Brevet FR3101467A1 — publié le 20210402

Système de traitement d’images par mise en correspondance multifonctions et modulaire pour aéronef, et procédé associé Le système (12) comporte des interfaces (70 ; 72 ; 74 ; 76) avec au moins trois sources distinctes d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) et une unité de mise en correspondance (80), propre à recevoir des images provenant des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) par l’intermédiaire des interfaces (70 ; 72 ; 74 ; 76). L’unité de mise en correspondance (80) est propre à mettre en correspondance une première image provenant d’une première source parmi les trois sources distinctes d’images avec une deuxième image provenant d’une deuxième source parmi les au moins trois sources distinctes d’images pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la deuxième image. Le système (12) comprend un module fonctionnel propre à produire, sur la base de la transformation géométrique, au moins un service fonctionnel destiné à un système de mission de l’aéronef (10). Figure pour l'abrégé : figure 1 Système de traitement d’images par mise en correspondance multifonctions et modulaire pour aéronef, et procédé associé La présente invention concerne un système de traitement d'images d’aéronef. Un tel système est notamment destiné à être implémenté dans différents types d’aéronefs comme des avions de combat habités, des drones, des avions de transport civils, des engins volants télé-pilotés ou autonomes (également appelés « Remote Carrier »). Le lieu d’implémentation du système est à bord de l’aéronef ou/et dans une station sol en communication avec l’aéronef. Des systèmes connus du type précité existent dans certains aéronefs militaires, notamment pour améliorer la précision de géo-référencement d'images issues des capteurs de bord de l'aéronef. Les systèmes connus sont basés par exemple sur de la mise en correspondance d'images reposant sur le calcul d’inter-corrélation globale entre images, parfois aidé par l’extraction préalable de primitives. De telles solutions sont souvent limitées à un type de capteur donné pour une bande spectrale donnée, par exemple bandes optiques visibles, infrarouges, bandes électromagnétiques Ka, Ku, X,…. Les systèmes connus ne donnent pas entière satisfaction. En effet, les solutions développées dans un capteur donné sont propres à ce capteur et permettent difficilement une mutualisation des capacités de mise en correspondance pour l’utilisation au profit d’autres équipements de l’aéronef, par exemple pour d’autres capteurs de mission ou de navigation, ou/et pour des armements. Ces solutions sont ainsi peu évolutives ou modulaires à l’échelle de l’aéronef. Les solutions existantes sont généralement dédiées à une nature d'image unique (optronique visible, infrarouge, radar, …) sans possibilité d’exploiter ou/et de mixer différentes sources d’images. En outre, les méthodes basées sur le calcul d’inter-corrélation global entre images sont souvent peu robustes aux déformations des images, lorsqu’elles sont prises ou projetées dans des repères différents. Ces méthodes, qui nécessitent par ailleurs des superpositions successives de l’image avec des modèles de référence, sont parfois coûteuses en charge de calcul et, de fait, incompatibles avec un calcul temps-réel dans un calculateur de bord. Par ailleurs, les méthodes basées sur des analyses locales aux images (de type SIFT pour transformée de caractéristiques invariantes à l’échelle, « Scale Invariant Feature Transform » en anglais) sont souvent peu robustes aux différences de radiométries ou/et de modalité dans les images comparées (visible, infrarouge, image radar,…) . Un but de l'invention est donc d'obtenir un système modulaire et évolutif, capable de traiter des images de natures variées, obtenues à partir de sources diverses (base de donnée cartographique ou satellitaire, images issues des différents capteurs de bord ou reçues par les moyens de communication externes de l’aéronef,…), en vue d’augmenter les fonctionnalités offertes sur l’aéronef. À cet effet, l’invention a pour objet un système du type précité, comprenant : - des interfaces avec au moins trois sources distinctes d’images; - une unité de mise en correspondance, propre à recevoir des images provenant des sources d’images par l’intermédiaire des interfaces, l’unité de mise en correspondance étant propre à mettre en correspondance une première image provenant d’une première source parmi les trois sources distinctes d’images avec une deuxième image provenant d’une deuxième source, parmi les aux moins trois sources distinctes d’images, la deuxième source étant distincte de la première source, pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la deuxième image ; - un module fonctionnel propre à produire, sur la base de la transformation géométrique, au moins un service fonctionnel destiné à un système de mission de l’aéronef. Le système selon l’invention peut comprendre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toute combinaison techniquement possible : - l’unité de mise en correspondance est propre à mettre en correspondance une troisième image provenant d’une troisième source distincte de la première source et de la deuxième source avec la première image ou/et avec la deuxième image, pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la troisième image ou/et entre la deuxième image et la troisième image ; - la première source est une source quelconque d’images parmi les au moins trois sources d’images, la deuxième source étant une source quelconque, distincte de la première source, parmi les aux moins trois sources d’images ; - les sources distinctes d’images sont choisies parmi des capteurs de mission, en particulier des capteurs d'imagerie radar ou optroniques, des capteurs de navigation, en particulier des systèmes de vision de l'aéronef, des bases de données de préparation de mission, en particulier des fichiers de terrain, des cartographies numériques ou de bases de données satellite géo-référencées, des systèmes de communication externes propres à échanger des images avec d’autres acteurs ; - l'unité de mise en correspondance est propre à mettre en œuvre un algorithme de mise en correspondance configurable, l'unité de mise en correspondance comportant un module de configuration de l'algorithme en fonction du type de sources d’images utilisée, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée sur les images ; - l'algorithme de mise en correspondance configurable est propre à appliquer, successivement, sur chaque image, une première fonction de traitement choisie dans une première bibliothèque de fonctions, une deuxième fonction de traitement choisie dans une deuxième bibliothèque de fonctions et avantageusement, au moins une troisième fonction de traitement choisie dans une troisième bibliothèque de fonctions, le module de configuration de l'algorithme de traitement étant propre à définir pour chaque image, chaque fonction de traitement à appliquer dans l'algorithme de traitement dans chaque bibliothèque de fonctions en fonction des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée ; - la première fonction, la deuxième fonction et la troisième fonction sont choisies parmi un filtre, un détecteur de singularités, et