Brevet FR3127316A1 — publié le 20230324

Un procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique (I) comprenant les étapes consistant à : fournir un réseau neuronal (E1) comportant au moins un paramètre opérateur (A, B) de correction d’image et au moins une couche de neurones mettant en œuvre une équation du type : Y = c1 ∗ X + c2 + ∑ (k ∊ A, B) c3 k × Z k , intégrant une valeur sélectionnée (Z A, Z B ) de chaque paramètre opérateur (A, B) parmi des valeurs sélectionnables (N A , N B ), le coefficient de noyau (c1), le coefficient de biais (c2) et chaque coefficient de poids (c3 A , c3 B ) étant optimisés par entraînement pour chaque valeur sélectionnable (N A , N B ) de chaque paramètre opérateur (A, B); fournir une image numérique (E2) ; choisir (E3) une valeur sélectionnée (Z A , Z B ) de chaque paramètre opérateur (A, B); déterminer (E4) une image numérique corrigée (J) au moyen du réseau neuronal. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique mettant en œuvre un réseau neuronal La présente invention concerne le domaine du traitement d’images et vise un procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique mettant en œuvre un réseau neuronal. De manière connue, la qualité d’une image numérique dépend d’un certain nombre de paramètres, tel que la netteté, que l’on peut évaluer à partir de la quantité de flou et de la quantité de bruit de l’image notamment. Le bruit se caractérise par la présence de grains parasites répartis de manière aléatoire sur l’image, en particulier lorsque l’image est sombre. Le bruit est notamment dû à la fluctuation du nombre de porteurs de charge lié à la nature discontinue du courant électrique, connu sous le terme de « bruit de grenaille ». Le flou est quant à lui notamment dû au système optique lui-même, de valeur connue, ainsi qu’à la distance de la scène observée, de valeur inconnue et dit « flou de défocalisation ». D’autres types de flou peuvent être observés, dus au mouvement de la caméra lors de l’acquisition, dit « flou de bougé », ou du sujet de l’image acquise, dit « flou cinétique ». En pratique, des conditions dégradées d’acquisition d’images, tel que du mouvement ou une faible luminosité, diminuent la qualité d’une image numérique. On rencontre de telles conditions par exemple dans le domaine militaire lors de l’acquisition d’images au sol ou en vol, tel que depuis un char, un hélicoptère ou un drone. Il en résulte des images de qualité indésirable, qui entraînent de la fatigue oculaire pour l’opérateur voire une mauvaise interprétation du sujet de l’image acquise. Pour améliorer la qualité d’une image numérique, il est connu des réseaux neuronaux de traitement d’images dits convolutifs qui sont configurés pour appliquer des filtres successifs sur l’image numérique afin d’en corriger les défauts, tel que le flou et le bruit. Les réseaux VDSR (Very Deep Super Resolution) et EDSR (Enhanced Deep Super Resolution) en sont des exemples. De manière connue, un tel réseau neuronal comporte plusieurs couches de neurones successives configurées chacune pour déterminer une image de sortie en appliquant un filtre sur une image d’entrée. En notant Y l’image de sortie et X l’image d’entrée, chaque couche de neurones met en œuvre une équation du type Y = c1 ∗ X + c2, où c1 et c2 sont respectivement un coefficient de noyau et un coefficient de biais qui sont optimisés par entraînement à partir d’un panel d’images de défaut connu. En pratique, il est connu d’entraîner le réseau neuronal avec un panel d’images comportant un même défaut donné, tel que la même quantité de flou et de bruit. Le réseau neuronal ainsi entraîné est très performant pour corriger une image numérique présentant le même défaut donné uniquement. Or, dans les faits, les conditions d’acquisition d’images varient d’une image numérique à l’autre ce qui aboutit à une large gamme de défauts, pour lesquels le réseau neuronal fournit une correction inadaptée. Une solution immédiate pour résoudre cet inconvénient serait d’utiliser plusieurs réseaux neuronaux entraînés chacun pour un défaut donné possible de l’image numérique. Cela augmenterait toutefois la complexité de manière considérable et ne permettrait pas leur installation dans un système embarqué. Il est