Brevet FR3095714A1 — publié le 20201106

Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif pour retirer la rémanence dans une image infrarouge d'une scène statique Domaine technique [0001] La présente description concerne de façon générale le domaine de la capture d'images infrarouges, et en particulier un procédé et un dispositif pour retirer la rémanence dans une image infrarouge. Technique antérieure [0002] Les microbolomètres sont un type de caméra infrarouge (IR) non refroidi utilisé pour capturer des images thermiques d'une scène d'image. De telles caméras IR comprennent en général un agencement de détecteurs sensibles à l'infrarouge formant une matrice de pixels. Chaque pixel de la matrice de pixels convertit une température mesurée au niveau du pixel en un signal électrique correspondant, généralement une tension, qui à son tour est converti par un convertisseur analogique-numérique, ADC, (de l'anglais Analog to Digital Converter) en un signal de sortie numérique. [0003] Chaque pixel d'un microbolomètre comprend une membrane suspendue au-dessus d'un substrat. La membrane comprend une couche d'absorption qui absorbe de l'énergie à partir de la lumière IR frappant le pixel, amenant sa température à s'élever en fonction de l'intensité de la lumière IR. La membrane comprend aussi par exemple une couche thermique, qui a comme propriété que sa résistance est modifiée par cette élévation de température, et le pixel peut ainsi être lu en détectant le changement de résistance de cette couche thermique, qui est thermiquement reliée à la couche d'absorption. [0004] Les capteurs IR non refroidis comme les microbolomètres peuvent souffrir d'un artefact de capture d'image connu comme étant la rémanence, qui survient lorsqu'un flux à température élevée est reçu par la matrice de pixels. Par exemple, un tel flux à température élevée pourrait être causé par le soleil ou une autre source de chaleur intense, et provoque une modification de la résistivité des pixels concernés. Il faut un certain temps pour que la résistance de ces pixels revienne à un niveau normal après que la température du pixel a redescendu, ce qui provoque une dégradation de la qualité d'image qui peut durer quelques minutes ou jusqu'à quelques jours, en fonction du niveau (lu flux. [0005] Dans le cas de caméras comportant des obturateurs mécaniques, les algorithmes de retrait d'artefacts de rémanence sont relativement simples. Cependant, on rencontre une difficulté technique pour retirer les artefacts de rémanence dans des images capturées par des capteurs IR non refroidis sans obturateurs. 2 Résumé de l'invention [0006] Un objet de modes de réalisation de la présente description est de répondre au moins partiellement à une ou plusieurs difficultés de l'art antérieur. [0007] Selon un aspect, on prévoit un procédé pour retirer, par un dispositif de traitement d'image, des artefacts de rémanence d'une image d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges, le procédé comprenant : retoucher par une méthode d'inpainting une zone de rémanence dans l'image pour générer une image retouchée ; générer une mesure de rémanence pour au moins certains pixels dans l'image sur la base de l'image retouchée ; et retirer des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l'image sur la base d'une estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels, chaque estimation de rémanence étant générée sur la base des mesures de rémanence d'une pluralité des images dans la séquence. [0008] Selon un mode de réalisation, l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne. Par exemple, l'estimation de rémanence moyenne correspond à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun desdits au moins certains pixels. [0009] Selon un mode de réalisation, la génération de la mesure de rémanence pour au moins certains pixels dans l'image comprend une soustraction, à partir de chaque valeur de pixel desdits au moins certains pixels de l'image, d'une valeur de pixel d'un pixel correspondant dans l'image retouchée. [0010] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre une détection de la zone de rémanence dans l'image. [0011] Selon un mode de réalisation, la zone de rémanence comprend moins de 75 % de pixels de l'image. [0012] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre le calcul de l'estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels en calculant une moyenne mobile des mesures de rémanence de l'image et d'au moins une image précédente dans la séquence. [0013] Selon un mode de réalisation, la moyenne mobile est basée sur une fenêtre glissante de m images dans la séquence, m étant compris entre 20 et 150. [0014] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre un calcul de l'estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels en appliquant un filtrage de Kalman. [0015] Selon un mode de réalisation, le calcul de l'estimation de rémanence en appliquant un filtrage de Kalman comprend : estimer a priori la rémanence de chacun desdits au moins certains pixels de l'image sur la base d'une estimation de rémanence corrigée précédente de chacun desdits au moins certains pixels et d'un modèle de la dé- 3 croissance exponentielle de la rémanence ; et corriger, pour chacun desdits au moins certains pixels de l'image, la rémanence estimée sur la hase de la mesure de rémanence correspondante pour obtenir une estimation a posteriori. [0016] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre une détection que la séquence d'images correspond à une scène changeante avant de retirer les artefacts de rémanence de l'image. [0017] Selon un autre aspect, on prévoit un support de stockage non transitoire mémorisant des instructions d'ordinateur qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur d'un dispositif de traitement d'image, amènent la mise en oeuvre du procédé susmentionné. [0018] Selon un autre