Brevet FR3154525A1 — publié le 20250425

Un aspect de l’invention concerne un procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’affichage d'une image multispectrale, comprenant : - sélectionner, à l'intérieur de l'image multispectrale, une fenêtre d'analyse et une pluralité de zones de cible dans la fenêtre d'analyse ; - segmenter une portion de l’image multispectrale en un ensemble de classes ; - pour chaque zone de cible : déterminer une zone de fond respective ; déterminer une projection de Fisher pour obtenir une image élémentaire de la partie de scène correspondant à la fenêtre d'analyse ; - combiner les images élémentaires pour construire une image de synthèse et afficher l’image de synthèse ; dans lequel la zone de fond est déterminée à partir de la classe à laquelle appartient la zone de cible. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 3 Procédé d’affichage d’une image multispectrale DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance d’un environnement. En particulier, la présente invention concerne un procédé de visualisation d'une image multispectrale. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La surveillance d'un environnement est une tâche courante, notamment pour détecter des intrusions adverses. Une telle surveillance présente des difficultés particulières lorsqu'elle est effectuée dans un environnement terrestre. En effet, un environnement terrestre tel qu'un paysage de campagne peut contenir un grand nombre d'éléments distincts aux contours irréguliers tels que des arbres, des buissons, des rochers, des constructions, des panneaux de signalisation routière, etc., qui rendent complexes l'interprétation de l'image et la recherche d'éléments intrus. En outre, dans certaines circonstances, un élément intrus peut être camouflé pour que sa détection dans le paysage soit plus difficile. De façon courante, un tel camouflage est efficace contre l'observation en lumière visible, notamment pour des longueurs d'onde qui sont entre 0,45 µm (micromètre) et 0,65 µm, et tout particulièrement autour de 0,57 µm qui correspond au maximum de sensibilité de l'œil humain. Pour réussir à détecter l'élément intrus, aussi appelé « cible », malgré un paysage complexe et un camouflage éventuel de la cible, il est connu d'effectuer une observation multispectrale de l'environnement. Une telle observation multispectrale implique l'utilisation simultanée de plusieurs images du même paysage, chacune acquise dans des bandes spectrales différentes, afin qu'une cible qui n'apparaîtrait pas distinctement dans les images saisies selon certaines bandes spectrales soit révélée par les images correspondant à d'autres bandes spectrales. Chaque bande spectrale peut être étroite, avec un intervalle de valeurs de longueur d'onde qui s'étend sur quelques nanomètres ou quelques dizaines de nanomètres, ou qui peut être plus large. Il est ainsi connu qu'une observation dans l'intervalle de longueur d'onde compris entre 0,6 µm et 2,5 µm peut être efficace pour révéler une cible dans un environnement de végétation, alors que la cible est camouflée efficacement contre une détection par observation dans l'intervalle de lumière visible par l'œil humain. La référence 10 dans la FIG. 1 désigne globalement une telle image multispectrale, formée de plusieurs images individuelles 11, 12, 13 qui ont été acquises simultanément pour une même scène. Par exemple, les images individuelles 11, 12, 13 peuvent avoir été acquises par des voies d'imagerie disposées en parallèle, activées en même temps et ayant le même champ optique d'entrée. Alternativement, les images individuelles 11, 12, 13 peuvent avoir été acquises à partir d’une unique voie d’imagerie permettant l’acquisition de plusieurs images associées à des bandes spectrales différentes. Toutefois, chaque image 11, 12, 13 a été acquise en sélectionnant une partie seulement du rayonnement issu de la scène, qui est séparée de chaque partie du rayonnement utilisée pour une autre des images 11, 12, 13. Cette séparation est réalisée en fonction de la longueur d'onde λ du rayonnement de façon connue, si bien que chacune des images 11, 12, 13, appelée image spectrale, a été acquise avec un rayonnement respectif dont la longueur d'onde appartient à un intervalle distinct, de préférence sans recouvrement avec chacun des intervalles des autres images spectrales. Le nombre des images spectrales 11, 12, 13 peut être quelconque. Une telle image multispectrale peut aussi être dite hyperspectrale, en fonction du nombre des images spectrales qui la composent et de la largeur de chacun des intervalles de longueur d'onde de celles-ci. Par exemple, λ 1 , λ 2 , λ 3 désignent des valeurs centrales pour les intervalles de longueur d'onde respectifs des images spectrales 11, 12, 13. En outre, x et y désignent deux dimensions spatiales, qui sont communes à toutes les images spectrales 11, 12, 13. Chaque image spectrale 11, 12, 13 peut être traitée à partir d'un fichier qui est lu sur un support de stockage, ou à partir d'un flux numérique qui est produit par un instrument de prise de vues à une cadence vidéo. Selon le cas, les données d'images peuvent être des données brutes produites par un ou plusieurs capteurs d'images, ou des données déjà traitées pour certaines opérations telles que le recadrage des images spectrales les unes par rapport aux autres, une correction de sur- ou sous-exposition, etc. Toutefois, une telle détection multispectrale peut encore être insuffisante pour permettre à un opérateur qui est en charge de la surveillance de détecter la présence d'une cible dans un environnement terrestre. En effet, dans certaines circonstances, aucune des images qui sont associées séparément aux bandes spectrales ne fait apparaître la cible suffisamment distinctement pour que l'opérateur de surveillance puisse détecter la cible dans ces images, compte tenu du temps d'observation alloué. Pour de telles situations, il est connu d'améliorer l'efficacité de la détection de cible en présentant à l'opérateur une image qui est construite par projection de Fisher. Un tel procédé est connu notamment de l'article « Some practical issues in anomaly detection and exploitation of regions of interest in hyperspectral images », de F. Goudail et al., Applied Optics, Vol. 45, No. 21, pp. 5223-5236. D'après ce procédé, l'image qui est présentée à l'opérateur est construite en combinant en chaque point de celle-ci, appelé pixel, les valeurs d'intensités qui sont acquises séparément pour plusieurs bandes spectrales, de façon à optimiser un contraste de l'image résultante. Théoriquement, cette construction d'image consiste à projeter pour chaque pixel le vecteur des intensités qui ont été saisies pour les bandes spectrales sélectionnées, sur une direction optimale dans l'espace multidimensionnel des valeurs d'intensités spectrales. Cette direction optimale de projection peut être déterminée à partir de la matrice de covariance des intensités spectrales, estimée sur l'ensemble du champ d'image. Cela revient en fait à rechercher une corrélation maximale entre les variations d'intensités qui sont présentes dans les images différentes saisies selon les bandes spectrales sélectionnées. Le contraste de l'image qui est présentée à l'opérateur est ainsi au moins égal à celui de chaque image spectrale séparée, si bien que la détection de cible par l'opérateur est à la fois plus efficace et plus fiable. Alternativement, la direction optimale de projection peut être recherchée