également connu d’entraîner le réseau neuronal avec un panel d’images de défauts variés de manière à être adapté pour corriger une plus grande gamme d’images numériques. Un réseau neuronal ainsi entraîné présente toutefois des performances inférieures à celles d’un réseau neuronal entraîné pour un unique défaut donné et apporte uniquement une correction partielle. Par ailleurs, la correction apportée par le réseau neuronal, qu’elle soit optimale ou partielle, ne correspond pas forcément à celle attendue par l’opérateur. En effet, la correction optimale diffère d’un opérateur à l’autre suivant sa perception visuelle mais également pour un même opérateur suivant l’utilisation qu’il souhaite faire de l’image. L’invention vise ainsi un procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique permettant de résoudre au moins certains des inconvénients cités. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique mis en œuvre par ordinateur et comprenant une pluralité d’étapes consistant à : Fournir un réseau neuronal de type convolutif comportant au moins un paramètre opérateur de correction d’image, chaque paramètre opérateur comportant une pluralité de valeurs sélectionnables, ledit réseau neuronal : Ayant été préalablement entraîné, à partir d’une pluralité de vecteurs d’entrée comprenant chacun une image numérique et une valeur sélectionnée de chaque paramètre opérateur parmi les valeurs sélectionnables, à déterminer une image numérique corrigée respectant ladite valeur sélectionnée, et Comprenant une pluralité de couches de neurones successives configurées chacune pour déterminer une image de sortie Y à partir d’une image d’entrée X, au moins une couche de neurones, dite couche paramétrique, mettant en œuvre une équation intégrant la valeur sélectionnée Z A, Z B du type : Y = c1 ∗ X + c2 + ∑ (k ∊ A, B) c3 k × Z k , le coefficient de noyau c1, le coefficient de biais c2 et chaque coefficient de poids c3 A , c3 B étant optimisés lors de l’entraînement pour chaque valeur sélectionnable de chaque paramètre opérateur, Fournir une image numérique, Choisir, pour chaque paramètre opérateur, une valeur sélectionnée parmi les valeurs sélectionnables, formant ensemble avec l’image numérique un vecteur d’entrée, et Déterminer, à partir du vecteur d’entrée et au moyen du réseau neuronal, une image numérique corrigée. L’invention permet avantageusement, au moyen d’un unique réseau neuronal, de corriger une large gamme de défauts d’images de manière efficace et en prenant en considération les souhaits de l’opérateur. Plus précisément, le réseau neuronal a été entraîné pour mettre en œuvre plusieurs niveaux de correction différents d’un ou plusieurs types de défaut d’images. Le niveau de correction souhaité par l’opérateur est sélectionnable grâce à un ou plusieurs paramètres opérateurs en entrée du réseau neuronal. Chaque paramètre opérateur correspond à un type de défaut d’image, tel que le flou ou le bruit, et comporte différentes valeurs sélectionnables, à savoir différents degrés de correction du défaut d’image que l’opérateur peut choisir. L’intégration de paramètres opérateurs en entrée du réseau neuronal permet ainsi à l’opérateur de choisir, parmi plusieurs possibilités, le traitement correctif à appliquer à l’image. Une telle liberté permet de s’adapter à la perception visuelle propre de l’opérateur. En outre, le traitement correctif d’une image dépend de ce que l’opérateur souhaite améliorer sur l’image : mieux observer un détail précis ou au contraire lisser les imperfections pour un meilleur rendu global. Par ailleurs, l’intégration de paramètres opérateurs dans le réseau neuronal permet d’obtenir une correction performante pour une large gamme de défauts d’images en spécifiant quel type de correction appliquer. L’intégration de paramètres opérateurs en entrée du réseau neuronal est permise en modifiant le traitement dans une ou plusieurs couches du réseau neuronal, dite « couche paramétrique », plus précisément en ajoutant un coefficient de poids pour chaque paramètre opérateur. Chaque couche paramétrique comporte ainsi des coefficients supplémentaires par rapport aux autres couches. Les coefficients de la couche paramétrique sont optimisés lors de l’entraînement pour un panel