aspect, on prévoit un dispositif de traitement d'image comprenant : au moins une mémoire mémorisant une image d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges et une ou plusieurs mesures de rémanence d'au moins une image précédente dans la séquence ; et un ou plusieurs processeurs agencés pour retirer des artefacts de rémanence de l'image : en retouchant par une méthode d'inpainting une zone de rémanence dans l'image pour générer une image retouchée ; en générant une mesure de rémanence pour au moins certains pixels dans l' image sur la hase de l'image retouchée ; et en retirant des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l' image sur la hase d'une estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels, chaque estimation de rémanence étant générée sur la hase des mesures de rémanence d'une pluralité des images dans la séquence. [0019] Selon un mode de réalisation, l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne. Par exemple, l'estimation de rémanence moyenne correspond à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun (lesdits au moins certains pixels. [0020] Selon un autre aspect, on prévoit un dispositif de capture d'images infrarouges, comprenant : une matrice de microbolomètres ; et le dispositif de traitement d'image susmentionné. [0021] Selon un autre aspect, on prévoit une caméra infrarouge comprenant le dispositif de capture d'images infrarouges susmentionné. [0022] Selon encore un autre aspect, on prévoit un procédé pour retirer, par un dispositif de traitement d'image, des artefacts de rémanence d'une image d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges, le procédé comprenant : générer une mesure de rémanence pour au moins certains pixels dans l'image sur la base d'une différence entre les valeurs de pixels de l'image et les valeurs de pixels d'une image précédente de la séquence ; et retirer des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l'image sur la base d'une estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels, chaque estimation de rémanence étant générée sur la base de la mesure de rémanence et d'une ou plusieurs estimations de rémanence précédentes desdits au moins certains pixels et d'un modèle de la décroissance exponentielle de la rémanence. [0023] Selon un mode de réalisation, l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne. Par exemple, l'estimation de rémanence moyenne correspond à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun desdits au moins certains pixels. [0024] Selon un mode de réalisation, la génération de la mesure de rémanence pour au moins certains pixels x dans l'image implique le calcul : [Math .1] (.4 "f -f 1" 1 X Il, X n - , X où fn est l'image et CF, est l'image précédente. 100251 Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre la génération de l'estimation de rémanence pour chacun desdits au moins certains pixels en appliquant un filtrage de Kalman. 100261 Selon un mode de réalisation, la génération de l'estimation de rémanence en ap- pliquant un filtrage de Kalman comprend : estimer a priori la rémanence de chacun desdits au moins certains pixels de l'image sur la hase d'une estimation de rémanence corrigée précédente de chacun desdits au moins certains pixels et du modèle de la décroissance exponentielle de la rémanence ; et corriger, pour chacun desdits au moins certains pixels de l'image, la rémanence estimée sur la base de la mesure de rémanence correspondante pour obtenir une estimation a posteriori. [0027] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre une détection que la séquence d'images correspond à une scène statique avant de retirer les artefacts de rémanence de l'image. [0028] Selon encore un autre aspect, on prévoit un support de stockage non transitoire mé- morisant des instructions d'ordinateur qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur d'un dispositif de traitement d'image, amènent la réalisation du procédé susmentionné. [0029] Selon encore un autre aspect, on prévoit un dispositif de traitement d'image, comprenant : au moins une mémoire mémorisant une image d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges et une ou plusieurs mesures de rémanence d'au moins une image précédente dans la séquence ; et un ou plusieurs processeurs agencés pour retirer des artefacts de rémanence de l'image : en générant une estimation de rémanence pour au moins certains pixels dans l'image sur la base d'une différence entre les valeurs de pixels de l'image et les valeurs de pixels d'une image précédente de la séquence ; et en retirant des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l'image sur la base d'une estimation de la rémanence générée sur la base de l'estimation de rémanence et d'une ou plusieurs estimations précédentes de la rémanence desdits au moins certains pixels et d'un modèle de la décroissance exponentielle de la rémanence. [0030] Selon un mode de réalisation, l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne. Par exemple, l'estimation de rémanence moyenne correspondant à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun desdits au moins certains pixels. [0031] Selon encore un autre aspect, on prévoit un dispositif de capture d'images in- frarouges, comprenant : une matrice de microbolomètres ; et le dispositif de traitement d'image susmentionné. [0032] Selon encore un autre aspect, on prévoit une caméra infrarouge comprenant le dispositif de capture d'images infrarouges susmentionné. Brève description des dessins [0033] Ces caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres, seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre illustratif et non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : [0034] [fig.1] la figure 1 illustre schématiquement un dispositif de capture d'images 1 R selon un exemple de réalisation de la présente description ; [0035] [fig.2] la figure 2 illustre schématiquement