directement en utilisant un algorithme d'optimisation usuel, pour maximiser le contraste d'image en variant la direction de projection dans l'espace multidimensionnel des intensités spectrales. Il est courant de restreindre l'amélioration du contraste par projection de Fisher à une fenêtre spatiale à l'intérieur de l'image multispectrale, dite fenêtre d'analyse, qui est plus petite que l'image entière. La fenêtre d'analyse, notée FA sur la FIG. 1 , est alors appliquée identiquement à toutes les images spectrales 11, 12, 13 qui constituent l'image multispectrale 10. Cette restriction à la fenêtre d'analyse FA concerne aussi bien la partie de l'image multispectrale 10 à partir de laquelle la projection de Fisher est déterminée, que la partie de l'image multispectrale 10 à laquelle cette projection de Fisher est appliquée. Il en résulte une réduction significative de la durée de calcul nécessaire pour obtenir à un contraste amélioré, ce qui est avantageux pour une exécution en temps réel lors d'une mission de surveillance d'un environnement. Une image de visualisation est alors présentée à l'opérateur de la surveillance, dans laquelle le contenu de l'image multispectrale à l'intérieur de la fenêtre d'analyse est affiché tel qu'il résulte de la projection de Fisher. Pour déterminer la projection de Fisher, il est nécessaire de définir une zone de cible à l'intérieur de la fenêtre d'analyse, et une zone de fond qui lui est associée. La FIG. 2 montre une disposition courante de la zone de cible dans la fenêtre d'analyse FA : la zone de cible, notée T, est située au centre de la fenêtre d’analyse FA, et possède une forme qui peut être carrée de quelques pixels de côté, par exemple 3x3 ou 7x7 pixels. La zone de fond, notée B, entoure la zone de cible T, en étant séparée de celle-ci par une zone intermédiaire, ou zone de garde, notée G. La zone de fond B peut être limitée extérieurement par la fenêtre d’analyse FA elle-même. Le contraste qui est destiné à être maximisé par la projection de Fisher est calculé entre le contenu de l’image multispectrale dans la zone de cible, et le contenu de cette même image multispectrale dans la zone de fond. Ainsi, pour déterminer la projection de Fisher, les intensités des images spectrales sont moyennées spatialement sur la zone de cible d’une part, et sur la zone de fond d’autre part. Par conséquent, l'efficacité de la projection de Fisher pour renforcer le contraste peut être réduite dans les situations suivantes notamment : /i/ cas d’une cible bariolée, c’est-à-dire qui présente des caractéristiques spectrales différentes entre des parties voisines de la cible qui sont contenues simultanément dans la zone de cible ; ou /ii/ cas de plusieurs cibles chacune de petites dimensions qui seraient contenues simultanément dans la zone de cible, ou dont certaines seraient dans la zone de cible et d'autres dans la zone de fond. Pour améliorer l'efficacité de la projection de Fisher à renforcer le contraste notamment dans de telles situations défavorables, le brevet FR3037428B1 propose de définir une pluralité de zones de cible à l’intérieur de la fenêtre d’analyse FA. Le contenu de l'image multispectrale 10 dans la fenêtre d'analyse FA est alors traité pour améliorer le contraste entre chaque zone de cible et une zone de fond qui lui est associée, indépendamment des autres zones de cible. Ce traitement produit une image élémentaire pour le contenu de l'image multispectrale 10 dans la fenêtre d'analyse FA, qui est distincte pour chaque zone de cible. Ces images élémentaires sont ensuite combinées ou fusionnées en une image de synthèse, qui est une représentation améliorée du contenu de l'image multispectrale 10 à l'intérieur de la fenêtre d'analyse FA. Cette image de synthèse peut ensuite être présentée à l’utilisateur de surveillance, par exemple affichée sur un écran, pour que celui-ci puisse prendre une décision ou déclencher une action. Si le procédé décrit dans le brevet FR3037428B1 améliore nettement le contraste dans des situations comme celles évoquées ci-dessus, il peine toutefois à détecter certaines cibles, en particulier lorsque celles-ci sont situées dans des zones de fond complexes et fortement hétérogènes, telles que des paysages de forêts. Dans de tels cas, le procédé ne parvient pas toujours à identifier les fonds utiles au « décamouflage » par rapport aux cibles que l’on cherche à détecter. Il existe donc un besoin pour un procédé de visualisation d’images multispectrales plus robuste, qui permette de renforcer le contraste autour de la cible, même lorsque celle-ci est localisée dans une région de l’image dont le fond est fortement hétérogène. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en segmentant l’image multispectrale en un ensemble de K classes, avec K supérieur ou égal à 1, et en déterminant, pour chaque zone de cible, la zone de fond qui lui est associée en fonction de la classe à laquelle appartient la zone de cible. Ainsi, la zone de fond correspond à une même classe de l’image, et comprend donc des pixels « similaires ». Cela permet d’améliorer le contraste entre une potentielle anomalie présente dans la fenêtre d’analyse et le fond, et donc de fournir à l’opérateur une image dans laquelle une potentielle anomalie apparaît plus distinctement. Un aspect de l’invention concerne ainsi un procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’affichage d'une image multispectrale sur une unité d’affichage, l’image multispectrale comprenant plusieurs images spectrales d'une même scène acquises simultanément, le procédé comprenant : - sélectionner, à l'intérieur de l'image multispectrale, une fenêtre d'analyse correspondant à une partie de la scène et une pluralité de zones de cible dans la fenêtre d'analyse ; - pour chaque zone de cible dans la fenêtre d'analyse : déterminer une zone de fond associée à ladite chaque zone de cible ; déterminer une projection de Fisher à partir de valeurs d'intensités des images spectrales, ladite projection de Fisher étant une combinaison linéaire des images spectrales qui optimise un contraste entre ladite chaque zone de cible et la zone de fond qui est associée à ladite chaque zone de cible ; appliquer la projection de Fisher déterminée aux valeurs d'intensités des images spectrales comprises dans la fenêtre d'analyse, de façon à obtenir une image élémentaire de la partie de scène correspondant à la fenêtre d'analyse ; - combiner les images élémentaires obtenues pour construire une image de synthèse relative à la partie de scène correspondant à la fenêtre d'analyse ; - afficher une image de la scène sur l'unité d'affichage, en utilisant dans la fenêtre d'analyse l'image de synthèse construite ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre : - segmenter l'image multispectrale en un ensemble de classes ; et en ce que, pour chaque zone de cible dans la fenêtre d'analyse, la détermination de la zone de fond associée à ladite chaque zone de cible comprend : - sélectionner une zone de fond primaire associée à ladite chaque zone de cible et séparée de ladite zone de cible par une zone intermédiaire de sorte que la zone de cible ne soit pas contigüe avec la zone de fond qui est associée à ladite chaque zone de cible ; - déterminer, parmi l’ensemble de classes, la classe comprenant ladite chaque zone de cible ; - déterminer la zone de fond associée à ladite chaque zone de cible comme une intersection entre la zone de fond primaire associée à ladite chaque zone de cible et la