de vecteurs d’entrée comportant chacun une image et une valeur de chaque paramètre opérateur qui est sélectionnée comme celle correspondant au défaut réel de l’image. Les coefficients optimisés sont déterminés de manière à obtenir, à partir du vecteur d’entrée, une image corrigée optimale, dont le niveau de correction corrige entièrement et uniquement le niveau de défaut réel de l’image. Selon un aspect de l’invention, un paramètre opérateur est le niveau de correction du flou de l’image numérique, dû au mouvement de la caméra lors de l’acquisition, dit « flou de bougé », ou du sujet de l’image acquise, dit « flou cinétique ». Le procédé selon l’invention permet ainsi de corriger le flou d’une image en permettant à l’opérateur de choisir entre plusieurs degrés de correction, i.e. valeurs sélectionnables. Le degré de correction sélectionné, i.e. la valeur sélectionnée, est indépendant du niveau de défaut de l’image. Autrement dit, l’opérateur est libre de choisir un degré de correction ne correspondant pas au niveau de défaut de l’image, par exemple choisir un fort degré de correction du flou pour une image comportant un faible degré de flou. Selon un aspect de l’invention, le réseau neuronal comporte une pluralité de paramètres opérateurs, autrement dit plusieurs types de défauts d’images, pour lesquels l’opérateur peut spécifier le degré de correction qu’il souhaite appliquer à une image donnée. Cela permet à l’opérateur de spécifier précisément la correction qu’il souhaite, à savoir une combinaison de valeurs sélectionnées pour les différents paramètres opérateurs. De préférence, le réseau neuronal comporte deux paramètres opérateurs, pour offrir un choix de correction à l’opérateur sans nécessiter de sa part une grande quantité de réglages, ce qui serait chronophage. Selon un aspect de l’invention, un paramètre opérateur est le niveau de correction du bruit de l’image numérique. Le bruit se caractérise par la présence de grains parasites répartis de manière aléatoire sur l’image, en particulier lorsque l’image est sombre. Le bruit est notamment dû à la fluctuation du nombre de porteurs de charge lié à la nature discontinue du courant électrique, connu sous le terme de « bruit de grenaille ». Le procédé selon l’invention permet ainsi de corriger le bruit d’une image en permettant à l’opérateur de choisir entre plusieurs degrés de correction, i.e. valeurs sélectionnables. Selon un aspect de l’invention, au moins une valeur sélectionnable d’au moins un paramètre opérateur se présente sous la forme d’un scalaire, à savoir d’un traitement uniformément appliqué à toute l’image. De préférence, chaque valeur sélectionnable de chaque paramètre opérateur se présente sous la forme d’un scalaire. Ceci simplifie le choix de la valeur sélectionnée de chaque paramètre opérateur. Selon un aspect préféré de l’invention, au moins un paramètre opérateur comporte au moins trois valeurs sélectionnables, et de préférence au plus dix valeurs sélectionnables. Ceci permet d’offrir un choix suffisant à l’opérateur sans pour autant lui imposer un réglage complexe et chronophage. Selon un aspect de l’invention, le réseau neuronal comporte une unique couche paramétrique, se présentant de préférence sous la forme de la première couche de neurones du réseau neuronal configurée pour recevoir l’image numérique comme image d’entrée. Ajouter des coefficients de poids dans une unique couche du réseau neuronal suffit avantageusement pour adapter la correction et n’ajoute qu’une faible complexité calculatoire. L’implémentation des coefficients de poids dans la première couche de neurones présente l’avantage d’obtenir une correction plus efficace car les défauts (flou, bruit, etc.) sont de type bas niveau, donc bien représentés par la première couche du réseau de neurones. Selon un aspect de l’invention, le réseau neuronal est un réseau de convolution spatiale. Ainsi, chaque couche de neurones du réseau neuronal comporte une pluralité de neurones appliquant chacune le même traitement. L’image est divisée en un ensemble de portions d’images qui sont réparties entre les neurones d’une même couche de neurones. Un réseau de convolution spatiale présente avantageusement de très bonnes performances, en particulier un