un circuit dc traitement d'image de la figure 1 plus en détail selon un exemple de réalisation ; [0036] [fig.3] la figure 3 représente une image comprenant un artefact dc rémanence ; [0037] [fig.4] la figure 4 est un graphique représentant une décroissance exponentielle de la rémanence d'un pixel ; [0038] W8.51 la figure 5 est un organigramme général illustrant des étapes dans un procédé de suppression de rémanence dans une image selon un exemple de réalisation dc la présente description ; [0039] [fig.6] la figure 6 est un graphique montrant un exemple de valeurs de pixels simulées d'un pixel x souffrant de rémanence sur une séquence de 300 images ; [0040] [fig.7] la figure 7 est un graphique montrant un exemple de valeurs de pixels simulées sur l'étendue d'une matrice de microbolomètres avec une région dc rémanence K ; [0041] [fig.8] la figure 8 est un graphique montrant un autre exemple de valeurs de pixels simulées sur l'étendue d'une matrice de microbolomètres ; [0042] [fig.9] la figure 9 est un graphique représentant une distribution de la différence entre des estimations de rémanence et des valeurs de rémanence moyenne ; [0043] [fig.10] la figure 10 est un graphique représentun des valeurs d'estimations de la rémanence d'un pixel sur une séquence de n=1000 images consécutives et les valeurs 6 de rémanence estimées en utilisant divers procédés ; [0044] [fig.1 1] la figure 11 est un organigramme illustrant des étapes dans un procédé de réalisation d'un filtrage de Kalman pour produire des estimations de rémanence selon un exemple de réalisation de la présente description ; et [0045] [fig.12] la figure 12 illustre la structure latente d'une série temporelle valide pour l'application d'un filtre de Kalman. Description des modes de réalisation [0046] De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références dans les différentes figures. En particulier, les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différents modes de réalisation peuvent avoir les mêmes références et peuvent disposer de propriétés structurelles, dimensionnelles et matérielles identiques. [0047] Sauf précision contraire, lorsque l'on fait référence à deux éléments connectés entre eux, cela signifie directement connectés sans éléments intermédiaires autres que des conducteurs, et lorsque l'on fait référence à deux éléments reliés ou couplés entre eux, cela signifie que ces deux éléments peuvent être connectés ou être reliés ou couplés par l'intermédiaire d'un ou plusieurs autres éléments. [0048] Dans la description qui suit, sauf précision contraire, lorsque l'on fait référence à des qualificatifs de position absolue, tels que les termes "avant", "arrière", "haut", "bas", "gauche", "droite", etc., ou relative, tels que les termes "dessus", "dessous", "supérieur", "inférieur", etc., ou à des qualificatifs d'orientation, tels que les termes "horizontal", "vertical", etc., il est fait référence à l'orientation des figures ou à un micro-bolomètre orienté dans une position normale d'utilisation. [0049] Sauf précision contraire, les expressions "environ", "approximativement", "sen- siblement" et "de l'ordre de" signifient à 10 % près, et de préférence à 5 % près. [0050] La figure I illustre un dispositif de capture d'images IR 100 comprenant une matrice de pixels 102 sensible à la lumière IR. Le dispositif de capture d'images IR 100 fait partie par exemple d'une caméra IR. Dans certains modes de réalisation, la matrice de pixels 102 est sensible à la lumière IR à ondes longues, comme la lumière ayant und longueur d'onde dans la plage de 7 à 16 pm ou plus. [0051] Dans l'exemple de la figure 1, la matrice de pixels 102 comprend 144 pixels de mi- crobolomètres 104 agencés sur 12 rangées et 12 colonnes. Dans des variantes de réalisation, la matrice de pixels 102 pourrait comprendre un nombre quelconque de rangées et de colonnes de pixels. Typiquement, la matrice de pixels 102 comprend par exemple 640 par 480, ou 1024 par 768 pixels de microbolomètres. [0052] Dans l'exemple de la figure 1, chaque colonne de pixels de la matrice 102 est associée à une structure de référence 106 correspondante. Bien qu'elle ne soit pas fonctionnellement un élément d'image, cette structure sera appelée ici "pixel de référence" 7 par analogie structurelle avec les pixels de microbolomètres de capture d'image (ou actifs) 104. En outre, un bloc de sortie (OUTPUT) 108 est couplé à chaque colonne de la matrice de pixels 102 et à chacun des pixels de référence 106, et fournit une image brute RAW comprenant les signaux ou lectures capturés par la matrice de pixels 102 conjointement avec les pixels de référence 106. [0053] Un exemple de matrice de pixels du type bolomètre est par exemple décrit plus en détail dans le brevet des États-Unis d'Amérique US 7 700 919, cédé à la demanderesse. [0054] Un circuit de commande (CTRL) 110 fournit par exemple des signaux de commande à la matrice de pixels 102, aux pixels de référence 106 et au bloc de sortie 108. [0055] L'image brute RAW est par exemple fournie à un circuit de traitement d'image (IMAGE PROCESSING) 112, qui par exemple applique une correction d'image "2 points" aux pixels de l'image, et aussi une correction de rémanence, pour produire une image corrigée S. [0056] Pendant une opération de lecture de la matrice de pixels 102, les rangées de pixels sont par exemple lues une seule à la fois. [0057] La figure 2 illustre le circuit de traitement d'image 112 de la figure 1 plus en détail selon un exemple de réalisation. [0058] Les fonctions du circuit de traitement d'image 112 sont par exemple mises en oeuvre par du logiciel, et le circuit de traitement d'image 112 comprend un dispositif de traitement (PROCESSING DEVICE) 202 comportant un ou plusieurs processeurs sous le contrôle d'instructions mémorisées dans une mémoire d'instructions (INSTR MEMORY) 204. Dans des variantes de réalisation, les