un descripteur de singularités, le module de configuration de l'algorithme de traitement étant propre à choisir le type de filtre appliqué à chaque image, le type de détecteur appliqué à chaque image, et le type de descripteur appliqué à chaque image en fonction des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée ; - la première bibliothèque est une bibliothèque de filtres applicables, comprenant plusieurs filtres choisis avantageusement parmi un filtre médian, un filtre moyen, un filtre gaussien, et un filtre exponentiel, la deuxième bibliothèque étant une bibliothèque de détecteurs applicables, comprenant plusieurs détecteurs choisis avantageusement parmi un détecteur BLOB, un détecteur de Harris, un détecteur obtenu par apprentissage, notamment un détecteur CNN obtenu par apprentissage à l’aide d’un réseau de neurones convolutionnel entraîné par apprentissage profond, la troisième bibliothèque étant une bibliothèque de descripteurs, comprenant plusieurs descripteurs choisis avantageusement parmi un descripteur SIFT, un descripteur GLOH, un descripteur EOH et un descripteur obtenu par apprentissage, notamment un descripteur CNN obtenu par apprentissage à l’aide d’un réseau de neurones convolutionnel entraîné par apprentissage profond ; - chaque fonction de traitement comporte des paramètres d'optimisation, l'unité de mise en correspondance comprenant un module de définition des paramètres d'optimisation en fonction de la fonction de traitement choisie dans la bibliothèque de fonctions, des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée, les paramètres d’optimisation ayant avantageusement été obtenus par apprentissage préalable ; - l’unité de mise en correspondance est propre à déterminer une transformation géométrique entre une image d’un capteur de bord et une image géo-référencée, le module fonctionnel étant propre à acquérir des données de position géographique à partir d’un système de navigation de l’aéronef, et à calculer un vecteur d'erreur entre les données de position de l'avion fournies par le système de navigation et une position réelle de l'avion obtenue sur la base de la transformation géométrique entre l’image du capteur de bord et l’image géo-référencée : - l’unité de mise en correspondance est propre à déterminer une transformation géométrique entre d’une image d’une source d’images et une image géo-référencée, le module fonctionnel étant propre à corriger le géoréférencement de l’image de la source d’images sur la base de la transformation géométrique entre l’image de la source d’images et l’image géo-référencée ; - le module fonctionnel est propre à engendrer et à transmettre une information de recalage d'un système de l’aéronef, notamment d’un système d’armes, l’information de recalage étant obtenue à partir du géoréférencement corrigé de l’image provenant de la source d’images ; - l’unité de mise en correspondance est propre à déterminer une transformation géométrique entre une image provenant d’un capteur de bord et une image ou modèle de référence d’une piste, d’un porte-avion ou d’un avion ravitailleur, le module fonctionnel étant propre à calculer des données de guidage relatif de l’aéronef vers la piste d'atterrissage, le pont de porte-avion ou le panier de ravitaillement d’un avion ravitailleur à partir de la transformation géométrique entre l’image provenant du capteur de bord et l’image ou modèle de référence de la piste, du porte-avion ou de l’avion ravitailleur ; - l’unité de mise en correspondance est propre à déterminer la transformation géométrique pour aligner géométriquement deux images de capteurs d’une même scène prises à des instants différents, notamment d’une image issue d’une mission de reconnaissance et une image acquise durant la mission, le module fonctionnel étant propre à effectuer une détection d’un changement entre les deux images alignées, et - l’unité de mise en correspondance est propre à déterminer la transformation géométrique entre une image capteur petit champ et un extrait de cartographie numérique, le module fonctionnel étant propre à incruster l’image capteur petit champ dans l’extrait de cartographie numérique sur la base de la transformation géométrique. L’invention a également pour objet un procédé de traitement d’images, mis en œuvre dans un aéronef, comprenant les étapes suivantes : - fourniture d’un système tel que décrit précédemment, - acquisition par les interfaces d'une première image provenant d'une première source d’images parmi au moins les trois sources d’images et d'une deuxième image provenant d'une deuxième source d’images distincte de la première source d’images choisie parmi les aux moins trois sources d’images ; - mise en correspondance, par l’unité de mise en correspondance, de la première image avec la deuxième image pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la deuxième image ; - production par le module fonctionnel, sur la base de la transformation géométrique, d’au moins un service fonctionnel destiné à un système de mission de l’aéronef. Le procédé selon l’invention peut comprendre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toute combinaison techniquement possible : - l’unité de mise en correspondance est propre à mettre en œuvre un algorithme de mise en correspondance configurable, l’unité de mise en correspondance comportant un module de configuration de l’algorithme en fonction des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée dans les images. le procédé comprenant l’application successivement, sur chaque image, par l'algorithme configurable, d’une première fonction de traitement choisie dans une première bibliothèque de fonctions, d’une deuxième fonction de traitement choisie dans une deuxième bibliothèque de fonctions et avantageusement, d’au moins une troisième fonction de traitement choisie dans une troisième bibliothèque de fonctions, le module de configuration de l'algorithme de traitement définissant pour chaque image, chaque fonction de traitement à appliquer dans l'algorithme de traitement dans chaque bibliothèque de fonctions en fonction des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée dans les images. L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple, et faite en se référant aux dessins annexés, sur lesquels : - La figure 1 est une vue schématique d’un premier système de traitement d’images dans un aéronef selon l’invention; - La figure 2 est une vue illustrative d’une bibliothèque de modules de post-traitement d’image constituée de fonction de filtrage des images, d’extraction de points singuliers, appelés détecteurs et de description de l’environnement local aux points singuliers, appelés descripteurs. - La figure 3 illustre un module de mise en correspondance d’images modulaire et configurable en vol, en fonction de la nature des images à traiter et du contexte mission dans une unité de mise en correspondance d’images du système de la figure 1 ; - La figure 4 illustre le mécanisme de configuration de l’algorithme de mise en correspondance ; - La figure 5 est une vue d’architecture illustrant un exemple de mise en correspondance d’une image capteur de bord avec une image de référence géo-référencée pour une fonction de recalage de navigation automatique ; - La figure 6 est une vue d’architecture