Brevet FR3145825A1 — publié le 20240816

Un aspect de l’invention concerne un procédé de traitement d’une image infrarouge mis en œuvre par ordinateur. Le procédé selon l’invention comprend une première étape d’obtention d’un histogramme de l’image infrarouge. A partir de l’histogramme obtenu, une analyse statistique de l’histogramme est effectuée. Cette analyse statistique permet notamment d’obtenir deux valeurs caractérisant l’image infrarouge. A partir de ces trois valeurs, il est ainsi possible de catégoriser l’image infrarouge et d’en déterminer le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 2 Procédé de traitement d’une image infrarouge DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des images infrarouges et notamment du traitement des images infrarouges. La présente invention concerne un procédé de traitement d’une image infrarouge. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Une caméra infrarouge ou thermique est un appareil sans contact qui détecte l'énergie infrarouge et la convertit en un signal électronique, lequel est ensuite traité pour produire une image infrarouge. Une caméra infrarouge compatible avec l’invention est par exemple sensible à des longueurs d’onde comprises entre 3 et 5 micromètres. Une image infrarouge comprend un ensemble de pixels dans lequel chaque pixel a une valeur d’intensité. L’intensité du pixel peut être représentée en niveaux de gris ou associée à une couleur. Un exemple d’image infrarouge dont l’intensité des pixels de l’image est représentée en niveaux de gris est présentée en . L’ensemble des valeurs d’intensité de pixels disponible pour une image s’appelle la dynamique maximale de l’image. La taille de la dynamique maximale d’une image dépend de la taille en mémoire allouée à chaque valeur d’intensité des pixels de l’image. Par exemple, si chaque valeur d’intensité est stockée sur 14 bits, la taille de la dynamique maximale d’intensité d’une image est égale à 16383 valeurs. La dynamique d’une image correspond à la différence entre la valeur d’intensité maximale d’un pixel de l’image et la valeur d’intensité minimale d’un autre pixel de l’image, avant tout traitement. En d’autres termes, la dynamique d’une image correspond à l’ensemble des valeurs d’intensité de pixels réel pour une image. La valeur d’intensité d’un pixel dépend du niveau d’énergie infrarouge captée par la caméra infrarouge pour ce pixel de l’image infrarouge. Il est possible, à partir d’une image infrarouge, de construire un histogramme. On entend par « histogramme d’une image », une fonction discrète qui associe à chaque niveau d’intensité des pixels présents dans l’image, le nombre de pixels de l’image associés au niveau d’intensité considéré. Dit autrement, l’histogramme d’une image est une représentation de la distribution d’intensité des pixels de ladite image. La montre un histogramme pouvant être obtenu à partir de l’image présentée en . L’histogramme de la a pour axe des abscisses le niveau d’intensité des pixels de l’image et pour axe des ordonnées le nombre de pixels par niveau d’intensité. Il est connu d’appliquer un traitement à une image infrarouge, notamment pour appliquer un gain sur l’ensemble des intensités des pixels de l’image et ainsi mieux représenter les contrastes de la scène sur l’ensemble de la dynamique de l’image. Le choix du traitement de l’image infrarouge à appliquer dépend de la scène capturée et/ou du scénario d’utilisation de l’image infrarouge. Plusieurs traitements d’une image infrarouges sont connus. Un premier traitement connu, nommé dans la suite de la demande traitement global d’une image infrarouge, consiste à étirer l’histogramme de l’image de manière globale. L’étirage d’un histogramme consiste par exemple à mieux répartir la distribution d’intensité des pixels de l’image, et plus généralement à donner une autre forme de distribution des intensités des pixels. En particulier, l’étirage de l’histogramme de manière globale est réalisé en prenant en compte la valeur de l’intensité de tous les pixels de l’image. Un avantage de l’étirage global d’un histogramme d’une image infrarouge obtenue avec une caméra infrarouge est de favoriser la détection par un ordinateur ou par un utilisateur de zones d’intérêt dans l’image infrarouge, par exemple de zones émettant de la chaleur. En effet, un étirage global améliore le contraste de l’image et permet une meilleure détection de zones d’intérêt au détriment d’une perte de détails. L’étirage global consiste à augmenter le contraste de l’image à partir des extrema de l’image sans appliquer de rehaussement des hautes fréquences. L’étirage global permet donc de conserver l’information thermique de la scène. Par exemple, le point le plus chaud de la scène restera le pixel le plus blanc sur l’image et le point le plus froid de la scène restera le pixel le plus foncé sur l’image. Cet avantage est utile pour un usage de jour comme de nuit pour des applications de surveillance et de vision industrielle. Ce traitement est par exemple appliqué aux images infrarouges représentant une scène comprenant un objet d’intérêt thermiquement contrasté dans un environnement peu contrasté. Un second traitement connu, nommé dans la suite de la demande traitement local d’une image infrarouge, consiste à étirer sur la totalité du spectre des intensités la valeur d’intensité des pixels pour une fréquence spatiale donnée . Ainsi, un étirage, pour chaque fréquence spatiale de la première image, est effectué. Ensuite, toutes les sous-images virtuelles obtenues sont combinées pour obtenir une image traitée. Ainsi, l’image traitée a de nombreuses variations d’intensité, et donc un plus grand nombre de détails. Un avantage de l’étirage local d’un histogramme d’une image infrarouge est de favoriser l’identification de détails dans la scène observée par la caméra infrarouge. Ce traitement est donc particulièrement adapté pour des scènes où la priorité est la reconnaissance et l’identification d’objets d’intérêt. Ce traitement est par exemple appliqué aux images infrarouges représentant une