fonctions du circuit de traitement d'image 112 pourraient être mises en oeuvre au moins partiellement par du matériel dédié. Dans un tel cas, le dispositif de traitement 202 comprend par exemple un ASIC (circuit intégré spécifique d'application), ou un FPGA (réseau de portes programmable sur site), et la mémoire d'instructions 204 peut être omise. [0059] Le dispositif de traitement 202 reçoit l'image d'entrée brute RAW, et produit l'image corrigée S, qui est par exemple fournie à un afficheur (non illustré) du dispositif de capture d'images. [0060] Le dispositif de traitement 202 est aussi couplé à une mémoire de données (MEMORY) 206 mémorisant par exemple des valeurs de décalage (OFFSET) 208 et des valeurs de gain (GAIN) 210 utilisées pour mettre en oeuvre la correction d'image "2 points". [0061] Dans certains modes de réalisation, on réalise une correction d'image sans ob- turateur. Par exemple, les valeurs de décalage prennent la forme d'un vecteur VcoL représentant une variation structurelle en colonne, et d'une matrice OFFDisp représentant une dispersion structurelle non en colonne 2D introduite par la matrice de pixels 102. 8 La variation en colonne provient par exemple principalement de l'utilisation du pixel de référence 106 dans chaque colonne, alors que la rangée de pixels de référence de colonne n'est pas en général parfaitement uniforme. La dispersion non en colonne 2D provient par exemple principalement de différences locales physiques et/ou structurelles entre les bolomètres actifs de la matrice de pixels résultant par exemple d'une dispersion dans le procédé technologique de fabrication. [0062] Un exemple de technique de correction d'image sans obturateur et, en particulier, de la génération du vecteur Vco, et de la matrice OFF',s,,, et de la correction de valeurs de pixels sur la hase de ce vecteur et de cette matrice, est décrit plus en détail dans la demande de brevet américain US 14/695539 déposée le 24 avril 2015, cédée à la demanderesse. [0063] Dans des variantes de réalisation, différents types de correction d'image "2 points" pourraient être mis en oeuvre, y compris des solutions qui impliquent l'utilisation d'un obturateur. [0064] La mémoire 206 mémorise aussi par exemple une ou plusieurs estimations de rémanence (REMANENCE ESTIMATE(S)) 212 calculées pour des pixels d'une ou plusieurs images capturées précédemment, comme on va le décrire plus en détail ci-après. Dans certains modes de réalisation, la mémoire 206 mémorise aussi un modèle W (MODEL W) représentant la décroissance de la rémanence, comme on va le décrire plus en détail ci-après. [0065] La figure 3 représente une image 300 dans laquelle se trouve un artefact de rémanence 302. Par exemple, cette image a été capturée par une matrice de bolomètres, et pendant que la matrice était active, un reflet, et en particulier un flux de chaleur relativement intense, a été reçu par la matrice. La résistance de la couche thermique de chaque pixel de la matrice de bolomètres devrait varier en fonction de la température, plus la température étant élevée, plus la résistance étant basse. Dans l'image 300, dans un but de lisibilité, les niveaux de gris ont été inversés : les températures élevées sont représentées par des pixels plus sombres. Le flux de chaleur relativement intense provoque une diminution significative et persistante de la résistance des pixels concernés, ce qui conduit à la traînée sombre 302 dans l'image 300 qui correspond au chemin du flux à travers la matrice de microbolomètres. Lorsqu'il résulte de la chaleur du soleil, un tel artefact est souvent appelé coup de soleil. [0066] La figure 4 est un graphique représentant un exemple de la rémanence to, d'un pixel x d'une matrice de microbolomètres comme la matrice 102 de la figure 1, en fonction du temps, selon un exemple de réalisation. La rémanence co, présente une décroissance exponentielle qui peut être modélisée par l'équation suivante : 9 [Math.2] t t0 \R (.0 x(t-to;La,13)-ae r 1 r>ro où : t, est l'instant où le pixel revient à sa température normale après l'instant où le reflet frappe le pixel ; x = (rangée, colonne) est le vecteur de coordonnées du pixel ; u, [3 et r sont des paramètres ; et : [Math.3] est la fonction caractéristique. Dans l'exemple de la figure 4, -r=10, a=1, et ti=0,5. [0067] La rémanence est une perturbation additive. Ainsi les valeurs de pixels fx(t) d'une image affectée de rémanence peuvent être modifiées ainsi : [Math.4] fx(t) = co x(t - T , a , P: )+ G wv(1: - to)Sx(t) où Sx(t) est l'image sans le reflet, G'x est la matrice de modification de gain en raison du reflet, et fx(t) correspond par exemple à une correction d'image "2 points" comme décrit précédemment. Un procédé pour réaliser une correction sur la hase d'une matrice de variation de gain est décrit plus en détail dans le brevet français FR2987210. Toutefois, la variation de sensibilité des pixels représentée par le terme G' ,;(t-to)S,(t) peut être considérée comme faible par rapport à m', et dans la suite, sa contribution sera ignorée en considérant que le terme G' est égal à 1. 100681 Lorsqu'un dispositif de capture d'images IR, comme le dispositif 100 de la figure 1, est utilisé pour capturer une image IR, il y a plusieurs cas d'utilisation différents qui peuvent être distingués. 