FR 2635392 A1 19900216 FR 8909609 A 19890718 sy e-t procéd pour l'analyse numérique d'images appliquée à des informations stratigraphiques La présente invention concerne d'une façon générale les systèmes de traitement numérique d'images pour la caractérisa- tion quantitative de particules, et plus particulièrement un système et un procédé pour la caractérisation automatique d'é- chantillons palynologiques et sédimentologiques fondée sur des algorithmes mettant en oeuvre des procédés d'amélioration d'images, d'analyse de connectivité et d'analyse morphologique appliqués aux objets et motifs présents dans une image d'en- trée obtenue au moyen d'une caméra de télévision. La description texturale des particules de matière organi- que par l'indication de leur dimensions et leur forme est effec- tuée dans l'art antérieur par mesure directe de chaque particule en utilisant une échelle visuelle à travers un dis- positif d'observation, généralement un microscope, pour les informations quantitatives, et par comparaison à des diagram- mes pour les informations qualitatives. La détermination des dimensions des pores et l'analyse minérale des roches ont traditionnellement été effectuées soit par comptage d'aires unitaires (comptage de points) avec un dispositif mécanique ou par planimétrie manuelle d'une image projetée. Ces méthodes de mesure ont l'inconvénient de dépendre beaucoup de l'appréciation de l'opérateur et sont très longues à mettre en oeuvre. Des méthodes de caractérisation quantitative de débris organiques ont été mentionnées pour la première fois dans les publications spécialisées par 1M.A. Lorente dans un article intitulé "Palynology and Palynofacies of the Upper Tertiary in Venezuela" (Palynologie et palynofaciès dans le tertiaire -2- supérieur au Vénézuela). Cet article traite de certains con- cepts fondamentaux à connaître pour convertir les informations brutes relatives aux particules de matière organiques obser- vées obtenues au moyen du dispositif Quantimet en paramètres géologiques significatifs. On trouve dans les brevets plusieurs brevets concernant le domaine de l'analyse des particules. Le brevet américain n 4 229 797 décrit un procédé et un système pour le traitement d'images appliqué à une image com- plète, notamment pour la mesure automatique de la texture et de la couleur par un dispositif électronique, dans lesquels certains paramètres sont obtenus par soustraction électronique effective d'une première image originale d'une deuxième image "lissée" (c'est-à-dire moyennée localement) pour obtenir des maximums locaux, lesquels points sont ensuite utilisés pour calculer les premier, deuxième et troisième moments d'objets comme paramètres qui peuvent être comparés à des tables ou à des motifs normalisés prédéterminés de textures représentant des classifications connues d'objets médicaux. La demande de brevet britannique n 2 029 570-A décrit une méthode et un appareillage pour l'analyse d'images et la classification.automatique d'un champ d'objets, qui utilise l'interaction avec un opérateur pour sélectionner une valeur de seuil d'intensité d'image pour distinguer un ensemble d'ob- jets dans le champ de vision, considéré par l'opérateur comme appartenant à une classe particulière d'objets, parmi tous les autres objets observés. La mesure automatique et la mémo- risation de la valeur de seuil et d'autres paramètres calculés décrivant les objets sélectionnés permet au dispositif de clas- ser ultérieurement les objets figurant dans d'autres images comme appartenant à une classe décrite antérieurement. Cette demande de brevet publiée fait mention spécifiquement d'un -3- dispositif analyseur d'images Quantimet destiné à être utilisé pour mesurer la porosité totale et pour quantifier la forme, la répartition des dimensions et la connectivitê des pores pour quantifier la forme des grains dans les sols et les sédiments. Cette invention a l'inconvénient de nécessiter un dispositif très complexe et, par conséquent, très coûteux, dont la struc- ture est fixe et qui n'est donc pas souple d'emploi. Son uti- lisation repose en outre sur l'appréciation d'un opérateur pour étalonner le système de classification. En plus de la complexité et du coût élevé, ce dispositif a l'inconvénient d'être difficile à transporter jusqu'aux zones d'utilisation éloignées dans le cadres des études géologiques. Le brevet américain n 4 700 298 décrit un analyseur à microscope pour traitement d'images utilisable pour localiser, mesurer et reconnaître des cellules vivantes croissant dans des flacons de culture de tissus. Le but principal de l'inven- tion est de localiser, identifier et suivre des cellules mobi- les dans un environnement dynamique. La méthode décrite est limitée à la détermination de la présence et l'emplacement d'une cellule dans deux dimensions dans les limites du champ de vision. Des mesures de densité d'image