classe sélectionnée. De manière connue, une image multispectrale est formée de plusieurs images spectrales d'une même scène qui ont été acquises à un même instant respectivement dans des intervalles spectraux séparés. Par fenêtre d’analyse, il est entendu une zone correspondant à une partie de la scène. Typiquement, si l’image multispectrale comprend une grille de pixels, la fenêtre d’analyse définit un sous-ensemble de pixels dans la grille de pixels. Par exemple, la fenêtre d’analyse est un rectangle à l’intérieur de l’image multispectrale. Il est noté que la fenêtre d’analyse est généralement de dimensions strictement inférieures à celles de l’image multispectrale, mais elle peut aussi avoir les mêmes dimensions. Par « zone de cible », il est entendu une zone à l’intérieur de la fenêtre d’analyse, de dimensions plus petites que la fenêtre d’analyse (par exemple un carré 3x3, 5x5 ou 7x7 pixels). La zone de cible correspond à une zone dont on optimise le contraste par rapport à un fond, pour faire ressortir la présence éventuelle d’une anomalie. Chaque zone de cible est associée à une zone de fond respective par rapport à laquelle le contraste est analysé. Selon la présente invention, la zone de fond est déterminée de sorte à être homogène (et à correspondre au fond devant lequel la zone de cible est positionnée). Pour cela, une zone de fond dite « primaire » est tout d’abord déterminée. La terminologie « zone de fond primaire » est employée pour faciliter la distinction avec la « zone de fond » (finale) sur la base de laquelle la projection de Fisher est déterminée. Cette zone de fond primaire n’est pas contigüe avec la zone de cible. Par « n’est pas contigüe », il est entendu qu’aucun pixel de la zone de fond primaire n’est voisin d’un pixel de la zone de cible. Par construction, la zone de fond (i.e. la zone de fond « finale ») est elle aussi non contigüe avec la zone de cible. Ainsi, chaque image élémentaire optimise le contraste par rapport à l’une des zones de cible, séparément des autres zones de cible, en utilisant une zone de fond homogène. Une cible ou une portion de cible peut ainsi être révélée dans l’image intermédiaire, même lorsque l’image présente différentes zones de fond très hétérogènes entre elles. Par exemple, la segmentation de l'image multispectrale en un ensemble de classes peut être effectuée par une méthode de type k-moyennes. Dans des modes de réalisation, le procédé comprend en outre : - déterminer, parmi l’ensemble de classes, une classe appelée classe de fond, en fonction des classes déterminées pour la pluralité de zones de cible ; - appliquer une méthode de rehaussement de contraste à une portion de l’image de synthèse correspondant à la classe de fond déterminée ; dans lequel l’image de la scène affichée sur l'unité d'affichage est construite en utilisant dans la fenêtre d'analyse l'image de synthèse après l’application de la méthode de rehaussement de contraste. Dans ces modes de réalisation, une classe de fond est déterminée comme étant la classe correspondant au fond devant lequel est localisée la cible potentielle. Par exemple, la classe de fond peut correspondre à la classe associée au plus grand nombre de zones de cible parmi la pluralité de zones de cible. Ainsi, le contraste est rehaussé dans cette zone, ce qui permet de faire davantage ressortir une cible potentielle par rapport au fond devant lequel elle est placée. Par exemple, la méthode de rehaussement de contraste peut être une méthode d’étirement d’histogramme. En outre, le procédé peut comprendre : - diminuer des valeurs d’intensité à l’image de synthèse privée de ladite portion correspondant à la classe de fond déterminée ; dans lequel l’image de la scène affichée sur l'unité d'affichage est construite en utilisant dans la fenêtre d'analyse l'image de synthèse après l’application de la méthode de rehaussement de contraste et la diminution des valeurs d’intensité. Par « image de synthèse privée de ladite portion correspondant à la classe de fond », il est entendu la ou les portions de l’image de synthèse dont les pixels sont associés à une classe autre que la classe de fond. Ainsi, la portion d’image qui ne comprend pas la cible potentielle est « foncée », pour que la cible potentielle apparaisse plus distinctement. Dans des modes de réalisation, au moins certaines zones de cible parmi la pluralité de zones de cible présentent des recouvrements entre elles dans la fenêtre d'analyse. De tels recouvrements peuvent être avantageux dans le cas de cibles bariolées, pour que certaines limites de zones de cible soient plus proches des limites entre les parties de la cible qui ont des caractéristiques spectrales différentes. Dans des modes de réalisation, les zones de cible de la pluralité de zones de cible sont alignées dans la fenêtre d'analyse. En particulier, la scène peut être une portion d’un paysage terrestre, et les zones de cible de la pluralité de zones de cible peuvent être alignées parallèlement à une direction qui est verticale ou horizontale par rapport au paysage terrestre. En effet, un paysage terrestre est naturellement parcouru par un observateur en déplaçant sa direction de regard verticalement ou horizontalement. Dans ces modes de réalisation, chaque classe peut correspondre à un motif de paysage respectif. Par exemple, l’ensemble de classes peut comprendre : forêt, champ, route. Dans d’autres modes de réalisation, les zones de cible de la pluralité de zones de cible sont disposées dans la fenêtre d'analyse de façon à former une croix ou un pavé. Dans des modes de réalisation, une zone de fond primaire commune est associée à toutes les zones de cible dans la fenêtre d'analyse. Alternativement, des zones de fond primaires distinctes sont respectivement associées aux zones de cible de la fenêtre d'analyse, et pour toutes les zones de cible, une disposition relative de la zone de cible et de la zone de fond primaire qui lui est associée est constante. En d’autres termes, toutes les zones de cible sont disposées de la même manière par rapport à leurs zones de fond primaires respectives (par exemple, chaque zone de cible peut être un petit carré centré à l’intérieur de sa zone de fond primaire respective, qui est par exemple un carré de plus grande taille). Selon une autre alternative, des zones de fond primaires distinctes sont respectivement associées aux zones de cible de la fenêtre d'analyse, avec un agencement desdites zones de fond primaires tel qu'aucune zone de fond primaire n'a de recouvrement avec l'une quelconque des zones de cible. En particulier, la zone de fond primaire qui est associée à chaque zone de cible résulte d'une sélection d'au moins un segment de zone de fond primaire parmi plusieurs segments de zone de fond qui sont susceptibles d'être associés à ladite zone de cible, ladite sélection étant réalisée pour réduire des écarts existant entre des signatures spectrales respectives desdits segments de zone de fond primaire sélectionnés pour une même zone de cible, et la zone de fond primaire associée à chaque zone de cible est une réunion des segments de zone de fond primaire sélectionnés pour ladite zone de cible. Dans des modes de réalisation, pour chaque zone de cible de la fenêtre d'analyse, la projection de Fisher est déterminée en pondérant des valeurs d'intensité des images spectrales, dans la zone de fond qui est associée à ladite zone de cible, avec des coefficients dont les valeurs sont des fonctions décroissantes d'un éloignement entre