100691 Une situation dynamique (appelée dans la suite Cas 1) peut être considérée, situation dans laquelle l'image dans le champ de vision de la matrice de pixels peut être considérée comme variable, puisque la caméra IR se déplace et/ou puisque la scène change. Pour ce type de situation dynamique, le modèle susmentionné est approprié puisque la rémanence w,,(t) et l'image Sx(t) varient toutes les deux dans le temps : [Math.5] fx(t) wx(t) + S',(t) 100701 Une autre situation (appelée dans la suite Cas 2) correspond à un cas dans lequel l'image dans le champ de vision de la matrice de pixels est sensiblement constante. Ainsi, seule la rémanence varie dans le temps. Dans un tel cas, les valeurs de pixels f, (t) d'une image affectée de rémanence peuvent être modélisées ainsi : 1Math.61 fx(t) -wx(t)+S, où l'image S, sans reflet peut être supposée constante. [0071] À la fois dans le Cas 1 et dans le Cas 2, un flux d'images est par exemple capturé et mémorisé pour former un fichier vidéo etiou est relayé pratiquement en temps réel vers un afficheur d'image de la caméra IR. [0072] Une troisième situation (appelée dans la suite Cas 3) correspond à un cas où à la fois l'image dans le champ de vision de la caméra IR et la rémanence varient suffisamment lentement pour que toutes les deux puissent être considérées comme constantes dans le temps, en d'autres termes la décroissance dans le temps est si lente qu'elle ne peut pas être mesurée dans la trame temporelle de l'évaluation. Les valeurs de pixels f, de l'image dans ce cas peuvent être modélisées ainsi : [Math.7] fx= ex) x + S x 100731 On va maintenant décrire plus en détail des procédés pour retirer au moins par- tiellement des artefacts provoqués par la rémanence pour le Cas 1 et le Cas 2. Le Cas 3, qui est équivalent à une retouche d'image sur une seule image sans informations temporelles additionnelles concernant les informations de pixels perdues, ne sera pas traité dans la présente description. 100741 Dans la suite, le temps est échantillonné en le représentant par t=n et t-Fht=n-Fl. Par conséquent, la valeur d'une matrice M à l'instant t et au pixel x va être représentée par M'., au lieu de M(t,x). Schéma général 100751 La figure 5 est un organigramme général illustrant des étapes d'un procédé 500 de correction de rémanence dans une séquence d'images selon un exemple de réalisation de la présente description. Ce procédé est par exemple mis en oeuvre par le circuit de traitement d'image 112 des figures 1 et 2. En variante, le procédé pourrait être mis en oeuvre par un autre type de dispositif de traitement qui peut ou non faire partie d'une caméra IR. Capture d'image [0076] Dans une étape 501, le procédé démarre lorsqu'une image f' est capturée. Cette image correspond par exemple à une image brute RAW' à laquelle une correction d'image a été appliquée, comme une correction d'image "2 points" décrite précédemment. Détection de changement [0077] Après l'étape 501, une étape 502 est par exemple mise en oeuvre dans laquelle la présence d'une scène changeante est détectée sur la hase de l'image f;, et d'une image capturée précédemment f'. L'étape 502 est suivie d'un procédé d'estimation de rémanence 503 impliquant, par exemple, l'estimation d'une moyenne de rémanence 11 courante au niveau de chaque pixel x de l'image courante n. La détection d' une scène changeante dans l'étape 502 est. utilisée pour sélectionner entre des variantes de procédé 504 et 505 pour réaliser l'étape d'estimation de rémanence 503. En particulier, si une scène changeante est détectée dans l'étape 502, dans le procédé d'estimation de rémanence 503 ultérieur, le procédé du Cas 1 est appliqué, correspondant au procédé 504 de la figure 5. Si, au contraire, une scène statique est détectée, clans le procédé d'estimation de rémanence 503 ultérieur, le procédé du Cas 2, correspondant au procédé 505 de la figure 5, est appliqué. [0078] Par exemple, la dynamique de la scène peut être détectée dans l'étape 502 en comparant un changement temporel à un seuil qui est réglé pour être supérieur au niveau de bruit temporel, par exemple à deux ou trois fois que le niveau du bruit temporel. Une telle évaluation pourrait être réalisée globalement pour l'image, par exemple basée sur des changements temporels moyens, auquel cas tous les pixels de l'image sont par exemple traités selon le même procédé (le procédé 504 du Cas 1, ou le procédé 505 du Cas 2). En variante, l'évaluation locale pourrait être réalisée sur la base du changement temporel au niveau de pixels individuels ou de sous-régions individuelles de l'image, et une sélection entre l'application du procédé 504 du Cas 1 ou du procédé 505 du Cas 2 pourrait être faite pixel par pixel ou sous-région par sous-région. [0079] Le procédé 504 est décrit plus en détail ci-après dans une sous-section intitulée Cas 1, et le procédé 505 est décrit plus en détail ci-après dans une sous-section intitulée Cas 2. [0080] Alors que la figure 5 illustre un procédé impliquant l'exécution des deux procédés 504 et 505, la sélection entre ces procédés étant faite à chaque trame sur la base de la détection de changement de scène, dans des variantes de réalisation, seulement le procédé 504 ou seulement le procédé 505 pourrait être mis en oeuvre. Correction de rémanence [0081] Après l'étape 503, une étape 506 est par exemple mise en oeuvre, impliquant la correction de l'image sur la base de la rémanence estimée. Par exemple, l'image est corrigée en appliquant l'équation suivante pour chaque pixel x de l'image f, pour générer l'image Sn : [Math.8] - n, x= fx CO , n, [0082] Après l'étape 506, n est incrémenté et les étapes 501 à 506 sont par exemple répétées à la suite de la capture de l'image suivante n. Cas 1 [0083] Détection de zone de rémanence 12 [0084] Dans le Cas 1, le procédé 503 implique l'application du procédé 504 de la figure 5 impliquant des étapes 510 à 513. [0085] Dans l'étape 510, une ou plusieurs zones de rémanence sont mises à jour. [0086] Par exemple, un masque est généré pour chaque image f' indiquant les zones de rémanence. Ces zones peuvent être plus grandes que les zones effectives dans lesquelles les pixels sont impactés par la rémanence. Toutefois, dans certains modes de réalisation, les zones de rémanence correspondent à au plus 75 % des pixels de l'image. Le masque peut par exemple être généré en détectant des zones dans lesquelles les valeurs de pixels sont notablement supérieures à celles des régions environnantes, en poursuivant