sont effectuées pour identifier les.cellules parmi les débris et autres objets sans importance. Il n'est pas extrait de paramètres de forme. D'une façon générale, ces systèmes ne conviennent pas à l'utilisation dans la caractérisation quantitative de concentrés de matière organique, ni de coupes pétrographiques minces, ni de fragments polis de roches trouvés dans des échantillons provenant de gisements de pétrole. L'invention a donc pour but de fournir un système et un procédé destinés à être utilisés dans la caractérisation quan- titative de concentrés de matières organiques et de coupes pétrographiques minces ou de fragments polis de roches trouvés dans des échantillons provenant de gisements de pétrole. - 4 - L'invention a également pour but de fournir un système et un procédé comme ci-dessus qui permette d'obtenir des in- formations morphologiques sur les échantillons en utilisant des méthodes d'analyse numérique d'images. Ces objets et d'autres particularités et avantages de l'inventiion apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée d'une forme de réalisation préférée donnée à titre d'exemple en relation avec les dessins annexés, dans lesquels les mêmes références numériques désignent les mêmes éléments. L'invention comprend un système et un procédé pour l'ana- lyse numérique d'images pour effectuer la caractérisation mor- phologique des composants d'images. Le système et le procé- dé proposés utilisent l'analyse quantitative d'images bidimen- sionnelles en demi-teintes, l'accent étant porté sur la mesure des porpriétés morphologiques et sur les répartitions statis- tiques des particules présentes dans les images. Le système selon l'invention comprend essentiellement des moyens pour numériser et mémoriser des images captées par une caméra de télévision. Le contenu informationnel de la repré- sentation numérique des images est constitué par une matrice de 512 x 480 éléments d'image avec une définition en teinte de 128 niveaux de gris. Le système comprend également des moy- ens pour présenter les images en demi-teintes sur un écran vidéo à haute définition. Le système comprend en outre des moyens pour améliorer l'image numérisée, des moyens pour traiter l'image numérisée améliorée, des moyens pour convertir les-informations bidimen- sionnelles numérisées en répartition statistiques représentant les composants de l'échantillon, et des moyens pour présenter graphiquement des informations de sortie comprenant les répar- titions statistiques. Les informations de sortie comprennent, de préférence, des courbes statistiques et des paramètres qui peuvent être utilisés pour caractériser les images d'échan- tillons. Les moyens d'amélioration d'images comprennent, de préférence, des moyens pour mettre en forme les images en éli- minant les parties non désirées. Dans une forme de réalisation préférée, le traitement de l'image numérisée améliorée et la conversion des informations brutes sont effectués par un mi- croprocesseur à usage général qui a été préprogrammé pour exé- cuter un ensemble désiré d'opérations et qui a une interface avec un opérateur-instructeur. Le procédé selon l'invention comprend des conversions en demi-teintes des images numérisées pour faire ressortir des propriétés désirées de l'objet présent dans les images. L'em- placement d'une zone intéressante, dans laquelle le traitement aura lieu, peut être sélectionné par l'opérateur. Une quanti- fication binaire utilisant des méthodes de fixation de seuil est exécutée avant que des opérations spatiales soient exécu- tées sur les informations. Un algorithme de suivi de contour fondé sur un concept de connectivité en 8 est appliqué aux objets dans la zone considérée de l'image, et les ij-ièmes moments sont calculés pour chaque objet. A partir de ces in- formations, des mesures morphologiques telles que l'excentri- cité, l'aire, le périmètre et l'orientation sont déterminées. L'invention sera mieux comprise et des détails apparaî- tront à la lecture de la description donnée ci-après en rela- tion avec les dessins annexés, dans lesquels: - les figures 1 et 2 sont des schémas du système selon l'in- vention; - la figure 3 illustre les étapes de traitement d'un algorith- me de suivi de contour appelé "algorithme de Turtle"; et - les figures 4 à 7 représentent une partie des informations de sortie fournies par le système et le procédé selon l'inven- tion. -6- Le fonctionnement détaillé du système intégré selon l'in- vention est décrit ci-après en relation avec les figures. L'invention comprend un système et un procédé pour l'ana- lyse quantitative d'images bidimensionnelles en demi-teintes et notamment pour la mesure des propriétés morphologiques et des répartitions statistiques de particules présentes dans les images en définissant des attributs des images en fonction de codes de gris prédéterminés. D'une manière générale, le procédé et le système