la zone de cible et un emplacement dans la zone de fond auquel correspondent les valeurs d'intensités des images spectrales. Ainsi, un élément de la scène qui est plus éloigné de la zone de cible est moins susceptible d'altérer une homogénéité spectrale de la zone de fond, pour le calcul du contraste, qu'un élément de la scène qui est plus proche de cette zone de cible. Dans des modes de réalisation, l'image de synthèse est construite en appliquant une correction d'échelle d'intensité à chaque image élémentaire, puis en attribuant à des points de l'image de synthèse qui sont dans la fenêtre d'analyse : - pour chacun desdits points, une valeur maximale des valeurs d'intensités au même point parmi les images élémentaires corrigées ; ou - pour chacun desdits points, une moyenne pondérée desdites valeurs d'intensité des images élémentaires corrigées, relatives audit point et élevées à la puissance n, n étant un nombre entier positif non nul et fixe. Dans des modes de réalisation, plusieurs fenêtres d'analyse sont sélectionnées successivement dans l'image multispectrale, et, pour chaque fenêtre d’analyse parmi les plusieurs fenêtres d’analyse sélectionnées : une image de synthèse relative à la partie de scène contenue dans ladite fenêtre d’analyse est construite et une image de la scène est affichée sur l’unité d’affichage en utilisant dans ladite fenêtre d’analyse de l’image de synthèse construite. Un autre aspect de l’invention concerne un dispositif d’affichage d'une image multispectrale sur une unité d’affichage, l’image multispectrale comprenant plusieurs images spectrales d'une même scène acquises simultanément, le dispositif étant configuré pour mettre en œuvre un procédé comme défini ci-dessus. Un programme informatique, mettant en œuvre tout ou partie du procédé décrit ci- avant, installé sur un équipement préexistant, est en lui-même avantageux. Ainsi, la présente invention vise également un produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé précédemment décrit, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation (par exemple, un langage-objet ou autre), et être sous la forme d'un code source interprétable, d'un code partiellement compilé ou d'un code totalement compilé. La FIG. 3 décrite en détail ci-après peut former l'organigramme de l'algorithme général d'un tel programme informatique. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description, qui peut être lue en regard des figures. Ces figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. FIG. 1 La FIG. 1 représente une représentation schématique d’une image multispectrale à laquelle l’invention peut être appliquée ; FIG. 2 La FIG. 2 représente un exemple de découpage de la fenêtre d’analyse utilisée pour déterminer une projection de Fisher de l’image multispectrale selon l’état de la technique ; FIG. 3 La FIG. 3 représente un ordinogramme d’un procédé d’affichage d'une image multispectrale selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 4 , FIG. 4 , FIG. 4 , FIG. 4 , FIG. 4 , FIG. 4 Les Figures 4a à 4f représentent des exemples d’agencements de zones de cible et de zones de fond primaires ; FIG. 5 , FIG. 5 , FIG. 5 , FIG. 5 Les Figures 5a à 5d représentent un exemple de détermination d’une zone de fond Bi associée à une zone de cible Ti ; FIG. 6 , FIG. 6 , FIG. 6 Les Figures 6a à 6c représentent un exemple de traitement de l’image de synthèse obtenue ; FIG. 7 La FIG. 7 représente un dispositif d’affichage d'une image multispectrale selon un mode de réalisation de l’invention. Pour raison de clarté, les dimensions des éléments qui sont représentés dans ces figures ne correspondent ni à des dimensions réelles ni à des rapports de dimensions réels. En outre, des références identiques qui sont indiquées dans des figures différentes désignent des éléments identiques ou qui ont des fonctions identiques. DESCRIPTION DETAILLEE FIG. 3 La FIG. 3 représente un ordinogramme d’un procédé d’affichage d'une image multispectrale selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé décrit ci-dessous en référence à la FIG. 3 peut être appliqué à une image multispectrale telle que représentée sur la FIG. 1 . L'image multispectrale 10 peut être lue à partir d'un support de stockage de données, sur lequel elle a été enregistrée après avoir été acquise. Il s'agit alors d'un traitement différé de l'image multispectrale. Alternativement, l'image multispectrale 10 peut appartenir à un flux vidéo qui est acquis et visualisé en temps réel par un opérateur de surveillance. Le ou les appareil(s) d’acquisition de l'image multispectrale, une unité de traitement d'image apte à mettre le procédé de l'invention, et une unité d'affichage d'image peuvent être embarqués à bord d'un véhicule, par exemple un véhicule terrestre à fonction de surveillance, ou bien être intégrés dans un équipement individuel de visualisation tel qu'une paire de jumelles. Dans d'autres contextes d'utilisation de l'invention, le ou les appareil(s) d’acquisition de l'image multispectrale 10 peut (peuvent) être embarqué(s) à bord d'un aéronef, par exemple un drone aérien, alors que les unités de traitement et d'affichage d'image peuvent être situées dans un poste de contrôle et d'observation qui est statique et distant. Dans un tel contexte, les images multispectrales qui sont acquises sont transmises à l'unité de traitement, par signaux électromagnétiques d'une façon qui est connue en soi. Dans la suite, chaque image 11, 12, 13 qui correspond séparément à l'une des bandes spectrales de l'image multispectrale 10, est appelée image spectrale. En référence à la FIG. 3 , le procédé d’affichage comprend une étape 110 dans laquelle la fenêtre d'analyse FA est sélectionnée dans l'image multispectrale 10. La fenêtre d’analyse FA peut être localisée à une position qui peut être fixe par rapport à un cadre de limite spatiale externe de l'image 10, ou à une position qui peut être sélectionnée par l'opérateur de la surveillance. Par exemple, la fenêtre d'analyse FA peut ainsi être placée au centre de l'image multispectrale 10. Les dimensions de la fenêtre d'analyse FA peuvent varier, notamment en fonction du nombre et de la taille des zones de cible, décrites ci-après. Par exemple, la fenêtre d'analyse FA peut être un carré de 101 x 101 pixels, mais d’autres tailles peuvent être utilisées. Plusieurs zones de cible, notées T1, T2, T3, T4 sont ensuite sélectionnées à l'intérieur de la fenêtre d'analyse FA lors d’une étape 120. Il est noté que dans le contexte de l’invention, plusieurs zones de cible sont sélectionnées pour une même fenêtre d'analyse. Les zones de cible T1, T2, T3, T4 peuvent être alignées verticalement à l'intérieur de la fenêtre d'analyse FA, comme illustré par les Figures 4a-4c et 4f. Un tel alignement vertical est particulièrement adapté pour surveiller un paysage terrestre en effectuant ensuite un déplacement horizontal de la fenêtre d'analyse FA dans le paysage. Alternativement, les zones de cible T1, T2, T3, T4 peuvent être alignées horizontalement dans la fenêtre d'analyse FA, par exemple lorsque cette fenêtre d'analyse est ensuite déplacée dans le paysage selon une direction qui est contenue dans un plan vertical. Une telle disposition horizontale des zones de cible dans la fenêtre d'analyse peut être plus adaptée pour des images multispectrales qui sont saisies à partir d'un drone aérien. Alternativement encore, les zones de cible peuvent être regroupées en un pavé, comme représenté sur la FIG. 4 , ou pour constituer