par exemple la trajectoire du soleil, bien que d'autres techniques, y compris des techniques basées sur une détection de bord, puissent aussi être utilisées. Inpainting [0087] Ensuite, dans l'étape 511, une retouche par une méthode d'inpainting est appliquée à ces zones de rémanence dans l'image. La retouche par la méthode d'inpainting est unc technique de reconstruction d'image qui est connue dans la technique et qui implique la correction de valeurs de pixels dans la zone ciblée en fonction d'informations d'image provenant de l'extérieur de la zone ciblée. À titre d'exemple, une méthode d'inpainting est décrit plus en détail dans la publication de 2014 de C. Guillemot and O. Le Mcur intitulée "Image inpainting: Overvicw and recent advances", IEEE signal processing magazine, 31(1), 127-144. Mesure de rémanence [0088] Dans l'étape 512, une mesure bruitée uen, de la rémanence au niveau du pixel x dans l'image f. est extraite pour chaque pixel sur la base de l'image retouchée par la méthode d'inpainting. Par exemple, cette mesure bruitée est calculée en réalisant la soustraction suivante pixel par pixel : [Math.9] X - f x- Sn n,x x où S* est l'image retouchée par la méthode d'inpainting de rang n au niveau du pixel x. Estimation de rémanence [0089] Dans l'étape 513, la rémanence est estimée en appliquant une opération d'estimation de rémanence 530. Par exemple, l'estimation de rémanence comprend l'estimation d'une rémanence moyenne instantanée p:,'',' pour chaque pixel x. Cela implique par exemple, pour chaque pixel x, la génération d'une estimation courante de la rémanence co'.' en tant que somme pondérée entre la mesure de rémanence courante co*'' et l'estimation de rémanence précédente w',,. Dans certains modes de réalisation, l'étape 13 530 implique la génération de l'estimation (0',, simplement comme la moyenne de la rémanence mesurée { m*,,,,[k_'_,,.' dans les ni images précédentes. Dans des variantes de réalisation, l'étape 530 implique la génération de l'estimation m',, sur la base d'un filtre de Kalman qui prend en compte un modèle de décroissance temporelle de la rémanence. Par exemple, le modèle exponentiel W peut être utilisé. En utilisant un filtre de Kalman, les estimateurs de (0', sont par exemple sa moyenne pw,',x et sa variance a2,',' qui le caractérisent entièrement. [0090] Le procédé 504 permet de retirer la rémanence sur la base d'une observation faite par les présents inventeurs qui est que, lorsque l'image dans le champ de vision de la matrice de pixels change, la variation temporelle des valeurs de pixels peut être considérée comme du bruit ayant une distribution normale centrée sur pc,,,'. [0091] La figure 6 est un graphique représentant un exemple de valeurs de pixels simulées (PIXEL VALUE) d'un pixel x souffrant de rémanence sur une séquence de 300 images n capturées à une fréquence de capture d'images de, par exemple, 25 trames par seconde. Les points en figure 6 représentent les 300 valeurs de pixels, et une courbe continue 602 représente une moyenne de rémanence estimée dans le temps. Une courbe en trait interrompu 604 en figure 6 représente la rémanence vraie m, qui a une décroissance exponentielle. En obtenant une estimation raisonnablement précise de cette rémanence vraie m' pour une image donnée, elle peut être soustraite de la valeur de pixel afin de fournir les informations de pixels sous-jacentes représentant la scène d'image. [0092] En effet, en considérant que l'image dans le champ de vision de la matrice de pixels est variable dans le temps, la scène peut être considérée comme étant du bruit stationnaire défini ainsi : [Math.10] Sn où signifie "est distribué selon" et N(p,o2) est b distribution normale ayant une valeur moyenne [t et une variance cy,, qui sont ici constantes dans le temps et dans l'espace. [0093] La rémanence est toutefois du bruit non stationnaire puisqu'elle a une valeur moyenne qui décroît dans le temps. [Matb.11] a) ft. N N(13 tO X 442)) [0094] L'image observée au niveau du pixel x d'une image fn est ainsi la somme de deux variables aléatoires indépendantes : 14 [Math.12] 2 = S COn, x -N(1,15 + , (Ts + Cf w X , n, rx [0095] La figure 7 est un graphique illustrant des valeurs de pixels simulées (PIXEL VALUE) des pixels (PIXEL x) de 0 à P sur l'étendue de la matrice de microbolomètres, dans lequel on a supposé que des pixels se trouvant dans une zone K sont sur le chemin d'un coup de soleil. [0096] La figure 7 représente, par une courbe en trait continu 702, un exemple de l'image observée qui est la somme de la moyenne de la scène d'image vs,', représentée par une courbe en trait interrompu 704 et de la rémanence moyenne représentée par une courbe en trait continu 706. Par conséquent, en estimant la moyenne de la scène d'image pts,',x, il est possible d'obtenir en calculant : IMath.131 = f n, x- p S, [0097] Dans l'étape 513 du procédé 504 de la figure 5, les présents inventeurs proposent d'obtenir l'estimation de la moyenne de la scène d'image tts,,, en utilisant une retouche par la méthode d'inpainting, qui va maintenant être décrite plus en détail en faisant référence à la figure 8. [0098] La figure 8 est un graphique illustrant des valeurs de pixels (PIXEL VALUE) des pixels (PIXEL x) de 0 à P sur l'étendue de la matrice de microbolomètres, dans lequel on suppose que, similairement à l'exemple de la figure 7, les pixels sc trouvant dans une zone K sont sur le chemin d'un coup de soleil. [0099] Une courbe en trait continu 802 en fleure 8 représente une ligne (le l'image observée Ç. et une courbe en trait interrompu 804 représente cette ligne retouchée par la méthode d'inpainting, notée Ss, qui peut être exprimée de la manière suivante : [Math.141 Sr, = Inpaint \ Kin n ) où K bar est la zone à l'extérieur dc la zone de coup de soleil K. En d'autres termes, des informations de pixels provenant de la zone extérieure à la zone dc coup dc soleil