Brevet FR3142026A1 — publié le 20240517

Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’objets dans une image comprenant un ou plusieurs canaux, comprenant les étapes suivantes : a) pour au moins un canal parmi le ou les canaux de l’image, calcul de deux composantes de Riesz par application d’une transformée de Riesz au canal et détermination, à partir des deux composantes de Riesz, d’un tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz ; b) détermination d’une matrice de caractérisation d’image par sommation du ou des tenseurs de structure déterminés à l’étape a) ; c) détermination d’au moins une caractéristique de l’image à partir d’au moins une valeur propre de la matrice de caractérisation d’image ; d) traitement de la caractéristique par un réseau neuronal de détection d’objets. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Détection d’objets dans une image DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine du traitement d’images, plus précisément celui de la détection d’objets dans une image et, plus particulièrement encore, de la détection d’objets à faible résolution ou d’objet camouflés dans une image. ETAT DE LA TECHNIQUE Pour détecter des objets dans une image, différents algorithmes peuvent être utilisés, notamment des réseaux de neurones comme, par exemple, le YOLO, le R-CNN, le Fast R-CNN ou encore le Faster R-CNN. Les techniques actuelles de détection d’objets dans une image ne permettent pas la détection d’objets de faibles résolution ou d’objets ayant des couleurs similaires à l’arrière-plan de l’image. Un but de l’invention est d’améliorer la détection d’objets dans une image. Plus précisément, l’invention vise à permettre la détection dans une image d’objets à faible résolution ou ayant des couleurs similaires à l’arrière-plan d’une image. Selon un premier aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’objets dans une image comprenant un ou plusieurs canaux, comprenant les étapes suivantes : a) pour au moins un canal parmi le ou les canaux de l’image, calcul de deux composantes de Riesz par application d’une transformée de Riesz au canal et détermination, à partir des deux composantes de Riesz, d’un tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz ; b) détermination d’une matrice de caractérisation d’image par sommation du ou des tenseurs de structure déterminés à l’étape a) ; c) détermination d’au moins une caractéristique de l’image à partir d’au moins une valeur propre de la matrice de caractérisation d’image ; d) traitement de la caractéristique par un réseau neuronal de détection d’objets. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives, prises seules ou dans une quelconque combinaison : le tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image s’exprime selon : dans lequel correspond au tenseur de structure selon une direction pour un pixel du canal de l’image, et correspondent aux termes du tenseur de structure , et correspondent aux composantes de Riesz selon des axes et respectivement issues de la transformée de Riesz appliquée au canal de l’image selon une direction , correspond à l’un des canaux à de l’image, est un entier supérieur ou égal à 1, correspond à la direction de calcul du tenseur de structure et étant comprise entre -π et π et G correspond à l’ordre du kernel de la transformée de Riesz ; - la détermination d’au moins une caractéristique de l’image comprend la détermination des valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image et la sélection de la plus grande desdites valeurs propres ; - à l’étape c), une caractéristique de l’image est déterminée en calculant : dans lequel, correspondent aux valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image ; - le procédé comprend en outre la détermination d’au moins une orientation locale de l’image à partir d’une valeur propre du tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image et l’étape d) comprend le traitement de l’orientation locale par le réseau neuronal de détection d’objets ; - le procédé comprend avant l’étape b) au moins une réitération de l’étape a) en modifiant une direction de la transformée de Riesz, les tenseurs de structure déterminés à chacune des itérations de l’étape a) pour un même canal de l’image étant additionnés entre eux dans une étape a1) ; - à l’étape a), la transformée de Riesz est une transformée de Riesz à kernel gaussien. - l’image est une image couleur qui comprend trois canaux dont un canal rouge, un canal bleu et un canal vert. Selon un deuxième aspect, il est proposé un système de détection d’objets dans une image comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection présenté précédemment. Selon un troisième aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de détection présenté précédemment. Selon un quatrième aspect, il est proposé un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de détection présenté précédemment. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux figures annexées dont : - la illustre un système de détection d’objet dans une image ; - la représente les étapes d’un procédé détection d’objet dans une image ; - la est une image acquise par une caméra ; - la représente la phase de l’image de la ; - la représente l’amplitude de l’image de la ; - la est une deuxième image acquise par une caméra ; - La , et représentent des orientations locales de l’image de la ; - la schématise le cheminement des données dans le cadre du procédé de détection d’objets dans une image. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION Système Un système 1 pour la détection d’objets dans une image est illustré en . Le système 1 comprend un ordinateur 2 configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection d’objets dans une image qui sera présenté par la suite. L’ordinateur 2 est par exemple un processeur. Le système 1 est configuré pour traiter une ou des images. Le système 1 est donc configuré pour recevoir des images. Le système 1 peut être configuré pour recevoir des images issues de sources externes comme un appareil d’acquisition d’images tel qu’une caméra ou comme un appareil de stockage de données tel qu’une mémoire d’un ordinateur. Selon un certain mode de réalisation, le système 1 comprend des moyens d’acquisition d’image 3 et le système 1 est configuré pour traiter les images acquises par les moyens d’acquisition d’image 3. Les images peuvent par exemple être des photos ou des vidéos. Les images peuvent être traitées par le système 1 en temps réel. Par « en temps réel », on entend que les images sont traitées par le système 1 directement après leur acquisition c’est-à-dire de préférence moins de 1 ms après leur acquisition et, de préférence encore, moins de 0.42 ms après leur acquisition. En d’autres termes, le système 1 prend en entrée les images directement après leur acquisition. Dans ce cas de figure, le système 1 est configuré pour recevoir des images depuis un appareil d’acquisition d’images comme une caméra. Selon un autre mode de réalisation, les images ne sont pas traitées en temps réel et ont été acquises un certain laps de temps avant leur traitement par le système 1 (par exemple plusieurs minutes ou plusieurs heures par exemple). En d’autres termes, les images sont fournies en entrée du système 1 un certain laps de temps (plusieurs minutes ou plusieurs heures par exemple) après leur acquisition. Dans ce cas de figure, le système 1 est configuré pour recevoir des images depuis un appareil de stockage de données tel qu’une mémoire d’un ordinateur. Le système 1 peut être configuré à la fois pour recevoir des images en temps réel ou des images qui ne sont pas en temps réel. Les images peuvent par exemple représenter des paysages, des bâtiments, des personnes, des animaux, des véhicules, etc… Les images présentent un ou plusieurs canaux . En d’autres termes, chaque image comprend une pluralité de pixels présentant un ou plusieurs canaux . L’image peut être une image en couleur présentant au moins trois canaux : un canal rouge, un canal vert et un canal bleu. L’image peut être une image en niveaux de gris présentant un unique canal de niveau de gris. L’image peut présenter d’autres types de canaux correspondant à diverses couleurs ou divers spectres, par exemple à de l’infrarouge. L’image peut être une image à deux dimensions ou à plus de deux dimensions. L’image est de dimension N. Typiquement, l’image est une image à deux dimensions acquise par des moyens d’acquisition d’image 3 en deux dimensions. C’est le cas d’une image à deux dimensions qui sera principalement traité par la suite. Procédé En référence à la , il est proposé un procédé de détection d’objets dans une image. Le procédé est mis en œuvre par ordinateur, typiquement par le système 1 de détection d’objets présenté précédemment. Le procédé comprend de préférence une étape préalable a0) d’obtention d’une image. L’image peut être directement acquise par des moyens d’acquisition d’image 3 du système 1. L’image peut également être fournie par des sources externes. L’image comprend un ou plusieurs pixels. Le procédé qui va être décrit vise à être appliqué à une pluralité de pixels d’une image, voire à chaque pixel de l’image, de sorte à pouvoir détecter des objets dans l’image. Le procédé comprend ensuite une étape a) d’obtention d’au moins deux composantes de Riesz par application d’une transformée de Riesz à l’image. La transformée de Riesz correspond à la généralisation de la transformée de Hilbert. De préférence, la transformée de Riesz utilisée est une transformée de Riesz à kernel gaussien. La transformée de Riesz est calculée pour au moins un canal du pixel de l’image. La transformée de Riesz est calculée