scène contrastée sans point d’intérêt thermiquement contrasté identifiable. Cependant, la quantité de détails fait perdre à l’œil humain sa capacité de reconnaissance et de détection de zones d’intérêt. Un troisième traitement connu, nommé dans la suite de la demande traitement mixte d’une image infrarouge, consiste à appliquer un mélange de traitement global et local d’une image infrarouge afin d’obtenir une image dite mixte. Ce traitement est parfois utilisé en tant que mode par défaut car il permet de conserver l’information thermique tout en garantissant un minimum de robustesse et de détails dans l’image. Toutefois ce traitement mixte n’est pas satisfaisant notamment pour certaines scènes de détection ou d’identification et de reconnaissance d’objets d’intérêt. Un quatrième traitement connu, appelé traitement centré d’une image infrarouge, consiste à étirer une partie de l’histogramme sur une partie de la dynamique maximale de l’image. Par exemple, un traitement centré d’une image infrarouge peut consister à étirer 90% de l’histogramme sur 50% de la dynamique maximale de l’image infrarouge. Ce traitement est par exemple appliqué aux images infrarouges représentant une scène comprenant un objet d’intérêt thermiquement contrasté dans un environnement lui aussi contrasté. Un cinquième traitement connu, appelé traitement à grande gamme dynamique d’une image infrarouge et couramment appelé « high dynamic range » (HDR) en anglais, consiste à fusionner deux images infrarouges ayant deux temps d’intégration différents. Le temps d'intégration d’une image est la durée pendant laquelle la caméra recueille des données pour ladite image. Ainsi, ce traitement à grande gamme dynamique consiste à prendre une première image infrarouge avec un premier temps d’intégration et une seconde image infrarouge avec un second temps d’intégration beaucoup plus court ou beaucoup plus long que le premier temps d’intégration. Enfin les deux images sont fusionnées. Ce traitement permet de désaturer les zones saturées de l’image infrarouge tout en conservant de l’information sur le reste de l’image infrarouge. Ce traitement est par exemple appliqué aux images infrarouges représentant une scène comprenant des éléments saturés. Ainsi, un traitement unique n’est pas satisfaisant pour l’ensemble des cas opérationnels rencontrés, il est donc nécessaire de choisir le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Une première solution pour effectuer ce choix de traitement de l’image à appliquer est de définir une série de traitements différents accessibles à un utilisateur via une interface tel qu’un bouton physique ou logiciel. Ce bouton peut par exemple permettre de passer progressivement de modes de détection optimisés à des modes d’identification et reconnaissance optimisés. Cette série de traitements permet de répondre à l’ensemble des cas opérationnels rencontrés. Toutefois, cette solution nécessite une intervention humaine et l’ajout d’une interface à un dispositif. Une seconde solution, pour effectuer ce choix de traitement de l’image infrarouge à appliquer, consiste à appliquer deux traitements différents sur une même image mais à deux zones différentes de l’image. Le premier traitement est adapté à la détection de zones d’intérêt et le second traitement est adapté à la reconnaissance et l’identification d’objets d’intérêt. Par exemple, un traitement local est appliqué au centre de l’image pour l’identification et un traitement global est appliqué sur les bords de l’image pour la détection. Cette solution restreint donc les zones d’observation dans l’image pour chacun des deux traitements utilisés. De plus, cette solution ne permet d’utiliser que deux traitements simultanément. Cette solution est présentée dans la demande de brevet FR2208400. Afin d’automatiser le choix du traitement d’image infrarouge à appliquer, une autre solution consiste à ségréger les images infrarouges dans différentes catégories en caractérisant l’image infrarouge. Le terme « ségréger les images infrarouges » signifie dans la présente demande « classer les images infrarouges » ou encore « catégoriser les images infrarouges ». Ensuite pour chaque catégorie d’image infrarouge, un traitement est appliqué. Une telle solution a par exemple été présentée dans la demande de brevet FR2113124. Cette solution se base sur un algorithme d’apprentissage automatique afin de ségréger les images infrarouges dans différentes catégories. Plusieurs inconvénients limitent toutefois l’utilisation de cette solution. Par exemple, cette solution nécessite un nombre important d’images infrarouges afin d’entraîner un réseau de neurones. De plus, le réseau de neurones a besoin d’être entraîné de nouveau pour s’adapter à une nouvelle caractérisation de l’image infrarouge. L’implémentation de cette solution sur une caméra infrarouge ou un viseur est complexe car l’algorithme a besoin de ressources matérielles importantes. Enfin, cette solution souffre du phénomène dit de « boîte noire », c’est-à-dire qu’il n’est pas toujours possible pour un humain de comprendre comment l’algorithme fonctionne. Il existe donc un besoin de fournir un procédé de traitement d’images infrarouges permettant de pallier les inconvénients précités. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de ségréger les images infrarouges en différentes catégories. La ségrégation se base sur une caractérisation de l’image effectuée à partir d’une analyse de la distribution d’intensité des pixels de l’image infrarouge. Un aspect de l’invention concerne un procédé de traitement d’une image infrarouge mis en œuvre par ordinateur, l’image infrarouge comprenant un ensemble de pixels, chaque pixel de l’ensemble de pixels ayant un niveau d’intensité, le procédé comprenant les étapes de : Obtention d’un histogramme de l’image infrarouge, l’histogramme étant une fonction discrète qui associe à chaque niveau d’intensité une classe de pixels, chaque niveau d’intensité étant un premier intervalle d’intensité de taille (T1) prédéterminé, Détermination d’un niveau d’intensité extrême (Iext), le niveau d’intensité extrême (Iext) étant le niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme de l’image infrarouge comprenant au moins un pixel avec un niveau d’intensité maximal ou minimal de l’histogramme, Détermination d’un premier ensemble continu de classes de pixels, le premier ensemble continu de classes de pixels étant un ensemble de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un premier intervalle continu de niveaux d’intensités et pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur à un premier nombre de pixels (Npixels1) prédéterminé, avec Npixels1 > 0 et Npixels1 ∈ R, Identification, parmi les classes de pixels du premier ensemble continu de classes de pixels, d’une première classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême (Iext), Détermination d’un second ensemble continu de classes de pixels, le second ensemble continu de classes de pixels étant un ensemble de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un second intervalle continu de niveaux d’intensités et pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur à un second nombre de pixels (Npixels2) prédéterminé, avec Npixels2 > Npixels1 et Npixels2 ∈ R, Identification, parmi les classes de pixels du second ensemble continu de classes de pixels, d’une seconde classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême (Iext), Calcul d’une première valeur d’intensité (Delta1), la première valeur d’intensité (Delta1) étant une valeur absolue d’une première différence d’intensité entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée, Calcul d’une seconde valeur d’intensité (Delta2), la seconde valeur d’intensité (Delta2) étant une valeur absolue d’une seconde différence d’intensité entre le niveau d’intensité extrême (Iext) et le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée, et Détermination d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer en se basant sur le niveau d’intensité extrême (Iext), sur la première valeur d’intensité (Delta1) et sur la seconde valeur d’intensité (Delta2). Grâce à l’invention, il est possible de caractériser une image infrarouge en analysant la distribution d’intensité des pixels de l’image. Ensuite, pour chaque catégorie d’image, un traitement d’image infrarouge adapté peut être appliqué. Ainsi, pour toutes les images infrarouges fournies en entrée, le procédé selon l’invention permet la détermination du traitement d’image infrarouge à appliquer le plus adapté. De plus, le procédé se base sur une analyse statistique de l’intensité des pixels de l’image. Ainsi, il ne nécessite que peu de ressources de calcul et peut donc être implémenté sur différents dispositifs tel que des caméras infrarouges ou des viseurs. En outre, le procédé peut être adapté ou complété facilement à de nouveaux besoins ou face à de nouveaux cas de figure. Par exemple, il est possible d’ajouter de nouvelles catégories d’images à ségréger et/ou de nouveaux traitements d’images infrarouges à déterminer. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de traitement d’une image infrarouge selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : Une étape de lissage de l’histogramme est effectuée après l’étape d’obtention d’un histogramme de l’image infrarouge et avant l’étape de détermination du niveau d’intensité extrême (Iext), le lissage de l’histogramme consistant à remplacer le nombre de pixels de chaque classe de pixels de l’histogramme par le résultat du lissage de l’histogramme obtenu pour le niveau d’intensité de ladite classe de l’histogramme, le résultat du lissage étant la moyenne du nombre de pixels d’un ensemble de classes de pixels considéré, l’ensemble de classes de pixels considéré comprenant, pour chaque classe de pixels de l’histogramme, ladite classe de pixels et un nombre prédéterminé de classes voisines de ladite classe de pixels, Le niveau d’intensité extrême (Iext) est le niveau d’intensité maximal de l’histogramme de l’image infrarouge, Le niveau d’intensité de chaque pixel de l’image est compris dans une dynamique maximale de l’image infrarouge, la dynamique maximale de l’image infrarouge étant l’étendue des valeurs d’intensité disponible de l’image infrarouge et dans lequel la détermination d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer est effectuée parmi au moins deux traitements de l’image infrarouge parmi : Un traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge consistant à fusionner deux images infrarouges ayant deux temps d’intégration différents, Un traitement global de l’image infrarouge consistant à étirer de manière globale l’histogramme de l’image infrarouge, Un traitement centré de l’image infrarouge consistant à étirer une partie de l’histogramme sur une partie de la dynamique de l’image infrarouge, Un traitement local de l’image infrarouge consistant à étirer de manière locale l’histogramme de l’image infrarouge, et Un traitement mixte de l’image infrarouge consistant à fusionner une image obtenue par le traitement global de l’image infrarouge et une image obtenue par le traitement local de l’image infrarouge. la détermination du traitement de l’image infrarouge à appliquer comprend les sous-étapes de : Identification du traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si un nombre de pixels saturés de l’image infrarouge est supérieur à un nombre prédéterminé de pixels saturés, le nombre de pixels saturés étant le nombre de pixels compris dans la ou les classes de pixels dont le niveau d’intensité est supérieur à un niveau d’intensité maximum prédéterminé (I Ext P), Identification du traitement global de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est inférieure à une première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est supérieure à une seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, Identification du traitement centré comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur (Delta1) est supérieure à la première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est supérieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, Identification