sont utilisées pour retoucher, par la méthode d'inpainting, la zone K. [0100[ Les courbes 806 en figure 8 représentent des échantillons successifs de S. Elles montrent que la courbe de retouche par la méthode d'inpainting 804 n'est pas biaisée : [ M ath.15] E[s l =p où E[] est la valeur attendue. [0101] Une courbe en trait interrompu 808 représente la rémanence mn, et une courbe en trait continu 810 représente le résultat de la soustraction f'-S*'. [0102] On peut supposer que la portion retouchée, par la méthode d'inpainting, de l'image fournit une estimation non biaisée de la moyenne de la scène d'image ifs : [Math.16] S Ar(p s, a et ainsi une mesure non biaisée de !Icon,: [Matli.17] (1, Cr ç CJ 4°2 ) [0103] La figure 9 est un graphique représentant la distribution de l'amplitude (MAGNITUDE) de la différence entre la mesure w*,,, de la rémanence et la rémanence moyenne kt'),' qui correspond à la distribution normale. En effet, à chaque instant, la mesure de (len correspondant à : [Math.18] = f fournit une mesure bruitée non biaisée de la valeur attendue E[m* [= de la rémanence. [0104] Puisque cette valeur varie avec le temps, les présents inventeurs proposent d'estimer cette valeur pour chaque nouvelle image f' sur la base d'une somme pondérée entre la mesure courante (en et l'estimation précédente [t,',' ,, comme on va le décrire maintenant plus en détail en faisant référence à la figure 10. [0105] La figure 10 est un graphique représentant des valeurs z' des estimations de la rémanence d'un pixel x sur une séquence de n=1000 trames consécutives. Chaque courbe en trait continu correspond à un procédé d'estimation différent, dans l'opération 530 de la figure 5, de la valeur [1,,',',,. Les points correspondent aux mesures de la rémanence brute cut','. Une ligne 1002 représente la moyenne de ces mesures de rémanence brute cut',', qui peut être exprimée de la façon suivante : [Math.19] v n lj = n = 160 k n 101061 Une courbe en trait interrompu 1004 en figure 10 représente la décroissance vraie de la rémanence du pixel x. [0107] Une courbe en trait continu 1006 en figure 10 représente une moyenne mobile basée sur une fenêtre de 10 images, qui peut être exprimée par : [Math.20] v 1-1 0), - = n 1010 La courbe 1006 assure une convergence rapide, mais est relativement bruitée. 16 [0108] Une courbe 1008 en figure 10 représente une moyenne mobile basée sur une fenêtre de 100 images, qui peut être exprimée par : [Math.21] 1 V n 0), n - 100 ':" k = - 1009i k [0109] La courbe 1008 assure encore une convergence relativement rapide, et est moins bruitée que la courbe 1006. Toutefois cette courbe est biaisée, et un tel biais risque d'être visible dans l'image corrigée finale. [0110] Dans certains modes de réalisation, afin d'obtenir un compromis raisonnable entre vitesse de convergence et bruit, on pourrait utiliser une moyenne mobile basée sur une fenêtre glissante de m images, avec m compris entre 20 et 150 et par exemple compris entre 20 et 80. Dans certains modes de réalisation, le nombre m d'images est variable dans le temps, par exemple augmentant dans le temps au fur et à mesure que la séquence d'images progresse. Dans certains modes de réalisation, il peut y avoir des inconvénients avec cette approche basée sur une fenêtre glissante, si par exemple le résultat est encore biaisé dans une certaine mesure, et s'il y a besoin d'étalonner la taille de la fenêtre glissante. 101111 Une courbe 1010 en figure 10 correspond à l'application d'un filtre de Kalman, qui a une convergence relativement lente par rapport à la moyenne mobile, niais qui converge avec une précision relativement élevée vers la décroissance vraie de la rémanence représentée par la courbe 1004. Le filtre de Kalman prend en compte des mesures de la rémanence pour une pluralité d'images dans la séquence, et aussi le modèle W de la décroissance exponentielle de la rémanence. On va maintenant décrire plus en détail l'utilisation d'un filtre de Kalman dans l'étape 530 en faisant référence aux figures 11 et 12. Filtrage de Kalman 101121 La figure 11 est un organigramme illustrant des étapes dans un procédé d'estimation de la valeur de rémanence moyenne en utilisant un filtre de Kalman dans l'étape 513 de la figure 5. Ce procédé est par exemple mis en oeuvre par le circuit de traitement d'image 112 des figures 1 et 2. En variante, le procédé pourrait être mis en oeuvre par un autre type de dispositif de traitement qui peut ou non faire partie d'une caméra IR. [0113] Les filtres de Kalman sont bien adaptés à l'estimation d'un vecteur d'état latent (caché) co' à chaque étape n d'une série temporelle dynamique gaussienne linéaire en utilisant une mesure bruitée (observée) cor,' et en connaissant certains hyper-paramètres. Dc telles séries temporelles sont une sorte de chaîne de Markov et peuvent être entièrement décrites par la séquence simple suivante : 17 [Math.22] ' =Acon i+ , w = Hte + , w0 k 0 t 14, où A est la matrice de transition, H est la matrice de mesure, et les paramètres y , u et q sont des bruits additifs normaux à moyenne nulle de matrices de covariance T , 2-Lo ,0 et R respectivement. [0114] La figure 12 illustre un exemple d'une telle série temporelle, dans lequel le vecteur d'état caché (de dimension 1 dans cet exemple) est constitué des cercles et les mesures observées sont les points. Les entrées prises à un instant (t-St) sont les estimations corrigées précédentes de la rémanence w(t-bt), et la matrice de transition A reliant l'estimation précédente à l'instant (t-bt) à la nouvelle estimation à l'instant t. Puisque tout est gaussien dans la série temporelle, le vecteur d'état est entièrement caractérisé par son vecteur moyen [tri, et la matrice de covariance '' qui sont les valeurs inconnues à déterminer. [0115] À chaque étape n, il a été démontré [Murphy, Machine Leaming, a probabilistic perspective, 2012 p.638] qu'en connaissant les hyper-paramètres (constants dans le temps) T , R , U , A, H et N, l'état latent Gin peut être estimé en utilisant les équations suivantes : [Math.23] letai,11,X - Ab) n -1, xf E x= Al t, , . _ L x A T ± r, tonx p = p + Ibn, (to - Hp to- , n , x) )tr n, X 5 id , ri, x kg , n,x 1 to,n,x = (I - K ,H)2 .