pour un ordre avec un entier supérieur ou égal à 1. La transformée de Riesz est calculée au moins selon une direction avec compris entre 0 et π. La transformée de Riesz est calculée pour une image de dimensions avec un entier supérieur ou égale à 2. Ainsi, la transformée de Riesz d’ordre d’un pixel d’une image à deux dimensions selon une direction de la transformée et un canal de l’image peut s’écrire comme suit : Avec qui correspond au pixel de l’image de coordonnée selon un axe et de coordonnée selon un axe , correspondant à l’un des canaux à du pixel , et correspondant aux composantes de Riesz selon les axes et respectivement de la transformée de Riesz d’ordre selon la direction appliquée à un canal du pixel , et correspondant à des gradients selon les axes et , respectivement, qui correspond à l’opérateur de Riesz d’ordre , correspondant à l’ordre du kernel de la transformée de Riesz et étant un entier supérieur ou égal à 1, correspondant à la direction de la transformée de Riesz et étant comprise entre - π et π, Dans le domaine temporel, pour un canal la composante selon l’axe de la transformée de Riesz calculée avec un kernel d’ordre selon une direction , notée , peut s’écrire comme suit : avec correspondant au canal de l’image I translatée de , correspondant au pas d’échantillonnage suivant l’axe , correspondant au pas d’échantillonnage suivant l’axe , et correspondant à l'ensemble des couples de nombres réels. Dans le domaine fréquentiel, pour un canal la composante selon l’axe de la transformée de Riesz calculée avec un kernel d’ordre selon une direction , notée , peut s’écrire comme suit : avec qui correspond à une coordonnée (i.e. une fréquence) selon un axe dans le domaine fréquentiel et (i.e. une fréquence) qui correspond à une coordonnée selon un axe dans le domaine fréquentiel. Cette composante peut se calculer selon la formule suivante : avec qui correspond au nombre complexe pour s’exprimer comme suit : avec correspondant à l’unité imaginaire, qui correspond à la transformée de Fourier du canal du pixel dans le domaine fréquentiel. Respectivement, dans le domaine temporel, pour un canal la composante selon l’axe de la transformée de Riesz calculée avec un kernel d’ordre selon une direction , notée , peut s’écrire comme suit : avec correspondant au canal de l’image translatée de , correspondant au pas d’échantillonnage suivant l’axe , correspondant au pas d’échantillonnage suivant l’axe , et correspondant à l'ensemble des couples de nombres réels. Dans le domaine fréquentiel, pour un canal la composante selon l’axe de la transformée de Riesz calculée avec un kernel d’ordre selon une direction , notée , peut s’écrire comme suit : . Cette composante peut se calculer selon la formule suivante : . L’étape a) du procédé comprend en outre la détermination, à partir des composantes de Riesz et , d’un tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz d’ordre noté . Par la suite, dans un souci de concision, et seront notées et , respectivement. On comprend donc que correspond à et correspond à . Typiquement, un tenseur de structure est une matrice dérivée du gradient d’une fonction. Dans le cas de l’invention, le tenseur de structure est une matrice dérivée de la transformée de Riesz. Comme cela sera expliqué par la suite, le tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz permet de calculer des caractéristiques d’une image très utiles dans le cadre de la détection d’objets dans une image. Il a été remarqué que le tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz permet de caractériser les textures d’une image plus efficacement qu’un tenseur de structure classique, i.e. ayant pour opérateur le gradient. Comme expliqué, le tenseur de structure a pour opérateur la transformée de Riesz. Plus précisément, le tenseur de structure a pour opérateur la transformée de Riesz d’ordre avec étant un entier supérieur ou égal à 1. Le tenseur de structure est déterminé de préférence pour chaque pixel de l’image. Le tenseur de structure est déterminé pour une direction . Plus précisément, la direction correspond à la direction pour laquelle la transformée de Riesz du pixel est calculée. En effet, la transformée de Riesz non-orientée d’un pixel peut être « tournée » pour obtenir la transformée de Riesz orientée du pixel selon une direction . Par « non-orientée », on entend que le kernel utilisé pour le calcul de la transformée est un filtre gaussien à orientation nulle. La transformée de Riesz pour une image à N dimensions d’ordre non-orientée du canal d’un pixel peut s’écrire comme suit : avec une dimension comprise entre 0 et . Dans le cas d’une image à deux dimensions, N est égal à 2 et on a et . Dans le domaine fréquentiel, se note avec : . La multiplication de par correspond à la dérivée partielle de . Le fait de diviser par la norme de permet de