FR 2670979 A1 19920626 FR 9016109 A 19901221 OPROCEDE DE SEGMENTATION BINAIRE LOCALE D'IMAGES NUMERISEES, PAR SEUILLAGE D'HISTOGRAMMEN L'invention concerne un procédé de segmentation binaire d'une image numérisée Io par seuillage d'histogramme. L'invention trouve son application par exemple dans le traitement d'images infrarouges de cibles en mou- vement, dans la surveillance du trafic routier. Par segmentation binaire, il faut entendre le fait de pouvoir, dans une image numérisée, classifier les pixels sur la base de leur niveau de gris, dans le but de les étiqueter comme appartenant au fond ou bien à une cible. On rappelle qu'une image est un ensemble de pixels et que chaque pixel à un certain niveau de gris codé sur un certain nombre de bits Par exemple, si le codage est fait sur 8 bits, les niveaux de gris peuvent prendre toutes les valeurs entre O et 255 On considérera que la valeur 255 correspond à un pixel brillant et la valeur O à un pixel noir. Faire l'histogramme d'une image consiste à réaliser le comptage du nombre des pixels qui, dans l'image, correspondent à chacun des niveaux de gris Ce comptage permet d'établir une courbe dans laquelle les niveaux de gris, par exemple O à 255, sont portés en abscisse, et le nombre des pixels correspondant à chacun des niveaux est porté en ordonnée. Ainsi, l'histogramme des images à segmenter est formé de pics caractéristiques des différentes composantes de l'image: fond, objets brillants La segmentation des objets brillants consiste alors à déterminer sur l'histogramme le niveau de gris marquant le pied du pic correspondant à ces objets. Par exemple, l'histogramme d'une image représen- tant un objet brillant sur un fond noir, fournira une courbe qui montre d'abord une partie correspondant à un nombre de pixels grand et relativement constant dans les niveaux de gris inférieurs, puis un minimum correspondant à un faible nombre de pixels en allant vers les niveaux de gris plus élevés, et enfin une partie correspondant à un grand nombre de pixels, avant une nouvelle décroissance dans les niveaux de gris les plus élevés Le minimum de cette courbe correspond à la césure entre la partie à faibles niveaux de gris qui repré- sente le fond, et la partie à forts niveaux de gris qui repré- sente l'objet à détecter. D'autre part, faire l'histogramme cumulé d'une image consiste à réaliser le comptage, pour chaque niveau de gris, du nombre des pixels cumulés qui ont un niveau de gris inférieur au niveau de gris donné Ce comptage permet encore d'établir une courbe dans laquelle les niveaux de gris, par exemple O à 255, sont portés en abscisse, et le nombre des pixels cumulés est porté en ordonnée. La courbe réalisée dans le procédé d'histogramme cumulé est donc la représentation d'une fonction croissante, à la différence de la courbe obtenue dans le procédé d'histo- gramme simple Cette fonction est croissante du fait que, en passant d'un niveau de gris à un autre plus élevé, on ajoute au nombre des pixels trouvé pour le premier, un nombre de pixels soit nul soit positif. En reprenant l'exemple considéré précédemment en référence avec la définition de l'histogramme simple, l'histo- gramme cumulé de la même image fournira une courbe qui montre d'abord une partie croissant approximativement linéairement, correspondant au fond, puis une partie o le nombre des pixels reporté en ordonnée est à peu près constant, correspondant à la région o le nombre des pixels ajoutés décroît d'un niveau de gris à l'autre lorsque l'on va vers des niveaux croissants, et enfin une partie à nouveau croissante correspondant à l'objet. Un des buts de l'invention est de fournir un procédé qui met en oeuvre l'histogramme, comme outil de segmentation. Un des buts de l'invention est fournir un procédé de segmentation automatique des images, c'est-à-dire un pro- cédé automatique de détermination de celui des niveaux de gris qui réalise la césure entre les niveaux de gris qui appar- tiennent au fond et ceux qui appartiennent à la cible: il faut entendre par là un procédé de détermination automatique de la valeur minimale ou seuil des niveaux de gris qui appar- tiennent à la cible dans le but de sélectionner seulement les niveaux de gris qui appartiennent à la cible, et d'éliminer le fond. On a vu que dans