intégré de l'invention tels qu'ils sont illustrés par les figures 1 et 2 comprennent pour commencer l'étape consistant à capter une série d'images au moyen d'une caméra de télévision 10. Les images peuvent être une série de photographies 12 d'échan- tillons à mesurer ou des images issues de l'objectif d'un mi- croscope 14. La caméra 10 est, de préférence, une caméra vidéo monochrome telle qu'une caméra vidéo RS-170 parce qu'une telle caméra a un pouvoir séparateur spatial meilleur que celui d'u- ne caméra vidéo couleur. Avec une telle camera, on peut obte- nir une représentation numérique des images, dont le contenu informationnel comprend une matrice de 512 x 480 éléments. d'i- mage avec une définition en demi-teintes de 128 niveaux de gris. La caméra 10 peut être munie d'un objectif réglable et d'un diaphragme d'ouverture (non représentés) pour corriger la mise au point et régler la quantité de lumière reçue, res- pectivement. Des objectifs réglables et des diaphragmes d'ou- verture réglables sont connus dans l'art antérieur et ne font pas partie de l'invention. Un numériseur électronique 16 reçoit les signaux vidéo de l'image Ou des. images captées par la caméra 10 et convertit ces images en une forme lisible par un ordinateur. Le numéri- seur 16 peut comporter tous moyens convenables connus dans l'art antérieur ayant des circuits appropriés pour convertir chaque image en une matrice numérique représentant deux dimen- sions en coordonnées cartésiennes et contenant des valeurs représentant les mesures, effectuées par la caméra, des inten- sités de lumière relatives dans tout son champ de vision. L'i- mage ou les images numérisées peuvent être transférées à la mémoire 18 d'un microprocesseur 20. Un premier écran vidéo à haute définition 22 tel qu'un tube à rayons cathodiques (ap- pelé dans ce qui suit "tube cathodique") relié au numériseur 16 peut être.utilisé pour présenter l'image ou les images re- çues de la caméra 10 ou mémorisées dans la mémoire du numéri- seur 16 ou dans la mémoire du microprocesseur 20, ou dans les deux mémoires. Le microprocesseur 20 peut être constitué par n'importe quel ordinateur convenable de l'art antérieur et peut être équipé de modules ou cartes approprié(e)s et/ou exécuter des programmes convenables pour remplir diverses fonctions et exécuter diverses opérations. Par exemple, le microprocesseur peut être un micro-ordinateur de bureau tel qu'un IBM PC/AT doté de 512 Ko de mémoire vive, d'un disque dur de 20 Mo, d'un écran couleur associé 26 et d'une carte de numérisation et saisie d'images 16. Le microprocesseur 20 peut être équipé d'une souris 24 et/ou d'un crayon optique 28 pour faciliter le travail de mise en forme des images. Le microprocesseur est utilisé pour générer un certain nombre d'images tirées des images d'entrées, dont chacune contient une représentation de l'image captée par l'intermédiaire de l'interprétation des niveaux de gris et/ou des intensités de lumière et par l'uti- lisation d'opérations arithmétiques et/ou logiques telles que des conversions, des comparaisons, des additions, des sous- tractions, des corrélations et/ou des multiplications. Avant d'utiliser le système pour effectuer l'analyse quan- titative d'une ou plusieurs images, il est nécessaire de l'é- -- 8 -- lonner pour déterminer la correspondance entre les mesures en éléments d'image et les valeurs réelles. Dans une approche préférée du problème, l'étalonnage est effectué en mesurant la longueur d'une référence de haute précision, tant dans la direction horizontale que dans la direction verticale. La me- sure peut alors être effectuée jusqu'à ce qu'elle recouvre exactement la référence. Dans une approche préférée, l'étalon- nage est effectué pour chaque grossissement du microscope 14. Le microprocesseur 20 peut exécuter des programmes conve- nables pour mettre en oeuvre la méthode d'étalonnage décrite ci-dessus. Une fois le système étalonné, il y a une relation linéaire connue avec précision entre la distance de séparation de deux points le long de chacun des deux axes de coordonnées cartésiens perpendiculaires sur une image d'un sujet réel, et une distance de séparation calculée des images de ces deux points dans l'image numérisée. Les informations reçues par le microprocesseur 20 en provenance du processus d'étalonnage peuvent être mémorisées et utilisées pour normaliser l'analyse quantitative d'un ensemble d'images ayant des relations entre elles, et la mise en oeuvre du système. Le processus d'étalon- nage facilite en outre les calculs et permet d'utiliser diffé- rents objectifs pour la caméra, ainsi que différents réglages pour tenir compte des changements prévus, en fonction du temps, de l'emplacement de la caméra, ainsi que des dimensions et de la forme de son champ de vision. Après achèvement des étapes de mise en oeuvre initiale et d'étalonnage du système, un échantillon peut être