une croix, comme représenté sur la FIG. 4 . De telles configurations sont adaptées pour suivre des cibles qui sont susceptibles de se déplacer relativement lentement dans le paysage, entre deux images multispectrales acquises puis traitées successivement selon l'invention. Enfin, pour chaque disposition générale des zones de cible T1, T2, T3, T4 dans la fenêtre d'analyse FA, deux zones de cible qui sont voisines peuvent être espacées l'une de l'autre, comme dans les Figures 4a, 4b et 4f, ou présenter des recouvrements partiels, comme dans les figures 4c-4e, ou encore être contiguës sans recouvrement ni espace intermédiaire. Par exemple, chaque zone de cible T1, T2, T3, T4 peut être un carré de 3x3, 5x5 ou 7x7 pixels. A une étape 130, une segmentation de l'image multispectrale 10 en un ensemble de K classes Ak est mise en œuvre, où K est un entier naturel compris entre 1 et le nombre N de pixels de l’image. Par exemple, chaque pixel de l’image multispectrale 10 peut être associé à une classe respective. Une telle segmentation peur être mise en œuvre par une méthode segmentation d’image de l’état de la technique. Par exemple, lorsque l’image représente un paysage terrestre, le nombre de classes K peur être égal à 3, et les différentes classes peuvent être : « forêt », « champ », « route ». Lorsque l’image est homogène (un seul motif), le nombre de classes K peut être égal à 1. Bien entendu, ces exemples ne sont nullement limitatifs de l’invention. Il est noté qu’à l’étape 130, la segmentation peut être effectuée uniquement sur une portion de l’image multispectrale (et non l’image multispectrale entière), ladite portion comprenant la fenêtre d’analyse FA (i.e. la portion représente au moins la partie de la scène couverte par la fenêtre d’analyse FA). A l’étape 130, n’importe quelle méthode de segmentation d’image connue peut être utilisé, par exemple une méthode de partitionnement de données telle qu’une méthode de type k-moyennes (ou « k-means » en anglais), une méthode basée sur l’utilisation de réseaux de neurones, une méthode basée sur un seuillage d’histogramme comme la méthode d’Otsu, etc. Ainsi, à l’issue de l’étape 130 de segmentation, l’image multispectrale 10 est subdivisée en K classes Ak, ce qui signifie que chaque pixel de l’image multispectrale 10 est associé à une classe respective Ak, où . Il est noté que l’étape 130 peut être mise en œuvre avant les étapes 110 et 120, ou après l’étape 142 décrite ci-après. Lors des étapes 140, 150 et 160, le contenu de l'image multispectrale 10 dans la fenêtre d'analyse FA est traité pour améliorer le contraste entre chaque zone de cible et une zone de fond qui lui est associée, indépendamment des autres zones de cible. Ce traitement produit une image élémentaire pour le contenu de l'image multispectrale 10 dans la fenêtre d'analyse FA, qui est distincte pour chaque zone de cible T1, T2, T3, T4. Ainsi, pour chaque zone de cible sélectionnée à l’étape 120 à l’intérieur de la fenêtre d’analyse FA, une séquence d’étapes 140, 150 et 160 est mise en œuvre de manière indépendante par rapport aux autres zones de cible sélectionnée. Les différentes séquences d’étapes 140, 150 et 160 pour les différentes zones de cible peuvent être mises en œuvre successivement ou en parallèle. A l'étape 140, une zone de fond associée à la zone de cible Ti pour laquelle la séquence des étapes 140, 150 et 160 est en cours d'exécution est déterminée. De façon générale, cette zone de fond est séparée de la zone de cible Ti par une zone de garde intermédiaire, pour que certaines cibles peu étendues qui sont partiellement contenues dans la zone de cible Ti ne débordent pas dans la zone de fond. Par exemple, la zone de garde peut avoir une épaisseur d'au moins 15 pixels entre la zone de cible Ti et la zone de fond. L’étape 140 de détermination de la zone de fond associée à la zone de cible Ti considérée comprend une première étape 142 de sélection d’une zone de fond dite primaire PBi (cf. FIG. 5 ) associée à la zone de cible Ti considérée. De manière générale, la zone de fond primaire PBi associée à la zone de cible Ti est séparée de la zone de cible Ti par une zone intermédiaire Gi de sorte que la zone de cible Ti n’est pas contigüe avec la zone de fond primaire PBi. En d’autres termes, aucun pixel de la zone de cible Ti n’est voisin direct d’un pixel de la zone de fond primaire PBi. Selon un premier exemple illustré à la FIG. 4 , une zone de fond primaire différente PB1, PB2, PB3, PB4 peut être associée à chaque zone de cible T1, T2, T3, T4 selon des dispositions relatives qui sont identiques pour toutes les zones de cible. Par exemple, chaque zone de cible T1, T2, T3, T4 peut être entourée par la zone de fond primaire PB1, PB2, PB3, PB4 correspondante, celle-ci ayant des limites intérieure et extérieure qui peuvent être carrées, avec une zone de garde intermédiaire, notée G1, G2, G3, G4 pour chaque couple de zones de cible et de fond {Ti,PBi}. Selon un deuxième exemple illustré aux Figures 4b à 4e, une même zone de fond primaire unique, notée PB, peut être associée à toutes les zones de cible T1, T2, T3, T4. Préférentiellement, la zone de fond primaire PB peut être disposée autour de l'ensemble des zones de cible T1, T2, T3, T4 avec une zone de garde intermédiaire qui est notée G. Un avantage d'une telle seconde disposition est d'éviter qu'une des zones de cible ne recouvre la zone de fond primaire associée à une autre des zones de cible. Ainsi, pour une position de la fenêtre d'analyse FA, un élément de scène situé dans la fenêtre d'analyse FA est traité pour calculer le contraste dans l'image multispectrale, soit en tant que cible potentielle à l'intérieur d'une au moins des zones de cible, soit en tant que fond de scène, d'une façon qui est cohérente pour toutes les zones de cible. D'autres possibilités pour associer une zone de fond primaire PBi à chaque zone de cible T1, T2, T3, T4 sont illustrées à la 4f, et décrites ci-après. Des segments de zone de fond qui sont notés respectivement SB1-SB14, sont définis autour des zones de cible T1, T2, T3, T4 avec une zone de garde G intermédiaire. Alors, la zone de fond primaire associée respectivement à chaque zone de cible peut être constituée par la réunion de plusieurs des segments SB1-SB14 qui sont affectés à cette zone de cible. Selon un troisième exemple pour définir la zone de fond primaire associée à chaque zone de cible, on affecte initialement à chaque zone de cible ceux des segments de zone de fond primaires qui sont les plus proches spatialement de celle-ci. Par exemple, pour la configuration des zones de cible de la FIG. 4 , la zone de fond primaire PB1 associée à la zone de cible T1 peut être la réunion des segments SB1-SB5 et SB13-SB14, la zone de fond primaire PB2 qui est associée à la zone de cible T2 peut être la réunion des segments SB4-SB6 et SB12-SB14, la zone de fond primaire PB3 associée à la zone de cible T3 peut être la réunion des segments SB5-SB7 et SB11-SB13, et la zone de fond primaire PB4 associée à la zone de cible T4 peut être la réunion des segments SB6-SB12. Selon un quatrième exemple, la sélection de la zone de fond primaire qui est associée à chaque zone de cible permet d'assurer que le contenu de l'image multispectrale dans cette zone de fond soit assez homogène spectralement. Pour cela, une signature spectrale peut être déterminée pour chacun des segments de zone de fond primaire SB1-SB14. Une telle signature peut être par exemple un vecteur qui est constitué par