l'histogramme simple, cette césure correspond au pied des pics, alors que dans l'histo- gramme cumulé, la césure correspond au point de rupture de pente entre une région plate et une accélération de la pro- gression des niveaux de gris. Concernant les problèmes de segmentation par seuillage, et le seuillage d'histogramme, on lira avec profit l'ouvrage intitulé "Computer Science and Applied Mathematic: Digital Picture Processing" par Ariel Rosenfeld et Avinash C Kak, publié par "Academic Press, New York, San Francisco, London, 1976 ", et plus particulièrement le chapitre 8, intitulé "Segmentation" pages 260 et suivantes. D'autre part, le procédé selon l'invention se propose de résoudre le problème de la segmentation d'une image contenant un ou plusieurs objets mobiles On supposera alors, que, par des techniques de différences connues de l'homme du métier, on a obtenu une connaissance de la localisation du ou des objets dans l'image, et que chacun des objets a des dimen- sions bornées Il s'ensuit que l'objet peut éventuellement être étudié dans une fenêtre, par exemple de 50 x 50 pixels, c'est-à-dire dans une portion d'image ou imagette. Ainsi, un des buts de l'invention est de proposer un procédé qui s'applique de préférence à un ou des objets localisés dans une imagette, mais qui cependant peut s'appli- quer également à des objets localisés dans l'image complète. Donc, un des buts de l'invention est de fournir un procédé de segmentation binaire locale. Cependant, les procédés de segmentation par histogramme connus de l'état de la technique souffrent d'une grave lacune résidant dans le fait que l'histogramme ne prend pas en compte la répartition géographique, ou topologie, des pixels C'est-à-dire que, lors de l'établissement de l'histo- gramme, on effectue le comptage des pixels à un certain niveau de gris indépendamment de leur localisation dans l'image Ce comptage n'apporte donc qu'une information statistique sur l'image et non pas une information morphologique. Ainsi, lors d'une diminution de y pixels entre deux seuillages définis par deux niveaux de gris successifs X et X+ 1, les méthodes connues de seuillage d'histogramme ne distinguent pas les deux événements suivants: les deux seuillages consécutifs ont vu dis- paraitre Y pointes de bruits dans l'image segmentée et ont laissé l'objet à segmenter inchangé, les deux seuillages consécutifs ont vu une évasion de Y pixels de l'objet à segmenter et n'ont pas modifié le bruit de segmentation. Ces deux événements conduisent à des conclusions opposées sur le choix du seuil de segmentation Donc si on applique l'un des procédés connus de seuillage d'histogramme à un objet brillant sur un fond plus noir mais bruité, on arrive à la détermination du seuil avec une grande imprécision, du fait que le seuil se situe dans un région o la contribution en nombre de pixels brillants vient soit de l'objet à détec- ter, soit des pointes de bruits disséminées dans le fond. Les problèmes cités sont résolus et les buts de l'invention sont atteints au moyen d'un procédé tel que défini dans le préambule et caractérisé en ce qu'il comprend des étapes pour construire une courbe d'histogramme cumulé du nombre d'objets de l'image I, cet histogramme étant défini comme la fonction qui à chaque niveau de gris X associe le nombre d'objets contenus dans l'image binaire obtenue par seuillage de l'image Io audit niveau de gris X, et des étapes pour déterminer le seuil de segmentation de manière automa- tique à partir de cet histogramme. Ainsi la répartition topologique des pixels par niveau de gris est prise en compte, ce qui permet de résoudre les problèmes d'incertitude sur le choix du seuillage le plus approprié à la segmentation. Par exemple, selon l'invention, dans le scénario précédent d'un objet brillant sur un fond noir bruité, la courbe d'histogramme montrera d'une part, dans les niveaux de gris les plus faibles, un pic correspondant au dénombrement de l'objet à détecter auquel viennent se cumuler toutes les pointes de bruit disséminées dans la zone du fond, et d'autre part, dans les niveaux de gris plus élevés, une partie sensi- blement plane correspondant seulement au nombre d'objets à détecter qui est sensiblement constant. Dans une mise en oeuvre du procédé selon l'inven- tion ce dernier