examiné. Par exemple, un échantillon peut être placé sous le microscope 14. On fait alors la mise au point du microscope et/ou de la caméra jusqu'à ce que l'on observe une image nette sur l'écran vidéo à haute définition 22. Des images analogiques répéti- tives de l'échantillon sont obtenues en analysant celui-ci de façon sensiblement continue avec la caméra. La cadence de prise de vues d'une caméra vidéo est normalement de trente images par seconde. -9- Après que l'image captée par la caméra 10 a été numérisée par le numériseur 16 et mémorisée dans la mémoire 18 du micro- processeur et/ou présentée sur l'écran vidéo 22, l'opérateur sélectionne une stratégie de traitement parmi plusieurs stra- tégies disponibles pour effectuer une analyse quantitative des particules distinguées dans l'image. Les stratégies dispo- nibles sont les suivantes: 1 ) mesure du niveau d'intensité et du contraste de l'image en demi-teintes; 20) choix du ni- veau de seuil; 30) filtrage de l'image; 4) mise en forme de l'image de seuil; et 5 ) traitement pour l'analyse quantita- tive. L'organigramme suivant illustre une interface de pro- gramme à menus prévue pour exécuter les diverses étapes des stratégies énumérées ci-dessus. Menu principal I. Menu d'environnement A. Initialisation du système B. Etalonnage du système C. Zone de travail. II. Menu de tâche A. Nouvelle tâche B. Lire fichier C. Menu de palynologie 1. Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Effacemer des particules Séparer des particules -Acquisition de nouvelles images. 2. Menu de traitement d'images Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Z635392 - 10 - Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images Traitement des images Lire fichier Sauvegarder fichier Nouvelle tâche Menu de graphicage Répartition granulométrique Histogrammes des zones Allongement relatif Irrégularité relative. 3. Menu de compteur de palynologie Sélection des minéraux Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images Traiter l'image Lire le fichier Sauvegarder le fichier Nouvelle tâche. 4. Menu de graphicage Répartition granulométrique Histogrammes des zones Allongement relatif Irrégularité relative. D. Menu de sédimentologie 1. Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie - 1 1 _ Réglage de l'échelle de gris Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images. 2. Menu de caractérisation Traiter les images Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images Lire fichier Sauvegarder fichier Nouvelle tâche Menu de graphicage Répartition granulométrique Histogrammes des zones Allongement relatif Irrégularité relative Orientation Menu de traitement des particules Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images Lire fichier Sauvegardcr fichier Nouvelle tâche Menu de graphicage Répartition granulométrique Histogrammes des zones - 12 - Allongement relatif Irrégularité relative Orientation. 3. Menu de compteur de sédimentologie Menu de compteur de minéraux Sélection des minéraux Menu de mise en forme d'images Seuil de sortie Réglage de l'échelle de gris Effacer des particules Séparer des particules Acquisition de nouvelles images Traitement des images Lire fichier Sauvegarder fichier Nouvelle tâche Classification des minéraux. Selon la stratégie sélectionnée par l'opérateur, le micro- processeur 20 exécute la série d'opérations arithmétiques et/ ou logiques nécessaires pour mettre en oeuvre la stratégie sélectionnée, par exemple capter une image, sélectionner la conversion point à point à l'entrée du numériseur, sélection- ner le niveau de gris central et la largeur de bande du fil- trage passe-bande ou coupe-bande de l'image en demi-teintes, ou dans le cas d'opérations de mise en forme d'images, en per- mettant à l'opérateur d'effectuer les opérations désirées avec un dispositif actionné à la main et de visualiser les résul- tats obtenus directement sur l'écran vidéo 22 ou 26. Le dispo- sitif actionné à la main peut être classiquement une souris 24 et/ou un crayon optique 28. Il est également possible de programmer le système pour qu'il exécute les stratégies dispo- nibles en mode manuel. Dans ce mode, un clavier 30 est utilisé pour émettre les instructions nécessaires pour exécuter les opérations sélectionnées. - 13 - La commande du niveau d'intensité et du contraste d'une image peut être réalisée en modifiant la conversion point à point qui a lieu à l'entrée du numériseur 16. En sélectionnant une conversion linaire à pente négative, par exemple, une ima- ge inversée peut être obtenue. Cela est particulièrement utile dans l'étude quantitative des vides et la détermination de la porosité dans les images d'échantillons basées sur le même algorithme. L'un des avantages de l'invention est que les ré- sultats de ces opérations peuvent être surveillés de façon continue par l'opérateur. Pour faciliter la caractérisation et/ou