les valeurs moyennes des intensités de chaque image spectrale 11, 12, 13 calculées sur l'ensemble des pixels de ce segment de zone de fond primaire. Un tel vecteur possède donc une coordonnée distincte pour chaque image spectrale. Les signatures de tous les segments de zones de fond primaire sont alors comparées entre elles, et le ou les segment(s) dont la (les) signature(s) est (sont) la (les) plus éloignée(s) de celles des autres segments est (sont) écartée(s). Seuls les segments de zone de fond primaire qui restent après une telle discrimination peuvent être sélectionnés pour constituer la zone de fond primaire associée à la zone de cible. Selon cet exemple, les signatures spectrales des segments de zone de fond primaire sont données par la formule suivante, exprimée pour le segment de zone de fond primaire : où j est un nombre entier qui dénombre les segments de zone de fond primaire prédéfinis, notés (j varie de 1 à 14 dans l'exemple de la Figure 4f), est la signature spectrale du segment de zone de fond primaire , k est un nombre entier qui dénombre les images spectrales 11, 12, 13 qui constituent l'image multispectrale 10, est l'intensité de l'image spectrale k au pixel considéré, est le nombre de pixels dans le segment de zone de fond primaire , et est la k-ème coordonnée du vecteur de signature . Alors, un angle de séparation entre deux des signatures peut être calculé selon la formule : où désigne le produit scalaire des vecteurs de signatures et , désigne la norme du vecteur de signature , arccos est l'inverse de la fonction cosinus, et est l'angle de séparation entre les deux vecteurs des signatures des segments de zone de fond primaire et . Les angles de séparation qui sont ainsi obtenus pour toutes les paires de segments de zone de fond primaire sont comparés entre eux, et ceux des segments de zone de fond primaire qui ne forment que des angles de séparation qui sont faibles, avec la majorité des autres segments de zone de fond primaire , sont conservés pour participer aux zones de fond primaire qui sont associées respectivement aux zones de cible Ti. De façon générale pour l'invention, il n'est pas nécessaire que chaque zone de fond primaire soit contenue dans la fenêtre d'analyse FA, mais certaines des zones de fond primaire ou bien la zone de fond primaire qui est commune à toutes les zones de cible pour les mises en œuvre concernées, peuvent (peut) déborder à l'extérieur de la fenêtre d'analyse FA. En outre, il est précisé que la zone de fond primaire qui est associée à l'une des zones de cible n'entoure pas nécessairement cette dernière de façon complète, mais peut n'être disposée que sur certains de ses côtés. A titre d'exemple, chaque zone de fond primaire ou segment de zone de fond primaire peut avoir une dimension ou une épaisseur dans l'image multispectrale qui est supérieure ou égale à 3 pixels, selon une direction spatiale qui est verticale ou horizontale par rapport à la scène. Puis, à une étape 144 la classe Ak, parmi l’ensemble de classes définies à l’étape 130, à laquelle appartient la zone de cible Ti considérée est déterminée. A l’étape 146, la zone de fond Bi (cf. FIG. 5 ) associée à la zone de cible Ti considérée est déterminée comme étant l’intersection entre la zone de fond primaire sélectionnée à l’étape 142 et la classe Ak sélectionnée. En d’autres termes, la zone de fond Bi comprend les pixels appartenant à la zone de fond primaire qui sont associés à la classe sélectionnée Ak. Les Figures 5a à 5d illustrent les étapes 130 et 140 du procédé de la FIG. 1 . La FIG. 5 représente un exemple d’image multispectrale 10 d’un paysage terrestre comprenant deux types de motifs 10a, 10b. Par exemple, l’image 10 représente un paysage de bordure de forêt comprenant un motif 10a de forêt et un motif 10b de champ. La FIG. 5 représente le résultat d’une segmentation obtenu à l’issue de l’étape 130. L’image ainsi segmentée comprend deux zones correspondant à des classes respectives A1, A2. Ici, la classe A1 est la classe « forêt » et la classe A2 est la classe « champ ». Sur cet exemple, le nombre de classes est égal à 2, mais il est entendu que le nombre de classes utilisé pour la segmentation peut être égal à 1 ou supérieur à 2 (par exemple entre 3 et 10), voire très supérieur à 2 (par exemple, plusieurs dizaines de classes). En outre, sur cet exemple chaque zone segmentée se présente en un seul « bloc », c’est-à-dire comprend un ensemble de pixels dans lequel chaque pixel est au moins voisin d’un autre pixel de la zone (en d’autres termes, sur cet exemple aucune zone ne comprend des groupes séparés de pixels). Cette configuration n’est bien entendu pas obligatoire. Il peut y avoir plusieurs zones séparées associées à une même classe. De manière générale, à l’issue de la segmentation mise en œuvre à l’étape 130, chaque pixel de l’image est associé à une classe respective (ici, la classe A1 ou la classe A2). La FIG. 5 représente une zone de cible Ti et une zone de fond primaire PBi associée à la zone de cible Ti (telle que sélectionnée à l’étape 142). Sur cet exemple, la zone de fond primaire PBi comprend des pixels compris entre deux carrés de tailles différentes centrés sur la zone de cible Ti, de sorte que le plus petit des deux carrés à une taille choisie telle qu’aucun pixel de la zone de cible Ti ne soit en contact avec un pixel du plus petit des deux carrés. Puis, il est déterminé à quelle classe A1, A2 appartient la zone de cible Ti (étape 144). Cela est effectué en regardant la classe A1, A2 associée aux pixels de la zone de cible Ti. Dans cet exemple, tous les pixels de la zone de cible Ti appartiennent à la classe A1. Ainsi, la classe déterminée à l’étape 144 est la classe A1. Il est noté que, lorsque la zone de cible Ti comprend plusieurs pixels, il peut arriver que certains pixels de la zone de cible Ti appartiennent à une classe et d’autres pixels appartiennent à une autre classe. Dans ce cas, la classe A1, A2 à laquelle appartient la zone de cible Ti peut être déterminée à partir d’une règle prédéfinie. Un exemple d’une telle règle prédéfinie est de sélectionner la classe à laquelle appartient le pixel situé au centre de la zone de cible Ti. Un autre exemple est de sélectionner la classe à laquelle appartient le plus grand nombre de pixels de la zone de cible Ti. La FIG. 5 représente la zone de fond Bi « finale », déterminée à l’étape 146. La zone de fond Bi est l’intersection entre la zone de fond primaire PBi et la ou les régions de l’image associée(s) à la classe sélectionnée (ici, A1). En d’autres termes, la zone de fond Bi comprend les pixels de la zone de fond primaire PBi associés à la classe sélectionnée A1. En faisant à nouveau référence à la FIG. 3 , lors d’une étape 150, la projection de Fisher qui rend maximal le contraste entre chaque zone de cible Ti et la zone de fond Bi qui lui est associée est déterminée. Une telle projection de Fisher est connue et n’est pas détaillée davantage ici. Selon un mode de réalisation de l'invention, la projection de Fisher peut être déterminée en pondérant l'intensité de chaque pixel d’une zone de fond Bi associée à une zone de cible Ti respective en fonction de l'éloignement entre ce pixel et la zone de cible Ti (par exemple, de son centre). Par exemple, si désigne la valeur d'intensité du pixel de coordonnées dans l'image spectrale k, l'intensité pondérée moyenne du fond à utiliser pour cette image spectrale k lors de la détermination de la projection de Fisher pour la zone de cible Ti