traitement homogène pour toute l’image et de coût mémoire réduit. Selon un aspect de l’invention, lors de l’étape de choix, une valeur par défaut est proposée pour au moins un paramètre opérateur parmi les valeurs sélectionnables, de préférence pour chaque paramètre opérateur. Ceci laisse l’opérateur libre de spécifier ou non la correction qu’il souhaite. A défaut de valeur sélectionnée par l’opérateur, c’est la valeur par défaut qui est sélectionnée lors de l’étape de choix. Selon un aspect de l’invention, le procédé comprend une étape consistant à : Mesurer un niveau de défaut de l’image numérique, Sélectionner, parmi les valeurs sélectionnables, la valeur par défaut du paramètre opérateur à partir du niveau de défaut mesuré. La valeur par défaut est ainsi fonction de l’image à corriger, ce qui permet une correction adaptée. Selon un aspect de l’invention, le procédé comporte au moins une répétition de l’étape de choix et de l’étape de détermination pour une nouvelle valeur sélectionnée d’au moins un paramètre opérateur. Ceci permet à l’opérateur d’obtenir plusieurs images corrigées différentes d’une même image. De préférence, le procédé est mis en œuvre dans un système embarqué. Le procédé utilise avantageusement un unique réseau neuronal ce qui permet de l’installer dans un système embarqué de taille réduite pour permettre sa mobilité. De préférence, le procédé comporte de manière préliminaire une étape consistant à acquérir une image numérique. Le procédé permet ainsi à la fois l’acquisition et le traitement correctif d’une image numérique, de manière pratique et rapide. L’invention concerne également un programme d’ordinateur mettant en œuvre le procédé tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un support d’enregistrement du programme d’ordinateur. L’invention concerne également un réseau neuronal pour ordinateur de type convolutif comportant au moins un paramètre opérateur de correction d’image, chaque paramètre opérateur comportant une pluralité de valeurs sélectionnables, ledit réseau neuronal : Ayant été préalablement entraîné, à partir d’une pluralité de vecteurs d’entrée comprenant chacun une image numérique et une valeur sélectionnée de chaque paramètre opérateur parmi les valeurs sélectionnables, à déterminer une image numérique corrigée respectant ladite valeur sélectionnée, et Comprenant une pluralité de couches de neurones successives configurées chacune pour déterminer une image de sortie Y à partir d’une image d’entrée X, au moins une couche de neurones, dite couche paramétrique, mettant en œuvre une équation intégrant la valeur sélectionnée Z A, Z B du type : Y = c1 ∗ X + c2 + ∑ (k ∊ A, B) c3 k × Z k , le coefficient de noyau c1, le coefficient de biais c2 et chaque coefficient de poids c3 A , c3 B étant optimisés lors de l’entraînement pour chaque valeur sélectionnable de chaque paramètre opérateur, L’invention concerne également un ordinateur comportant un réseau neuronal tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un système d’amélioration de la qualité d’une image numérique comportant un ordinateur comportant un réseau neuronal tel que décrit précédemment. De préférence, le système est de type embarqué. De préférence, le système comprend une interface opérateur de sélection de la valeur de chaque paramètre opérateur du réseau neuronal. De préférence, le système comprend un organe de détermination d’un niveau de défaut de l’image numérique et un organe de contrôle configuré pour déterminer une valeur par défaut d’au moins un paramètre opérateur à partir du niveau de défaut de l’image numérique. De préférence, le système comprend un organe de mesure d’une image numérique configuré pour fournir l’image numérique au réseau neuronal. PRESENTATION DES FIGURES L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple, et se référant aux figures suivantes, données à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. La est une représentation schématique du procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique selon un mode de réalisation de l’invention. La est une représentation schématique d’une étape de fourniture d’un réseau neuronal de type convolutif comportant deux paramètres opérateurs selon procédé de la . La est une représentation