l'identification des objets dans les images, on peut fixer certains niveaux de seuil. Le choix d'un niveau de seuil peut être fait manuel- lement par l'opérateur et est souhaitable parce qu'il permet de déterminer la représentation binaire optimale d'une image d'échantillon numérisée avec un minimum d'influence du bruit éventuel et une définition maximale des objets cibles. L'ana- lyse quantitative peut alors être effectuée sur l'image à seuil. Si cela est souhaité, les valeurs de seuil sélectionnées peu- vent être actualisées par l'opérateur. De plus, la gamme de niveaux de gris d'entrée et de sortie d'une image peut être modifiée au moyen de tables d'entrée et de sorties mémorisées. La mise en forme des images permet d'éliminer des traces, des points, des objets ou autres particularités analogues dans la zone considérée de l'image numérisée, qui ne doivent pas être incluses dans l'analyse quantitative. La mise en forme a des modes de bloc et de ligne pour effectuer des opérations grossières ou détaillées, respectivement. La mise en forme permet d'ajouter des particularités à l'image, aussi bien que d'en effacer. Par exemple, des composants manquants peuvent être ajoutés à l'image. Comme cela a été déjà mentionné, la mise en forme des images peut être effectuée au moyen de la souris 24 et/ou du crayon optique 28. - 14 - 2635392 Dans certains cas, il peut être commode d'apporter des modifications globales à l'image au moyen d'un filtre 23 et d'un dispositif classique d'actionnement de filtre 21. L'opé- ration ou les opérations de filtrage peuvent être utilisées pour sélectionner uniquement les objets dont les niveaux de gris sont compris dans un intervalle spécifié de niveaux de gris. Par exemple, l'opérateur peut sélectionner le niveau de gris au milieu de la gamme désirée au moyen de la souris 24. En utilisant les touches de commande du microprocesseur 20, l'opérateur peut activer ou désactiver l'opération de fil- trage sélectionnée, changer les paramètres du filtre et sé- lectionner le mode à bande passante ou le mode à bande coupée. Apres que toutes les modifications à apporter à l'image échantillon ont été effectuées, l'opérateur déclenche l'exécu- tion des programmes de traitement destinés à fournir les para- mètres morphologiques qui serviront de base pour l'analyse quantitative et la caractérisation statistique de l'image de l'échantillon. Le traitement est effectué, de préférence, à l'intérieur de la zone considérée de l'image. Pendant le trai- tement, la zone considérée est examinée ligne par ligne pour localiser les groupes d'éléments d'image dont le niveau de gris est inférieur au niveau de seuil sélectionné par l'opé- rateur. Ces groupes correspondent à des objets dont les pro- priétés morphologiques vont être déterminées par les algorith- mes de traitement numérique. Ces objets peuvent être appelés "objets cibles". Une fois q'un objet cible est localisé, les éléments d'i- mage de sa bordure peuvent être suivis par un algorithme de suivi de contour appelé "algorithme de Turtle" et fondé sur le concept de connectivité en 8, dans lequel, dans une matrice d'éléments d'image bidimensionnelle rectangulaire, deux élé- ments d'image sont connectés à huit s'ils sont connectés par une face ou un coin. - 15 - * La figure 3 illustre les étapes de traitement de cet algo- rithme. Dans l'étape 1, on entre dans.l'objet cible horizon- talement. Comme cela est indiqué dans le tableau 1, cette dis- position est classée comme étant un croisement à facettes du type 2. Dans l'étape 2, on sort de l'objet cible verticalement d'une façon qui est classée comme étant un croisement du type 5. Cette étape est suivie d'une entrée horizontale dans l'ob- jet cible (type 4). Les facettes intérieures et extérieures de l'oDjet cible sont suivies de l'étape 1 à l'étape 8 au fur et à mesure que l'algorithme de suivi de contour suit la bor- dure de l'objet cible. Les bordures des objets cibles sont repérées au moyen d'un code binaire non contenu dans la série de codes de niveaux de gris générés par le numériseur d'images. Le repérage des éléments d'image des bordures permet à l'algorithme de recher- che de sauter les objets cibles déjà traités. L'algorithme de suivi de contour est conçu pour sauter les liaisons "fai- bles" des objets cibles. Deux objets cibles sont dits faible- ment connectés s'ils sont connectés en 8 par un élément d'ima- ge seulement dans la direction diagonale. Dans un contexte plus général, une opération d'érosion - processus au moyen duquel le périmètre d'une particule présente dans l'image est progressivement réduit - peut être effectuée pour rompre des connexions fortes (c'est-à-dire des connexions en 8 par l'in- termédiaire d'un ou plusieurs éléments d'image). Chaque élément d'image dans une image est, de préférence, identifié par des coordonnées cartésiennes par rapport à un point de référence, généralement situé