ne retenir que les informations concernant la phase de la transformée de Riesz de l’image. On peut dire que est un banc de filtre de type « allpass » avec, pour chaque filtre, un kernel directionnel . Pour revenir au fait de tourner la transformée de Riesz, comme expliqué, la transformée de Riesz est orientable, i.e. le kernel utilisé peut être tourné. En d’autres termes, la transformée de Riesz d’un pixel peut être orientée vers une direction et cette transformée de Riesz orientée peut-être définie par une combinaison linéaire de toutes les composantes de la transformée de Riesz non-orientée avec les valeurs de la matrice de rotation avec compris entre 0 et . Ainsi, en multipliant la transformée de Riesz non-orientée d’un pixel par une matrice de rotation , on obtient la transformée de Riesz orientée du pixel selon la direction . La définition de la matrice de rotation découle de l’expression fréquentielle de et ainsi des équations suivantes : avec correspondant à étant compris entre 0 et et étant compris entre 0 et , avec étant compris entre 0 et , étant compris entre et . Finalement, pour un pixel d’un canal , les composantes de Riesz orientées selon la direction s’expriment, pour les axes et respectivement, et . Le tenseur de structure peut s’écrire comme suit : avec correspondant au tenseur de structure selon une direction pour un pixel du canal de l’image et et correspondant aux termes du tenseur de structure pour un pixel du canal de l’image. Il convient également de noter que le tenseur de structure peut s’exprimer sous la forme d’une matrice de corrélation spatiale des composantes de Riesz selon les axes et , respectivement. Dans ce cas, le tenseur de structure peut s’écrire comme suit : avec correspondant à une fenêtre locale de taille x autour du canal du pixel . Ici, les valeurs propres de ce tenseur de structure sous la forme d’une matrice de corrélation caractérisent la corrélation du canal du pixel avec son voisinage, i.e. avec les pixels voisins au pixel dans la fenêtre W. Ce tenseur de structure simplifié, même s’il est calculé pour une direction donnée avec pour opérateur la transformée de Riesz d’ordre 1 , permet, pour un canal de l’image, de bien caractériser les pixels de l’image en comparaison à un tenseur de structure ayant pour opérateur le gradient. En effet, les caractéristiques des pixels de l’image qui peuvent être obtenues grâce au tenseur sont particulièrement utiles dans le cadre de la détection d’objet par utilisation d’un réseau neuronal comme cela sera expliqué par la suite. L’étape a) est mise en œuvre pour au moins un canal du pixel de l’image. De préférence, l’étape a) est mise en œuvre pour une pluralité de canaux du pixel de l’image, voire même pour tous les canaux du pixel de l’image. En conséquence, l’étape a) permet d’obtenir un ou plusieurs tenseurs de structure, chaque tenseur étant associé à un canal. Ainsi, on peut dire que la transformée de Riesz est multispectrale lorsqu’elle est appliquée à plusieurs canaux d’une image. En outre, on peut dire que la transformée de Riesz est monogénique puisqu’elle permet d’obtenir un signal monogénique, ce qui est inhérent à la transformée de Riesz. De préférence, l’étape a) peut être réitérée plusieurs fois pour un même canal en modifiant une direction de la transformée de Riesz et les tenseurs de structure déterminés à chacune des itérations de l’étape a) pour un même canal du pixel de l’image sont additionnés entre eux. En d’autres termes, pour un même canal du pixel de l’image, l’étape a) du procédé peut être réitérée pour une pluralité de directions. Puis, à l’issue de l’ensemble des itérations de l’étape a) pour un même canal, dans une étape a1), les tenseurs de structure obtenus pour les différentes directions (mais pour le même canal) sont additionnés entre eux selon la formule suivante : . Les directions choisies pour le calcul des tenseurs de structure sont choisies de telle sorte que toutes les textures de l’image sont caractérisées. En pratique, nous choisissons des valeurs de comprises entre avec un pas de , de préférence un pas de . On comprend donc que, si l’on souhaite par exemple calculer le tenseur de structure d’un canal selon deux directions, deux itérations de l’étape a) pour un même canal sont mises en œuvre. Ainsi, pour un canal , une première itération de l’étape a) aboutit à un tenseur de structure selon une première direction pour le canal . Une deuxième itération de l’étape a) aboutit à un tenseur de structure selon une deuxième direction pour le canal . À l’issue de ces deux itérations, les deux tenseurs sont additionnés pour obtenir un unique tenseur de structure du canal du pixel de l’image qui regroupe donc les informations de la transformée de Riesz du pixel de l’image selon deux directions différentes. Deux modes de réalisation peuvent ainsi être