est caractérisé en ce que, dans les étapes pour déterminer ledit seuil de segmentation, ce dernier est donné par le niveau de gris minimal à partir duquel la courbe d'histogramme montre un nombre constant d'objets par niveau de gris supérieur audit seuil, les objets ayant des niveaux de gris supérieurs à ceux du fond. Ainsi le procédé selon l'invention permet de distinguer les deux événements décrits plus haut En effet, dans le premier cas, le nombre d'objets entre les seuillages à X et à X+ 1, diminue maintenant de Y, alors que dans le second cas le nombre d'objets reste inchangé Par conséquent les deux événements peuvent être parfaitement dissociés et peuvent conduire à des segmentations différentes. Le procédé selon l'invention met en oeuvre une méthode particulièrement fiable pour déterminer ce point, du fait qu'il est en outre caractérisé en ce que, dans les étapes pour déterminer ledit niveau de gris minimal, ce dernier est donné, sur la courbe d'histogramme, par l'abscisse du point qui vérifie le mieux les propriétés suivantes: -la dérivée à droite de ce point est proche de zero, -la dérivée à gauche de ce point est proche de moins l'infini. Dans une mise en oeuvre particulière, ce procédé est caractérisé en ce que le critère pour déterminer l'abscisse du point vérifiant lesdites propriétés est fondé sur le calcul du minimum de la fonction G(X) = ci(X)2 + l 6 (X) r/212 fonction dans laquelle a est l'arctg de la dérivée à droite en X selon l'abscisse de la courbe d'histogramme, et dans la- quelle p est l'arctg de la dérivée à gauche en X. L'invention est décrite ci-après en détail, en référence avec les figures schématiques annexées, dont: la figure 1, qui représente, vu du dessus, une image comprenant un objet brillant, sur fond noir, avec des lignes d'égal niveau de gris; la figure 2, qui représente un exemple d'histo- gramme cumulé du nombre d'objets par niveau de gris, la figure 3, qui représente une chaîne fonction- nelle pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. On rappellera d'abord que: Dans une image binaire, une distance interpixel étant donné, deux pixels sont dits connectes si la distance qui les sépare est inférieure à une distance de référence. Dans une image binaire, un objet est défini par un ensemble maximal de pixels connectes. En référence avec la figure 1, l'image à segmenter est une imagette Io On se place dans le cas o l'imagette Io est localisée dans une image I d'un objet mobile Par des techniques de différences, connues de l'homme du métier, on réalise d'abord la détection d'un objet dans l'image I, ainsi qu'une localisation approximative de cet objet On se place également dans le cas o l'objet a des dimensions bornées, et o il peut être entièrement compris dans une fenêtre, du type par exemple 50 x 50 pixels, délimitant l'imagette Io. En utilisant une restriction à l'imagette, au lieu d'appliquer directement le procédé à l'image entière, on a l'avantage de pouvoir faire appel à une méthode (ou algorithme) permettant une segmentation plus précise, mais plus gourmande en temps de calcul que les procédés connus. Le procédé selon l'invention peut être appliqué à des images complètes et fonctionner de façon totalement satis- faisante. Cependant, de manière préférentielle, il sera plutôt appliqué à des imagettes dans lesquelles se trouvent 1 ou 2, ou peu d'objets à segmenter. Ce procédé s'appuie sur une méthode de segmenta- tion par seuillage d'histogramme. Une telle méthode suppose que l'objet ou les objets, et le fond sont disjoints du point de vue de leur niveau de gris Si l'on travaille sur des imagettes, cette hypothèse est en général vérifiée, et la méthode peut alors s'appliquer. L'invention concerne alors un procédé de détection automatique de la césure entre le fond et l'objet, et no- tamment un procédé qui apporte une information morphologique dans la construction de la courbe d'histogramme. En référence avec la figure 1, l'image à segmenter comprend un objet brillant 10, sur un fond noir bruité 11, contenant des pointes de bruits 12, 13, 14 etc formées de pixels brillants sur le fond noir. L'objet brillant 10 n'est pas uniforme en niveau de gris, ce qui est le cas le plus général, du fait que l'image provient d'un phénomène physique et que les phénomènes