analogue à la figure 5, illustrant un exemple de mise en correspondance d’une image externe avec une image de référence géo-référencée pour une fonction de guidage d’un système d’arme ; - La figure 7 est une vue schématique illustrant la mise en correspondance de plusieurs images reçues de sources différentes pour effectuer une comparaison tactique du contenu d’images prises à des moments différents de la mission ; - La figure 8 est une vue schématique illustrant une fonction d’enrichissement d’une image petit champ pour lui donner un contexte tactique ; - La figure 9 est une vue schématique illustrant une fonction d’enrichissement d’une image capteur pour incruster des objets synthétiques. Un premier aéronef 10, muni d'un système 12 de traitement d'images selon l'invention, est illustré schématiquement sur la figure 1. L'aéronef 10 est par exemple un avion ou un drone destiné à la chasse ou à la reconnaissance. L'aéronef 10 évolue dans un environnement 14 ou « théâtre » comportant une zone de topographie connue et référencée dans des bases de données cartographiques. En référence à la figure 1, l’aéronef 10 comporte de manière connue un système de navigation 30, un système de communication 22, et un système de capteurs de bord 20, 24, destiné à la détection de l'environnement 14 autour de l'aéronef 10. Dans cet exemple, l'aéronef 10 comporte en outre un système de mission comportant au moins une base de données 26 pouvant être chargée en préparation de mission ou enrichie pendant la mission, et un système d'arme 28. Le système de navigation 30 comporte au moins une unité de positionnement calculant la position de l'aéronef, en particulier sa latitude, sa longitude, et son altitude. L'unité de positionnement comporte par exemple un capteur inertiel, un capteur de navigation globale par satellite (ou GNSS pour « Global Navigation Satellite System »). Le système de navigation 30 est propre à fournir des données de localisation de l'aéronef 10 aux autres systèmes de l'aéronef 10, en particulier au système de traitement d’images 12 selon l'invention. Il est propre à recevoir des informations de recalage, notamment du système de traitement d’images 12. Le système de communication 22 est propre à permettre l’échange de données entre différents acteurs d’un dispositif aérien ou avec une composante sol. Comme décrit plus bas, le système de communication 22 est notamment propre à recevoir des images de l'environnement 14, ou des images de référence pour le guidage du système d’arme 28, provenant de bases de données présentes dans des moyens au sol 32. Le système de capteurs de bord 20, 24 comporte au moins un capteur de navigation 34. Le capteur de navigation 34 est par exemple un capteur permettant à l'équipage d'observer l'environnement situé autour de l'aéronef 10. Il peut-être, par exemple, intégré dans un système de vision amélioré ("Enhanced Vision System") sur un avion civil. En particulier, le capteur de navigation 34 est un capteur optronique opérant dans le domaine visible ou infrarouge. Le système de capteurs de bord 24 comporte en outre des capteurs 36, 38 de mission. Les capteurs de mission 36, 38 incluent par exemple au moins un capteur radar 36 capable de fournir une cartographie radar de l'environnement 14, et un capteur optronique 38 propre à fournir une image optique dans le domaine visible ou/et infrarouge. Le capteur radar 36 est par exemple capable d’imager l’environnement 14 via des modes radar de cartographie du sol de type SAR (« Synthetic Aperture Radar »), DBS (« Doppler Beam Sharpening »), ou RBGM (« Real Beam Ground Map »). La base de données avion 26 comporte des bases de données géo-référencées 40, contenant des images référencées du terrain dans lequel évolue l'aéronef, par exemple des images satellite, et/ou de la cartographie numérique. Chaque image référencée est associée à des métadonnées de géo-référencement. Par exemple, chaque point sur l'image référencée est associé à des coordonnées géographiques. Avantageusement, la base de données avion 26 comporte également un fichier 42 de terrain définissant une altimétrie de référence du terrain en fonction des coordonnées géographiques. Le système de mission est propre à permettre au pilote de l’aéronef 10 de configurer, de mettre en œuvre et de suivre le déroulé de la mission à exécuter avec l’aéronef 10. Il comprend avantageusement au moins un affichage de données tactiques de mission et avantageusement, une interface homme-machine. Le système d'arme 28 comporte au moins une arme 50 largable à partir de l'aéronef 10 pour atteindre une cible, et une unité 52 de guidage à imagerie (également désignée par « autodirecteur »). L'unité de guidage 52 est propre à recevoir au moins une image de référence ou des descripteurs image, par exemple des descripteurs linéiques ou ponctuels, pour permettre le guidage terminal de l’arme jusqu’à la cible. L'unité de guidage 52 est en outre propre à recevoir des désignations d’objectif (ou coordonnées) des cibles à traiter. Préférentiellement, le système de traitement d’images 12 est implémenté dans un calculateur temps réel de bord, par exemple le calculateur de mission principal de l’avion, mais peut être projeté dans un calculateur d’une composante sol, par exemple une station sol d’un drone télé-piloté. Le calculateur mettant en œuvre le système de traitement d’images 12 comporte au moins un processeur et au moins une mémoire propre à recevoir des modules logiciels ou des unités logicielles propres à être exécutées par le processeur. Le système de traitement d’images 12 comporte une interface 70 propre à recevoir des images provenant de chaque capteur de mission 36, 38 du système de capteurs 20, 24, une interface 72 propre à recevoir des images de référence provenant de la base de données tactique avion 26, une interface 74 propre à recevoir des images externes transitant par le système de communication 22 et une interface 76 propre à recevoir des images provenant des capteurs de navigation 34 du système de capteurs 20, 24. Le système de traitement d’images 12 comporte en outre une unité de mise en correspondance d’images 80 connectée à chaque interface 70 à 76 pour mettre en correspondance des images de sources différentes reçues de chaque système avion 20 à 26 et déterminer ainsi la transformation géométrique ou homographie entre deux images provenant de sources différentes en produisant des données d’appariement entre ces images. Les images de sources différentes sont des images d’une même scène de l’environnement 14, produites à partir de capteurs distincts ou obtenues à partir de bases de données distinctes, au même instant ou à des instants différents, sous le même angle de vue ou dans des référentiels de projection différents (ortho-images, prise de vue oblique,…). Le système de traitement d’images 12 comporte également un module fonctionnel 81 propre à exploiter les données d’appariement d’images issues de l’unité de mise en correspondance 80 en vue de fournir des services fonctionnels pour l’aéronef 10. Comme on le verra plus bas, ces services fonctionnels sont notamment choisis parmi des fonctions de géo-référencement précis d’images, des fonctions de navigation par vision, des fonctions de détection de changements par comparaison d’images