distingués. Selon un premier mode de réalisation, des tenseurs de structures sont calculés selon une même direction pour un ou des canaux différents. Ainsi, l’étape a) est réitérée le même nombre de fois que le nombre de canaux pour lesquels on souhaite calculer un tenseur de structure. Ces différentes itérations permettent d’obtenir autant de tenseurs de structure que de canaux considérés. Selon un deuxième mode de réalisation, des tenseurs de structure sont calculés selon une pluralité de directions différentes et pour un ou des canaux différents. Plusieurs étapes a) sont mises en œuvres pour un même canal mais pour des directions différentes et on obtient une pluralité de tenseurs de structure, chacun étant calculé pour un même canal mais pour des directions différentes. Puis, dans une ou des étapes a1), les tenseurs de structure pour un même canal (mais selon des directions différentes) sont additionnés de sorte à obtenir un tenseur de structure par canal considéré. Dans tous les cas, on comprend que, à l’issue des étapes a) (selon le premier mode de réalisation) ou a1) (selon le deuxième mode de réalisation), on aboutit à un ou plusieurs tenseurs de structure, chaque tenseur de structure étant calculé pour un canal différent des autres tenseurs de structure. Le procédé comprend ensuite une étape b) de détermination d’une matrice de caractérisation d’image par sommation du ou de plusieurs tenseurs de structure déterminés à l’étape a) pour un ou plusieurs canaux du pixel de l’image. La matrice de caractérisation d’image regroupe donc de préférence des informations concernant l’image calculées pour une pluralité de canaux du pixel de l’image. La matrice de caractérisation d’image correspond à une somme de tenseurs de structures, chaque tenseur de structure étant le tenseur de structure pour un certain canal . La matrice de caractérisation d’image peut s’écrire comme suit : avec la matrice de caractérisation d’image pour un pixel de l’image, , et les termes de la matrice de caractérisation d’image , correspondant à l’un des canaux à du pixel de l’image avec correspondant à un entier supérieur ou égal à 1. De préférence, la matrice de caractérisation d’image correspond à la somme des tenseurs de structure pour chaque canal du pixel de l’image. Par exemple, pour un pixel ayant trois canaux dont un canal rouge, un canal vert et un canal bleu, un tenseur de structure est calculé pour chacun des trois canaux du pixel et la matrice de caractérisation d’image correspond à la somme des tenseurs de structure pour chacun des trois canaux. La matrice de caractérisation d’image peut correspondre à la somme des tenseurs de structure pour une sélection des canaux du pixel de l’image. En outre, on rappelle que chaque tenseur est calculé selon une direction donnée. Ainsi, pour un même canal d’un pixel, plusieurs tenseurs de structure peuvent être calculés, chacun étant calculé selon une direction donnée. Dans le cas où il serait souhaité de calculer le tenseur de structure d’un canal d’un pixel pour une pluralité de directions , la matrice de caractérisation d’image peut s’écrire comme suit : . De préférence, comme expliqué précédemment, chaque terme a été calculé conformément à l’étape a1). Puis dans une étape c), au moins une caractéristique du pixel de l’image est déterminée à partir d’au moins une valeur propre de la matrice de caractérisation d’image. De préférence, au moins une caractéristique d’au moins un pixel de l’image est déterminé. De préférence, au moins une caractéristique est calculée pour l’ensemble des pixels de l’image. De préférence, une caractéristique du pixel de l’image déterminée est une phase de la transformée de Riesz de l’image. Cette phase correspond à la plus grande valeur propre de la matrice de caractérisation d’image. Les valeurs propres du tenseur de la matrice de caractérisation d’image sont notées et . La valeur propre peut s’écrire comme suit : . La valeur propre peut s’écrire comme suit : . La phase d’un ou des pixels d’une image permet d’identifier des objets dans une image. En particulier, la phase met en valeur des contours de l’image. Par exemple, en partant d’une image illustrée en figure 3 (acquise à partir d’une caméra par exemple), il est possible d’obtenir une image de la phase illustrée en figure 4 qui est générée à partir de phases calculées pour les pixels de l’image. On peut identifier sur cette image de la phase plusieurs objets comme les personnes P1, P2 et P3. Sur l’image de la , on peut considérer que les personnes P1, P2 et P3 sont des objets de faible résolution. De préférence, une caractéristique calculée à l’étape c) correspond à une amplitude de la transformée de Riesz du pixel de l’image. L’amplitude peut être calculée de la manière suivante : avec, pour rappel, et les valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image. La