Brevet FR3164088A1 — publié le 20260102

L’invention concerne un procédé de décodage d’une zone d’un signal, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : une étape (F21) de décodage d’un masque de ladite zone à décoder, une étape d’obtention (F21) d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape (F23) de détermination d’une zone caractéristique dilatée dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques en fonction de ladite règle de dilatation et dudit masque, une étape (F24) de décodage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée, et une étape de synthèse (F29) de ladite zone à décoder à partir desdites valeurs décodées et dudit masque. Figure pour l’abrégé : Fig. 7 Procédé et dispositif de codage et décodage d’images L’invention se rapporte au domaine général du codage de signaux mono ou multidimensionnels. Elle concerne plus particulièrement la compression des images ou des vidéos numériques. Les vidéos numériques font en général l’objet d’un codage source visant à les compresser afin de limiter les ressources nécessaires à leur transmission et/ou à leur stockage. Il existe de nombreux standards de codage, tels que les standards des organismes ITU/MPEG (H.264/AVC, H.265/HEVC, H.266/VVC, etc.) ainsi que leurs extensions (MVC, SVC, 3D-HEVC, etc.). Dans ces approches, l’encodage d’une image est généralement effectué par une prédiction des pixels à l’aide de pixels précédemment codés puis décodés présents dans l’image en cours d’encodage, auquel cas on parle de « prédiction Intra », ou d’images précédemment codées, auquel cas on parle de « prédiction Inter ». En plus de ces approches classiques, les approches basées sur l’intelligence artificielle, et notamment neuronales, tendent à se développer. Certaines approches neuronales réalisent, à partir du signal d’entrée, par exemple une image, l’entraînement d’un réseau de neurones dit de synthèse sur des vecteurs caractéristiques associés à une position d’un échantillon du signal d’entrée à coder. Ces vecteurs caractéristiques sont construits à partir de cartes de caractéristiques qui peuvent être à la résolution du signal d’entrée, ou à une résolution inférieure. Au cours de l’entraînement, ou construction, les paramètres du réseau de neurones et les valeurs des cartes de caractéristiques sont mis à jour en fonction d’une mesure de performance, par exemple de type débit-distorsion. Lorsque l’entraînement est terminé, c’est-à-dire que la mesure de performance obtenue est satisfaisante, le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de synthèse et des valeurs des cartes de caractéristiques peut être effectué et mémorisé ou transmis à destination du décodeur. Le décodage du signal codé s’effectue alors en appliquent le réseau de neurones de synthèse sur les cartes de caractéristiques. Un inconvénient des approches classiques et des approches neuronales précédemment décrites est qu'elles ne permettent pas de créer des zones indépendamment décodables dans le signal codé ce qui limite non seulement les capacités d’interaction avec le contenu sémantique du signal codé mais également la possibilité de limiter la mémoire nécessaire au niveau du décodeur ou de paralléliser le décodage de ce signal codé. Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’améliorer les approches classiques et neuronales précédemment décrites. L’invention vise un procédé de codage d’une zone d’un signal, dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons à coder, ledit procédé de codage comportant les étapes suivantes : une étape de construction d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques représentatif dudit signal, une étape d’obtention d’un masque de ladite zone à coder et d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape d’obtention d’une zone caractéristique du groupe d’au moins une carte de caractéristiques en fonction dudit masque, une étape de détermination d’une zone caractéristique dilatée dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques par application de ladite règle de dilatation à ladite zone caractéristique, une étape de codage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée, et une étape de codage dudit masque. L’invention vise aussi un procédé de décodage d’une zone d’un signal, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : une étape de décodage d’un masque de ladite zone à décoder, une étape d’obtention d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape de détermination d’une zone caractéristique dilatée dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques en fonction de ladite règle de dilatation et dudit masque, une étape de décodage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée, et une étape de synthèse de ladite zone à décoder à partir desdites valeurs décodées et dudit masque. Au sens de l’invention, on entend par encodage, ou « codage » , l’opération qui consiste à représenter un ensemble d’échantillons sous une forme compacte portée par exemple par un train binaire numérique. On entend par décodage l’opération qui consiste à traiter un train binaire numérique pour restituer des échantillons décodés. Par « échantillon » du signal, on entend une valeur prélevée dans le signal. L’échantillonnage du signal produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. Dans le cas d’un signal d’image, l’échantillon prend le nom de pixel qui peut être par exemple un pixel couleur représenté traditionnellement par un triplet de valeurs, par exemple (R, G, B) ou (Y, U, V). La position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y) dans l’image. Par « signal comprenant une pluralité d’échantillons » on entend un signal à une (audio, son), deux (image) ou plus de deux (image stéréoscopique, multiscopique, image associée à une carte de profondeur, vidéo, etc.) dimensions. En fonction de cette dimensionnalité, l’échantillon possède une, deux ou plusieurs coordonnées dans le signal. Dans le cas d’un signal d’image, la position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y). Par « cartes de caractéristiques », on entend une représentation abstraite du signal comportant une pluralité de données scalaires variables, discrètes ou non, que l’on appelle aussi valeurs, par exemple des nombres réels ou entiers, signés ou non. De manière connue, ces cartes sont aussi désignées sous le terme de « représentation latente » ou de « représentation dans le domaine transformée ». « Par règle de dilatation d’une région », on entend une procédure permettant de transformer une région en augmentant la taille (région monodimensionnelle), la surface (région bidimensionnelle), le volume (région tridimensionnelle) ou l’espace (région de dimension supérieure) de cette région. Une règle de dilatation d’une région est par exemple la somme de Minkowski qui définit la dilatation morphologique de cette région par un élément structurant. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé de codage ou décodage ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Autrement dit, les étapes peuvent être effectuées dans un ordre différent de celui indiqué dans la revendication indépendante de codage ou de décodage, voire en parallèle. Le procédé de codage selon l’invention réalise le codage d’une zone d’un signal à partir d’une représentation de ce signal sous forme de cartes de caractéristiques en identifiant dans ces cartes de caractéristiques l’ensemble des valeurs nécessaire pour ultérieurement décoder ladite zone. En d’autres termes, le codage de cet ensemble de valeurs, définies par une zone caractéristique dilatée, permet d’obtenir une représentation codée de la zone qui peut être ultérieurement décodée indépendamment de tout autre partie du signal. Par ailleurs, cette zone caractéristique dilatée peut être déterminée en utilisant un masque de la zone à coder dans le domaine du signal et dépend de façon prédictible du type de codage et/ou de décodage utilisé pour coder et/ou décoder les cartes de caractéristiques. Ainsi, un tel procédé de codage/décodage améliore les capacités d’interaction avec le contenu sémantique du signal codé et offre la possibilité de paralléliser le procédé de décodage de l’ensemble du signal. Selon un mode de réalisation du procédé de codage, l’étape d’obtention d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques du procédé de codage comprend pour au moins un échantillon, dit échantillon courant, du signal à coder, associé à une position dans le signal à coder, une étape de construction d’un vecteur caractéristique à partir dudit groupe d’au moins une carte de caractéristiques, en fonction de ladite position dudit échantillon courant et une étape de traitement dudit vecteur caractéristique par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse défini par un ensemble de paramètres, pour fournir un vecteur représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, et une étape de mise à jour d'au moins une valeur du groupe de ladite au moins une carte de caractéristiques et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau, en fonction d’une mesure de performance de codage. Par « vecteur caractéristique de données construit à partir des cartes de caractéristiques en fonction d’une position » on entend un vecteur constitué d’un ou plusieurs éléments, ou données, de préférence discrètes, les données étant construites à partir des cartes de caractéristiques à une position déterminée par celle de l’échantillon en cours de traitement dans le signal. Ce vecteur caractéristique est celui qui est appliqué à l’entrée du réseau de neurones de synthèse. Par exemple, dans le cas d’un signal audio monodimensionnel, un tel vecteur peut être constitué à partir d’une pluralité de valeurs prélevées dans chacune des cartes de caractéristiques à la même coordonnée que l’échantillon à coder ou dans un voisinage de celui-ci. Dans le cas d’une image, un tel vecteur peut être constitué à partir d’une pluralité de valeurs prélevées dans chacune des cartes de caractéristiques aux mêmes coordonnées en abscisse et en ordonnée que l’échantillon à coder (resp. à décoder). Une fois que ces valeurs sont prélevées dans les cartes de caractéristiques, elles peuvent être traitées pour constituer le vecteur caractéristique, avant l’entrée dans le réseau de neurones de synthèse, par exemple par une quantification, un filtrage, une interpolation, etc. Par « réseau de neurones de synthèse », on entend un réseau neuronal tel un réseau neuronal convolutif, un perceptron multicouche, un LSTM (pour « Long Short Term Memory » en anglais), etc. Le réseau de neurones est défini par exemple par une pluralité de couches de neurones artificiels et par un ensemble de fonctions d'activation, de pondération et d’addition (par exemple, une couche peut calculer y = f (Ax+b), où y et b sont des vecteurs de dimension N, x un vecteur de dimension M, A est une matrice de dimension MxN, et f est la fonction d’activation). Par « paramètre du réseau de neurones », on entend une des valeurs qui caractérise le réseau de neurones, par un exemple un poids associé à l’un des neurones (coefficient de filtre, pondération, biais, valeur affectant le fonctionnement de la non-linéarité, etc.) Par « traitement par un réseau de neurones de synthèse », on entend l’application d’une fonction exprimée par un réseau de neurones de synthèse au vecteur caractéristique d’entrée pour produire un vecteur de sortie représentatif de l’échantillon à coder (resp. décoder). Ce vecteur de sortie peut comporter une ou plusieurs données représentatives de l’échantillon. Par « mesure de performance », on entend une mesure entre au moins une valeur d’un échantillon à coder et une valeur décodée dudit échantillon. La mesure peut évaluer par exemple une distorsion, ou une erreur perceptive. Elle peut être effectuée sur un échantillon ou une pluralité d’échantillons (par exemple, un échantillon courant, ou l’image courante, etc.). La mesure peut comporter aussi une mesure du débit, notamment associé au codage du réseau de neurones de synthèse et/ou au codage des cartes de caractéristiques du premier groupe. La mesure peut être une mesure conjointe entre le débit et la distorsion au travers de leur pondération. Comme il est bien connu de l’état de l’art, il est généralement procédé à une minimisation de la valeur de cette mesure jusqu’à atteindre une valeur cible. Par « étape de construction », on entend une étape qui vise à construire les paramètres représentatifs de l’image, avant leur codage effectif. Les sous-étapes de construction peuvent être réitérées autant que nécessaire pour obtenir une mesure de performance acceptable. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, la règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques comprend la dilatation de la région par un élément structurant. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, la dilatation par un élément structurant est une dilatation morphologique. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, l’élément structurant comprend au moins une distance maximale, la région dilatée comprenant ladite région et les points de ladite au moins une carte de caractéristiques dudit groupe localisés à une distance d’un bord de ladite région selon au moins une direction vers l’extérieure de ladite région inférieure et/ou égale à ladite distance maximale. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, ladite règle de dilatation est définie par un nombre de paramètres égal à deux fois la dimension dudit signal, chaque direction d’une des dimensions dudit signal étant associé à un paramètre, la région dilatée étant obtenu en ajoutant à ladite région, dans au moins une direction d’une dimension dudit signal, un nombre de point égal audit paramètre associé à ladite au moins une direction d’une dimension dudit signal. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, les valeurs caractéristiques sont représentatives de la zone à décoder dans un domaine transformé, par exemple associé à une transformé directe en cosinus discrète ou une transformée en ondelettes et l’étape de synthèse comprend l’application aux valeurs caractéristiques d’une transformée inverse associée à la transformée directe. Selon un mode de réalisation du procédé de décodage, les valeurs caractéristiques sont représentatives de la zone à décoder dans un domaine latent et le procédé de décodage comprend en outre une étape de décodage des paramètres d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse et l’étape de synthèse comprend, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant, du signal à décoder, associé à une position dans le signal à décoder : une étape de construction d’un vecteur caractéristique à partir desdites valeurs caractéristiques en fonction de ladite position de l’échantillon courant, et une étape de traitement du vecteur caractéristique par le réseau de neurones de synthèse défini par les paramètres décodés pour fournir une valeur décodée de l’échantillon courant. Corrélativement, l’invention vise aussi un dispositif de codage d’une zone d’un signal, dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons à coder, caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’obtention d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques représentatif dudit signal, une étape d’obtention d’un masque dans ledit signal de ladite zone à coder et d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape d’obtention d’une zone caractéristique du groupe d’au moins une carte de caractéristiques en fonction dudit masque, une étape de détermination d’une zone caractéristique dilatée dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques par application de ladite règle de dilatation à ladite zone caractéristique, une étape de codage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée, et une étape de codage dudit masque. Corrélativement, l’invention vise aussi un dispositif de décodage d’une zone d’un signal, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, caractérisé en ce que ledit dispositif de décodage est configuré pour mettre en œuvre : une étape de décodage d’un masque de ladite zone à décoder, une étape d’obtention d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape de détermination d’une zone caractéristique dilatée dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques en fonction de ladite règle de dilatation et dudit masque, une étape de décodage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée, et une étape de synthèse de ladite zone à décoder à partir desdites valeurs décodées et dudit masque. Les caractéristiques et avantages du procédé de codage ou décodage s’appliquent de la même façon au dispositif de codage ou décodage selon l’invention et vice versa. L’invention vise également un programme d’ordinateur sur un support d’enregistrement, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur ou un dispositif de codage ou de décodage conforme à l’invention. Ce programme comporte des instructions adaptées à la mise en œuvre du procédé correspondant. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise aussi un support d’information ou un support d’enregistrement lisible par un ordinateur, et comportant des instructions de programme d’ordinateur mentionné ci-dessus. Les supports d’information ou d’enregistrement peuvent être n’importe quel entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu’une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d’enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur, une séquence d’ADN, ou une mémoire flash. D’autre part, les supports d’information ou d’enregistrement peuvent être des supports transmissibles tels qu’un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par lien radio, par lien optique sans fil ou par d’autres moyens. Le programme selon l’invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, chaque support d’information ou d’enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l’exécution d’un procédé conforme à l’invention. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de codage selon un premier mode de réalisation de l’invention, la FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de décodage selon le premier mode de réalisation de l’invention, la FIG. 3 illustre un exemple de réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé dans le cadre de l’invention, la FIG. 4 représente schématiquement un exemple de détermination d’une zone caractéristique dilatée par le dispositif de codage de la FIG. 1 ou par le dispositif de décodage de la FIG. 2 , la FIG. 5 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 , la FIG. 6 représente de manière illustrée un procédé de codage utilisé par le dispositif de codage de la FIG. 1 , la FIG. 7 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 , la FIG. 8 représente de manière illustrée un procédé de décodage utilisé par le dispositif de décodage de la FIG. 2 , la FIG. 9 est un logigramme représentant une méthode de codage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 et par le procédé de codage de la FIG. 5 , la FIG. 10 est un logigramme représentant une méthode de décodage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 et par le procédé de décodage de la FIG. 7 , la FIG. 11 représente schématiquement un dispositif de transcodage selon un premier mode de réalisation de l’invention, la FIG. 12 représente schématiquement un dispositif de codage selon un deuxième mode de réalisation de l’invention, la FIG. 13 représente schématiquement un dispositif de décodage selon le deuxième mode de réalisation de l’invention, la FIG. 14 représente schématiquement un exemple de détermination d’une zone caractéristique dilatée par le dispositif de codage de la FIG. 12 ou par le dispositif de décodage de la FIG. 13 , la FIG. 15 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 12 , et la FIG. 16 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 13 . Description détaillée de l’invention La FIG. 1 représente schématiquement, selon un premier mode de réalisation, un dispositif de codage ENC d’au moins une zone d’un signal (I(P n )). Dans l’exemple décrit ici, le signal I(P n ) est segmenté en un ensemble de J zones et toutes les zones sont codées de façon indépendantes. Bien évidemment, en variante, seule une zone ou seulement quelques zones peuvent être codées de façon indépendante. Ce dispositif de codage ENC comprend un module GEN de génération de cartes de caractéristiques, un module SE de transformation, un module XTR d’extraction de données, un module TT de traitement et quantification, un module NNSYN correspondant à un réseau de neurones artificiels de synthèse, un module NNC de codage de réseau de neurones apte à coder le réseau de neurones de synthèse, un module FMC de codage des cartes de caractéristiques, un module EVAL d’évaluation d’une performance de codage, un module MAJ de mise à jour. Le dispositif de codage ENC comprend également un module de décodage FMD des cartes de caractéristiques, un module SEG d’obtention d’une segmentation en zones, un module CSEG de codage de ces zones, un module OES d’obtention d’un élément structurant, un module optionnel CES de codage de cet élément structurant, un module DZCD de détermination de zones caractéristiques dilatées dans les cartes de caractéristiques et un module CE de codage de la valeur des points des zones caractéristiques dilatées. Le dispositif de codage ENC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Le dispositif de codage ENC de la FIG. 1 reçoit en entrée une succession d’échantillons à coder, notés P n , par exemple une succession temporelle d’échantillons sonores, ou un ensemble de données d’image noté I(P n ). Dans ce second cas, le signal d’image I(P n ) peut représenter une image bidimensionnelle, ou une pluralité d’images bidimensionnelles (vidéo, composantes de couleur, composantes stéréoscopiques, multiscopiques, etc.). P n désigne un échantillon n du signal d’entrée comportant N échantillons. Dans un mode de réalisation, le signal est un signal d’image couleur représentée au moyen d’au moins une représentation bidimensionnelle, telle qu’une matrice de pixels, chaque pixel comportant une composante rouge (R), verte (G), bleue (B), ou, en variante, une composante de luminance (Y) et au moins une composante de chrominance (U, V). L'emplacement de chaque pixel est défini par ses coordonnées en abscisse et ordonnée (x et y) dans l'image. Dans un mode de réalisation, l’image est en niveau de gris représentée au moyen d’une représentation bidimensionnelle, telle qu’une matrice de pixels, chaque pixel comportant une composante de niveaux de gris, ou luminance.. Le module GEN de génération de cartes de caractéristiques est configuré pour générer une pluralité de M cartes de caractéristiques notées FM i . Dans un mode de réalisation, le module SE réalise une transformation du premier groupe de cartes de caractéristiques FM i pour générer un second groupe de cartes de caractéristiques FMS i à la même résolution que le signal d’entrée. Le module SE, optionnel, peut réaliser une quantification des données extraites de cet ensemble de M cartes FM i , ou du vecteur Z n constitué à partir de ces données. On rappelle que la quantification d'une valeur fait référence à la mise en correspondance de cette valeur avec un membre d'un ensemble discret de symboles de code possibles. Par exemple, l'ensemble de symboles de code possibles peut être constitué de valeurs entières, et le système de quantification réalise un simple arrondi d’une valeur réelle à une valeur entière. Selon un autre exemple, la quantification consiste en une multiplication par une valeur donnée puis un arrondi. Puis le module SE effectue une transformation des valeurs d’au moins une des cartes de caractéristiques, par exemple un suréchantillonnage, une interpolation, un filtrage, etc. À l’issue de la transformation, une carte de caractéristiques transformée du second groupe est de même résolution que les images de la séquence d’entrée. Avantageusement selon ce mode, les cartes de caractéristiques qui sont codées peuvent être de résolution inférieure à celle des images à coder, alors que les cartes du second groupe, qui servent à la construction des vecteurs caractéristiques, sont à la même résolution que la séquence d’images, ce qui facilite l’extraction des valeurs. Dans un mode de réalisation, le module SE est absent, dans ce cas les valeurs qui serviront à construire le vecteur caractéristique sont extraites du premier groupe de cartes de caractéristiques. Le module XTR réalise une extraction de valeurs dans les cartes de caractéristiques FM i (et/ou FMS i ), pour un échantillon courant P n à coder, en fonction de ses coordonnées dans le signal d’entrée. Par exemple, si l’on cherche à coder l’échantillon P n aux coordonnées (x n , y n ) d’une image d’entrée, le module XTR réalise une extraction de valeurs dans les cartes à des positions imposées par les coordonnées (x n , y n ). Dans un mode de réalisation, les valeurs extraites constituent le vecteur Z n . Z n est un L-uplet, c’est-à-dire qu’il comporte L éléments, ou données z i . Par exemple, dans un mode de réalisation, L=M, c’est-à-dire par exemple qu’une seule valeur est extraite pour chaque carte de caractéristiques FM i . Dans un autre mode de réalisation, L>M, c’est-à-dire par exemple que plusieurs valeurs sont extraites pour au moins une carte de caractéristiques FM i . La dimension L du vecteur dépend de la topologie du réseau de neurones de synthèse NNSYN et plus particulièrement de la topologie de la couche d’entrée de ce réseau de neurones de synthèse NNSYN. Le vecteur Z n d’indice n réfère au vecteur caractéristique du pixel P’ n . Dans un mode de réalisation, le module TT, optionnel, réalise un traitement des valeurs extraites, pour générer le vecteur Z n . Le module TT peut réaliser une quantification des données extraites de l’ensemble de cartes de caractéristiques. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, etc. En particulier, si le module SE n’est pas utilisé et si les cartes de caractéristiques du premier groupe sont à des résolutions inférieures à celle des images de la séquence, le module TT peut prendre en compte les coordonnées des valeurs dans les cartes de résolutions inférieures. On notera que l’un au moins des modules SE ou TT doit effectuer une quantification des cartes de caractéristiques. Le module NNSYN est un réseau de neurones de synthèse défini par K paramètres W k , apte à traiter le vecteur Z n , ou L-Uplet, en entrée, pour générer en sortie un second vecteur représentatif de l’échantillon P n à coder. Un exemple de réseau de neurones de synthèse est présenté ultérieurement en référence à la FIG. 3 . Le module NNC réalise le codage du réseau de neurones de synthèse, notamment de ses paramètres W k . Durant le processus d’entraînement, ou de construction, du codage, c’est-à-dire tant que l’étape d’évaluation d’une performance n’est pas satisfaisante, le module NNC réalise une simulation de codage, suivi d’un décodage, à destination du module d’évaluation. Par la suite, il effectue le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de synthèse W k . Les paramètres codés sont notés Wc k . De manière connue, la simulation de codage peut être identique au codage effectif, ou en réaliser une approximation. Le module FMC réalise le codage des cartes FM i , c’est-à-dire des valeurs des cartes de caractéristiques du premier groupe (à l’exclusion des cartes du second groupe, résultant optionnellement d’un suréchantillonnage par le module SE). Durant le processus d’entraînement, ou de construction, du codage, c’est-à-dire tant que l’étape d’évaluation d’une performance n’est pas satisfaisante, le module FMC réalise une simulation de codage, suivi d’un décodage, à destination du module d’évaluation. Par la suite, il effectue le codage effectif des valeurs des cartes FM i . Les cartes codées sont notées FMc i . De manière connue, la simulation de codage peut être identique au codage effectif, ou en réaliser une approximation. Le module de codage quantifie si nécessaire la représentation latente des valeurs des cartes du premier groupe en utilisant un quantificateur pour générer une collection ordonnée de valeurs quantifiées. Puis le module de codage compresse les données quantifiées, en utilisant un codage prenant en compte le voisinage d’une valeur à coder de la carte de caractéristiques. Le module EVAL réalise une évaluation et minimisation d’une performance de codage. La fonction d’évaluation est par exemple de type débit-distorsion. La minimisation peut être effectuée par une descente de gradient, ou tout autre procédé à la portée de l’homme du métier. Le module MAJ réalise une mise à jour des valeurs des cartes FM i à encoder et/ou des paramètres du réseau de neurones de synthèse W k , en fonction des résultats de la fonction de performance. Lorsque la fonction d’évaluation est minimisée, ou qu’un nombre prédéfini d’itérations a été effectué, les valeurs codées FMc i et Wc k constituent la représentation compressée du signal d’entrée I(P n ). A ce stade, il n’est pas possible à partir de cette représentation compressée de décodée une zone spécifique du signal codé sans décoder la totalité de ce signal codé. Pour obtenir cette fonctionnalité, le module FMD réalise le décodage des valeurs codées FMc i . Les cartes décodées par le module FMD, au nombre de M, sont notées FMd i . Le module SEG réalise une segmentation en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j de la succession d’échantillons à coder P n . Cette opération de segmentation permet de rassembler les échantillons en J différents ensembles homogènes en fonction d’un ou plusieurs critères prédéfinis. Par exemple, dans le cas d’une succession temporelle d’échantillons sonores, l’opération de segmentation permet d’obtenir des successions d’unités correspondant à des silences, des bruits, des phonèmes, des mots, etc. De même, dans le cas d’un signal d’image I(P n ), l’opération de segmentation permet de rassembler les pixels P n du signal d’image en J zones homogènes suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux. Par exemple, l’opération de segmentation peux permettre d’identifier dans le signal d’image I(P n ) deux zones différentes (J=2) correspond l’une à l’arrière-plan de l’image et l’autre au premier plan de l’image. La segmentation est par exemple représentée comme un ensemble de J masques MZo j permettant chacun d’identifier une zone Zo j , chacun des masques étant associé à une valeur différente de celle associée aux autres masques. Le module CSEG réalise le codage sans perte effectif de la segmentation. Ce codage peut être réalisé en codant la carte de segmentation correspondant aux J masques MZo j (par exemple en utilisant l’algorithme JPEG-LS défini par la norme internationale ISO/CEI 14495-1) ou en variante en codant indépendamment chaque masque MZo j , ou dans encore une autre variante, en codant indépendamment les contours des J masques MZo j . La segmentation codée est notée MZoc j . Le module OES réalise l’obtention d’une règle de dilatation d’une région du groupe de cartes de caractéristiques FMd i . Cette règle de dilatation est spécifiée par exemple par l’intermédiaire d’un élément structurant ES dépendant de la topologie du réseau de neurones de synthèse NNSYN. Il est à noter que cet élément structurant ES peut-être déterminé de façon déterministe en fonction de la topologie du réseau de neurones de synthèse NNSYN. Cet élément structurant ES peut-être défini de façon globale pour toutes les cartes FMd i ou de façon individuelle pour chaque carte FMd i . Le module optionnel CES réalise le codage, par exemple sans perte, de l’élément structurant ES. L’élément structurant codé est notée ESc. Un tel élément ESc peut par exemple être un index permettant de référencer un élément structurant parmi une liste d’élément structurant connus du décodeur. En d’autres termes, le module CES réalise le codage de la règle de dilatation en codant l’élément structurant ES. En variante, aucun codage de la règle de dilatation n’est effectué. A partir de cet élément structurant ES, pour chaque zone Zo j , une zone caractéristique dilatée ZCD j des cartes FMd i est déterminée. Cette zone caractéristique dilatée ZCD j comprend au minimum l’ensemble des points des cartes FMd i nécessaire pour décoder les valeurs des échantillons d’une zone Zo j donnée. La détermination des zones caractéristiques dilatées ZCD j dans les cartes de caractéristiques FMd i pour les zones Zo j est réalisée par le module DZCD. Le module CE réalise le codage entropique pour chaque zone Zo j de la valeur des points des zones caractéristiques dilatées ZCD j sous la forme de donnés codées différentes pour chaque zone Zo j . Dans un premier exemple de réalisation, le module CE code seulement les valeurs des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à l’exception de tout autre point des cartes de caractéristiques FMd i . En variante, le module CE crée une carte secondaire de caractéristiques pour chaque zone caractéristique dilatée ZCD j . La valeur d’un point de la carte secondaire de caractéristiques étant égale à la valeur du point de la carte FMd i si ce point appartient à la zone caractéristique dilatée ZCD j et à une valeur prédéterminée, par exemple zéro, sinon. Le module CE code alors la totalité de la carte de caractéristique pour obtenir les données codées différentes pour chaque zone Zo j . Ainsi, les valeurs codées Wc k , et MZoc j (et optionnellement ESc) constituent la représentation compressée de la zone Zo j du signal d’entrée I(P n ). Ces valeurs codées sont représentées sous forme de flux binaires B1, B2 j et B3 j . Ainsi, selon cet exemple, le flux binaire B1 comprend les valeurs codées Wc k , le flux binaire B2 j les valeurs codées et le flux binaire B3 j les valeurs codées MZoc j (et optionnellement ESc). Ainsi, grâce à l’invention, chaque zone Zo j est codée indépendamment des autres zones, ce qui permet de réaliser ultérieurement leur décodage de façon indépendante et éventuellement de façon parallèle. Il est à noter que le dispositif de codage ENC d’une zone d’un signal I(P n ) décrit précédemment comprend l’application successive d’un dispositif de codage du signal I(P n ) dans sa globalité afin de produite un flux B0 comprenant les valeurs codées FMc i et d’un dispositif de transcodage de ce signal codé dans sa globalité en un codage d’une ou de plusieurs zone(s) du signal I(P n ), la ou lesdites zone(s) étant décodable(s) indépendamment les unes des autres. Selon ce mode de réalisation, le dispositif de transcodage comprend le module de décodage FMD des cartes de caractéristiques, le module SEG d’obtention d’une segmentation en zones, le module CSEG de codage de ces zones, le module OES d’obtention d’un élément structurant, le module CES de codage de cet élément structurant, le module DZCD de détermination de zones caractéristiques dilatées dans les cartes de caractéristiques et le module CE de codage de la valeur des points des zones caractéristiques dilatées. La FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de décodage DEC d’une zone Zod j d’un signal, dite zone à décoder, ladite zone à décoder Zod j comprenant une pluralité d’échantillons Pd n à décoder. Le dispositif de décodage DEC de la figure 2 reçoit en entrée des flux de données B1, B2 j et B3 j . Le flux B1 comprend les paramètres encodés Wck du réseau de neurones de synthèse NNSYN’. Le flux comprend B2 j comprend un groupe de données encodées correspondant au M cartes de caractéristiques représentatives de la zone à décoder Zod j et le flux B3 j comprend les paramètres encodés d’un masque MZoc j de ladite zone à décoder Zod j (et optionnellement les paramètres encodés d’un élément structurant ESc). Ce dispositif de décodage DEC comprend un module NND de décodage de réseau(x) de neurones apte à décoder le réseau de neurones de synthèse NNSYN’, un module DSEG apte à décoder un masque MZo j de ladite zone à décoder Zod j , un module DES apte à décoder un élément structurant ES, un module DZCD apte à déterminer une zone caractéristique dilatée ZCD j dans les M cartes de caractéristiques, un module DE de décodage des cartes de caractéristiques à partir de la zone caractéristique ZCD j et du groupe de données encodées , un module XTR’ d’extraction de données, un module SE’ de transformation inverse, un module TT’ de traitement et quantification inverse, un module NNSYN’ correspondant à un réseau de neurones de synthèse et un module EXTR d’extraction des échantillons appartenant à la zone Zod j (P n ). Selon un mode de réalisation, le décodeur DEC produit en sortie une zone décodée de l’image Zod j (Pd n ) comportant une pluralité d’échantillons décodés Pd n . Le module DES réalise l’obtention d’un élément structurant ES. Cette obtention peut être obtenu par décodage des paramètres encodés ESc si ceux-ci sont disponibles dans le flux B3 j . En variante, le module DES déduit l’élément structurant ES de la topologie du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ après décodage de celui-ci par le module NND. Le module DESG réalise le décodage du masque Mzo j à partir des paramètres encodés MZoc j . Le module DZCD réalise la détermination de la zone caractéristique dilatée ZCD j dans les cartes de caractéristiques . Le module DE réalise le décodage de la valeur des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à partir des donnés codées et de la zone caractéristique dilatées ZCD j afin d’obtenir les cartes de caractéristiques . Les paramètres du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ décodés par le module NND sont notés Wd k . Dans un mode de réalisation, le module SE’ réalise une transformation du premier groupe de cartes de caractéristiques décodées pour générer un second groupe de cartes de caractéristiques à la même résolution que le signal à décoder, notées . Le module SE’ effectue optionnellement une quantification inverse correspondant à la quantification effectuée au codeur. La quantification inverse n’est pas nécessaire si le quantificateur Q du codeur a réalisé un simple arrondi des valeurs réelles qui lui sont soumises. La quantification inverse n’est pas nécessaire non plus si le réseau de neurones est apte à prendre en compte une quantification de ses données d’entrée. Sinon, le décodeur réalise l’opération inverse du quantificateur Q. Puis le module SE’ effectue une transformation des valeurs des cartes de caractéristiques, comprenant par exemple un suréchantillonnage, une interpolation, un filtrage, etc., similaire à celle effectuée par le codeur. À l’issue de la transformation, une carte de caractéristiques transformée du second groupe est de même résolution que les images de la séquence à décoder. Dans un mode de réalisation, le module SE’ est absent, dans ce cas les valeurs qui serviront à construire le vecteur caractéristique sont extraites du premier groupe de cartes de caractéristiques. Le module XTR’ est identique au module XTR de la figure 1. Il réalise une extraction de valeurs des M cartes de caractéristiques (et/ou selon l’un des modes de réalisation décrits précédemment), pour un échantillon Pd n à décoder en fonction de ses coordonnées dans le signal à décoder. Dans un mode de réalisation, les valeurs extraites constituent le vecteur Zd n . Zd n est un L-uplet, c’est-à-dire qu’il comporte L éléments, ou données zd i . Dans un mode de réalisation, le module TT’, optionnel, réalise un traitement des valeurs extraites, pour générer le vecteur Zd n . Le module TT’ peut réaliser une quantification inverse des données extraites de l’ensemble de cartes de caractéristiques. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, etc., similaires à ceux effectués par le codeur. Le module NNSYN’ est un réseau de neurones dit de synthèse, défini par K paramètres Wd k , apte à traiter le vecteur Zd n , ou L-Uplet, en entrée, pour générer en sortie un second vecteur représentatif de l’échantillon Pd n à décoder, de manière générale un vecteur comportant A éléments. Selon un mode de réalisation, A=3 et le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel Pd n décodé. Le module NNSYN’ est de structure identique au module NNSYN, et ses paramètres sont soit identiques si le codage de ses paramètres Wk est sans perte, soit différents si le codage est réalisé avec pertes. Le dispositif de décodage DEC peut successivement être mis en œuvre pour décoder toute les zones Zod j afin de reconstituer tous les échantillons à décoder du signal, i.e. de l’image I(Pd n ). Alternativement, une pluralité de dispositifs de décodage DEC peut être mise en œuvre en parallèle, de manière à décoder en parallèle les différentes zones de l'image. Une fois que toutes les zones sont décodées, l'image peut être restituée par composition des différentes zones. Le dispositif de décodage DEC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Le dispositif DEC peut aussi comporter une pluralité de processeurs, les processeurs étant dédiés au décodage parallèle des zones de l'image. La FIG. 3 illustre un exemple de réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au codage et au décodage dans le cadre de modes de réalisation de l’invention. Le réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au codage, NNSYN, et le réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au décodage, NNSYN’, sont définis par une structure identique, comprenant par exemple une pluralité de couches de neurones artificiels, et par un ensemble de poids et fonctions d’activation associés respectivement aux neurones artificiels du réseau concerné. Le réseau de neurones de synthèse est selon un mode de réalisation un MLP, ou Multi Layer Perceptron, suivi d’un ou plusieurs réseau(x) de neurones convolutif(s) C 1 , … C n , chacun des réseaux de neurones convolutifs étant associé à un masque de filtrage de taille prédéfinie, par exemple de taille 3x3. Le MLP est constitué d’une couche d’entrée adaptée au format d’entrée (le L-uplet), optionnellement une ou plusieurs couche(s) cachée(s), et une couche de sortie fournissant un vecteur de sortie intermédiaire Vs n , par exemple un vecteur comportant A’ éléments. Le vecteur de sortie intermédiaire est ensuite traité successivement par le ou les réseau(x) de neurones convolutif(s) pour fournir en sortie un vecteur de sortie comportant également A éléments. Ainsi, une représentation vectorielle d’un échantillon courant (un vecteur Z n ou Zd n issu des cartes de caractéristiques FM i /FMS i au codeur ou / au décodeur) est appliquée en entrée (c’est-à-dire sur la couche d’entrée) du réseau de neurones artificiels de synthèse NNSYN ou NNSYN’ qui produit en sortie le vecteur de sortie. Selon un mode de réalisation, A est égale à 3 et le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel P’ n codé puis décodé ou du pixel Pd n décodé par le décodeur. La concaténation de tous ces pixels reconstruits dans une image constitue le signal reconstruit Zod j (Pd n ), selon un exemple une image I contenant seulement la zone Zod j . Au codeur, le réseau de neurones artificiels de synthèse NNSYN est entraîné sur l’image, de sorte à minimiser les différences entre la représentation en entrée de l’image courante I (P n ) et sa représentation I (P’ n ) en sortie, tout en minimisant également la quantité de données à encoder. Le module EVAL effectue une mesure de performance en ce sens. Une fois que l’entraînement du codeur est terminé, les paramètres du réseau sont encodés, soit sans pertes, auquel cas le réseau de neurones NNSYN’ est identique à NNSYN, soit avec pertes, auquel cas le réseau NNSYN’ peut être légèrement différent de NNSYN. En référence à la FIG. 4 , nous allons maintenant décrire un exemple de détermination d’une zone caractéristique dilatée ZCD 1 associée à une zone Zo 1 dans le cas d’un signal d’image I(P n ) segmenté en trois zones Zo 1 , Zo 2 , Zo 3 identifiées par leur masque MZo 1 , MZo 2 et MZo 3 . La FIG. 4 présente ainsi deux étapes (1)-(2) de détermination de la zone caractéristique dilatée correspondant à la zone Zo 1 . Dans l’exemple décrit, la zone caractéristique dilatée est déterminée dans quatre cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3, FMd 4 d’entrée du réseau de synthèse NNSYN/NNSYN’. On suppose par ailleurs dans cet exemple que le réseau de synthèse NNSYN/NNSYN’ ne possède qu’un réseau de neurones convolutif C 1 dont le noyau de convolution est un noyau de convolution de taille 3x3. Cette détermination comprend, lors d’une étape (1), l’obtention d’une région R 1 comprenant tous les points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 colocalisés avec des échantillons appartenant au masque MZo 1 de la zone Zo 1 . Lorsque les cartes de caractéristiques FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 ont la même résolution que l’image I(Pn), comme c’est le cas dans l’exemple présenté, la frontière de cette région est dans chaque carte de caractéristiques FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 identique à la frontière du masque MZo 1 . Cette région est ensuite dilatée, lors d’une étape (2), par un élément structurant ES qui peut dépendre de la topologie du réseau de neurone de synthèse NNSYN/NNSYN’. Ainsi, dans l’exemple présenté, le décodage d’un échantillon Pd n1 nécessite typiquement d’avoir accès non seulement aux valeurs des points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 colocalisés avec cet échantillon Pd n1 mais aussi aux valeurs des points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 colocalisés avec les échantillons Pd n2 appartenant au voisinage utilisé lors du filtrage par le réseau de neurone C 1 , de ce point Pd n1 . En d’autres termes, lorsque l’échantillon Pd n1 est en bordure de la zone Zo 1 , son décodage nécessite d’accéder à des points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 colocalisés avec un échantillon Pd n2 appartenant à une zone Zo 2 différente de la zone Zo 1 . L’ensemble des points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 nécessaire pour décoder la zone Zo 1 définit la zone caractéristique dilatée ZCD 1 de ces cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 . Dans l’exemple décrit ici, l’élément structurant ES peut-être défini pour chaque carte FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 comme un carré 3x3 correspondant au noyau de convolution utilisé au sein du réseau de neurones C 1 . Dans cet exemple, la zone ZCD 1 est ainsi obtenu dans chaque carte FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 par une dilatation morphologique de la trace de la région R 1 dans chaque carte FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 par un élément structurant carré de taille 3x3, i.e. la taille du noyau de convolution. En variante, l’élément structurant ES peut-être défini dans le cas d’une image I(P n ) par quatre valeurs indiquant le nombre de points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 à rajouter en bordure de la région R 1 selon les deux directions horizontales et verticales. Dans l’exemple proposé, les quatre valeurs sont égales à un. Il est à noter que selon la valeur choisie, la zone caractéristique dilatée ZCD 1 des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 peut éventuellement comprendre en fonction de la forme du contour de la zone Zo 1 plus de points que l’ensemble des points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 strictement nécessaire pour décoder la zone Zo 1 . Dans une autre variante, l’élément structurant peut être défini par un facteur d’échelle indiquant proportionnellement à la taille de la zone Zo 1 le nombre de points des cartes FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 à rajouter en bordure de la région R 1 pour obtenir la zone caractéristique dilatée ZCD 1 . Dans l’exemple précédent, les cartes de caractéristiques FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 ont la même résolution que l’image I(P n ) mais il est à noter que la détermination de la zone caractéristique dilatée associée à la zone Zo 1 lorsque les cartes de caractéristiques FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 ont des résolutions différentes de l’image I(P n ) s’effectue de façon similaire. Simplement, la détermination de la frontière de la région R 1 et de l’élément structurant prend en compte la fonction de passage de la résolution de l’image I(P n ) à celle des cartes de caractéristiques FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 . Par exemple, si les cartes de caractéristique FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 , FMd 4 ont une résolution inférieure, la localisation de la frontière de la région R 1 se trouve entre les points dont les échantillons colocalisés dans l’image I(P n ) se trouve de chaque côté de la frontière de la zone Zo 1 . La FIG. 5 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage d’au moins une zone d’un signal (I(P n )) qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 . Selon ce mode de réalisation, le signal est une image bidimensionnelle, chaque échantillon à coder est donc un pixel P n de coordonnées (x n , y n ). L’encodage se déroule en plusieurs phases. Dans une première phase, dite phase de construction, un apprentissage est réalisé, afin de déterminer, pour un signal d’entrée I(P n ), les valeurs des cartes FM i et des paramètres W k pour optimiser une fonction de coût globale. L’apprentissage est par exemple réalisé par une descente de gradient, suivie d’une mise à jour des paramètres du réseau de neurones de synthèse NNSYN et des valeurs des cartes de caractéristiques FM i . Comme il est connu dans l’état de l’art, la fonction de coût peut être de type débit-distorsion, ou débit, ou distorsion, ou perceptuelle. Pour mesurer le débit R, il est nécessaire de simuler le codage des cartes FM i , puis de mesurer le débit de codage associé (la taille du flux B0). Selon un mode de réalisation, on ne simule pas le codage des paramètres W k car leur influence est moins importante que celle des cartes de caractéristiques. Selon un mode de réalisation, on simule aussi le codage des paramètres W k et on mesure le débit associé (la taille du flux B1). Pour mesurer la distorsion D, il est nécessaire de simuler le codage puis le décodage d’une partie au moins de l'image I, pour obtenir au moins un pixel P’ n résultant d’une simulation de codage puis de décodage, puis de mesurer l'écart entre cette partie de l'image I (P n ) en entrée et une partie correspondante de l'image I (P’ n ) codée puis décodée. Puis lors d’une deuxième phase, dite phase de codage, les paramètres W k , les cartes , les masques MZo j et optionnellement l’élément structurant ES sont encodés pour produire les valeurs codées Wc k , , ESc et MZoc j avant transmission ou stockage. Ils constituent la représentation compressée de la zone Zo j du signal d’entrée I(P n ). Naturellement, la première phase et la deuxième phase correspondent à deux procédés indépendants qui peuvent être réalisés sur des dispositifs différents. On va maintenant décrire les étapes d’un procédé de codage d’une zone Zo j d’un signal d’entrée I(P n ) selon le premier mode de réalisation de l’invention. Lors d’une étape E20, un signal I (P n ) à coder, comportant une pluralité de N échantillons P n , est fourni en entrée du procédé. Lors d’une étape E21, les M cartes FM i du premier groupe et les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse sont initialisés. Par la suite, les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse NNSYN et les valeurs des cartes FM i doivent être optimisés durant la phase de construction. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont de même résolution que le signal d’entrée I(P n ) et comportent donc chacune le même nombre de valeurs N qu’il y a d’échantillons P n à coder. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont de résolution inférieure ou égale à celle du signal d’entrée I (P n ) et comportent donc, pour au moins l’une d’entre elles, un nombre N’ de valeurs à coder inférieur à N. Selon une variante, la première carte FMi est à la résolution des images et chaque carte suivante est à une résolution moitié de la précédente. Selon un mode de réalisation, plusieurs cartes FMi sont de même résolution, inférieure à celle du signal d’entrée I (P n ). Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont transformées pour fournir un second groupe de cartes de caractéristiques transformées FMS i . Dans ce mode, les vecteurs caractéristiques sont extraits de préférence des cartes transformées du second groupe, et non directement des cartes du premier groupe. Dans ce mode, les vecteurs caractéristiques sont donc extraits indirectement des cartes du premier groupe. Les cartes du second groupe ne sont pas codées, elles servent uniquement à la construction des vecteurs caractéristiques. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont initialisées par des valeurs constantes prédéfinies. Selon un autre mode de réalisation, les cartes de caractéristiques sont initialisées par un ensemble de valeurs réelles aléatoires. Les cartes de caractéristiques FM i du premier groupe sont par la suite mises à jour, ou raffinées, lors d’une étape E22 , par le module de mise à jour MAJ du codeur au cours de son apprentissage. Lors d’une étape E23, les cartes FM i du premier groupe sont codées par le module FMC du codeur. Durant la phase de construction, cette opération est une simulation de codage. Durant la phase de codage, cette opération est un codage effectif et les valeurs codées constituent le flux B0. La simulation peut être identique au codage effectif mais elle peut aussi être différente (par exemple, simplifiée). Pour ce codage, on utilise une technique de prédiction d’une valeur de carte de caractéristiques par son voisinage, comme il sera décrit par exemple à l’appui de la FIG. 9 . Ces paramètres sont par la suite mis à jour, ou raffinés, au cours de la phase de construction, lors des itérations ultérieures du procédé. Dans un mode de réalisation, les cartes FM i sont codées dans l’ordre (FM 1 , FM 2 ,…, FM 4 ), et les variables de chaque carte dans un ordre prédéfini, par exemple lexicographique. Chaque carte subit un codage entropique. Le codage entropique produit un flux compressé B0 dont le débit est mesuré ultérieurement au cours d’une étape E29. Lors d’une étape E24, selon un mode de réalisation, les M cartes du premier groupe FM i sont transformées par le module SE pour générer des cartes du second groupe FMS i à la résolution des images de la séquence d’entrée. Selon un mode de réalisation, M cartes FMS i sont générées. Selon un mode de réalisation, chaque carte FM i est transformée en une carte FMS i . Selon un mode de réalisation, au moins une carte FM i est de résolution inférieure à celle des images de la séquence à coder et l’opération de transformation comporte un suréchantillonnage pour que la carte FMSi transformée comporte le même nombre d’échantillons que les images de la séquence. Le suréchantillonnage consiste à rajouter des valeurs dans les cartes FMS i pour atteindre la résolution des images de la séquence d’entrée. Il peut être simple (par réplication du plus proche voisin) ou comporter une interpolation (linéaire, polynomiale, par filtrage, etc.). Lors d’une étape E25, des valeurs sont extraites par le module XTR des cartes FM i ou éventuellement FMS i transformées . Cette extraction est réalisée en fonction des coordonnées (x n , y n ) de l’échantillon P n du signal d’entrée. Elle peut aussi être réalisée en fonction de la résolution de la carte considérée. Selon un mode de réalisation, le vecteur Z n caractéristique résulte directement de cette extraction. Les échantillons à coder sont par exemple traités par ordre séquentiel, de n=1 à n=N. Selon un mode de réalisation, lors d’une étape E26, le vecteur Z n caractéristique est construit par le module TT à partir des valeurs extraites des cartes FM i ou FMS i pour chaque échantillon P n de coordonnées (x n , y n ) du signal d’entrée. Le traitement peut comporter une quantification des valeurs extraites des cartes FM i ou du vecteur Z n constitué, si nécessaire. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, l’application d’une fonction quelconque, de préférence monotone, etc. Dans un mode de réalisation, Z n comporte autant de valeurs que de cartes FMi ou FMS i en entrée. Dans ce cas on a L=M. Dans un mode de réalisation, Z n est un L-uplet (z 1 , z 2 ,…, z J ), constitué des valeurs des cartes FM i ou FMS i situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant P n , comme il sera illustré à l’appui de la FIG. 6 . Dans un mode de réalisation, Z n est un L-uplet construit à partir de valeurs prélevées dans les cartes FMi à des coordonnées qui peuvent être différentes selon les cartes. Par exemple, si les cartes FM i sont à des résolutions différentes parce qu’elles ont été sous-échantillonnées, les cordonnées sont adaptées (par une mise à l’échelle) pour correspondre à la résolution de chaque carte. Dans un mode de réalisation, Z n est un L-uplet construit à partir de valeurs prélevées dans les cartes FM i en appliquant le traitement à une ou plusieurs valeurs des cartes, par exemple un filtrage des valeurs voisines de la valeur ciblée dans une carte. Par exemple, pour un échantillon courant P n dans une carte FM i qui se trouve à la même résolution que le signal d’entrée, on peut extraire les valeurs situées aux coordonnées (x n , y n ), (x n -1, y n ), (x n , y n -1) et (x n -1, y n -1) et appliquer un traitement à ces valeurs (filtrages, moyennage, interpolation, etc.) pour obtenir la valeur finale (z i ) de l’élément i du vecteur Z n relative à cette carte FM i . Selon un autre exemple, dans une carte FM i qui se trouve à une résolution moitié du signal d’entrée, on peut considérer les valeurs situées aux coordonnées (x n /2, y n /2), (x n /2-1, y n /2), (x n /2, y n /2-1) et (x n /2-1, y n /2-1) et appliquer un traitement à ces valeurs (filtrages, moyennage, interpolation, etc.) pour obtenir la valeur finale (z i ) de l’élément i du vecteur Z n relative à cette carte FM i . Lors d’une étape E27, le vecteur Z n est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN pour générer en sortie un vecteur représentatif de l’échantillon P n à coder, selon un mode de réalisation le triplet (R, G, B) de l’échantillon P’ n (l’échantillon P n codé puis décodé). La structure et les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse sont initialisés par exemple lors de la première itération de cette étape. Ces paramètres sont par la suite mis à jour, ou raffinés, au cours de la phase de construction, lors des itérations ultérieures du procédé. Selon un mode de réalisation, les paramètres du réseau de neurones de synthèse sont initialisés par des valeurs prédéfinies connues pour donner un résultat satisfaisant (par exemple, à la suite d’un entraînement sur un corpus d’images). Selon un autre mode de réalisation, les paramètres du réseau de neurones de synthèse sont initialisés par un ensemble de valeurs aléatoires. Lors d’une étape E28 , les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse NNSYN sont quantifiés et codés. Durant la phase de construction, cette opération est une simulation de codage. Durant la phase de codage, cette opération est un codage effectif et les valeurs codées constituent le flux B1. La simulation peut être identique au codage effectif mais elle peut aussi être différente (par exemple, simplifiée). On peut utiliser à cette fin toute technique connue, par exemple la norme de codage de réseaux de neurones proposée par le standard MPEG-7 partie 17, aussi appelée NNR (Neural Network Representation). On notera que dans ce cas, il faut choisir la quantité de dégradation que le codage apporte aux poids W k . Lors d’une étape E29, une mesure de performance est évaluée . À cet effet, les débits de simulation de codage associés aux cartes de caractéristiques du premier groupe (simulation du flux B0 par codage des cartes FM i ) et optionnellement aux paramètres du réseau de neurones (simulation du flux B1 par codage des paramètres W k ) sont mesurés. Selon un mode de réalisation, la fonction de coût est de type débit-distorsion, notée (D+L*R), où D par exemple l’erreur quadratique mesurée entre le signal d’entrée et le signal décodé (ou l’erreur mesurée sur un sous-ensemble d’échantillon du signal). Selon un autre exemple, D est calculé à partir d’une fonction perceptive telle que le SSIM (pour Structural SIMilarity ), ou MSSSIM (pour Multi- scale Structural SIMilarity ). Selon un mode de réalisation, R est le débit simulé du flux B0. Selon un autre mode de réalisation, R est le débit total utilisé pour coder cette image, c’est-à-dire la somme des débits simulés de B0 et B1. L un paramètre qui règle le compromis débit-distorsion. D’autres fonctions de coût sont possibles. Tant que la fonction de coût n’a pas atteint son minimum, ou qu’un nombre d’itérations prédéfinies n’est pas atteint, la mesure de performance n’est pas satisfaisante, et le procédé est réitéré à partir de l’étape E22. Cette minimisation peut être effectuée par un mécanisme connu comme une descente de gradient avec mise à jour des paramètres au cours de l’étape E22 pour les valeurs des cartes de caractéristiques et E23, E27 pour les paramètres du réseau. Lors d’une étape E30, si la fonction de coût a atteint son minimum, ou si le nombre d’itérations souhaitées est atteint, l’entraînement s’arrête. Si une version codée correspondant à la dernière simulation des paramètres du réseau de neurones de synthèse W k et des cartes de caractéristiques FM i est disponible, les flux B0 et B1 peuvent en être constitués. Selon un autre mode de réalisation, le codage effectif les paramètres mis à jour du réseau de neurones de synthèse W k et des valeurs des cartes de caractéristiques FM i est effectué à cette étape pour produire les paramètres encodés Wc k et FMc i qui constituent des flux B0 et B1. A ce stade, il n’est pas possible à partir des flux B0 et B1 de décoder une zone spécifique du signal codé sans décoder la totalité de ce signal codé. Pour obtenir cette fonctionnalité, selon un mode de réalisation, le procédé de codage effectue les étapes telles que décrites ci-après. Ces étapes correspondent à un transcodage, ou ré-encodage, du flux B0 en un nouveau flux décodable par zone. Lors d’une étape E31, les valeurs codées FMc i sont décodées par le module FMD pour générer les cartes FMd i . Lors d’une étape E32, la segmentation du signal I(P n ) en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j est effectuée. Selon un premier exemple de segmentation, l’image est divisée en J zones régulières, par exemple de taille et de forme identiques (sauf éventuellement sur les bords de l’image). Par exemple, l’image peut être divisée en zones rectangulaires dont les frontières sont horizontales et verticales. Une telle division correspond au concept de « tiles » mis en œuvre par les standards de codage tels que H.264/AVC, H.265/HEVC et H.266/VVC. Selon un deuxième exemple de segmentation, l’image est divisée en J zones correspondant à des échantillons (ou des blocs) parcourus dans un ordre lexicographique. Une telle division correspond au concept de « slices » mis en œuvre par les standards de codage tels que H.264/AVC, H.265/HEVC et H.266/VVC. Selon un troisième exemple de segmentation, l’image est divisée en zones sémantiques, par exemple un arrière-plan et un premier plan. Pour ce faire, une définition manuelle peut être réalisée par un opérateur. La segmentation peut également être automatique ou semi-automatique selon l’algorithme de segmentation utilisée. Il est à noter qu’il n’existe aucune restriction liée au type d’algorithme de segmentation utilisé. Avantageusement, une telle division en zones permet lors du décodage ultérieur du signal I(Pd n ) de paralléliser le décodage des zones à décoder Zod j en répartissant équitablement la charge de décodage sur chacun des décodeurs et/ou processeurs. A l’issue de l’étape E32, cette segmentation est représentée comme un ensemble de J masques MZo j permettant chacun d’identifier une zone Zo j . Pour une zone Zo j donnée, le procédé de codage effectue alors les étapes E33 à E38. Lors d’une étape E33, une région R j comprenant tous les points des cartes FMd i colocalisés avec des échantillons appartenant au masque MZo j de la zone Zo j est obtenue. Lors d’une étape E34, une règle de dilatation défini par exemple par un élément structurant ES est obtenu et lors d’une étape E35, à partir de cet élément structurant ES, une zone caractéristique dilatée ZCD j des cartes FMd i est déterminée. Cette zone caractéristique dilatée ZCD j comprend au minimum l’ensemble des points des cartes FMd i nécessaire pour décoder une zone Zo j donnée. Selon un mode de réalisation, l’élément structurant ES est défini pour chaque carte FMd 1 , FMd 2 , FMd 3 comme un carré dont la taille est fonction de la taille des noyaux de convolution utilisés par les réseaux neuronaux convolutifs du réseau de neurones de synthèse NNSYN. La zone ZCD j est par exemple obtenu dans chaque carte FMd i par une dilatation morphologique de la trace de la région R j dans chaque carte FMd i par l’élément structurant ES. Selon un autre mode de réalisation, l’élément structurant ES est défini par un nombre de valeurs numériques égale à deux fois la dimension du signal. Ainsi, il y a quatre valeurs numériques pour un signal de dimension 2 tel qu’une image I(P n ) correspondant à une dilatation dans chacune des deux directions verticales et horizontales. La zone ZCD j est obtenue dans chaque carte FMd i en rajoutant un nombre de points en bordure de la région R j dans les deux directions associées à chaque dimension du signal. En d’autres termes, pour un signal de dimension 2 tel qu’une image I(P n ), des pixels sont rajoutés dans les deux directions horizontales et les deux directions verticales. Selon un autre mode de réalisation, l’élément structurant ES est défini par un facteur d’échelle. La zone ZCD j est obtenue dans chaque carte FMd i en rajoutant un nombre de points en bordure de la région R j proportionnellement à la taille de la zone Zo J . Lors d’une étape E36, le module CE réalise le codage pour chaque zone Zo j de la valeur des points des zones caractéristiques dilatées ZCD j sous la forme de donnés codées . Les valeurs codées constituent le flux B2 j associé à la zone Zo j . On notera que ce codage est de nature entropique, et de préférence sans perte. Lors d’une étape E37, le masque MZo j de la zone Zo j est codé sous la forme d’un flux MZoc j . Selon un mode de réalisation, le flux MZocj est obtenu en codant sans perte la carte de segmentation correspondant aux J masques MZo j (par exemple en utilisant l’algorithme JPEG-LS défini par la norme internationale ISO/CEI 14495-1). Selon un autre mode de réalisation, le flux MZoc j est obtenu en codant les contours du masque MZo j . Lors d’une étape E38, l’élément structurant ES est optionnellement codé sous une forme notée ESc. Les valeurs codées MZoc j et ESc constituent le flux B3 j associé à la zone Zo j . Ainsi, les valeurs codées ESc, , MZoc j et Wc k constituent la représentation compressée de la zone Zo j du signal d’entrée I(P n ). Il est à noter que les étapes E31 à E38 peuvent être analysé comme les étapes d’un procédé de transcodage d’un flux B0 représentant une image codée (obtenu lors d’une étape préliminaire EP) en deux flux B2 j et B3 j représentant le codage d’une zone Zo j de l’image codée. L'étape préliminaire EP peut correspondre aux étapes de codage (E20-E30) précédemment décrites, ou à tout autre procédé de codage aboutissant à une