à l'un des coins ou au centre du plan de l'image numérisée. Dans une forme de réa- lisation préférée, l'image numérisée est représentée sous la forme d'un groupement bidimensionnel d'éléments d'image rec- tangulaires et, par conséquent, chaque éléments d'image a 4 - 16 - facettes, c'est-à-dire 2 facettes horizontales et deux facet- tes verticales. Chaque objet cible est un groupement d'élé- ments d'image intérieurs et de bordure. Les éléments d'image de bordure sont caractérisés par le fait qu'ils ont des facet- tes intérieures et extérieures. Une facette intérieure corres- pond à une facette commune joignant deux éléments d'image qui appartiennent au même objet. Une facette extérieure correspond à l'interface entre un élément d'image de bordure d'un objet cible et ses environs. Les facettes intérieures et extérieures sont suivies lorsque l'algorithme de suivi de contour suit la bordure de l'objet cible. Seuls les croisements de facettes extérieures contribuent au calcul des moments des objets ci- bles, qui peut être effectué en utilisant un processus cumu- latif. Comme cela a été exposé plus haut, les croisements de fa- cettes extérieures peuvent être caractérisés par la direction et le sens du déplacement lorsque le croisement a lieu. De plus, un croisement de facettes extérieures implique que l'on sorte de l'objet cible en entrant dans ses alentours, ou que l'on entre dans l'objet cible en venant de ses alentours. Par conséquent, huit types de croisements de facettes peuvent être identifiés, comme cela est indiqué dans le tableau 1. Tableau 1 Types de croisements de facettes extérieures Type Direction Sens Relation par rapport à l'objet cible 1 horizontale droit sortant 2 horizontal droit entrant 3 horizontale gauche sortant 4 horizontale gauche entrant verticale vers le haut sortant 6 verticale vers le haut entrant 7 verticale vers le bas sortant 8 verticale vers le bas entrant - 17 - L'algorithme de suivi de contour détermine les coordonnées des éléments d'image qui définissent la bordure de l'objet cible. Basées sur ces informations et sur la connaissance du type de croisement des facettes extérieures, les grandeurs suivantes peuvent être calculées par un processus cumulatif: SUMX: somme des coordonnées x SUMY: somme des coordonnées y SUMXY: somme des produits croisés xy (coord.x*coord.y) SUMX2: somme des carrés des coordonnées x SUMY2: somme des carrés des coordonnées y, o les opérations sont exécutées pour tous les éléments d'ima- ge qui appartiennent à l'objet cible. Si Npxs est le nombre d'éléments d'image qui appartiennent à l'objet cible, les équations algébriques suivantes peuvent être utilisées pour élaborer les moments M[i,j] de l'objet cible pour i = 0 à 2 et j = 0 à 2: M[O, 1] = SUMY/Npxs (1) M[1, O] = SUMX/Npxs (2) M[0, 2] = SUMY2 - (SUMY) 2/Npxs (3) M[2, 0] = SUMX2 - (SUMX)2/Npxs (4) M[1, 1] = SUMXY (SUMX*SUMY)/Npxs (5) Au fur et à mesure que l'algorithme de suivi de contour suit la bordure, le périmètre de l'objet cible est également calculé par un processus cumulatif simple. D'autres propriétés morphologiques des objets cibles qui peuvent être déduites des moments sont les suivantes: pente = 0,5*arc tg(2*M[1, 1]/(M[2, O]-M[O, 2])) (6) allongement = Mp[2, 0]/Mp[0, 2]) o: 2 2 Mp[2, O] = M[O0, 2]*(sin(pente))2 + M[2, 0]*(cos(pente))2 + 2*(sin(pente)) *cos(pente)), - 18 - et: 2 2 Mp[O, 2] = M[2, O]*(sin(pente))2 + M[, 2]*(cos(pente))2 + + 2*(sin(pente)) *(cos(pente)); aire: Npxs (8) irrégularité = périmètre/périmètre cercle (9) o le périmètre cercle est le périmètre d'un cercle dont l'ai- re est sensiblement égale à celle de l'objet cible. Les tailles des composants de l'image peuvent être clas- sées au moyen de répartitions de diamètre phi dans lesquelles phi = -log2(diamètre des particules). Les propriétés morphologiques des objets cibles présents dans la zone considérée de l'image numérisée peuvent être classées dans un système de fichiers. Les résultats de l'ana- lyse de différentes images peuvent être combinés de telle ma- nière que des mesures statistiques significatives puissent être obtenues à partir d'un ensemble d'échantillons. Dans la forme de réalisation préférée, les résultats de l'analyse sta- tistique sont présentés sous forme graphique, à savoir sous la forme de fonctions de répartition et de fonctions cumula- tives. De plus, des paramètres statistiques adaptés à l'appli- cation sont calculés et superposés aux graphiques présentés. Les figures 4 à 7 illustrent certains de ces résultats. La figure 7 est particulièrement intéressante par le fait qu'elle montre comment on peut obtenir une pente des compo- sants au moyen de projections semi-circulaires de l'orienta- tion des composants. Les informations graphiques obtenues en sortie, ainsi que toute image tirée de celles-ci, peuvent être présentées sur - 19 - l'écran vidéo 26 et/ou imprimées par une imprimante (non re- présentée). Les