure 2 et en bref, le mode de réalisation exemplaire de la correction de l'effet de maquillage ou de peau comprend les étapes suivantes : (1) la détection de traits 230 du visage et des traits faciaux des images, (2) le calcul de l'estimation de paramètres de champ lumineux comprenant le calcul de l'estimation de profil de lumière 210 de l'image, et le 15 calcul de l'estimation de champ lumineux minimal 220 de l'image, (3) la réception de l'effet de couleur 150 qui doit être appliqué à l'image, (4) l'application d'une transformation non linéaire de champ lumineux 200 à l'intensité de l'effet de couleur, (5) l'application de la transformation non linéaire de champ lumineux avec une compensation de lumière minimale 240 à 20 l'intensité de l'effet de couleur, (6) l'application de la correction de saturation 250 de l'effet de couleur, (7) le rendu corrigé sur la base du champ lumineux 130 de l'effet reçu 150 sur l'image 100 pour générer une image corrigée, et (8) l'affichage de l'image corrigée 140. Dans la Figure 1, l'estimation de paramètres de champ lumineux 110 est détaillée comme étape 2 suite au traitement 25 préliminaire de l'étape 1 et le rendu de correction visuel 120 est détaillé comme étapes 4 à 6. [0029] L'étape une dans le mode de réalisation exemplaire est la détection de traits 230 du visage et des traits faciaux dans l'image. Cela peut être réalisé par des procédés basés sur le gradient, des procédés basés sur 30 des modèles ou d'autres procédés pour déterminer l'emplacement spécifique du visage et des traits faciaux tels que les yeux, le nez et les lèvres. Les régions de peau du visage peuvent ensuite être détectées, à partir desquelles la couleur de la peau pourrait être déterminée en faisant la moyenne des pixels dans la région de peau. 3062 73 9 7 [0030] L'étape deux dans le mode de réalisation exemplaire est le calcul de l'estimation de paramètres de champ lumineux 110, comprenant l'estimation de profil de lumière 210 et l'estimation de champ lumineux minimal 220. [0031] Dans le mode de réalisation exemplaire, le calcul de l'estimation 5 de profil de lumière 210 est déterminé en définissant V_face 300 comme étant la valeur de la couleur de visage moyenne. V_face 300 pourrait également être déterminée à partir d'autres paramètres intrinsèques d'une photo afin d'avoir une indication de l'éclairage de l'environnement. Par exemple, V_face 300 pourrait être déterminée à partir de l'éclat sur les cheveux, en utilisant les 10 extrêmes de l'éclat et de l'ombre sur les cheveux pour fournir un procédé pour étalonner la valeur de couleur de visage V_face (par exemple, calculer V_face sur une échelle entre la plus petite V et la plus grande V sur les cheveux et la reporter sur une échelle normalisée). V_face 300 pourrait également être obtenue en utilisant l'éclairage moyen en arrière-plan de manière similaire en 15 utilisant les valeurs minimale et maximale (ou autres mesures statistiques) pour étalonner les pixels de peau moyens à partir desquels V_face est estimée. En fait, V_face pourrait être déterminée par l'étalonnage de toute source de mesure d'éclairage, y compris l'arrière-plan, les cheveux ou le visage, ou une combinaison d'une partie ou de la totalité de ceux-ci. 20 [0032] Dans le mode de réalisation exemplaire, le procédé évalue les ajustements de contraste de caméra de faible luminosité par le calcul de l'estimation de champ lumineux minimal 220. V_black 310 est définie comme étant la valeur V la plus petite autour des yeux (qui est LI n procédé d'estimation de l'indice de lumination minimal du visage). Cela se fait en recherchant une 25 région de pixels autour des yeux, en trouvant le pixel ou la région qui a le paramètre de valeur V la plus petite et en le/la définissant comme étant V_black 310. V_black 310 pourrait également être définie comme étant la valeur V minimale autour du visage ou dans toute l'image aussi. C'est une mesure de la valeur V minimale qui peut être déterminée par divers paramètres d'image et de 30 caméra en observant la valeur V minimale dans une région qui est supposée contenir une couleur noire (en supposant qu'une V_black idéale est égale à 0, bien que dans la pratique V_black puisse être supérieure à 0 en raison de l'éclairage de l'image/l'image vidéo). En fait, avoir un visage ou des traits faciaux dans la région n'est pas une exigence, bien que la connaissance des 35 traits faciaux (par exemple la couleur noire des cils ou les ombres dans le nez fournit des régions cibles utiles pour estimer V_black) soit utile. 