prises à des instants différents de la mission par des acteurs dotés de capacités d’imagerie potentiellement hétérogènes, des fonctions d’incrustation d’une image petit champ dans une image grand champ ou d’une carte numérique pour lui donner du contexte, des fonctions d’enrichissement d’images par des objets synthétiques. L’interface 70 est raccordée au système de capteurs 20, 24 pour recevoir respectivement des images radar ou optronique obtenues respectivement à partir des capteurs de mission 36, 38. Les capteurs 36, 38 constituent des sources distinctes d’images destinées à alimenter l’unité de mise en correspondance 80. L’interface 72 avec la base de données tactique avion 26 est propre à recevoir des fichiers de terrains définissant l’altimétrie du terrain ou/et des images géo-référencées du terrain dans lequel évolue l'aéronef (par exemple des ortho-images satellite, des extraits de cartographie numérique,…). Cette base de données 40 constitue une autre source d’images, destinée à alimenter l’unité de mise en correspondance 80. L’interface 74 est liée au système de communication 22 pour être reliée à une base de données d’images externes. Cette base de données constitue encore une autre source d’images, destinée à alimenter l’unité de mise en correspondance 80. Les images externes sont par exemple des images prises par d’autres acteurs que l’aéronef 10. Ces images sont par exemple des images de reconnaissance prises antérieurement à la mission ou lors de celle-ci. Les images externes peuvent par exemple aussi provenir de composantes terrestres (troupes au sol, véhicules,…) et transmises par un système ROVER (« Remotely Operated Video Enhanced Receiver »). L’interface 76 avec le capteur de navigation 34 est propre à recevoir des images de caméras infrarouges ou visibles équipant l’aéronef 10. Le capteur de navigation 34 constitue une autre source d’images destinée à alimenter l’unité de mise en correspondance 80. L’unité de mise en correspondance 80 est propre à mettre en œuvre un algorithme 82 modulaire et configurable, pour appliquer successivement sur chaque image d’une paire d’images provenant de sources différentes via les interfaces 70 à 76, une première fonction de traitement d’image, notamment une fonction de filtrage/dé-bruitage, choisie dans une première bibliothèque de fonction 84 (voir figure 2), une deuxième fonction de traitement d’image, en particulier une fonction de détection de point d’intérêt ou singularité dans l’image, choisie dans une deuxième bibliothèque de fonction 86 (voir figure 2), une troisième fonction de traitement d’image, notamment une fonction de calcul de descripteur de singularité autour du ou des points d’intérêt, choisie dans une troisième bibliothèque de fonction 88 (voir figure 2), et une fonction d’appariement entre les descripteurs des deux images. L’unité de mise en correspondance 80 comprend en outre un module 90 de configuration de l’algorithme, en fonction des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et des données d’environnement de la scène visualisée sur chaque image. Le module de configuration 90 est propre à sélectionner, pour chaque paire d’images à mettre en correspondance, les trois fonctions successives de traitement des images issues des trois bibliothèques de fonctions 84, 86, 88, ici respectivement de filtrage, de détection de point d’intérêt et de calcul de descripteur. L’unité de mise en correspondance 80 comprend en outre un module 92 de définition du paramétrage de chacune des trois fonctions de traitement choisies, pour chaque image d’une paire d’images à mettre en correspondance, en fonction du type de fonction de traitement choisie, des sources d’images utilisées, de la nature de chaque image, et de données d’environnement de la scène observée sur les images. Dans cet exemple, la première bibliothèque 84 de fonctions de traitement comprend par exemple, un filtre médian, un filtre moyen, un filtre gaussien, et/ou un filtre ISEF (filtre exponentiel symétrique de taille infinie ou « Infinite Symmetric Exponential Filter »). Le filtre ISEF permet d’obtenir un gradient par ratio robuste aux bruits de type multiplicatif. Ces bruits fortement corrélés à l’intensité du signal sont typiques des images radar (bruit de « Speckle »). La première fonction de traitement est choisie pour chaque image d’une paire d’images à mettre en correspondance parmi les filtres précités. La deuxième bibliothèque 86 de fonctions de traitement comprend par exemple un détecteur BLOB, un détecteur de Harris et un détecteur entraîné par apprentissage profond (réseau de neurones convolutionnel ou CNN « Convolutionnal Neural Network »), non représenté ici. Le détecteur BLOB permet de déterminer des régions d’une image qui diffèrent en propriétés, notamment en brillance ou en couleur, en comparaison d’autres régions. Ces fonctions sont particulièrement adaptées pour déterminer des singularités dans des environnements naturels peu denses en constructions humaines. Le détecteur de Harris permet d’extraire les singularités de type « coin » présents dans les images. Le détecteur de Harris est notamment adapté aux zones denses en construction humaines. La troisième bibliothèque 88 de fonctions comprend par exemple un descripteur SIFT (pour transformée de caractéristiques invariantes à l’échelle, « Scale Invariant Feature Transform » en anglais), un descripteur GLOH (pour histogramme d’orientation et de localisation de gradient ou « Gradient Location and Orientation Histogram »), un descripteur EOH (pour histogramme d’orientation de bord ou « Edge Orientation Histogram » en anglais) et un descripteur entraîné par apprentissage profond (réseau de neurones convolutionnel ou « Convolutionnal Neural Network »), non représenté ici. Le descripteur SIFT est basé sur les méthodes de David Lowe pour transformer une image en vecteurs de caractéristiques, chacun étant invariant à une translation, une mise à l’échelle, et à une rotation de l’image. Le descripteur GLOH est du même type que le descripteur SIFT mais considère plus de régions spatiales pour déterminer des histogrammes. Il utilise une analyse en composantes principales (PCA ou Principal Component Analysis) pour réduire la taille vectorielle utilisée à la taille d’un descripteur de type SIFT. Le descripteur GLOH est très performant sur des images de même nature. Le descripteur EOH est propre à construire un histogramme d’orientation des contours extraits dans les images. Un tel descripteur est robuste aux inversions de contrastes, notamment dans des images de nature différente, par exemple des images optiques (IR, visible,…) et des images radars. Le descripteur CNN obtenu par apprentissage profond est propre à être entraîné à traiter des images de modalités différentes et ainsi être robuste aux images hétérogènes, par exemple des images optroniques IR/visibles et radar. Le module de configuration 90 de l’algorithme de mise en correspondance est propre à choisir parmi chaque bibliothèque de fonction 84, 86, 88, pour chaque image d’une paire d’image à apparier, une première fonction de traitement, en particulier un filtre, une deuxième fonction de traitement, en particulier un détecteur et une troisième fonction de traitement, en particulier un descripteur, adaptée à