illustre l’amplitude des pixels de l’image de la et permet également de mettre en valeur les personnes P1, P2 et P3. L’amplitude et la phase sont des informations complémentaires dans le cadre de la détection d’objets. Ainsi, de préférence, l’étape c) du procédé comprend la détermination de l’amplitude et de la phase du pixel de l’image. Avantageusement, d’autres caractéristiques du pixel de l’image sont déterminées. Plus précisément, de préférence, le procédé comprend une étape c1) dans laquelle au moins une orientation locale du pixel de l’image pour un certain canal est déterminée à partir d’une valeur propre du tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour ledit certain canal. Une orientation locale est notée . Pour cela, l’étape c1) comprend la détermination, à partir des composantes de Riesz pour le canal , d’une matrice de caractérisation de canal pour le canal ayant pour opérateur la transformée de Riesz, ladite matrice de caractérisation de canal pour le canal étant déterminée en calculant : avec la matrice de caractérisation de canal pour un canal déterminé et , et les termes de la matrice de caractérisation de canal. En d’autres termes, pour calculer une matrice de caractérisation de canal, pour chaque canal un ou plusieurs tenseurs de structure sont calculés, chaque tenseur de structure étant calculé selon une direction . On comprend que le nombre de tenseurs sommés pour calculer la matrice de caractérisation de canal correspond au nombre de directions selon lesquelles il est souhaité que les tenseurs soient calculés. L’orientation locale correspond à la plus grande valeur propre du tenseur de structure pour le canal . Les valeurs propres et d’une matrice de caractérisation de canal se calculent de manière similaire aux valeurs propres et de la matrice de caractérisation . La valeur propre peut s’écrire comme suit : . La valeur propre peut s’écrire comme suit : . Les orientations locales permettent d’apporter des informations supplémentaires sur le pixel de l’image. Les orientations locales présentent notamment l’avantage de faciliter la détection d’un objet camouflé, i.e. la couleur de l’objet est similaire à la couleur de l’arrière-plan de l’image. L’image illustrée en figure 6 (acquise à partir d’une caméra par exemple) représente une personne P4 qui se fond dans l’arrière-plan, i.e. il est difficile de distinguer la personne P4 de l’arrière-plan. Les figures 7 à 9 illustrent respectivement les images d’orientations locales , et , calculées à partir des orientations locales des pixels de l’image, qui correspondent respectivement aux canaux rouge, vert et bleu de l’image. On remarque que la personne P4 est identifiable sur ces images. De préférence, pour chaque canal de l’image, une orientation locale est calculée. Ainsi, par exemple pour une image comprenant les trois canaux rouge, vert et bleu, les orientations locales , et sont calculées comme dans l’exemple illustré en figures 7 à 9. Pour récapituler, l’équation ci-dessous résume comment obtenir des caractéristiques de l’image comme cela a été présenté précédemment : . Puis le procédé comprend une étape d) de traitement d’au moins une caractéristique par un réseau neuronal de détection d’objets. Le réseau neuronal peut être tout type de réseau neuronal adapté pour la détection d’objets dans une image. Par exemple, le réseau neuronal peut être un réseau YOLOV, R-CNN, Fast R-CNN ou encore Faster R-CNN. En d’autres termes, l’étape d) consiste à fournir en entrée du réseau neuronal au moins une caractéristique du pixel de l’image précédemment calculée. Plus précisément, de préférence, pour une image, au moins une caractéristique est fournie en entrée neuronal pour chaque pixel de l’image. Le réseau neuronal a été appris à partir d’une base de caractéristiques extraites d’images représentant de préférence des objets de faible résolution et/ou camouflés. Le réseau neuronal est configuré pour détecter des objets dans l’image à partir de cette caractéristique. Plus précisément, l’architecture du réseau neuronal est avantageusement adaptée pour traiter la caractéristique et en conséquence détecter des objets dans l’image. De préférence, l’amplitude et la phase de l’image sont fournies en entrée du réseau neuronal et traitées par le réseau neuronal. Ces deux caractéristiques permettent une très bonne détection d’objets dans une image, notamment des objets de faible résolution et/ou des objets camouflés. Plus précisément, avantageusement, l’amplitude et la phase de chaque pixel de l’image sont fournies en entrée du réseau neuronal. Ainsi, le réseau neuronal comprend de préférence au moins deux branches d’entrée, chaque branche comprenant une pluralité de blocs de traitement pour traiter l’une ou l’autre de l’amplitude et de la phase de l’image. Puis les données de sorties issues