et la zone de fond associée Bi peut être : avec où et sont les coordonnées du centre de la zone de cible Ti et sont les coordonnées des pixels de la zone de fond Bi. Ainsi, des éléments de scène parasites qui sont contenus dans la zone de fond perturbent moins le renforcement du contraste qui est produit par la projection de Fisher, lorsqu'ils sont plus éloignés de la zone de cible. De façon générale, les valeurs des coefficients de pondération peuvent varier selon une fonction décroissante quelconque de la distance entre le pixel dans la zone de fond et la zone de cible. Une telle pondération peut aussi être utilisée pour calculer les signatures des segments de zone de fond dans le quatrième exemple qui a été présenté plus haut. Lors de l’étape 160, pour la zone de cible Ti considérée, la projection de Fisher qui a été obtenue pour cette zone de cible à l’étape 150 est ensuite appliquée à l'image multispectrale 10 à l'intérieur de la fenêtre FA. Une image élémentaire est ainsi obtenue, qui représente le contenu de l'image multispectrale 10 dans la fenêtre d'analyse FA avec un contraste maximal. Lors d’un test 165, il est vérifié si une image élémentaire respective a été déterminée pour toutes les zones de cible Ti. Si ça n’est pas le cas, le procédé reprend à l’étape 140 pour une zone de cible Ti pour laquelle une image élémentaire n’a pas encore été déterminée. Si toutes les images élémentaires ont été déterminées, le procédé continue à l’étape 170. Lors de l’étape 170, toutes les images élémentaires obtenues à partir de toutes les zones de cible Ti (une image élémentaire par zone de cible Ti) aux étapes 160 sont combinées pour construire une image de synthèse unique. Une telle combinaison peut être effectuée en retenant, pour chaque pixel dans la fenêtre d'analyse FA, l’intensité maximale en ce pixel parmi toutes les images élémentaires (c’est-à-dire, on regarde toutes les intensités de ce pixel dans les images élémentaires et on sélectionne la plus grande). Alternativement, les intensités de toutes les images élémentaires en ce point peuvent être élevées à une puissance p fixe, commune et positive, et l'intensité de l'image de synthèse au pixel considéré peut être égale à la moyenne de ces intensités d'images élémentaires élevées à la puissance p. Puis, l'image de synthèse obtenue à l'étape 170 dans la fenêtre d'analyse FA est affichée à l'opérateur de surveillance à l'étape 180. Pour cela, elle peut être affichée sur un écran, ou plus généralement sur une unité d'affichage qui est prévue pour une observation visuelle. Eventuellement, pour faciliter le repérage de l'opérateur dans la scène, l'image affichée peut être complétée à l'extérieur de la fenêtre d'analyse FA par l'une des images spectrales, par exemple par une image spectrale qui correspond à une voie d'acquisition de rayonnement thermique. Alternativement, l'image qui est affichée peut être complétée à l'extérieur de la fenêtre d'analyse FA par une combinaison de plusieurs images spectrales qui correspondent à des couleurs différentes dans l'intervalle visible, pour reconstituer une vision de jour en couleurs en dehors de la fenêtre d'analyse FA. Enfin, il est aussi possible de compléter l'image qui est présentée à l'opérateur en dehors de la fenêtre d'analyse FA, par une image de la scène qui est formée optiquement et transmise directement à l'unité d'affichage. Dans certains modes de réalisation, une étape optionnelle 175 peut être mise en œuvre après l’étape 170 de détermination de l’image de synthèse et avant l’étape d’affichage de cette image de synthèse. Lors de cette étape optionnelle 175, une méthode de rehaussement de contraste est appliquée à l’image de synthèse obtenue à l’étape 170. Plus précisément, une méthode de rehaussement de contraste est appliquée à la portion de l’image de synthèse associée à la classe A1, A2 déterminée lors de l’étape 144 pour les zones de cible Ti. Il est noté que les classes déterminées lors de l’étape 144 peuvent différer selon les zones de cible considérées. Dans ce cas, l’étape 175 comprend une détermination préalable d’une classe parmi l’ensemble de classes de l’image. Par exemple, la classe déterminée peut être la classe associée au plus grand nombre de zones de cible Ti parmi toutes les zones de cible Ti. Ainsi, le contraste est augmenté dans la région d’intérêt de l’image, i.e. dans région contenant l’anomalie (la cible) potentielle. Si une anomalie est effectivement présente, son contraste par rapport au fond est accentué (elle apparaît plus claire que le fond), ce qui rend sa visualisation plus aisée pour l’opérateur. La méthode de rehaussement de contraste peut être n’importe quelle méthode connue de l’état de la technique, par exemple un étirement d’histogramme. En outre, lors de l’étape 175, il est possible de diminuer les valeurs d’intensité des pixels de l’image élémentaire qui correspondent à des classes différentes de celle dans laquelle le rehaussement de contraste est appliqué (les régions de l’images en dehors la région d’intérêt). Cela permet de « foncer » la partie du fond qui ne contient pas l’anomalie potentielle, et donc de faire davantage ressortir la cible potentielle, qui apparaît plus claire. Un exemple de mise en œuvre de l’étape 175 est représenté aux Figures 6a à 6c. La FIG. 6 correspond à l’image de synthèse obtenue à l’issue de l’étape 160. Dans cet exemple, l’image a été segmentée en deux classes A1, A2, et la zone de cible Ti considérée appartient à la classe A1. La FIG. 6 représente l’image de synthèse après application d’un rehaussement de contraste dans la zone correspondant à la classe A1. On voit sur la FIG. 6 que la cible ressort davantage par rapport au motif de fond situé derrière ladite cible. La FIG. 6 représente l’image de la FIG. 6 après diminution des valeurs d’intensité dans la zone correspondant à la classe A2. La cible ressort nettement des deux zones associées aux classes A1, A2, ce qui permet à l’opérateur de la détecter (et confirmer qu’il s’agit bien d’une anomalie) plus facilement. L’image de synthèse ainsi traitée peut alors être affichée à l’étape 180 comme décrit ci-dessus. Il est entendu que les dimensions, formes et positions des zones de cible et de fond qui ont été données à titre d'exemples dans la description détaillée ci-dessus, peuvent être modifiées en fonction de l'application et du contexte de mise en œuvre. En particulier, elles peuvent être déterminées à partir de données supplémentaires, telles que l'éloignement et/ou la taille d'une cible qui est recherchée dans la scène imagée. La FIG. 7 représente un dispositif d’affichage d'une image multispectrale selon un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, le dispositif comporte un ordinateur 700, comprenant une mémoire 701 pour stocker des instructions permettant la mise en œuvre du procédé, les images reçues et des données temporaires pour réaliser différentes étapes des procédés décrits précédemment. L'ordinateur 700 comporte en outre un circuit 702. Ce circuit peut être, par exemple un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, une carte électronique dont les étapes du procédé de l'invention sont décrites dans le silicium, ou encore une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array » en anglais). L’ordinateur 700 comporte une interface d'entrée 703 pour la réception notamment d’une image multispectrale, d’une fenêtre d’analyse et/ou d’une zone de cible, et une interface de sortie 704 pour la fourniture de l’image de synthèse à une unité d’affichage. L’unité d’affichage peut être externe à l’ordinateur 700, ou peut appartenir à l’ordinateur 700. Ainsi, l'ordinateur peut comporter une unité d’affichage telle qu’un écran 705. L’ordinateur 700 peut aussi comporter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, un clavier 706 et/ou une souris. Bien entendu, le clavier et la souris sont facultatifs, notamment dans le cadre d'un ordinateur ayant la forme d'une tablette tactile, par exemple. Par ailleurs, le schéma fonctionnel présenté sur la FIG. 3 est un exemple typique d'un programme dont certaines instructions peuvent être réalisées auprès du dispositif décrit. À ce titre, la FIG. 3 peut correspondre à l'organigramme de l'algorithme général d'un programme informatique au sens de l'invention. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’affichage d'une image multispectrale (10) sur une unité d’affichage, l’image multispectrale (10) comprenant plusieurs images spectrales (11, 12, 13) d'une même scène acquises simultanément, le procédé comprenant : sélectionner (110, 120), à l'intérieur de l'image multispectrale (10), une fenêtre d'analyse (FA) correspondant à une partie de la scène et une pluralité de zones de cible (Ti) dans la fenêtre d'analyse (FA) ; pour chaque zone de cible (Ti) dans la fenêtre d'analyse (FA) : déterminer (140) une zone de fond (Bi) associée à ladite chaque zone de cible (Ti) ; déterminer (150) une projection de Fisher à partir de valeurs d'intensités des images spectrales (11, 12, 13), ladite projection de Fisher étant une combinaison linéaire des images spectrales (11, 12, 13) qui optimise un contraste entre ladite chaque zone de cible (Ti) et la zone de fond (Bi) qui est associée à ladite chaque zone de cible (Ti) ; appliquer (160) la projection de Fisher déterminée aux valeurs d'intensités des images spectrales (11, 12, 13) comprises dans la fenêtre d'analyse (FA), de façon à obtenir une image élémentaire de la partie de scène correspondant à la fenêtre d'analyse ; combiner (170) les images élémentaires obtenues pour construire une image de synthèse relative à la partie de scène correspondant à la fenêtre d'analyse (FA) ; afficher (180) une image de la scène sur l'unité d'affichage, en utilisant dans la fenêtre d'analyse (FA) l'image de synthèse construite ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre : segmenter (130) au moins une portion de l'image multispectrale (10) en un ensemble de classes (A1, A2), ladite portion comprenant la fenêtre d’analyse ; et en ce que, pour chaque zone de cible (Ti) dans la fenêtre d'analyse (FA), la détermination de la zone de fond (Bi) associée à ladite chaque zone de cible (Ti) comprend : sélectionner (142) une zone de fond primaire (PBi) associée à ladite chaque zone de cible (Ti) et séparée de ladite zone de cible par une zone intermédiaire de sorte que la zone de cible (Ti) ne soit pas contigüe avec la zone de fond (Bi) qui est associée à ladite chaque zone de cible (Ti) ; déterminer (144), parmi l’ensemble de classes (A1, A2), la classe (A1) comprenant ladite chaque zone de cible (Ti) ; déterminer la zone de fond (Bi) associée à ladite chaque zone de cible (Ti) comme une intersection entre la zone de fond primaire (PBi) associée à ladite chaque zone de cible et la classe (A1) sélectionnée. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre : déterminer, parmi l’ensemble de classes, une classe appelée classe de fond, en fonction des classes déterminées pour la pluralité de zones de cible (Ti) ; appliquer (175) une méthode de rehaussement de contraste à une portion de l’image de synthèse correspondant à la classe de fond déterminée ; dans lequel l’image de la scène affichée (180) sur l'unité d'affichage est construite en utilisant dans la fenêtre d'analyse l'image de synthèse après l’application de la méthode de rehaussement de contraste. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre : diminuer (175) des valeurs d’intensité à l’image de synthèse privée de ladite portion correspondant à la classe de fond déterminée ; dans lequel l’image de la scène affichée (180) sur l'unité d'affichage est construite en utilisant dans la fenêtre d'analyse l'image de synthèse après l’application de la méthode de rehaussement de contraste et la diminution des valeurs d’intensité. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel au moins certaines zones de cible (Ti) parmi la pluralité de zones de cible (Ti) présentent des recouvrements entre elles dans la fenêtre d'analyse (FA). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les zones de cible (Ti) de la pluralité de zones de cible (Ti) sont alignées dans la fenêtre d'analyse (FA). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la scène est une portion d’un paysage terrestre, et dans lequel les zones de cible (Ti) de la pluralité de zones de cible (Ti) sont alignées parallèlement à une direction qui est verticale ou horizontale par rapport au paysage terrestre. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel des zones de fond primaires distinctes (PB1, PB2, PB3, PB4) sont respectivement associées aux zones de cible (T1, T2, T3, T4) de la fenêtre d'analyse (FA), avec un agencement desdites zones de fond primaires tel qu'aucune zone de fond primaire n'a de recouvrement avec l'une quelconque des zones de cible. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la zone de fond primaire (PB1, PB2, PB3, PB4) qui est associée à chaque zone de cible (T1, T2, T3, T4) résulte d'une sélection d'au moins un segment de zone de fond primaire parmi plusieurs segments de zone de fond (SB1, SB2, …, SB14) qui sont susceptibles d'être associés à ladite zone de cible, ladite sélection étant réalisée pour réduire des écarts existant entre des signatures spectrales respectives desdits segments de zone de fond primaire sélectionnés pour une même zone de cible, et la zone de fond primaire associée à chaque zone de cible est une réunion des segments de zone de fond primaire sélectionnés pour ladite zone de cible. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, pour chaque zone de cible (Ti) de la fenêtre d'analyse (FA), la projection de Fisher est déterminée en pondérant des valeurs d'intensité des images spectrales (11, 12, 13), dans la zone de fond qui est associée à ladite zone de cible, avec des coefficients dont les valeurs sont des fonctions décroissantes d'un éloignement entre la zone de cible et un emplacement dans la zone de fond auquel correspondent les valeurs d'intensités des images spectrales. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'image de synthèse est construite en appliquant une correction d'échelle d'intensité à chaque image élémentaire, puis en attribuant à des points de l'image de synthèse qui sont dans la fenêtre d'analyse (FA) : - pour chacun desdits points, une valeur maximale des valeurs d'intensités au même point parmi les images élémentaires corrigées ; ou - pour chacun desdits points, une moyenne pondérée desdites valeurs d'intensité des images élémentaires corrigées, relatives audit point et élevées à la puissance n, n étant un nombre entier positif non nul et fixe. Dispositif d’affichage d'une image multispectrale (10) sur une unité d’affichage, l’image multispectrale (10) comprenant plusieurs images spectrales (11, 12, 13) d'une même scène acquises simultanément, le dispositif étant configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 10. Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.