l’image, pour la paire d’images à apparier. Le choix est effectué sur la base d’au moins un test mis en œuvre par le module de configuration 90. Un premier test T1 est par exemple un test de détermination de la nature de chaque image, parmi une image visible, une image infrarouge ou une image radar. En fonction du type d’image, un filtre particulier est utilisé, en particulier pour une image optique ou infrarouge, un filtre médian, un filtre moyen, ou un filtre gaussien, et pour une image de type radar, un filtre ISEF . Un deuxième test T2 permet avantageusement de déterminer un descripteur adapté en fonction de la densité de constructions humaines dans la scène visualisée. Par exemple, le deuxième test T2 comprend le calcul d’un rapport R de la densité de constructions à la densité d’éléments naturels sur chaque image. Si ce rapport R est supérieur à un seuil prédéterminé, alors un détecteur de Harris est utilisé, alors que si ce rapport est inférieur au seuil prédéterminé, un détecteur BLOB est utilisé. À titre d’exemple, un tel rapport R peut être obtenu par l’exploitation des métadonnées issues des bases de données géo-référencées 40 de cartographie numérique (couches réseau routier, couche infrastructures/cadastre,…) et issues du fichier de terrain (présence d’étendue d’eau,…). Un troisième test T3 est un test de modalité (ou de bande spectrale) entre les images pour déterminer le descripteur à utiliser pour chaque image. Par exemple, si les images sont de modalités analogues, des descripteurs GLOH ou SIFT seront préférentiellement utilisés. Au contraire, si les images présentent des modalités différentes, par exemple une image radar et une image optronique, un descripteur EOH ou un descripteur CNN est alors utilisé. Ainsi, dans l’exemple représenté sur les figures 3 et 4 où une carte radar CR est appariée à une image optique IO, un filtre ISEF est appliqué à la carte radar CR, suivi d’un détecteur de Harris, compte tenu de la présence de constructions, et un descripteur EOH ou CNN, puisque les images CR et IO sont de modalités différentes. Sur l’image optique IO, un filtre gaussien est utilisé, suivi d’un détecteur de Harris et d’un descripteur EOH ou CNN. En fonction des résultats des tests mis en œuvre, le module de configuration 90 comporte une base de données d’affectation des fonctions choisies dans les différentes bibliothèques, pour permettre l’appel dynamique des fonctions par le module de configuration 90. Le module de définition de paramètres 92 est propre à établir des fichiers de paramétrage FP1, FP2, FP3 de chacune des fonctions sélectionnées par le module de configuration 90. Ces fichiers de paramétrage FP1, FP2, FP3 sont déterminés par exemple en fonction de l’origine de l’image CR, IO, en particulier en fonction de la nature N1 du capteur utilisé pour établir l’image CR, IO, et de la nature N2 de l’image CR, IO afin de déterminer par exemple les fichiers de paramètres FP1, FP2, FP3 du filtre et du descripteur. Les entrées de ce paramétrage peuvent être la nature de l’image (par exemple infra rouge, caméra visible, électromagnétisme,…), la taille de l’image, la résolution de l’image,… Le module de définition de paramètres 92 est propre à utiliser en outre des données d’environnement DE, par exemple des métadonnées issue des bases de données géo-référencées 40 de cartographie numérique (couches réseau routier, couche infrastructures/cadastre,…) et issues du fichier de terrain (présence d’étendue d’eau,…). Ceci permet de déterminer un fichier de paramétrage FP2 du détecteur choisi pour chaque image donnée d’une paire d’image à apparier. Les paramètres des fichiers de paramétrage FP1, FP2, FP3 sont déterminés préalablement à la mission par apprentissage à partir d’images test et concernent les niveaux de décimation de l’image, le choix de la taille des descripteurs, le choix des seuils de détections, le nombre de points singuliers à extraire dans chaque image, les règles d’appariement… Une fois les fonctions de traitement et les fichiers de paramétrages déterminés, pour chaque image d’une paire d’image à mettre en correspondance, l’unité de mise en correspondance 80 est propre à appliquer successivement sur chaque image la première fonction de traitement, la deuxième fonction de traitement et la troisième fonction de traitement propre à chaque image, telle que définie par le module de configuration 90, en utilisant les paramètres définis par le module de définition 92. La fonction d’appariement est propre à apparier les descripteurs des deux images, afin d’obtenir des données d’appariement entre les deux images Les données d’appariement obtenues permettent d’en déduire la transformation géométrique ou homographie entre les deux images mises en correspondance. Le module fonctionnel 81 est propre à produire différents services fonctionnels destinés au système de mission de l’aéronef 10 sur la base de la transformation géométrique, tels que décrits plus haut. Dans l’exemple représenté sur la figure 1, le module 81 comporte par exemple un sous-module 100 de calcul d’un vecteur d’erreur sur la position de l’avion. Le vecteur d’erreur sur la position avion est calculé à partir du vecteur de désignation relatif du capteur de mission 34, 36 utilisé pour obtenir une première image, de la position avion, avant correction, estimée par l’unité de positionnement et du géo-référencement de l’image de référence IG. Le système de navigation 30 corrige alors, éventuellement après validation de l’équipage, les données de localisation de l’avion sur la base du vecteur d’erreur relatif déterminé par le sous-module 100. Dans une variante, le module 81 comporte un sous-module 110 de calcul de redressement d’image ou de champ de descripteurs image lorsque nécessaire. En effet, les méthodes basées sur les descripteurs image sont relativement robustes aux déformations entre deux images prises dans des repères de projection différents. En référence notamment à la figure 5, un premier exemple de fonctionnement du système de traitement d’image 12 selon l’invention, dans un aéronef 10, va maintenant être décrit, pour mettre en œuvre une première fonctionnalité de recalage automatique ou semi-automatique du système de navigation 30. En vol, l’aéronef 10 utilise un capteur de mission 36, 38 pour prendre une image du théâtre sur lequel évolue l’aéronef 10, par exemple une image radar CR ou une image optronique IOP comportant des caractéristiques particulières identifiables du terrain. L’image prise par le capteur 36, 38 est reçue par l’interface 70 pour être transférée à l’unité de mise en correspondance 80. Parallèlement, l’interface 72 transmet à l’unité de mise en correspondance 80 au moins une image géo-référencée IG de la même zone issue de la base de données 26. Cette image géo-référencée IG est par exemple un extrait d’ortho-images satellite chargée au sol en préparation de mission. Le module de configuration 90 de l’algorithme de mise en correspondance 82 est alors activé. En référence à la figure 4, le module de configuration 90 détermine à l’aide d’un premier test T1 la nature de l’image CR, IOP prise par le capteur de mission 36, 38 et détermine à partir de la nature d’image le type de filtre pouvant être utilisé pour cette image CR, IOP. Ce filtre est par exemple