3062 73 9 8 [0033] L'étape trois dans le mode de réalisation exemplaire est la réception des informations d'effet 150, qui peuvent être un effet de maquillage, un effet de peau ou un autre effet de couleur qui doit être appliqué à l'image. La couleur de cet effet qui est destinée à être rendue au niveau de la région 5 actuelle est définie comme ayant une teinte H_original, une saturation S_original et une valeur V_original. [0034] L'étape quatre du mode de réalisation exemplaire consiste à appliquer une transformation non linéaire de champ lumineux 200 à l'intensité de la couleur, calculée comme un paramètre de valeur mise à l'échelle défini ci- 10 dessous, qui est utilisée pour calculer l'intensité ajustée de la couleur, V_adjusted 320: V_adjusted = V_original * (1- V_original * c_1) [0035] Dans l'équation ci-dessus, c_1 est un facteur constant de correction de distorsion de valeur dans la plage 0-1. Une valeur préférée de c_1 15 se situe dans la plage 0,4-0,9. Cet ajustement est appliqué puisque que la couleur qui est destinée à être rendue est généralement paramétrée dans un cadre plus lumineux que les conditions d'éclairage où l'image est capturée. [0036] L'étape cinq du mode de réalisation exemplaire consiste à appliquer une transformation non linéaire de champ lumineux avec une 20 compensation de lumière minimale 240 pour calculer la nouvelle intensité de la couleur à rendre sur l'image. La couleur est ajustée pour corriger des problèmes quelconques de contraste de faible luminosité dans l'image ou l'image vidéo. V_new 330 est calculée sur la base de l'ensemble d'équations non linéaire suivant : 25 si (V_face>V black)&&(c_2>V_black)84(V_adjusted>V_black) V_new = (V_adjusted-V_black)*(V_face-V_black)/(c_2-V_Iplack)+V_black sinon V_new = V_black [0037] Dans les équations ci-dessus, c_2 est une limite de valeur de 30 base dans la plage 0-1. Une valeur préférée de c_2 se situe dans la plage allant de 0,3 à 0,8. Les transformations non linéaires définies ci-dessus incluent le paramètre d'indice de lumination minimal V black 310. Cela fournit une distinction unique avec d'autres procédés d'ajustement de couleur tels que celui divulgué dans le document US9449412, qui n'utilise aucune transformation non 35 linéaire d'indice de lumination ni estime le paramètre d'indice de lumination 3062 73 9 9 minimal qui est critique dans la transformation non linéaire d'indice de lumination. [0038] L'étape six du mode de réalisation exemplaire consiste à appliquer la correction de saturation 250 à la valeur de saturation des 5 informations d'effet reçues 150, comme la saturation de l'effet de couleur reçu 150 peut également être affectée par le champ lumineux. Dans le mode de réalisation exemplaire, il s'agit d'une transformation non linéaire tenant compte de la lumière minimale. La valeur de saturation corrigée S_new 340 est calculée en utilisant l'équation suivante : 10 S_new = S_originarmax(0,1 - V_black/c_3) [0039] Dans l'équation ci-dessus, c_3 est une valeur de mise à l'échelle de compensation de saturation dans la plage 0-1. Une valeur préférée de c_3 se situe dans la plage allant de 0,4 à 1,0. [0040] La valeur de couleur corrigée qui est rendue sur l'image est 15 définie par H_original, S_new 340 et V_new 330. [0041] L'étape sept du mode réalisation exemplaire est le rendu corrigé sur la base du champ lumineux 130 des informations d'effet reçues 150 sur l'image 100. Cela est réalisé en remplaçant les H, S et V originales des pixels dans la région actuelle de l'image par les valeurs de couleur corrigées 20 H_original, S_new 340 et V_new 340, respectivement. Encore une fois, une région pourrait être aussi petite qu'un pixel ou pourrait être un groupe de pixels dont les valeurs H, S et V moyennes seraient remplacées par H_original, S_new 340 et V_new 330. D'autres améliorations pourraient être obtenues par un modèle d'éclairage plus complexe pour H, S et V, y compris la façon dont 25 chacune d'elles est affectée par l'éclairage. [0042] Ce procédé est ensuite répété pour toutes les autres régions de l'image reçue 100 où un effet de couleur reçu 150 doit être appliqué. [0043] La couleur dans une ou plusieurs région(s) de l'image 100 est remplacée par la valeur de coloration corrigée, créant ainsi une image corrigée. 