physiques sont, le plus souvent, continus L'objet montre donc un centre très brillant Ce centre peut être par exemple le moteur d'un véhicule dans une image infrarouge S'il s'agit d'un moteur, ce dernier diffuse, et l'image montre, autour du centre très brillant, une atténuation des niveaux de gris en général continue du coeur de l'objet vers l'extérieur. Donc si le coeur de l'objet a un niveau de gris N, considérant l'échelle des niveaux de gris de N à 0, par exemple de 255 à 0, en repérant sur l'image les différents niveaux de gris, lorsque l'on descend l'échelle des niveaux de gris à partir de N, on trouve des lignes d'égal niveaux de gris, à N-1, N-2, etc, dont le périmètre est de plus en plus élevé On arrive ainsi à une valeur No qui correspond aux limites extrêmes de l'objet, à partir de laquelle on ne voit plus la surface de ce dernier s'étendre En descendant encore l'échelle des niveaux de gris à partir de No, on entre dans le fond, qui est diffus et réparti sur toute l'imagette En arrivant dans la zone du fond on voit apparaître des pointes de bruits 11, 12, 13, 14 etc dont le niveau de gris est cependant inférieur au niveau No, par exemple No -M. Le niveau de gris No, qui fait la césure entre le fond et l'objet, est le seuil que le procédé selon l'invention se propose de détecter. Ce but est atteint en construisant une courbe d'histogramme cumulé du nombre d'objets de l'image Io, cet histogramme étant défini comme la fonction qui à chaque niveau de gris X associe le nombre d'objets Y contenus dans l'image binaire obtenue par seuillage de l'image Io audit niveau de gris X, et en déterminant le seuil de segmentation à partir de cet histogramme. Ainsi selon l'invention, on ne mesure pas le nombre des pixels comme il était connu de l'état de la technique, mais le nombre des objets dans l'image, un objet étant un ensemble de pixels connectes tel que défini plus haut. En référence avec la figure 1, on observe que, entre le niveau de gris maximal N, et le niveau de gris No qui correspond aux bords externes de l'objet, on trouve un seul objet, l'objet 10 Donc si l'on construit la courbe d'histo- gramme cumulé du nombre d'objets, telle que montrée à titre d'exemple sur la figure 2, on trouve une partie plane de courbe correspondant à un nombre constant d'objets entre N et No. En descendant l'échelle des niveaux de gris à partir de No, on arrive dans la zone du fond o l'on trouve une multiplication d'objets due au bruit Sur la courbe de la figure 2, aux valeurs des niveaux de gris inférieures à No, on voit donc apparaître un pic correspondant à ce grand nombre d'objets Puis, en descendant encore l'échelle des niveaux de gris, le nombre d'objets trouvés diminue, car dans les faibles niveaux de gris on commence à avoir des recombinaisons d'objets qui étaient fragmentés et qui vont fusionner Ensuite au niveau de gris 0, dû à la recombinaison, on trouve fina- lement un seul objet. Dans sa partie plane, la courbe de la figure 2 est très lisse, car en passant d'un niveau de gris au niveau de gris inférieur, l'objet représenté sur la figure 1 grossit, mais le nombre d'objets contenus dans l'image ne varie pas. Dans l'exemple choisi le nombre d'objets est toujours 1. Il apparaît donc que la courbe obtenue, quel que soit le nombre d'objets à détecter dans l'imagette, est très différente de la courbe d'histogramme cumulé classique déjà décrite Notamment elle n'est pas monotone puisqu'elle présente au moins un pic, un flanc de pic décroissant puis une partie constante. Le seuil que l'on cherche, qui est le meilleur seuil pour la segmentation, se situe au point précis P situé sur la courbe de la figure 2 avant l'apparition du bruit, en partant des niveaux de gris les plus élevés et en descendant l'échelle des niveaux de gris. Donc à droite du point P, la courbe d'histogramme du nombre d'objets selon l'invention présente une partie horizontale, et à gauche du point P, cette courbe, due à l'explosion du nombre d'objets, présente une partie proche de la verticale. Dans le but de déterminer l'abscisse X du point P correspondant au seuil No des niveaux de gris recherché, on calculera la dérivée à gauche et à droite de la courbe des points dans la région présumée du seuil No La dérivée à gauche et la dérivée à droite sont chacune