représentation codée d'un ensemble de cartes de caractéristiques (et d'un réseau de neurones de synthèse). La FIG. 6 représente de manière illustrée un procédé de codage d’un signal I(P n ) utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, les cartes FM i générées sont au nombre de 4. Dans un mode préféré, elles sont au nombre de 7. La première carte FM 1 a la même résolution que l’image I(P n ), et comporte donc WxH variables, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. La seconde carte FM 2 est de résolution moitié (dans chaque dimension) de la carte FM 1 . Chaque carte supplémentaire est de résolution moitié de la carte précédente. Cette structure permet de réduire le nombre de variables des cartes de caractéristiques ce qui facilite le codage et l’apprentissage tout en minimisant le coût de codage. La carte FM 2 est suréchantillonnée par le module SE d’un facteur 2 dans chaque dimension, selon un procédé illustré à l’appui de la FIG. 6 . La carte FM 3 est suréchantillonnée d’un facteur 4 dans chaque dimension, et la carte FM 4 d’un facteur 8 dans chaque dimension. La carte FM 1 n’est pas affectée par le sur échantillonnage. (FMS 1 =FM 1 ). Les cartes FMS i résultantes sont de même résolution que l’image I(P n ), et comportent donc chacune WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels et H sa hauteur (N=WxH). D’autres types de structure sont possibles, par exemple on peut utiliser un taux de réduction différent d’un demi entre les cartes (un quart, ou un tiers, etc.). Dans ce mode de réalisation, le vecteur Z n est un 4-uplet (z 1 ...z 4 ) constitué des valeurs extraites des cartes FMS i situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant P n . Le vecteur Z n constitué des valeurs extraites (quantifiées) des cartes FMS i est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN pour générer en sortie un second vecteur, selon l’exemple le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel P’ n codé puis décodé. Le triplet est inséré dans l’image décodée I (P’ n ) aux positions (x n , y n ) des composantes couleur (R’, G’, B’). Dans un autre mode de réalisation, non représenté, le vecteur Z n est extrait directement des couches FMi, aux positions recalculées en fonction de la taille des cartes, puis les valeurs extraites sont éventuellement traitées et quantifiées après extraction. La FIG. 7 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage d’une zone à décoder (Zod j ) d’un signal (I(Pd n )) qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage DEC de la FIG. 2 lorsque le réseau de neurone de synthèse NNSYN’ est par exemple celui présenté à la FIG. 3 . Lors d’une étape F20, les flux B1, B2 j et B3 j sont extraits du flux encodé. Ils contiennent respectivement les paramètres Wc k , les représentations codées des points des zones caractéristiques dilatées ZCD j et les valeurs codées MZoc j et optionnellement ESc. Lors d’une étape F21, l’élément structurant ES et le masques MZo j de la zone Zod j sont générés par décodage des valeurs codées ESc et MZoc j . Dans le cas où les paramètres ESc ne sont pas encodés dans le flux B3 J , lors de cette étape F21, l’élément structurant est déterminé à partir de la topologie du réseau de neurone de synthèse NNSYN’. Lors d’une étape F22, des cartes sont initialisées (par exemple avec des valeurs nulles) et une région R j comprenant tous les points des cartes colocalisés (en prenant éventuellement en compte un facteur d'échelle) avec des échantillons appartenant au masque MZo j de la zone Zo j est obtenue. Lors d’une étape F23, une zone caractéristique dilatée ZCD j des cartes est déterminée à partir de la région R j et de l’élément structurant ES. Selon des modes de réalisation tels que décrits pour le codeur : la zone ZCD j est obtenu dans chaque carte par une dilatation morphologique de la trace de la région R j dans chaque carte par l’élément structurant ES. la zone ZCD j est obtenu dans chaque carte en rajoutant un nombre de points en bordure de la région R j dans les deux directions associées à chaque dimension du signal. L'élément ES correspond dans ce cas à un ensemble (vecteur) de quatre valeurs entières, par exemple (1,2,1,2) pour indiquer une dilatation de 1 point (pixel) vers la gauche, 2 vers la droite, 1 vers le haut, 2 vers le bas). Ce vecteur peut être prédéfini, ou défini pour un ensemble/un type d'images, auquel cas il n'a pas besoin d'être transmis. la zone ZCD j est obtenu dans chaque carte en rajoutant un nombre de points en bordure de la région Rj proportionnellement à la taille de la zone Zo j . L'élément ES correspond dans ce cas par exemple à un pourcentage. Lors d’une étape F24, les M cartes sont générées par décodage des valeurs des points des zones caractéristiques dilatées ZCD j . Dans un mode de réalisation, les cartes sont décodées dans l’ordre (FMd 1 , FMd 2 , … FMd 4 ), et les valeurs de chaque carte dans un ordre prédéfini, par exemple lexicographique. Selon des modes de réalisation tels que décrits pour le codeur : Les cartes sont de même résolution que le signal I(P n ) codé, c’est-à-dire qu’elles comportent N=WxH valeurs. Les cartes sont à une résolution inférieure ou égale à celle du signal I(P n ) codé. Plusieurs cartes sont de même résolution, inférieure à la résolution du signal I(P n ) codé. Lors d’une étape F25, selon un mode de réalisation, les M cartes du premier groupe sont transformées par le module SE’ pour générer des cartes du second groupe à la résolution des images d’entrée. Cette étape est similaire à l’étape E24 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 , et les modes de réalisation s’appliquent. Notamment : Selon un mode de réalisation, M cartes sont générées. Selon un mode de réalisation, chaque carte est transformée en une carte . Selon un mode de réalisation, au moins une carte est de résolution inférieure à celle des images de l’image à coder et l’opération de transformation comporte un suréchantillonnage pour que la carte transformée comporte le même nombre d’échantillons que l’image d’entrée. Le suréchantillonnage consiste à rajouter des valeurs dans les cartes pour atteindre la résolution de l’image d’entrée. Il peut être simple (par réplication du plus proche voisin) ou comporter une interpolation (linéaire, polynomiale, par filtrage, etc.) La transformation peut optionnellement comporter une quantification inverse des valeurs extraites, si nécessaire. Cependant la quantification inverse n’est pas obligatoire. Lors d’une étape F26, des valeurs sont extraites par le module XTR’ des cartes ou éventuellement transformée . Cette extraction est réalisée en fonction des coordonnées (x n , y n ) d’un échantillon à décoder Pd n . Elle peut aussi être réalisée en fonction de la résolution de la carte considérée. Cette étape est similaire à l’étape E25 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 , et les modes de réalisation s’appliquent. Notamment : Selon un mode de réalisation, le vecteur Zd n caractéristique résulte directement de cette extraction. Dans un mode de réalisation, Zd n est un L-uplet (z 1 , z 2 ,…, z J ), constitué des valeurs des cartes ou situées aux coordonnées (x n , y n ) d’un pixel courant Pd n , comme il sera illustré à l’appui de la FIG. 8 . Les échantillons à décoder Pd n sont par exemple traités par ordre séquentiel en fonction du masque Mzod j . Selon un mode de réalisation, lors d’une étape F27, un vecteur Zd n est construit par le module TT’ à partir des valeurs extraites des cartes du premier groupe ou des cartes du second groupe, pour chaque échantillon Pd n de coordonnées (x n , y n ) à décoder, en fonction des coordonnées (x n , y n ). Cette étape est similaire à l’étape E26 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 et les modes de réalisation décrits s’appliquent. L’extraction peut comporter une quantification inverse des valeurs extraites ou du vecteur Zd n constitué, si nécessaire. Lors d’une étape F28 , les paramètres Wd k du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ sont générés par décodage des valeurs Wc k du flux B1. On peut utiliser à cette fin toute technique connue de décodage correspondant à celle de codage qui a été utilisée par le codeur. Le réseau de neurones de synthèse NNSYN’ est semblable au réseau de synthèse NNSYN, c’est-à-dire qu’il est de même structure et comporte les mêmes paramètres, au codage près, qui peut être réalisé avec ou sans pertes. Selon un mode de réalisation, le flux B2 est décodé avant le flux B1, afin de pouvoir disposer du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ avant de commencer à décoder les échantillons. Lors d’une étape F29, le vecteur Zd n est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN' pour générer en sortie vecteur représentatif de l’échantillon Pd n à décoder, selon un mode de réalisation un triplet qui est injecté dans l’image décodée Zod J (Pd n ) aux positions (x n , y n ) des composantes couleur (Rd, Gd, Bd). Cette étape est similaire à l’étape E27 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 . La FIG. 8 représente de manière illustrée un procédé de décodage d’une zone Zod j (Pd n ) d’un signal I(Pd n ) utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, les cartes décodées sont au nombre de 4. Dans un mode préféré, elles sont au nombre de 7. Dans ce mode de réalisation, la première carte a la même résolution que l’image I, et comporte donc WxH variables, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. La seconde carte est de résolution moitié (dans chaque dimension) de la carte . Chaque carte supplémentaire est de résolution moitié de la carte précédente. Cette structure permet de réduire le nombre de variables des cartes de caractéristiques ce qui facilite le décodage tout en minimisant le coût de codage. La carte est suréchantillonnée d’un facteur 2 dans chaque dimension, selon tout procédé de suréchantillonnage à la portée de l'homme du métier. La carte est suréchantillonnée d’un facteur 4 dans chaque dimension, et la carte d’un facteur 8 dans chaque dimension. Les cartes sont de même résolution que l’image à décoder, et comportent donc WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. Dans ce mode de réalisation, le vecteur Zd n est un 4-uplet (z 1 ...z 4 ) constitué des valeurs des cartes situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant Pd n . Le vecteur Zd n est optionnellement déquantifié puis traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN’ pour générer en sortie le triplet (R, G, B) représentatif de l’échantillon Pd n à décoder. Le triplet (R, G, B) est inséré dans l’image décodée I (Pd n ) aux coordonnées (x n , y n ) dans les composantes couleur (Rd, Gd, Bd). La FIG. 9 est un logigramme représentant une méthode de codage entropique de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 et par le procédé de codage de la FIG. 5 . Ces étapes constituent des sous-étapes de l’étape E36 décrite précédemment à l’appui de la figure 5. Elles ont pour but de coder une valeur courante V n d’un point d’une zone caractéristique dilatée ZCD j d’une carte de caractéristiques du premier groupe en cours de traitement en utilisant des valeurs du voisinage. Lors d’une sous-étape E361, un vecteur de voisinage (C n ) est établi, comprenant des valeurs voisines de la valeur V n. Ces valeurs voisines peuvent être situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes . Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs, ou données, correspondant à des valeurs de voisinage (par exemple, C=10). Ces valeurs doivent être connues du codeur et du décodeur, elles doivent donc se situer dans un voisinage causal de la valeur V n . Selon un premier mode de réalisation, ces valeurs sont utilisées pour déterminer le contexte d’un codeur entropique pour coder la valeur courante lors d’une étape E363. Ce codeur peut être un codeur de type CABAC (Context-adaptive binary arithmetic coding). Ce type de codeur est bien connu de l’homme du métier. Il est notamment utilisé dans la norme de compression vidéo H.265/HEVC. Il s'agit d'un codeur arithmétique dont la compression est sans perte. Il décompose tous les symboles non-binaires en symboles binaires. Puis, pour chaque bit, le codeur sélectionne le modèle de probabilité le plus adapté et utilise un contexte pour optimiser l'estimation de la probabilité. Ce contexte peut être défini par des informations des éléments voisins. Un codage arithmétique adaptatif ou non est ensuite appliqué pour compresser les données résultantes. Comme il est connu de l’homme du métier, il y a plusieurs façons d’utiliser le vecteur de voisinage pour produire une information de contexte. Par exemple, on peut compter le nombre de valeurs voisines différentes de zéro, et associer un contexte à chaque nombre. Alternativement, on peut effectuer des comparaisons entre plusieurs valeurs voisines, et associer un contexte donné à une configuration d’ordre entre les valeurs voisines, par exemple en classant les valeurs voisines par ordre croissant, et en associant un contexte à chaque ordre possible. Dans un deuxième mode de réalisation, le voisinage est utilisé pour prédire, au cours d’une étape E362 , la valeur courante à partir d’un modèle autorégressif. On rappelle qu’un modèle autorégressif prédit un échantillon d’une série par ses valeurs passées. Dans ce mode, les valeurs passées sont constituées par le contexte, et la différence entre la variable prédite et la valeur réelle est quantifiée puis codée de manière entropique au cours de l’étape E363. À l’issue du procédé, la valeur codée courante Vc n de la carte en cours de traitement est codée. La FIG. 10 est un logigramme représentant une méthode de décodage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 et par le procédé de décodage de la FIG. 7 Ces étapes constituent des sous-étapes de l’étape F24 décrite précédemment à l’appui de la figure 7. Elles ont pour but de décoder une valeur courante d’un point d’une zone caractéristique dilatée ZCD j d’une carte de caractéristiques du premier groupe en cours de traitement en utilisant des valeurs du voisinage. Lors d’une sous-étape F241, un vecteur de voisinage (Cd n ) est établi, comprenant des valeurs voisines de la valeur Vd n. Cette étape est similaire à l’étape E361 précédemment décrite et les mêmes modes de réalisation s’appliquent. Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs, ou données, correspondant à des valeurs de voisinage (par exemple, C=10) situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes d’un point d’une zone caractéristique dilatée ZCD j d’une carte de caractéristiques . Ces valeurs se situant dans un voisinage causal de la valeur Vd n sont connues du décodeur. Selon un premier mode de réalisation, ces valeurs sont utilisées pour déterminer le contexte d’un décodeur entropique pour décoder la valeur courante lors d’une étape F243. Ce décodage est similaire à celui qui a été utilisé au codeur, par exemple CABAC. L’utilisation du voisinage pour produire une information de contexte est similaire à celle qui a été choisie au codeur. Par exemple, on peut compter le nombre de valeurs voisines différentes de zéro, et associer un contexte à chaque nombre. Alternativement, on peut effectuer des comparaisons entre plusieurs valeurs voisines, et associer un contexte donné à une configuration d’ordre entre les valeurs voisines, par exemple en classant les valeurs voisines par ordre croissant, et en associant à contexte à chaque ordre possible. Dans un deuxième mode de réalisation, le voisinage est utilisé pour prédire au cours d’une étape F242 la valeur courante à partir d’un modèle autorégressif. Dans ce mode, les valeurs passées sont constituées par le contexte, et la différence entre la variable prédite et la valeur réelle est décodée puis déquantifiée de manière entropique au cours de l’étape F243. À l’issue du procédé, la valeur courante Vd n de la carte FMd i en cours de traitement est décodée. La FIG. 11 représente schématiquement un dispositif de transcodage TRANSC d’une représentation codée d’un signal sous la forme de J flux indépendant B2 j et B3 j en un flux unique B0. L'intérêt d'un tel transcodage est de retrouver une représentation la plus compacte possible du flux, dans le cas où l'image n'est pas à décoder par zones, mais dans sa globalité. En effet, la représentation codée par zones, telle que décrite précédemment, comporte des informations redondantes, notamment les échantillons codés qui appartiennent à plusieurs zones parce qu'ils se situent dans les frontières de zones. Le dispositif de transcodage TRANSC de la FIG. 11 reçoit en entrée les J flux de données B2 j et B3 j correspondant aux J zones Zo j segmentant le signal I(P n ). Ce dispositif de décodage TRANSC comprend un module DSEG apte à décoder un masque MZo j d’une zone, un module DES apte à décoder un élément structurant ES, un module DZCD apte à déterminer une zone caractéristique dilatée ZCD j dans les M cartes de caractéristiques, un module DE de décodage des cartes de caractéristiques à partir de la zone caractéristique ZCD j et du groupe de données encodées , un module COMP de composition des cartes de caractéristiques et un module FMC de codage des cartes de caractéristique . A l’exception du module COMP, les autres modules du dispositif de transcodage TRANSC correspondent aux modules du dispositif de décodage de la FIG. 2 référencés de façon similaire et ne sont pas redécrit ici. Le module COMP reçoit en entrée les J ensemble de cartes de caractéristiques associés aux zones Zo j du signal I ainsi que les R j régions associées (ces régions sont par exemple fournies par le module DZCD). A partir de ces données, le module COMP va construite un ensemble de cartes de caractéristiques en attribuant pour chaque point d’une région d’une carte de caractéristique colocalisée avec une région Rj la valeur du point correspondant dans la carte . Les cartes sont ensuite codées par le module FMC pour produire les données FMci constitutive du flux B0. Nous allons maintenant décrire un deuxième mode de réalisation reposant non plus sur une approche neuronale mais sur une approche classique utilisant une transformée en cosinus discrète. La FIG. 12 représente schématiquement, selon ce deuxième mode de réalisation, un dispositif de codage ENC. Ce dispositif de codage ENC comprend un module TRANS de génération d’une carte de caractéristiques associée à une transformée en cosinus discrète, un module Q de quantification de la carte de caractéristique, un module EC de codage de la carte de caractéristique après sa quantification. Le dispositif de codage ENC comprend également un module de décodage DC de la carte de caractéristiques encodée, un module SEG d’obtention d’une segmentation en zones, un module CSEG de codage de ces zones, un module OES d’obtention d’un élément structurant, un module optionnel CES de codage de cet élément structurant, un module DZCD de détermination de zones caractéristiques dilatées dans les cartes de caractéristiques et un module CE de codage de la valeur des points des zones caractéristiques dilatées. Le dispositif de codage ENC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Le dispositif de codage ENC de la FIG. 12 reçoit en entrée une succession d’échantillons à coder, notés P n , par exemple un ensemble de données d’une image en niveau de gris noté I(P n ). Le module TRANS de génération d’une carte de caractéristiques associée à une transformée en cosinus discrète est configuré pour générer une carte de caractéristiques notées FM 1 . Pour cela, le module TRANS partitionne par exemple l’image I(P n ) en bloc de taille 8*8 et transforme chaque bloc en appliquant une transformée en cosinus discrète dite à deux dimensions par application d’une transformée en cosinus discrète monodimensionnelle d’abord sur les lignes puis sur les colonnes du bloc ou vice-versa. Le module Q réaliser une quantification des données de la cartes FM 1 , par exemple en utilisant un quantificateur uniforme. Le module EC réalise un codage entropique des valeurs quantifiées de chacun des blocs transformés de la carte FM 1 selon un ordre de parcours prédéterminé pour obtenir les valeurs codées FMc 1 qui constituent la représentation compressée du signal d’entrée I(P n ). Pour obtenir une représentation compressée du signal d’entrée I(P n ) sous la forme d’un ensemble de J zones codées indépendamment, le module DC réalise le décodage des valeurs codées FMc 1 . La carte décodée par le module DC est notée FMd 1 . Le module SEG réalise une segmentation en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j de l’image à coder I(P n )) tandis que le module CSEG réalise le codage effectif de la segmentation. Le module OES réalise l’obtention d’un élément structurant ES. Cet élément structurant ES est déterminé dans cet exemple de réalisation par la définition de la transformée en cosinus discrète et par une opération de filtrage (présentée ultérieurement en référence à la FIG. 13 ) réalisée lors du décodage d’une zone Zo j . Le module CES réalise optionnellement le codage sans perte de l’élément structurant ES. Dans ce cas, l’élément structurant codé est notée ESc. A partir de cet élément structurant ES, pour chaque zone Zo j , une zone caractéristique dilatée ZCD j de la carte FMd 1 est déterminée. Cette zone caractéristique dilatée ZCD j comprend au minimum l’ensemble des points de la carte FMd 1 nécessaire pour décoder une zone Zo j donnée. La détermination des zones caractéristiques dilatées ZCD j dans la carte de caractéristiques FMd 1 pour les zones Zo j est réalisée par le module DZCD. Le module CE réalise le codage pour chaque zone Zo j de la valeur des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j sous la forme de données codées différentes pour chaque zone Zo j . Dans un premier exemple de réalisation, le module CE code seulement les valeurs des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à l’exception de tout autre point de la carte de caractéristique FMd 1 . Dans ce cas, le codage effectif de la segmentation est effectué sans perte par le module CSEG. En variante, le module CE crée une carte de caractéristiques pour chaque zone caractéristique dilatée ZCD j . La valeur d’un point de la carte de caractéristique étant égale à la valeur du point de la carte FMD 1 si ce point appartient à la zone caractéristique dilatée ZCD j et à une valeur prédéterminée, par exemple zéro, sinon. Le module CE code alors la totalité de la carte de caractéristique pour obtenir les données codées différentes pour chaque zone Zo j . Ainsi, quel que soit l’exemple de réalisation choisi, les valeurs codées ESc, et MZoc j constituent la représentation compressée de la zone Zo j du signal d’image I(P n ). Ainsi, chaque zone Zo j est codée indépendamment des autres zones, ce qui permet de réaliser ultérieurement leur décodage de façon indépendante et éventuellement de façon parallèle. La FIG. 13 représente schématiquement un dispositif de décodage DEC d’une zone Zod j d’une image I(P n ) en niveau de gris, dite zone à décoder, ladite zone à décoder Zod j comprenant une pluralité d’échantillons Pd n à décoder. Ce dispositif de décodage DEC comprend un module DESG apte à décoder un masque MZo j de ladite zone à décoder Zod j , un module DES apte à décoder un élément structurant ES, un module DZCD apte à déterminer une zone caractéristique dilatée ZCD j dans la carte de caractéristiques , un module DE de décodage de la carte de caractéristiques à partir de la zone caractéristique ZCD j et du groupe de données encodées , un module Q -1 de quantification inverse des valeurs de la carte de caractéristique , un module TRANS -1 de génération d’une image par application d’une transformée en cosinus discrète inverse à la carte de caractéristiques obtenue en sortie du module Q -1 , un module de filtrage passe-bas FILT et un module EXT d’extraction des échantillons appartenant à la zone Zod j (P n ) de l’image I(Pd n ). Le dispositif de décodage DEC reçoit en entrée un groupe de données encodées correspondant à la carte de caractéristiques représentative de la zone à décoder Zod j , les paramètres encodés MZoc j d’un masque de ladite zone à décoder Zod j et les paramètres encodés ESc d’un élément structurant. Le module DES réalise l’obtention d’un élément structurant ES, par exemple par décodage des paramètres encodés ESc si ceux-ci ont été codés par le codeur ENC de la FIG. 12 Le module DESG réalise le décodage du masque Mzod j à partir des paramètres encodés MZoc j . Le module DZCD réalise la détermination de la zone caractéristique dilatée ZCD j dans la carte de caractéristiques FMd 1 . Le module DE réalise le décodage de la valeur des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à partir des donnés codées et de la zone caractéristique dilatées ZCD j afin d’obtenir la carte de caractéristiques . Le module Q -1 effectue une quantification inverse correspondant à la quantification effectuée au codeur et le module TRANS -1 génère une image intermédiaire I i (P n ) en appliquant à chaque bloc de la carte de caractéristique une transformée en cosinus discrète inverse à deux dimensions. Le module FILT applique un filtre passe-bas le long des blocs de la zone à décoder Zod j (Pd n ) de l’image intermédiaire I i (P n ) afin de diminuer les discontinuités induites le long de ces blocs par la quantification des coefficients issus de la transformée en cosinus discrète de ces blocs. Dans l’exemple présenté, le filtre est de longueur 5 et les poids associés sont représentés sous forme d’un vecteur (1/16, 3/16, 8/26, 3/16, 1/16) associé à un masque de filtrage de dimension 5. Bien évidemment des filtres ayant des masques de filtrage différents, par exemple bidimensionnels ou avec des longueurs différentes peuvent être appliqués. A l’issue de cette phase de filtrage, le module EXT conserve les échantillons appartenant au masque Mzod j tandis que les autres sont supprimés, le signal en résultant correspondant alors à la zone Zod j (P n ) de l’image I(Pd n ). Le dispositif de décodage DEC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. En référence à la FIG. 14 , nous allons maintenant décrire un exemple de détermination de la zone caractéristique dilatée ZCD 1 associée à une zone Zo 1 dans le cas d’un signal d’image I(P n ) segmenté en trois zones Zo 1 , Zo 2 , Zo 3 identifiées par leur masque MZo 1 , MZo 2 et MZo 3 selon le deuxième mode de réalisation décrit en référence aux figures 12 et 13. La FIG. 14 présente ainsi deux étapes (1)-(2) de détermination de la zone caractéristique dilatée correspondant à la zone Zo 1 . Cette détermination comprend, lors d’une étape (1), l’obtention d’une région R 1 comprenant tous les points de la carte FMd 1 colocalisés avec des échantillons appartenant au masque MZo 1 de la zone Zo 1 . Dans l’exemple présenté, la frontière de cette région R 1 est dans la carte de caractéristiques FMd 1 identique à la frontière du masque MZo 1 dans l’image I(P n ). Cette région R j est ensuite dilatée, lors d’une étape (2), par l’application d’une règle de dilatation à cette région R. Cette règle de