informations sur les répartitions statistiques fournies par le système peuvent être utilisées directement : 1 ) dans la caractérisation morphologique de la matière or- ganique présente dans les échantillons; 2 ) dans la caracté- risation morphologique des échantillons de minéraux présents dans des coupes minces pétrographiques; 3 ) dans l'interpré- tation de la caractérisation morphologique et de la quantifi- cation de l'espace vide (pores) dans les images d'échantillons en sélectionnant une transformation de lignes à pente néga- tive; et 4 ) dans la classification automatique des roches au moyen de la composition des minéraux en pourcentage, cette classification étant basée sur des classifications normalisées pétrographiques couramment utilisées. Il est en outre possible de traiter les informations con- sidérées ci-dessus comme un compteur d'aire cumulatif dans lequel l'aire totale de groupes similaires de composants d'i- mage est sommée et le pourcentage par rapport à l'aire totale du reste du groupe est calculé. Des méthodes applicables à cette fin sont décrites dans l'article de Lorente mentionné plus haut et incorporé à la présente demande comme référence. On comprendra que l'invention n'est pas limitée aux illus- trations ni à la description données pour illustrer les meil- leurs modes de réalisation de l'invention et qui sont suscep- tibles de modifications de forme, de dimensions, d'agencement des parties et composants, et des détails de fonctionnement. L'invention est considérée comme englobant toutes ces modi- fications et variantes qui sont comprises dans le cadre de l'invention tel qu'il est défini par les revendications anne- xées. - 20 - Revendications 1. Système d'analyse numérique d'images pour effectuer la caractérisation morphologique des éléments d'image, caracté- risé en ce qu'il comprend: - des moyens (10) pour capter une image d'un échantillon à analyser (12); - des moyens (16) pour numériser l'image captée en la conver- tissant en une matrice numérique représentant deux dimensions; - des moyens (20, 24) pour améliorer l'image numérisée; - des moyens (20) pour traiter l'image numérisée améliorée; - des moyens (20) pour convertir des informations bidimension- nelles numérisées brutes en répartitions statistiques repré- sentant les composants de l'échantillon (12); et - des moyens (26) pour présenter graphiquement des informa- tions de sortie comprenant ces répartitions statistiques. 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de captation d'images comrprennent une caméra vidéo (10) et les moyens de numérisation comprennent un numériseur électronique (16). 3. Système selon la revendication 2, caractérisé en ce que les moyens pour améliorer l'image numérisée comprennent une souris informatique (24) et un microprocesseur (20) exécutant un ou plusieurs programmes préétablis. 4. Système selon la revendication 3, caractérisé en ce que le microprocesseur (20) comprend au moins une partie des..aoy- ens de traitement de l'image améliorée, et exécute des opéra- tions arithmétiques et logiques sur cette image améliorée pour en tirer d'autres mesures relatives aux composants de l'image pour déterminer les répartitions statistiques utilisées pour caractériser l'échantillon. - 21 - 5. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que le microprocesseur (20) est programmé. pour-exécuter les opéra- tions arithmétiques et logiques, et que les moyens de traite- ment (20, 24, 30) comportent des moyens pour introduire ma- nuellement des instructions de fonctionnement dans le micro- processeur (20). 6. Système selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte un premier écran vidéo (22) pour présenter les images captées et améliorées. 7. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens (24, 28) pour modifier l'image en la mettant en forme. 8. Système selon la revendication 7, caractérisé ei ce que les moyens de modification comprennent une souris informatique (24) pour supprimer des composants de l'image et ajouter des composants manquants dans cette image. 9. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que les moyens d'amélioration, de modification et de conversion comprennent un microprocesseur (20) et des moyens (30) pour introduire des instructions de fonctionnement dans ce micro- processeur en interagissant avec celui-ci. 10. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'image à capter comprend au moins une des images fournies par un microscope ou une photographie parmi une série de pho- tographies. 