un filtre médian, un filtre moyen ou un filtre gaussien si l’image est une image optronique IOP, ou un filtre ISEF, si l’image est une image radar CR. De même, le module de configuration 90 détermine à l’aide du premier test T1 la nature de l’image géo-référencée IG et détermine à partir de la nature d’image, le type de filtre pouvant être utilisé pour cette image IG. À l’aide du deuxième test T2, le module de configuration 90 détermine ensuite sur l’image IR, IOP prise par le capteur de mission 36, 38 le rapport de la densité de construction à la densité d’éléments naturels dans la scène et détermine, en fonction de ce rapport le détecteur à utiliser, comme décrit plus haut. Puis, à l’aide du troisième test T3, le module de configuration 90 compare la nature de l’image IR, IOP prise par le capteur de mission 36, 38 à la nature de l’image géo-référencée IG récupérée à partir du système de préparation de mission 26 pour déterminer le descripteur le plus approprié à utiliser pour l’image CR, IOP issue du capteur de mission 36, 38 et pour l’image géo-référencée IG. Dans le cas d’une image radar CR et d’une image géo-référencée IG, ces images étant différentes, un descripteur « type EOH » (histogramme de contours) ou un descripteur de type CNN (Convolutionnal Neural Network) est utilisé pour les deux images. Puis, le module de définition des paramètres 92 détermine un fichier de paramétrage du filtre FP1 et du descripteur FP3 à partir de l’origine du capteur 36, 38 et de la nature de chaque image, et un fichier de paramétrage FP2 du détecteur, à partir des données environnementales. Comme indiqué plus haut, les fichiers de paramétrages FP1, FP2, FP3 sont déterminés à partir de paramètres obtenus par apprentissage au sol sur des images test. Puis, l’appariement est effectué entre l’image CR, IOP issue du capteur de mission 36, 38 et l’image géo-référencée IG pour obtenir la transformation géométrique ou homographie entre ces images. Le sous-module de calcul du vecteur d’erreur 100 calcule alors un vecteur d’erreur sur la position avion à partir d’un vecteur de désignation relatif du capteur de mission 36, 38 utilisé, de la position avion estimée avant correction par l’unité de positionnement du système de navigation 30 de l’aéronef et du géo-référencement de l’image de référence IG. Le système de navigation 30 corrige alors, éventuellement après validation de l’équipage, les données de localisation de l’avion sur la base du vecteur d’erreur relatif déterminées par le sous-module 100. En référence à la figure 6, un deuxième exemple de mise en œuvre du système de traitement d’image 12 va maintenant être décrit, dans le cas de l’amélioration de la précision d’extraction de coordonnées. Dans ce cas, une image de référence IREF chargée par les moyens sol, est reçue par l’interface 74. L’image de référence IREF est par exemple une ortho-image satellite dans le domaine visible. L’image de référence IREF est alors mise en correspondance par l’unité 80 avec une image IOP d’un capteur de navigation 34, en particulier un capteur optronique, sur laquelle le pilote désigne des objets d’intérêt (cibles,…). Comme décrit précédemment, en fonction de la nature de l’image, le module de configuration 90 détermine par le premier test T1, parmi les filtres de la première bibliothèque 84, le filtre appliqué sur chaque image de la paire d’image à mettre en correspondance. Puis, comme décrit précédemment, le module de configuration 90 calcule, par le deuxième test T2, le rapport de la densité de construction à la densité d’éléments naturels sur chaque image pour déterminer le détecteur adapté parmi les détecteurs de la deuxième bibliothèque 86. Enfin, en fonction de la nature analogue ou différente des images de la paire d’images à apparier, le module de configuration 90 choisit, par le troisième test T3, un descripteur approprié parmi les descripteurs de la troisième bibliothèque. Dans le cas présent, les images IREF, IOP sont par exemple des images comprenant une forte densité de construction et un détecteur de Harris est utilisé. Par ailleurs, les images sont ici analogues, en particulier sont des images optiques. Un descripteur GLOH est utilisé. Puis, l’algorithme 82 est mis en œuvre par l’unité 80 pour réaliser la mise en correspondance entre l’image de référence IREF et l’image capteur IOP par détermination de la transformation géométrique ou homographie entre ces images. Ceci localise précisément l’image capteur IOP et permet d’en extraire des coordonnées géographiques plus précises. Le sous-module 110 de calcul de redressement du champ de descripteur image est activé lorsque le point de vue du capteur utilisé pour obtenir l’image IOP est très différent de celui de l’image de référence IREF (en fonction de l’angle de rasance de l’acquisition capteur). Dans une autre variante, non représentée, le système de traitement d’image 12 selon l’invention effectue une fonction de guidage relatif de l’aéronef par rapport à un terrain, par exemple une piste d’appontage ou d’atterrissage ou par rapport un un panier de ravitaillement d’un avion ravitailleur. Dans cet exemple, une image optique du terrain en approche, obtenue par une caméra de navigation 34 est utilisée dans l’unité de mise en correspondance 80. Une image géo-référencée de référence du terrain ou un modèle de l’avion ravitailleur, obtenue par exemple à partir du système de préparation de mission est également chargée dans l’unité de mise en correspondance 80 par l’interface 72. Comme décrit précédemment, le module de configuration 90 sélectionne automatiquement pour chaque image de la paire d’images à apparier, un filtre, un détecteur et un descripteur et le module de définition 92 définit des paramètres correspondants à ces fonctions sont déterminés en fonction de l’origine du capteur ayant permis d’obtenir l’image, de la nature des images, du type de fond de scène et de l’environnement. Le module 82 réalise ensuite un appariement entre les images pour calculer la transformation géométrique entre ces images. Le module 81 détermine ensuite à partir de cette transformation géométrique des données de navigation, en particulier la position, et les attitudes avion. Dans une variante illustrée par la figure 7, le système de traitement d’images 12 est utilisé pour faire de la détection de changement entre deux images. À cet effet, l’unité de mise en correspondance 80 charge une image externe IEXT provenant d’un autre acteur à travers le système de communication 22 par l’interface 74 et charge en parallèle une image IN obtenue par un capteur de mission 36, 38, par l’interface 76. L’image externe IEXT est par exemple une image optronique reçue d’un équipier ou d’un système externe, prise lors d’une mission de reconnaissance. L’unité de mise en correspondance 80 met en œuvre l’algorithme 82 modulaire et configurable. Comme décrit précédemment, le module de configuration 90 sélectionne, pour chaque image IN, IEXT de la paire d’image à apparier, un filtre, un détecteur, et un descripteur pour créer un alignement des deux images IN, IEXT avec une région 150 de superposition entre les deux images IN, IEXT, en déterminant la transformation géométrique entre ces images. Le module 81 extrait alors, dans la région de superposition 150, les