du traitement local comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est supérieure à une première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, et identification du traitement mixte comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est inférieure à la première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, Le procédé selon l’invention comprend en outre une étape d’application à l’image infrarouge du traitement déterminé. Un second aspect de l’invention concerne un système comprenant une caméra infra-rouge configurée pour capter l’image infrarouge du procédé selon l’invention et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un aéronef comprenant le système comprenant une caméra infra-rouge configurée pour capter l’image infrarouge du procédé selon l’invention et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne 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 les étapes du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un exemple d’une image infrarouge. Les figures 2 et 5 à 9 montrent des exemples d’histogramme d’une image infrarouge. La montre un schéma synoptique du procédé de traitement d’une image infrarouge selon l’invention. La montre un schéma synoptique du procédé de traitement d’une image infrarouge selon une variante de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. DESCRIPTION DETAILLEE La présente un schéma synoptique du procédé 1 de traitement d’une image infrarouge selon l’invention. Les étapes illustrées en pointillé sont les étapes optionnelles fournies comme paramètre d’entrée au procédé 1 selon l’invention. Le procédé 1 peut être mis en œuvre par ordinateur ou par un processeur. Par « mis en œuvre par ordinateur », on entend que les étapes, ou au moins une étape, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Par exemple, le procédé 1 peut être mis en œuvre par une caméra infrarouge comprenant un ordinateur. Dans un second exemple, le procédé 1 selon l’invention peut être mis en œuvre par un viseur comprenant un ordinateur. Dans un troisième exemple, le procédé 1 selon l’invention peut être mis en œuvre par un système comprenant une caméra infra-rouge configurée pour capter l’image infrarouge du procédé 1 et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé 1. Ainsi, des étapes sont réalisées par le calculateur, éventuellement de manière entièrement automatique ou semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes du procédé peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini. Un exemple typique de mise en œuvre par ordinateur d'un procédé consiste à exécuter le procédé avec un système adapté à cet effet. Le système peut comprendre un processeur couplé à une mémoire et une interface utilisateur graphique, la mémoire ayant enregistré dessus un programme informatique comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé. La mémoire peut également stocker une base de données. La mémoire est tout matériel adapté pour un tel stockage, comprenant éventuellement plusieurs parties physiques distinctes. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une première étape 10 d’obtention d’un histogramme de l’image infrarouge. L’obtention peut consister en une réception de l’histogramme par l’ordinateur. L’obtention peut aussi consister en une génération de l’histogramme par l’ordinateur. La génération d’un histogramme d’une image consiste à classer les pixels de l’image en fonction de leur niveau d’intensité. Chaque classe de pixels de l’histogramme d’une image comprend tous les pixels de l’image avec un niveau d’intensité compris dans un premier intervalle d’intensité de taille T1 prédéterminée. Ainsi, si aucun pixel de l’image a un niveau d’intensité compris dans un premier intervalle d’intensité de taille T1 prédéterminée, alors la classe de pixel correspondante est vide. Le terme « prédéterminée » signifie dans la présente demande « fournie comme paramètre d’entrée au procédé 1 ». Ainsi, la taille de ce premier intervalle d’intensité est prédéterminée, c’est-à-dire que la taille de ce premier intervalle d’intensité est fournie comme paramètre d’entrée au procédé 1. La taille T1 prédéterminée du premier intervalle d’intensité est par exemple comprise entre 1 et 50 pour une dynamique d’image égale à 16383. De manière optionnelle, le procédé de traitement peut comprendre une seconde étape 20 de lissage de l’histogramme effectuée après l’étape 10 d’obtention d’un histogramme de l’image infrarouge et avant l’étape 30 de détermination du niveau d’intensité extrême Iext. Le lissage de l’histogramme consiste à remplacer le nombre de pixels de chaque classe de pixels de l’histogramme par le résultat du lissage de l’histogramme obtenu pour le niveau d’intensité de ladite classe de l’histogramme. Le résultat du lissage est la moyenne du nombre de pixels d’un ensemble de classes de pixels considéré, l’ensemble de classes de pixels considéré comprenant, pour chaque classe de pixels de l’histogramme, ladite classe de pixels et un nombre prédéterminé de classes voisines de ladite classe de pixels. Par exemple, pour une classe de pixels avec un niveau d’intensité I, l’ensemble des classes de pixels considérées pour calculer la moyenne des pixels de la classe de pixels avec un niveau d’intensité I peut être l’ensemble des classes de pixels avec un niveau d’intensité compris dans . La valeur Idelta est par exemple égale à 25 pour une dynamique d’image égale à 16383. Lorsque la seconde étape 20 de lissage est effectuée, le premier et le second nombre de pixels Npixels1 et Npixels2 peuvent par exemple être compris entre 0.5 et 40. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une troisième étape 30 de détermination d’un niveau d’intensité extrême noté Iext. Le niveau d’intensité extrême Iext est le niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme de l’image infrarouge comprenant au moins un pixel avec un niveau d’intensité maximal ou minimal de l’histogramme. Les figures 5 à 9 montrent des exemples d’histogrammes d’une image infrarouge. L’axe des abscisses des histogrammes correspond au niveau d’intensité des classes de pixels de l’image et l’axe des ordonnées des histogrammes correspond au nombre de pixels par classe de pixels. Par exemple, l’axe des abscisses peut comprendre des valeurs d’intensité des pixels comprises entre 0 et 16383 si la dynamique de l’image est encodée sur 14 bits. L’échelle de l’axe des ordonnées est adaptée au nombre maximal de pixels compris dans une même classe. De manière préférentielle, le niveau d’intensité Iext correspond au niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme avec un niveau d’intensité maximal de l’histogramme. Les figures 5 à 9 illustrent un tel exemple. Alternativement, le niveau d’intensité Iext correspond au niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme avec un niveau d’intensité minimal de l’histogramme. Les figures 5 à 9 montrent des exemples d’histogrammes pour lesquels le niveau d’intensité Iext correspond au niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme avec un niveau d’intensité maximal de l’histogramme. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une quatrième étape 40 de détermination d’un premier ensemble continu de classes de pixels. Ce premier ensemble continu de classes de pixels est un ensemble de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un premier intervalle continu de niveaux d’'intensités. De plus, chaque classe de pixels de ce premier ensemble continu de classes de pixels possède un nombre de pixels supérieur à un premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé avec Npixels1 un nombre réel strictement positif. Sur les figures 6 à 9, ce premier ensemble continu de classes de pixels correspond aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et C. Les termes « des niveaux d'intensité formant un premier intervalle continu de niveaux d’'intensités » signifient que l’union des niveaux d’intensité des classes de pixels du premier ensemble continu forment un intervalle continu de niveaux d’intensités. Ainsi, la taille de cet ensemble continu dépend du nombre de pixels Npixels1 prédéterminé. Plus ce nombre de pixels Npixels1 prédéterminé est faible, plus ce premier ensemble continu de classes de pixels est grand, i.e. comprend un grand nombre de classes de pixels de l’histogramme. Ce premier ensemble continu de classes de pixels est communément appelé le « lobe central » de l’histogramme de l’image. Ce lobe central comprend les pixels de l’image représentant la scène sans l’objet d’intérêt ayant un contraste d’intensité. Dit autrement, les pixels de l’image représentant l’objet d’intérêt ayant un contraste d’intensité ne sont pas compris dans les classes de pixels du « lobe central ». Si l’image infrarouge contient plusieurs ensembles continus de classes de pixels, avec chaque classe de pixels de chaque ensemble continu comprenant un nombre de pixels supérieur à Npixels1, différentes méthodes sont possibles pour identifier le « lobe central ». La première méthode est de considérer que le « lobe central » est l’ensemble continu de classes de pixels ayant une classe de pixels à un niveau d’intensité le plus éloigné du niveau d’intensité extrême Iext. Par exemple, si une image infrarouge contient deux ensembles continus de classes de pixels et que le niveau d’intensité extrême Iext est le niveau maximal d’intensité, alors le « lobe central » sera l’ensemble continu de classes de pixels ayant une classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus faible. Une seconde méthode est de considérer que le « lobe central » est l’ensemble continu de classes de pixels ayant le plus grand nombre de pixels de l’image infrarouge. Une troisième méthode est de considérer que tous les ensembles continus de classes de pixels sont compris dans un unique lobe central, avec le minimum du premier ensemble continu de classes et le maximum du dernier ensemble continu de classes du dernier comme extrema de l’unique lobe central. D’autres méthodes sont aussi possibles afin d’identifier le « lobe central » parmi différents ensembles continus de classes de pixels, pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur ou égal à Npixels1. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une cinquième étape 50 d’identification de la classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême Iext parmi les classes de pixels du premier ensemble continu de classes de pixels. Afin de mettre en œuvre cette étape 50, il est possible de calculer la valeur absolue de la différence entre le niveau d’intensité extrême Iext et le niveau d’intensité de chaque classe de pixels du premier ensemble continu. Ensuite, il suffit d’identifier la classe de pixels du premier ensemble continu qui minimise la valeur absolue calculée précédemment. Ainsi, les termes « la classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême Iext » signifient ici la classe de pixels minimisant la valeur absolue de la différence entre le niveau d’intensité extrême Iext et le niveau d’intensité de la classe de pixels considérée. Sur les figures 6 à 9, avec un premier ensemble continu de classes de pixels correspondant aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et C, la classe de pixels identifiée à cette étape 50 est la classe de pixels avec le niveau d’intensité égal à C. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une sixième étape 60 de détermination d’un second ensemble continu de classes de pixels. Le second ensemble continu de classes de pixels est un ensemble de de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un second intervalle continu de niveaux d’'intensités et pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur à un second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé avec Npixels2 un nombre réel strictement positif. Il faut noter que le second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé est supérieur au premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé. Dans une variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, le second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé est inférieur au premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé. Ainsi, sur les figures 6 à 9, si le premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé est supérieur au second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé, alors le premier ensemble continu de classes de pixels correspond aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et B et le second ensemble continu de classes de pixels correspond aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et C. A l’inverse, si le premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé est inférieur au second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé, alors le premier ensemble continu de classes de pixels correspond aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et C et le second ensemble continu de classes de pixels correspond aux classes de pixels comprises dans l’intervalle entre les niveaux d’intensité A et B. Le premier et le second nombre de pixels Npixels1 et Npixels2 peuvent par exemple être compris entre 1 et 40 si l’étape 20 n’est pas effectuée. Lorsque l’étape 20 de lissage est effectuée, le premier et le second nombre de pixels Npixels1 et Npixels2 peuvent par exemple être compris entre 0.5 et 40. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une septième étape 70 d’identification, parmi les classes de pixels du second ensemble continu de classes de pixels, d’une seconde classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême Iext. Cette étape peut être mise en œuvre de manière similaire à l’étape 50. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une huitième étape 80 de calcul d’une première valeur d’intensité Delta1 égale à la valeur absolue d’une première différence d’intensité entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée 50 et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée 70. Sur les figures 6 à 9, la première valeur d’intensité Delta1 est illustrée et correspond à l’intervalle entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée 50 noté C et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée 50 noté B. Dans la variante de l’invention dans laquelle le second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé est inférieur au premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé, le résultat obtenu pour la première valeur d’intensité Delta1 est le même mais correspond à la taille de l’intervalle entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée 50 noté B et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée 50 noté C. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une neuvième étape 90 de calcul d’une seconde valeur d’intensité Delta2 égale à la valeur absolue d’une seconde différence d’intensité entre le niveau d’intensité extrême Iext et le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée à l’étape 50. Dans la variante de l’invention dans laquelle le second nombre de pixels Npixels2 prédéterminé est inférieur au premier nombre de pixels Npixels1 prédéterminé, la seconde valeur d’intensité Delta2 est égale à la valeur absolue d’une seconde différence d’intensité entre le niveau d’intensité extrême Iext et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée à l’étape 70. Sur les figures 6 à 9, la seconde valeur d’intensité Delta2 est illustrée et correspond à la taille de l’intervalle entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée 50 noté C et le niveau d’intensité extrême noté Iext. Le procédé 1 de traitement d’une image infrarouge comprend une dixième étape 100 de détermination d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer en se basant sur la première valeur d’intensité Delta1 et sur la seconde valeur d’intensité Delta2. Le procédé 1 selon l’invention permet donc de déterminer le traitement d’une image infrarouge à appliquer automatiquement à partir d’une analyse statistique de l’histogramme de l’image infrarouge. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’étape 100 de détermination d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer consiste à déterminer le traitement de l’image infrarouge à appliquer parmi au moins deux traitements de l’image infrarouge parmi : Un traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge consistant à fusionner deux images infrarouges ayant deux temps d’intégration différents, Un traitement global de l’image infrarouge consistant à étirer de manière globale l’histogramme de l’image infrarouge, Un traitement centré de l’image infrarouge consistant à étirer une partie de l’histogramme sur une partie de la dynamique de l’image infrarouge, Un traitement local de l’image infrarouge consistant à étirer de manière locale l’histogramme de l’image infrarouge, et Un traitement mixte de l’image infrarouge consistant à fusionner une image obtenue par le traitement global de l’image infrarouge et une image obtenue par le traitement local de l’image infrarouge. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’étape 100 de détermination d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer comprend cinq sous-étapes. La montre un schéma synoptique de cette variante de l’invention. La première sous-étape 101 consiste à identifier le traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Ainsi, cette identification est effectuée en calculant dans un premier temps le nombre de pixels saturés de l’image infrarouge. Les pixels saturés de l’image infrarouge sont les pixels de l’image infrarouge compris dans les classes de pixels dont le niveau d’intensité est supérieur à un niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP. Ensuite, l’identification nécessite de déterminer si ce nombre de pixels saturés calculé est supérieur à un nombre prédéterminé de pixels saturés. Ainsi, si le nombre de pixels saturés de l’image est supérieur au nombre prédéterminé de pixels saturés alors le traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge est identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La montre un histogramme d’une image infrarouge pour lequel le traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge est identifié à l’aide du procédé 1 selon cette variante de l’invention comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Le niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP peut être exprimé en un pourcentage de la dynamique de l’image. Dans un premier exemple, le niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP est le niveau d’intensité égal à 90% du niveau d’intensité maximal de la dynamique de l’image infrarouge. Dans un second exemple, le niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP est le niveau d’intensité égal à 95% du niveau d’intensité maximal de la dynamique de l’image infrarouge. Dans un troisième exemple, le pourcentage du niveau d’intensité maximal de la dynamique de l’image infrarouge utilisé pour déterminer le niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP est compris entre 85% et 95%. Par exemple, pour une dynamique d’image infrarouge égale à 16383 valeurs, le niveau d’intensité maximal prédéterminé IextP est égal à 15000. Le nombre prédéterminé de pixels saturés peut être exprimé en pourcentage du nombre de pixels de l’image. Par exemple, ce nombre prédéterminé de pixels saturés peut être compris entre 0.1 et 5%, préférentiellement 0.5% du nombre de pixels de l’image. La seconde sous-étape 102 consiste à identifier le traitement global de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Le traitement global de l’image infrarouge est identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité Delta1 est inférieure à une première valeur d’intensité seuil DeltaSeuil1 prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité Delta2 est supérieure à une seconde valeur d’intensité seuil DeltaSeuil2 prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La montre un histogramme d’une image infrarouge pour lequel le traitement global de l’image infrarouge est identifié à l’aide du procédé 1 selon cette variante de l’invention comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Dans un exemple, la première valeur d’intensité seuil DeltaSeuil1 prédéterminée est comprise entre 100 et 200 et préférentiellement égale à 150. Dans ce même exemple, La seconde valeur d’intensité seuil DeltaSeuil2 prédéterminée est comprise entre 100 et 200 et préférentiellement égale à 150. La troisième sous-étape 103 consiste à identifier le traitement centré de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Le traitement centré de l’image infrarouge est identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur Delta1 est supérieure à la première valeur d’intensité seuil DeltaSeuil1 prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité Delta2 est supérieure à la seconde valeur d’intensité seuil DeltaSeuil2 prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La montre un histogramme d’une image infrarouge pour lequel le traitement centré de l’image infrarouge est identifié à l’aide du procédé 1 selon cette variante de l’invention comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La quatrième sous-étape 104 consiste à identifier le traitement local de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Le traitement local de l’image infrarouge est identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité Delta1 est supérieure à une première valeur d’intensité seuil DeltaSeuil1 prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité Delta2 est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil DeltaSeuil2 prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La montre un histogramme d’une image infrarouge pour lequel le traitement local de l’image infrarouge est identifié à l’aide du procédé 1 selon cette variante de l’invention comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La cinquième sous-étape 105 consiste à identifier le traitement mixte de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Le traitement mixte de l’image infrarouge est identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité Delta1 est inférieure à la première valeur d’intensité seuil DeltaSeuil1 prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité Delta2 est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil DeltaSeuil2 prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. La montre un histogramme d’une image infrarouge pour lequel le traitement mixte de l’image infrarouge est identifié à l’aide du procédé 1 selon cette variante de l’invention comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Les sous-étapes 102 à 105 peuvent être effectuées selon n’importe quel ordre. L’étape 101 est préférentiellement effectuée avant les étapes 102 à 105. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, le procédé 1 selon l’invention comprend en outre une étape d’application 110 à l’image infrarouge du traitement déterminé 100. Lors de l’application 110 à l’image infrarouge du traitement déterminé 100, la dynamique maximale de l’image peut être modifiée. Ainsi, l’image infrarouge traitée peut avoir une dynamique maximale différente de la dynamique maximale de l’image infrarouge avant le traitement. Procédé (1) de traitement d’une image infrarouge mis en œuvre par ordinateur, l’image infrarouge comprenant un ensemble de pixels, chaque pixel de l’ensemble de pixels ayant un niveau d’intensité, le procédé (1) comprenant les étapes de : Obtention (10) d’un histogramme de l’image infrarouge, l’histogramme étant une fonction discrète qui associe à chaque niveau d’intensité une classe de pixels, chaque niveau d’intensité étant un premier intervalle d’intensité de taille (T 1 ) prédéterminée, Détermination (30) d’un niveau d’intensité extrême (I ext ), le niveau d’intensité extrême (I ext ) étant le niveau d’intensité d’une classe de pixels de l’histogramme de l’image infrarouge avec un niveau d’intensité maximal ou minimal de l’histogramme, Détermination (40) d’un premier ensemble continu de classes de pixels, le premier ensemble continu de classes de pixels étant un ensemble de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un premier intervalle continu de niveaux d’intensités et pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur à un premier nombre de pixels (N pixels1 ) prédéterminé, avec N pixels1 > 0 et N pixels1 ∈ R, Identification (50), parmi les classes de pixels du premier ensemble continu de classes de pixels, d’une première classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême (I ext ), Détermination (60) d’un second ensemble continu de classes de pixels, le second ensemble continu de classes de pixels étant un ensemble de classes de pixels de l’histogramme avec des niveaux d'intensité formant un second intervalle continu de niveaux d’intensités et pour lequel chaque classe de pixels a un nombre de pixels supérieur à un second nombre de pixels (N pixels2 ) prédéterminé, avec N pixels2 > N pixels1 et N pixels2 ∈ R, Identification (70), parmi les classes de pixels du second ensemble continu de classes de pixels, d’une seconde classe de pixels avec un niveau d’intensité le plus proche du niveau d’intensité extrême (I ext ), Calcul (80) d’une première valeur d’intensité (Delta1), la première valeur d’intensité (Delta1) étant une valeur absolue d’une première différence d’intensité entre le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée (50) et le niveau d’intensité de la seconde classe de pixels identifiée (70), Calcul (90) d’une seconde valeur d’intensité (Delta2), la seconde valeur d’intensité (Delta2) étant une valeur absolue d’une seconde différence d’intensité entre le niveau d’intensité extrême (I ext ) et le niveau d’intensité de la première classe de pixels identifiée (50), et Détermination (100) d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer en se basant sur le niveau d’intensité extrême (I ext ), sur la première valeur d’intensité (Delta1) et sur la seconde valeur d’intensité (Delta2). Procédé selon la revendication 1 dans lequel une étape (20) de lissage de l’histogramme est effectuée après l’étape (10) d’obtention d’un histogramme de l’image infrarouge et avant l’étape (30) de détermination du niveau d’intensité extrême (I ext ), le lissage de l’histogramme consistant à remplacer le nombre de pixels de chaque classe de pixels de l’histogramme par le résultat du lissage de l’histogramme obtenu pour le niveau d’intensité de ladite classe de l’histogramme, le résultat du lissage étant la moyenne du nombre de pixels d’un ensemble de classes de pixels considéré, l’ensemble de classes de pixels considéré comprenant, pour chaque classe de pixels de l’histogramme, ladite classe de pixels et un nombre prédéterminé de classes voisines de ladite classe de pixels. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le niveau d’intensité extrême (I ext ) est le niveau d’intensité maximal de l’histogramme. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le niveau d’intensité de chaque pixel de l’image est compris dans une dynamique maximale de l’image infrarouge, la dynamique maximale de l’image infrarouge étant l’étendue des valeurs d’intensité disponible de l’image infrarouge et dans lequel la détermination (50) d’un traitement de l’image infrarouge à appliquer est effectuée parmi au moins deux traitements de l’image infrarouge parmi : Un traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge consistant à fusionner deux images infrarouges ayant deux temps d’intégration différents, Un traitement global de l’image infrarouge consistant à étirer de manière globale l’histogramme de l’image infrarouge, Un traitement centré de l’image infrarouge consistant à étirer une partie de l’histogramme sur une partie de la dynamique maximale de l’image infrarouge, Un traitement local de l’image infrarouge consistant à étirer de manière locale l’histogramme de l’image infrarouge, et Un traitement mixte de l’image infrarouge consistant à fusionner une image obtenue par le traitement global de l’image infrarouge et une image obtenue par le traitement local de l’image infrarouge. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la détermination (100) du traitement de l’image infrarouge à appliquer comprend les sous-étapes de : Identification (101) du traitement à grande gamme dynamique de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si un nombre de pixels saturés de l’image infrarouge est supérieur à un nombre prédéterminé de pixels saturés, le nombre de pixels saturés étant le nombre de pixels compris dans la ou les classes de pixels dont le niveau d’intensité est supérieur à un niveau d’intensité maximum prédéterminé (I ExtP ), Identification (102) du traitement global de l’image infrarouge comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est inférieure à une première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est supérieure à une seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, Identification (103) du traitement centré comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur (Delta1) est supérieure à la première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est supérieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, Identification (104) du traitement local comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est supérieure à une première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer, et identification (105) du traitement mixte comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer si la première valeur d’intensité (Delta1) est inférieure à la première valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil1) prédéterminée, si la seconde valeur d’intensité (Delta2) est inférieure à la seconde valeur d’intensité seuil (DeltaSeuil2) prédéterminée et si le traitement à grande gamme dynamique n’a pas été identifié comme étant le traitement de l’image infrarouge à appliquer. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre une étape d’application (110) à l’image infrarouge du traitement déterminé (100). Système comprenant une caméra infra-rouge configurée pour capter l’image infrarouge du procédé (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Aéronef comprenant le système selon la revendication 7. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.