de chacune des branches sont concaténées pour donner une unique donnée de sortie qui est ensuite traitée dans d’autres blocs de traitement du réseau. Selon un certain mode de réalisation, une ou plusieurs des orientations locales sont également fournies en entrée du réseau neuronal pour détecter des objets. Le fait de fournir en entrée du réseau neuronal à la fois l’amplitude, la phase et une ou des orientations locales permet notamment la détection d’objets difficilement détectables comme des objets de faible résolution et camouflés. À l’issue du procédé, des objets sont détectés dans l’image. Par « détectés », on entend qu’au moins le type d’objet et la localisation de l’objet sont détectés. Pour récapituler, comme illustré en , selon un mode de réalisation, le procédé de détection d’objet(s) dans une image comprend tout d’abord la détermination d’au moins une caractéristique de l’image par le système 1 puis la fourniture de la caractéristique en entrée d’un réseau neuronal RN pour la détection d’objet(s) pour aboutir à la détection d’un ou de plusieurs objets dans l’image. Produit programme et support d’enregistrement Un produit programme d’ordinateur est également proposé qui comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent l’ordinateur à mettre en œuvre le procédé de détection d’objet tel que présenté précédemment. En outre, il est proposé un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de détection d’objet tel que présenté précédemment. L’invention n’est pas limitée au mode de réalisation décrit et représenté aux figures annexées. Des modifications restent possibles, notamment du point de vue de la constitution des diverses caractéristiques techniques ou par substitution d’équivalents techniques, sans sortir pour autant de l’enseignement général. Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’objets dans une image comprenant un ou plusieurs canaux, comprenant les étapes suivantes : a) pour au moins un canal parmi le ou les canaux de l’image, calcul de deux composantes de Riesz par application d’une transformée de Riesz au canal et détermination, à partir des deux composantes de Riesz, d’un tenseur de structure ayant pour opérateur la transformée de Riesz ; b) détermination d’une matrice de caractérisation d’image par sommation du ou des tenseurs de structure déterminés à l’étape a) ; c) détermination d’au moins une caractéristique de l’image à partir d’au moins une valeur propre de la matrice de caractérisation d’image ; d) traitement de la caractéristique par un réseau neuronal de détection d’objets. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image s’exprime selon : dans lequel correspond au tenseur de structure selon une direction pour un pixel du canal de l’image, et correspondent aux termes du tenseur de structure , et correspondent aux composantes de Riesz selon des axes et respectivement issues de la transformée de Riesz appliquée au canal de l’image selon une direction , correspond à l’un des canaux à de l’image, est un entier supérieur ou égal à 1, correspond à la direction de calcul du tenseur de structure et étant comprise entre - π et π et G correspond à l’ordre du kernel de la transformée de Riesz. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la détermination d’au moins une caractéristique de l’image comprend la détermination des valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image et la sélection de la plus grande desdites valeurs propres. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel, à l’étape c), une caractéristique de l’image est déterminée en calculant : dans lequel, correspondent aux valeurs propres de la matrice de caractérisation d’image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre la détermination d’au moins une orientation locale de l’image à partir d’une valeur propre du tenseur de structure déterminé à l’étape a) pour un canal de l’image et l’étape d) comprend le traitement de l’orientation locale par le réseau neuronal de détection d’objets. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant avant l’étape b) au moins une réitération de l’étape a) en modifiant une direction de la transformée de Riesz, les tenseurs de structure déterminés à chacune des itérations de l’étape a) pour un même canal de l’image étant additionnés entre eux dans une étape a1). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel, à l’étape a), la transformée de Riesz est une transformée de Riesz à kernel gaussien. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel l’image est une image couleur qui comprend trois canaux dont un canal rouge, un canal bleu et un canal vert. Système de détection d’objets dans une image comprenant un processeur (2) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon les revendications 1 à 8. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8.