modifications entre l’image reçue par le système de communication 22 et l’image acquise par les capteurs de bord. Ceci est par exemple obtenu par un calcul effectuant une soustraction des deux images superposées IN, IEXT associé à une logique à seuillage pour la détection de différences significatives. Par exemple, le module 81 détecte l’apparition d’objets 152 dans la région de superposition 150, notamment des véhicules. Le module d’extraction 81 transmet alors une information tactique au système de mission de l’aéronef qui correspond à la position et/ou à la nature des objets apparus. Dans une autre variante, représentée sur la figure 8, le système de traitement d’images 12 est propre à enrichir une image petit champ IPC prise par le système de capteur 24 de l’aéronef, par exemple un capteur radar 36. L’image petit champ IPC est acquise par le module d’acquisition 70 et est transmise à l’unité de mise en correspondance 80. Parallèlement, un extrait de cartographie numérique est chargé à partir du système de préparation de mission 26 par l’interface 72. L’unité de mise en correspondance 80 effectue alors l’appariement entre l’image petit champ IPC et l’image cartographique en définissant pour chaque image à apparier, un filtre, un détecteur, et un descripteur pour aligner finement les deux images, en déterminant la transformation géométrique entre ces images. Puis, le module fonctionnel 81 aligne les images pour permettre un affichage des images appariées par le système de mission. Dans une variante représentée sur la figure 9, des incrustations sont réalisées en réalité augmentée dans une image ICA obtenue par un capteur de l’aéronef, par exemple obtenue à partir d’un capteur de navigation 34 pour indexer les objets réels 200 présent dans l’image par des objets synthétiques 202 positionnés avec précision dans l’image capteur ICA par mise en correspondance avec une image synthétique définissant la position de ces objets. Grace à l’invention qui vient d’être décrite, il est possible, en utilisant la même unité de mise en correspondance 80, de facilement traiter des images provenant de sources très différentes au sein de l’aéronef, en particulier des systèmes de capteur 20, 24, des systèmes de communication 22, des systèmes de préparation de mission 26 et des systèmes de navigation 30, pour les apparier de manière très efficace deux à deux. L’unité de mise en correspondance 80, propre à mettre en œuvre un algorithme modulaire 82 qui s’adapte automatiquement à la nature très variées des images devant être comparées et détermine le meilleur jeu de fonctions de post-traitement image et de paramétrages associés à appliquer à ces images. Le système de traitement d’images 12 est donc capable de traiter différents types d’images, et de s’enrichir rapidement de nouvelles sources d’images lorsque celles-ci deviennent disponibles. En outre, la même unité modulaire de mise en correspondance 80 du système de traitement d’image 12 permet d’obtenir des fonctions opérationnelles très variées comme le recalage de la localisation avion, l’amélioration de la précision d’extraction de coordonnées dans des images de référence, notamment pour guider une arme vers sa cible, le guidage relatif de l’aéronef 10 (en particulier l’aide à l’appontage ou à l’atterrissage), la détection de changements dans une image, l’enrichissement d’images petit champ pour leur donner un contexte tactique, ou l’incrustation système en réalité augmentée. Ces fonctions sont applicables à différents capteurs ou systèmes de bord, quel que soit le type d’image qu’ils produisent, ou à des sources d’imagerie externe, quel que soit la nature du capteur ayant permis d’obtenir l’image. Ainsi, le système de traitement d’images 12 selon l’invention corrige l’incapacité des méthodes basées sur des descripteurs à traiter des images de nature très différentes, grâce au module de configuration 90 permettant de sélectionner des fonctions de traitement très variées dans des bibliothèques 84, 86, 88 et par paramétrage intelligent de ces fonctions. Le système de traitement d’images 12 selon l’invention présente donc l’avantage d’adapter les méthodes de mise en correspondance basées sur les descripteurs qui sont relativement robustes aux déformations d’images et sont, de plus, relativement économes en charge calcul et/ou mémoire, pour l’utilisation dans un contexte de calculateur temps réel embarqué. Système (12) de traitement d'images d’aéronef (10), comprenant : - des interfaces (70 ; 72 ; 74 ; 76) avec au moins trois sources distinctes d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) ; - une unité de mise en correspondance (80), propre à recevoir des images provenant des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) par l’intermédiaire des interfaces (70 ; 72 ; 74 ; 76), l’unité de mise en correspondance (80) étant propre à mettre en correspondance une première image provenant d’une première source parmi les trois sources distinctes d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) avec une deuxième image provenant d’une deuxième source parmi les au moins trois sources distinctes d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20), la deuxième source étant distincte de la première source, pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la deuxième image ; - un module fonctionnel (81) propre à produire, sur la base de la transformation géométrique, au moins un service fonctionnel destiné à un système de mission de l’aéronef (10). Système (12) selon la revendication 1, dans lequel les sources distinctes d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) sont choisies parmi des capteurs de mission, en particulier des capteurs d'imagerie radar ou optroniques, des capteurs de navigation, en particulier des systèmes de vision de l'aéronef (10), des bases de données de préparation de mission, en particulier des fichiers de terrain, des cartographies numériques ou de bases de données satellite géo-référencées, des systèmes (22) de communication externes propres à échanger des images avec d’autres acteurs. Système (12) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'unité de mise en correspondance (80) est propre à mettre en œuvre un algorithme de mise en correspondance (82) configurable, l'unité de mise en correspondance (80) comportant un module de configuration (90) de l'algorithme en fonction du type de source d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisée, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée sur les images. Système (12) selon la revendication 3, dans lequel l'algorithme de mise en correspondance (82) configurable est propre à appliquer, successivement, sur chaque image, une première fonction de traitement choisie dans une première bibliothèque de fonctions (84), une deuxième fonction de traitement choisie dans une deuxième bibliothèque de fonctions (86) et avantageusement, au moins une troisième fonction de traitement choisie dans une troisième bibliothèque de fonctions (88), le module de configuration (90) de l'algorithme de traitement étant propre à définir pour chaque image, chaque fonction de traitement à appliquer dans l'algorithme de traitement dans chaque bibliothèque de fonctions (84, 86, 88) en fonction des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée. Système (12) selon la revendication 4, dans lequel la première fonction, la deuxième fonction et la troisième fonction sont choisies parmi un filtre, un détecteur de singularités, et un descripteur de singularités, le module de configuration (90) de l'algorithme de traitement étant propre à choisir le type de filtre appliqué à chaque image, le type de détecteur appliqué à chaque image, et le type de descripteur appliqué à chaque image en fonction des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée. Système (12) selon la revendication 5, dans lequel la première bibliothèque (84) est une bibliothèque de filtres applicables, comprenant plusieurs filtres choisis avantageusement parmi un filtre médian, un filtre moyen, un filtre gaussien, et un filtre exponentiel, la deuxième bibliothèque (86) étant une bibliothèque de détecteurs applicables, comprenant plusieurs détecteurs choisis avantageusement parmi un détecteur BLOB, un détecteur de Harris, un détecteur obtenu par apprentissage, notamment un détecteur CNN obtenu par apprentissage à l’aide d’un réseau de neurones convolutionnel entraîné par apprentissage profond, la troisième bibliothèque étant une bibliothèque de descripteurs, comprenant plusieurs descripteurs choisis avantageusement parmi un descripteur SIFT, un descripteur GLOH, un descripteur EOH et un descripteur obtenu par apprentissage, notamment un descripteur CNN obtenu par apprentissage à l’aide d’un réseau de neurones convolutionnel entraîné par apprentissage profond. Système (12) selon l'une quelconque des revendications 4 à 6, dans lequel chaque fonction de traitement comporte des paramètres d'optimisation, l'unité de mise en correspondance (80) comprenant un module de définition (92) des paramètres d'optimisation en fonction de la fonction de traitement choisie dans la bibliothèque de fonctions, des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée, les paramètres d’optimisation ayant avantageusement été obtenus par apprentissage préalable. Système (12) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de mise en correspondance (80) est propre à déterminer une transformation géométrique entre une image d’un capteur de bord et une image géo-référencée, le module fonctionnel (81) étant propre à acquérir des données de position géographique à partir d’un système de navigation (20) de l’aéronef (10), et à calculer un vecteur d'erreur entre les données de position de l'avion fournies par le système de navigation (20) et une position réelle de l'avion obtenue sur la base de la transformation géométrique entre l’image du capteur de bord et l’image géo-référencée. Système (12) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de mise en correspondance (80) est propre à déterminer une transformation géométrique entre d’une image d’une source d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) et une image géo-référencée, le module fonctionnel (81) étant propre à corriger le géoréférencement de l’image de la source d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) sur la base de la transformation géométrique entre l’image de la source d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) et l’image géo-référencée. Système (12) selon la revendication 9, dans lequel le module fonctionnel (81) est propre à engendrer et à transmettre une information de recalage d'un système de l’aéronef (10), notamment d’un système d’armes (28), l’information de recalage étant obtenue à partir du géoréférencement corrigé de l’image provenant de la source d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20). Système (12) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de mise en correspondance (80) est propre à déterminer une transformation géométrique entre une image provenant d’un capteur de bord et une image ou modèle de référence d’une piste, d’un porte-avion ou d’un avion ravitailleur, le module fonctionnel (81) étant propre à calculer des données de guidage relatif de l’aéronef (10) vers la piste d'atterrissage, le pont de porte-avion ou le panier de ravitaillement d’un avion ravitailleur à partir de la transformation géométrique entre l’image provenant du capteur de bord et l’image ou modèle de référence de la piste, du porte-avion ou de l’avion ravitailleur. Système (12) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de mise en correspondance (80) est propre à déterminer la transformation géométrique pour aligner géométriquement deux images de capteurs d’une même scène prises à des instants différents, notamment d’une image issue d’une mission de reconnaissance et une image acquise durant la mission, le module fonctionnel (81) étant propre à effectuer une détection d’un changement entre les deux images alignées. Système (12) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de mise en correspondance (80) est propre à déterminer la transformation géométrique entre une image capteur petit champ et un extrait de cartographie numérique, le module fonctionnel (81) étant propre à incruster l’image capteur petit champ dans l’extrait de cartographie numérique sur la base de la transformation géométrique. Procédé de traitement d’images, mis en œuvre dans un aéronef (10), comprenant les étapes suivantes : - fourniture d’un système (12) selon l’une quelconque des revendications précédentes, - acquisition par les interfaces (70 ; 72 ; 74 ; 76) d'une première image provenant d'une première source d’images parmi les au moins trois sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) et d'une deuxième image provenant d'une deuxième source d’images choisie parmi les au moins trois sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20), la deuxième source d’images étant distincte de la première source d’images ; - mise en correspondance, par l’unité de mise en correspondance (80), de la première image avec la deuxième image pour déterminer la transformation géométrique entre la première image et la deuxième image ; - production par le module fonctionnel (81), sur la base de la transformation géométrique, d’au moins un service fonctionnel destiné à un système de mission de l’aéronef (10). Procédé selon la revendication 14, dans lequel l'unité de mise en correspondance (80) est propre à mettre en œuvre un algorithme de mise en correspondance configurable, l’unité de mise en correspondance (80) comportant un module de configuration (90) de l’algorithme en fonction des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée dans les images. le procédé comprenant l’application successivement, sur chaque image, par l'algorithme configurable, d’une première fonction de traitement choisie dans une première bibliothèque de fonctions (84), d’une deuxième fonction de traitement choisie dans une deuxième bibliothèque de fonctions (86) et avantageusement, d’au moins une troisième fonction de traitement choisie dans une troisième bibliothèque de fonctions (88), le module de configuration (90) de l'algorithme de traitement définissant pour chaque image, chaque fonction de traitement à appliquer dans l'algorithme de traitement dans chaque bibliothèque de fonctions (84, 86, 88) en fonction des sources d’images (24 ; 26 ; 22 ; 20) utilisées, de la nature de chaque image, et/ou de données d'environnement de la scène visualisée dans les images.