11. Procédé d'analyse numérique d'images pour effectuer la caractérisation morphologique des composants de l'image, ca- ractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: - 22 - - capter une image originale à partir d'au moins une image parmi des images fournies par un microscope ou d'une photogra- phie parmi une série de photographies; - numériser électroniquement cette image et la convertir en une matrice numérique représentant deux dimensions; - transférer cette image numérisée à un écran vidéo (22); modifier l'image numérisée; - traiter les informations bidimensionnelles obtenues à partir de l'image numérisée pour les convertir en répartitions sta- tistiques; - interpréter l'image numérisée; et - présenter sous forme graphique les répartitions statistiques obtenues. 12. Procédé selon la revendicaiton 11, caractérisé en ce que l'étape de captation de l'image comprend l'observation conti- nuelle d'une image fournie par le microscope ou sélectionnée dans une pluralité de photographies, avec une caméra vidéo. 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que- l'étape de modification comporte l'amélioration de l'image numérisée par suppression du bruit indésirable et ajout de composants manquants. 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape de modification comporte en outre la modification d'u- ne gamme de niveaux de gris d'entrée et de sortie de l'image au moyen de tables d'entrée et de sortie réalisées sous forme matérielle. 15. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape de modification comprend en outre la sélection d'un groupe restreint de niveaux de gris et le filtrage de l'image en utilisant ce groupe sélectionné de niveaux de gris. - 23 - 16. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'étape de traitement comprend une opération consistant à ob- tenir d'autres images numérisées en exécutant au moins une opération arithmétique ou logique pour définir les bordures des composants de l'image. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que l'étape d'interprétation comporte l'obtention de paramètres morphologiques comprenant au moins un des paramètres consti- tués par l'aire, le périmètre, l'allongement, l'irrégularité et la pente de chaque composant d'image en utilisant la géné- ration de moments d'un objet cible. 18. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que l'étape de traitement comprend en outre une opération consis- tant à définir les bordures des composants de l'image en uti- lisant huit critères de connectivité. 19. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'utilisation d'un écran vidéo (26) et d'une mémoire (18), la mémorisation de chaque image numé- risée dans cette mémoire et la présentation d'une image numé- risée améliorée désirée sur cet écran vidéo. 20. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'étape d'interprétation comprend les opérations consistant à: - convertir les informations traitées en lesdites répartitions statistiques; - classer les tailles des composants d'image au moyen des ré- 33 partitions de diamètre phi; - caractériser l'allongement relatif des composants d'image au moyen des moments des répartitions statistiques associés à chaque composant échantillonné; - 24 - - caractériser l'irrégularité de chaque composant en comparant les mesures de son périmètre au périmètre d'un cercle d'aire sensiblement égale; et obtenir une pente de ces composants au moyen de projections semi-circulaires de l'orientation des composants. 21. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une opération de traitement consti- tuant un compteur d'aires cumulatif dans lequel l'aire totale de groupes similaires de composants d'image est sommée et le pourcentage de cette aire par rapport à l'aire totale du reste des groupes est également calculé. 22. Procédé selon la revendication 20, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le traitement en continu de plusieurs images numérisées et l'accumulation des informations traitées à partir de ces images numérisées. 23. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'utilisation directe des informations de sortie graphique obtenues des répartitions statistiques dans la caractérisation morphologique d'images d'échantillons. 24. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'utilisation directe des informations de sortie graphique obtenues des répartitions statistiques dans la caractérisation morphologique d'échantillons présent dans de la matière organique. 25. Procédé selo9 la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'utilisation directe des informations de sortie graphiques obtenues des répartitions statistiques dans la caractérisation morphologique d'échantillons de miné- raux présents dans des coupes pétrographiques minces. - 25 - 26. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'utilisation directe des informations de sortie graphiques obtenues des répartitions statistiques dans l'interprétation de la caractérisation morphologique et la quantification de l'espace vide (pores) dans des images d'échantillons. 27. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'étape consistant à classer des ro- ches automatiquement au moyen de leur composition en minéraux en pourcentage.