>'.x, où : [Math.24] Knx = I n ,HT ( HF HT + R) [0116] est le gain de Kalman ct/ cst la matrice identité. [0117] En d'autres termes, à chaque étape n, une nouvelle estimation a priori (4',','Z ,' ,',, ) est estimée à partir d'une mesure co'' et d'une estimation a priori (',,,,' ,', ', Application au filtrage de rémanence Matrices de covariance [0118] Dans la présente description, la variable cachée w est la rémanence au niveau de chaque pixel et est un scalaire. Par conséquent les matrices de covariance/. , R , . ,0 , 18 sont seulement des variances désignées respectivement y, r, . Matrice de transition A 101191 Dans la présente description, l'état caché est scalaire et la matrice de transition A est aussi un scalaire noté a et. est directement. reliée au modèle W de la rémanence. Comme cela est décrit en relation avec la figure 4 précédente : [Math.25] 0 ) = ae 1 >ca [Math.26] oi t - te) r ( \ tOE)(t) [0120] Dans le présent exemple, le paramètre ri est supposé égal à 1, conduisant pour w(t-Ebt) au modèle suivant : [Math.27] CO(t +450 =',1(00), avec a =1- St [0121] La matrice de transition a est par exemple commune pour tous les pixels de la matrice. En variante, une matrice de transition différente a , pourrait être mémorisée pour chaque pixel. Matrice de mesure H [0122] Comme cela a été décrit précédemment, la mesure con' est aussi une valeur scalaire réelle qui est directement reliée à l'état caché en utilisant la matrice de mesure H : [Math.28] wn,) REVENDICATIONSProcédé pour retirer, par un dispositif de traitement d'image (112), des artefacts de rémanence d'une image (fp d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges, le procédé comprenant : - générer une mesure de rémanence (.0*',') pour au moins certains pixels dans l'image (f') sur la hase d'une différence entre les valeurs de pixels de l'image (f') et les valeurs de pixels d'une image précédente (f',) de la séquence ; et - retirer des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l'image (fp sur la base d'une estimation de rémanence (1,'.',') pour chacun desdits au moins certains pixels, chaque estimation de rémanence étant générée sur la base de la mesure de rémanence (cot',) et d'une ou plusieurs estimations de rémanence précédentes desdits au moins certains pixels et d'un modèle (W) de la décroissance exponentielle de la rémanence. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne (3/4',',,) correspondant à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun desdits au moins certains pixels. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la génération de la mesure de rémanence (oi*',,) pour au moins certains pixels dans l'image (f') implique le calcul : [Math.36] = f - f x n, x n-1,x où f' est l'image et f' , est l'image précédente. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre la génération de l'estimation de rémanence ([4,,',) pour chacun desdits au moins certains pixels en appliquant un filtrage de Kalman. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la génération de l'estimation de rémanence (kt,',',) en appliquant un filtrage de Kalman comprend : - estimer a priori la rémanence de chacun desdits au moins certains pixels de l'image (f') sur la base d'une estimation de rémanence corrigée précédente de chacun desdits au moins certains pixels et du modèle (W) de la décroissance exponentielle de la rémanence ; et - corriger, pour chacun desdits au moins certains pixels de l'image (f'), [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 11] la rémanence estimée sur la base de la mesure de rémanence correspondante (m*',) pour obtenir une estimation a posteriori. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre une détection que la séquence d'images correspond à une scène statique avant de retirer les artefacts de rémanence de l'image (f'). Support de stockage non transitoire mémorisant des instructions d'ordinateur qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur d'un dispositif de traitement d'image (112), amènent la réalisation du procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 6. Dispositif de traitement d'image, comprenant : au moins une mémoire (206) mémorisant une image (f') d'une séquence d'images capturée par un dispositif de capture d'images infrarouges et une ou plusieurs mesures de rémanence ((o*'.,) d'au moins une image précédente dans la séquence ; et un ou plusieurs processeurs (202) agencés pour retirer des artefacts de rémanence de l'image (fn) : - en générant une estimation de rémanence (it,',',) pour au moins certains pixels dans l'image (f') sur la base d'une différence entre les valeurs de pixel de l'image (f') et les valeurs de pixels d'une image précédente (f',) de la séquence ; et - en retirant des artefacts de rémanence d'au moins certains pixels de l'image (f') sur la base d'une estimation de la rémanence générée sur la base de l'estimation de rémanence (m,'),',) et d'une ou plusieurs estimations précédentes de la rémanence desdits au moins certains pixels et d'un modèle (W) de la décroissance exponentielle de la rémanence. Dispositif de traitement d'image selon la revendication 8, dans lequel l'estimation de rémanence est une estimation de rémanence moyenne (il correspondant à une estimation de rémanence moyenne instantanée pour chacun desdits au moins certains pixels. Dispositif de capture d'images infrarouges, comprenant : - une matrice de microbolomètres (102) ; et - le dispositif de traitement d'image (112) de la revendication 8 ou 9. Caméra infrarouge comprenant le dispositif de capture d'images infrarouges de la revendication 10.