schématique de l’entraînement du réseau neuronal de la . La est une représentation schématique d’une étape de fourniture d’une image, d’une étape de choix d’une valeur pour chaque paramètre opérateur et d’une étape de détermination d’une image corrigée selon le procédé de la . La est une représentation schématique du procédé selon un autre mode de réalisation de l’invention comprenant une étape de mesure d’un défaut de l’image et une étape de détermination d’une valeur par défaut de chaque paramètre opérateur. Il faut noter que les figures exposent l’invention de manière détaillée pour mettre en œuvre l’invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l’invention le cas échéant. Procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique (I) mis en œuvre par ordinateur (10) et comprenant une pluralité d’étapes consistant à : Fournir un réseau neuronal (E1) de type convolutif comportant au moins un paramètre opérateur (A, B) de correction d’image, chaque paramètre opérateur (A, B) comportant une pluralité de valeurs sélectionnables (N A , N B ), ledit réseau neuronal (11) : Ayant été préalablement entraîné, à partir d’une pluralité de vecteurs d’entrée (V) comprenant chacun une image numérique (I) et une valeur sélectionnée (Z A , Z B ) de chaque paramètre opérateur (A, B) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), à déterminer une image numérique corrigée (J) respectant ladite valeur sélectionnée (Z A , Z B ), et Comprenant une pluralité de couches de neurones (12) successives configurées chacune pour déterminer une image de sortie (Y) à partir d’une image d’entrée (X), au moins une couche de neurones, dite couche paramétrique (13), mettant en œuvre une équation intégrant la valeur sélectionnée (Z A, Z B ) du type : Y = c1 ∗ X + c2 + ∑ (k ∊ A, B) c3 k × Z k , le coefficient de noyau (c1), le coefficient de biais (c2) et chaque coefficient de poids (c3 A , c3 B ) étant optimisés lors de l’entraînement pour chaque valeur sélectionnable (N A , N B ) de chaque paramètre opérateur (A, B), Fournir une image numérique (E2), Choisir (E3), pour chaque paramètre opérateur (A, B), une valeur sélectionnée (Z A , Z B ) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), formant ensemble avec l’image numérique (I) un vecteur d’entrée (V), et Déterminer (E4), à partir du vecteur d’entrée (V) et au moyen du réseau neuronal (11), une image numérique corrigée (J). Procédé selon la revendication 1, dans lequel un paramètre opérateur (A) est le niveau de correction du flou de l’image numérique (I). Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel le réseau neuronal (11) comporte une pluralité de paramètres opérateurs (A, B), de préférence deux paramètres opérateurs (A, B). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel un paramètre opérateur (B) est le niveau de correction du bruit de l’image numérique (I). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel au moins une valeur sélectionnable (N A , N B ) d’au moins un paramètre opérateur (A, B) se présente sous la forme d’un scalaire. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau neuronal (11) comporte une unique couche paramétrique (13), se présentant de préférence sous la forme de la première couche de neurones (12) du réseau neuronal (11) configurée pour recevoir l’image numérique (I) comme image d’entrée (X). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau neuronal (11) est un réseau de convolution spatiale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel, lors de l’étape de choix (E3), une valeur par défaut (N A *, N B *) est proposée pour au moins un paramètre opérateur (A, B) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ). Procédé selon la revendication 8, comprenant une étape consistant à : Mesurer (E5) un niveau de défaut (D) de l’image numérique (I), Sélectionner (E6), parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), la valeur par défaut (N A *, N B *) du paramètre opérateur (A, B) à partir du niveau de défaut (D) mesuré. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comportant au moins une répétition de l’étape de choix (E3) et de l’étape de détermination (E4) pour une nouvelle valeur sélectionnée (Z A , Z B ) d’au moins un paramètre opérateur (A, B).