30 Cette image corrigée peut être stockée dans une mémoire d'ordinateur et/ou affichée 140 à l'utilisateur par l'intermédiaire d'un écran ou d'un afficheur. Si l'image corrigée est une image vidéo, l'image vidéo résultante peut être affichée 140 et/ou stockée en tant que partie d'un groupe d'images vidéo. [0044] Il devrait être évident pour l'homme du métier que la description et 35 les Figures sont simplement illustratives et non limitatives. Elles sont présentées à titre d'exemple uniquement. Des modifications et autres modes de 3062739 10 réalisation sont à la portée de l'homme du métier et sont envisagés comme relevant du sujet revendiqué. REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par ordinateur pour corriger un effet de maquillage ou de peau à rendre sur une région de surface d'une image d'une partie du corps d'une personne, qui tient compte d'un champ lumineux de l'image, le procédé comprenant le fait : de calculer une estimation d'intensité lumineuse de l'image en tant que couleur moyenne de pixels dans une première région de l'image ; de déterminer une estimation de champ lumineux minimal de l'image comme étant la couleur minimale de pixels dans une deuxième région de l'image ; de recevoir des paramètres d'effet de couleur de l'effet de maquillage ou de peau ; de corriger les paramètres d'effet de couleur par une transformation non linéaire en tenant compte de l'estimation d'intensité lumineuse et de l'estimation 15 de champ lumineux minimal pour générer un effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux ; de rendre l'effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux sur la région de surface pour générer une image corrigée ; et de fournir l'image corrigée pour l'affichage. 20 2. Procédé de la revendication 1, dans lequel l'image est une image vidéo. 3. Procédé de la revendication 1, dans lequel la partie du corps de la personne comporte le visage d'un utilisateur. 4. Procédé de la revendication 3, dans lequel la première région de 25 l'image comprend une région de visage de la personne. 5. Procédé de la revendication 3, dans lequel la deuxième région de l'image comprend une région d'oeil de la personne. 6. Système informatique pour corriger un effet de maquillage ou de peau à rendre sur une région de surface d'une image d'une partie du corps d'une 30 personne, qui tient compte d'un champ lumineux de l'image, le système comprenant au moins un processeur couplé à une mémoire stockant des instructions et des données qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le système informatique à : calculer une estimation d'intensité lumineuse de l'image en tant que 35 couleur moyenne de pixels dans une première région de l'image ; 3062739 12 déterminer une estimation de champ lumineux minimal de l'image comme étant la couleur minimale de pixels dans une deuxième région de l'image ; recevoir des paramètres d'effet de couleur de l'effet de maquillage ou de 5 peau ; corriger les paramètres d'effet de couleur de l'effet de maquillage ou de peau par une transformation non linéaire en tenant compte de l'estimation d'intensité lumineuse et de l'estimation de champ lumineux minimal pour générer un effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ 10 lumineux ; rendre l'effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux sur la région de surface pour générer une image corrigée ; et fournir l'image corrigée pour l'affichage. 7. Système de la revendication 6, dans lequel l'image est une image 15 vidéo. 8. Système de la revendication 6, dans lequel la partie du corps de la personne comporte le visage d'un utilisateur. 9. Système de la revendication 8, dans lequel la première région de l'image comprend une région de visage de la personne. 20 10. Système de la revendication 8, dans lequel la deuxième région de l'image comprend une région d'oeil de la personne. 11. Support non transitoire lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, amènent l'ordinateur à effectuer les étapes suivantes qui consistent : 25 à calculer une estimation d'intensité lumineuse de l'image en tant que couleur moyenne de pixels dans une première région de l'image ; à déterminer une estimation de champ lumineux minimal de l'image comme étant la couleur minimale de pixels dans une deuxième région de l'image ; 30 à recevoir des paramètres d'effet de couleur de l'effet de maquillage ou de peau ; à corriger les paramètres d'effet de couleur par une transformation non linéaire en tenant compte de l'estimation d'intensité lumineuse et de l'estimation de champ lumineux minimal pour générer un effet de maquillage ou de peau 35 corrigé sur la base du champ lumineux ; 3062739 13 à rendre l'effet de maquillage ou de peau corrigé sur la base du champ lumineux sur la région de surface pour générer une image corrigée ; et à fournir l'image corrigée pour l'affichage.