dilatation comprend la sélection de tous les blocs transformés de la carte de caractéristique FMd 1 comprenant un point colocalisé avec un échantillon appartenant au masque MZo 1 de la zone Zo 1 , la définition d’un élément structurant ES définissant quatre valeurs indiquant le nombre de blocs de la carte FMd 1 à rajouter en bordure de la région définies par les blocs sélectionnés selon les deux directions horizontales et verticales de l’image I(P n )) et l’ajout des blocs indiqués. En variante, la règle de dilatation comprend l’obtention d’un élément structurant ES définissant quatre valeurs indiquant le nombre de points de la carte FMd 1 à rajouter en bordure de la région R j selon les deux directions horizontales et verticales pour obtenir une zone caractéristique dilatée ZCD j à partir de la région R j et la sélection de tous les blocs transformés de la carte de caractéristique FMd 1 comprenant un point appartenant à la zone caractéristiques ZCD j dilatée. Quel que soit la variante choisie, l’élément structurant est défini à partir des caractéristiques du filtre passe-bas qui sera appliqué par le module FILT du décodeur DEC lors du décodage de la zone Zo J . Pour cette raison, l’élément structurant peut ne pas être codé par l’encodeur ENC et être obtenu indépendamment par le décodeur DEC. La FIG. 15 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage ENC de la FIG. 12 . Lors d’une étape G20, une succession d’échantillons à coder, notés P n , par exemple un ensemble de données d’une image en niveau de gris noté I(P n ) est fourni en entrée du procédé. Lors d’une étape G21, une carte de caractéristiques FMd 1 associée à une transformée en cosinus discrète est créée par le module TRANS. Lors d’une étape G22, les données de la carte de caractéristiques FMd 1 sont quantifiées par le module Q, par exemple en utilisant un quantificateur uniforme. Lors d’une étape G23, le module EC réalise un codage entropique des valeurs quantifiées de chacun des blocs transformés de la carte FM 1 selon un ordre de parcours prédéterminé pour obtenir les valeurs codées FMc 1 qui constituent une représentation compressée du signal d’entrée I(P n ). Lors d’une étape G24, la segmentation du signal I (P n ) en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j est effectuée. A l’issue de l’étape G34, cette segmentation est représentée comme un ensemble de J masques MZo j permettant chacun d’identifier une zone Zo j . Pour une zone Zo j donnée, le procédé de codage effectue alors les étapes G25 à G30. Lors d’une étape G25, une région R j comprenant tous les points de la carte FMd 1 colocalisés avec des échantillons appartenant au masque MZo j de la zone Zo j est obtenue. Lors d’une étape G26, un élément structurant ES est obtenu. Lors d’une étape G27, pour chaque zone Zo j , une zone caractéristique dilatée ZCD j de la carte FMd 1 est déterminée à partir du masque MZo j et de l’élément structurant ES. Lors d’une étape G28, le module CE réalise le codage pour chaque zone Zo j de la valeur des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j sous la forme de données codées différentes pour chaque zone Zo j . Lors d’une étape G29, le masque MZo j de la zone Zo j est codé sous la forme d’un flux MZoc j . Lors d’une étape G30, l’élément structurant ES est codé sous une forme notée ESc. La FIG. 16 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage DEC de la FIG. 13 . Lors d’une étape H20, les flux B1 j et B2 j sont extraits du flux encodé. Ils contiennent les représentations codées et les valeurs codées MZoc j et ESc. Lors d’une étape H21, l’élément structurant ES et le masques MZo j de la zone Zod j sont générés par décodage des valeurs codées ESc et MZoc j . Lors d’une étape H22, le module DE réalise le décodage de la valeur des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à partir des donnés codées et éventuellement de la zone caractéristique dilatées ZCD j afin d’obtenir la carte de caractéristiques . Selon des exemples de réalisation tels que décrits pour le codeur : Les données codées représentent une carte de caractéristiques complète qui est alors décodée par le module DE. Les données codées représentent seulement les valeurs des points de la zone caractéristique dilatée ZCD j à l’exception de tout autre point de la carte de caractéristique . Dans ce cas, la carte est décodée en utilisant les données codées et la zone caractéristique dilatées ZCD j Lors d’une étape H23, une quantification inverse des valeurs des points de la carte est réalisée par le module Q -1 . Lors d’une étape H24, le module TRANS -1 génère une image intermédiaire I i (P n ) en appliquant à chaque bloc de la carte de caractéristique une transformée en cosinus discrète inverse à deux dimensions. Lors d’une étape H25, le module FILT applique un filtre passe-bas le long des image intermédiaire I i (P n ). Lors d’une étape H26, le module EXT extrait les seuls échantillons appartenant au masque Mzod j afin d’obtenir le signal décodé Zod j (Pd n ) correspondant à la zone Zo j de l’image I(Pd n ). On notera par ailleurs que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Par exemple, les procédés de codage et de décodage précédemment décrit peuvent utiliser une transformée en ondelette au lieu d’une transformée en cosinus discrète ou d’une méthode de codage neuronale. En outre, l’invention peut être mise en œuvre avec des réseaux de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’ différents de ceux présentés précédemment. Par exemple, les réseaux de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’ peuvent être des réseaux de neurones récurrents. Dans un autre exemple, les réseaux de neurones de synthèses peuvent être constitués d’un ou plusieurs réseau(x) de neurones convolutif(s), suivi d’un MLP et suivi encore d’un ou plusieurs réseau(x) de neurones convolutif(s). Dans ces exemples, l’obtention des vecteurs Z n /Zd n et/ou des vecteurs de sortie intermédiaire Vs n est adaptée à la topologie des réseaux de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’. Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Procédé de codage d’une zone (Zo j ) d’un signal (I(P n )), dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder, ledit procédé de codage comportant les étapes suivantes : une étape (E31) d’obtention d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) représentatif dudit signal (I(P n )), une étape (E32, E34) d’obtention d’un masque (MZo j ) dans ledit signal (I(P n )) de ladite zone à coder (Zo j ) et d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape (E33) d’obtention d’une zone caractéristique (R j ) du groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) en fonction dudit masque (MZo j ), une étape (E35) de détermination d’une zone caractéristique dilatée (ZCD j ) dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) par application de ladite règle de dilatation à ladite zone caractéristique (R j ), une étape (E36) de codage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée (ZCD j ), et une étape (E37) de codage dudit masque. Procédé de codage selon la revendication 1 dans lequel l’étape d’obtention d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) comprend : pour au moins un échantillon, dit échantillon courant (P n ), du signal à coder, associé à une position (x n , y n ) dans le signal à coder, une étape de construction (E25) d’un vecteur caractéristique (Z n ) à partir dudit groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ), en fonction de ladite position (x n , y n ) dudit échantillon courant (P n ) et une étape de traitement dudit vecteur caractéristique (Z n ) par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse (NNSYN) défini par un ensemble de paramètres (W k ), pour fournir un vecteur (P’ n ) représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, et une étape de mise à jour (E22, E27) d'au moins une valeur du groupe de ladite au moins une carte de caractéristiques et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau, en fonction d’une mesure de performance de codage. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal (I(Pd n )), dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons (Pd n ) à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : une étape (F21) de décodage d’un masque (MZo j ) de ladite zone à décoder (Zod j ), une étape d’obtention (F21) d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques ( ), une étape (F23) de détermination d’une zone caractéristique dilatée (ZCD j ) dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques ( ) en fonction de ladite règle de dilatation et dudit masque (MZo j ), une étape (F24) de décodage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée (ZCD j ), et une étape de synthèse (F29) de ladite zone à décoder (Zod j ) à partir desdites valeurs décodées et dudit masque (MZo j ). Procédé de décodage selon la revendication précédente dans lequel ladite règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques ( ) comprend la dilatation de ladite région par un élément structurant (ES). Procédé de décodage selon la revendication précédente dans lequel ladite dilatation par un élément structurant (ES) est une dilatation morphologique. Procédé de décodage selon la revendication 4 dans lequel l’élément structurant (ES) comprend au moins une distance maximale, la région dilatée comprenant ladite région et les points de ladite au moins une carte de caractéristiques dudit groupe localisés à une distance d’un bord de ladite région selon au moins une direction vers l’extérieure de ladite région inférieure et/ou égale à ladite distance maximale. Procédé de décodage selon la revendication 4 dans lequel ladite règle de dilatation est définie par un nombre de paramètres égal à deux fois la dimension dudit signal (I(Pd n )), chaque direction d’une des dimensions dudit signal étant associé à un paramètre, la région dilatée étant obtenu en ajoutant à ladite région, dans au moins une direction d’une dimension dudit signal, un nombre de point égal audit paramètre associé à ladite au moins une direction d’une dimension dudit signal. Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 3 à 7 dans lequel lesdites valeurs caractéristiques sont représentatives de ladite zone à décoder dans un domaine transformé, par exemple associé à une transformé directe en cosinus discrète ou une transformée en ondelettes et dans lequel ladite étape de synthèse comprend l’application audites valeurs caractéristiques d’une transformée inverse associée à ladite transformée directe. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 7 dans lequel lesdites valeurs caractéristiques sont représentatives de ladite zone à décoder dans un domaine latent, dans lequel ledit procédé de décodage comprend en outre une étape de décodage des paramètres (Wd k ) d’un réseau de neurones (NNSYN’), dit réseau de neurones de synthèse et dans lequel ladite étape de synthèse comprend, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant (Pd n ), du signal à décoder, associé à une position (x n , y n ) dans le signal à décoder : une étape de construction d’un vecteur caractéristique (Zd n ) à partir desdites valeurs caractéristiques en fonction de ladite position (xn, y n ) dudit échantillon courant, et une étape de traitement dudit vecteur caractéristique (Zd n ) par le réseau de neurones de synthèse (NNSYN’) défini par les paramètres décodés (Wd k ) pour fournir une valeur décodée de l’échantillon courant (Pd n ). Dispositif de codage d’une zone (Zo j ) d’un signal (I(P n )), dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder, caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’obtention d’un groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) représentatif dudit signal (I(P n )), une étape d’obtention d’un masque (MZo j ) dans ledit signal (I(P n )) de ladite zone à coder (Zo j ) et d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques, une étape d’obtention d’une zone caractéristique (R j ) du groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) en fonction dudit masque (MZo j ), une étape de détermination d’une zone caractéristique dilatée (ZCD j ) dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques (FM i ) par application de ladite règle de dilatation à ladite zone caractéristique (R j ), une étape de codage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée (ZCD j ), et une étape de codage dudit masque. Dispositif de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal (I(Pd n )), dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons (Pd n ) à décoder, caractérisé en ce que ledit dispositif de décodage est configuré pour mettre en œuvre : une étape (F21) de décodage d’un masque (MZo j ) de ladite zone à décoder (Zod j ), une étape d’obtention (F21) d’une règle de dilatation d’une région du groupe d’au moins une carte de caractéristiques ( ), une étape (F23) de détermination d’une zone caractéristique dilatée (ZCD j ) dans ledit groupe d’au moins une carte de caractéristiques ( ) en fonction de ladite règle de dilatation et dudit masque (MZo j ), une étape (F24) de décodage de la valeur des points de ladite zone caractéristique dilatée (ZCD j ), et une étape de synthèse (F29) de ladite zone à décoder (Zod j ) à partir desdites valeurs décodées et dudit masque (MZo j ). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes d'un procédé de codage selon l’une quelconque des revendications 1 à 2 ou de décodage selon l’une quelconque des revendications 3 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.