représentées par un vecteur, respectivement D 2 et DI. Le seuil recherché correspond au point P de la courbe pour lequel à la fois: -la dérivée à droite est proche de zéro, -la derivée à gauche est proche de moins l'infini. Si l'on revient à l'exemple donné au début de l'exposé pour montrer les limitations de la méthode de seuillage d'histogramme simple telle que connue de l'homme du métier, on constate que, en utilisant la méthode de seuillage d'histogramme du nombre d'objets préconisée par l'invention -si l'on effectuait un seuillage à No+ 1, on ne modifierait pas le nombre d'objets mais ceux-ci seraient érodés; -si l'on effectuait un seuillage à No-1, on cons- taterait une augmentation importante du nombre d'objets car on entamerait le fond. Le procédé selon l'invention permet donc de ré- soudre le problème de discrimination des deux événements soulevé précédemment, qui n'était pas résolu par l'état de la technique. Pour améliorer les résultats du procédé selon l'invention, de préférence la courbe d'histogramme du nombre d'objets sera lissée. Sur cette courbe lissée, si a est l'arctg de la dérivée à droite en X, a est l'arctg de la dérivée à gauche en X, le critère suivant a été choisi: le seuil de segmentation X 0, correspondant au niveau de gris No et au point P de la courbe, 1 1 est obtenu par la minimisation de la fonction G(X) = "(X)2 + lP 3 (X) n/2 l 2 qui correspond à la minimisation par les moindres carrés sur une distance euclydienne. Le procédé de segmentation selon l'invention peut être mis en oeuvre par un programme, à condition de prendre les précautions suivantes: il est préférable de soumettre l'imagette d'origine à un procédé d'uniformisation du fond; on procèdera au calcul des dérivées sur des supports suffisamment grands. En ce qui concerne le premier point, il arrive en effet que le fond se compose de deux grandes zones de niveaux de gris très différents Il en résulte que, la courbe d'histo- gramme du nombre d'objets pourrait montrer deux pics corres- pondant au fond, au lieu d'un, et que entre les deux pics, on trouverait un minimum qui pourrait prêter à confusion avec le point P recherché. Il faut donc éviter de se trouver dans ce cas, et par conséquent il vaut mieux rendre le fond uniforme. Des outils sont connus de l'homme du métier pour effectuer une telle uniformisation du fond Il s'agit no- tamment d'une technique morphologique dite du "chapeau haut- de-forme" (en anglais: TOP-HAT), qui est un filtrage morpho- logique A la sortie du "chapeau haut-de-forme" le fond de l'imagette est uniforme et la courbe d'histogramme du nombre d'objets montre un seul pic, et donc la possibilité de déter- mination du point P sans ambiguïté. Cependant, il faut noter que si le fond des imagettes est uniforme à l'origine, le "chapeau haut-de-forme" est inutile et ainsi le procédé selon l'invention est applicable directement sur de très nombreuses images. En ce qui concerne le second point, étant donné que les images traitées par le présent procédé sont numé- risées, ilsignifie que l'on doit calculer les dérivées en considérant un certain nombre de points à gauche et à droite du point présumé P Afin d'éviter des erreurs qui pourraient être dues au bruit, il est, là aussi recommandé de lisser les courbes. Le procédé selon l'invention a été testé sur de nombreuses séquences et a donné des résultats bien supérieurs aux seuillages d'histogramme classiques. En particulier les avantages de la méthode sont les suivants en tant que technique de segmentation par seuillage, elle n'induit aucune déformation des silhouettes des objets extraits Ceci est dû au fait qu'elle ne nécessite pas l'utilisation de filtres linéaires, ce qui est le cas des méthodes de segmentation par relaxation, qui introduisent une déformation de la silhouette, et qui diminue la netteté de la silhouette; cette méthode ne nécessite pas la détermination d'un seuil A PRIORI, puisque justement son but est la déter- mination d'un seuil de façon automatique; cette méthode ne nécessite aucun paramètre cri- tique On a vu que l'on avait cependant besoin de définir quelques paramètres tels que les dimensions maximales de l'objet, ou bien la distance de référence pour définir les objets; ou encore la taille de l'élément structurant du "chapeau haut-de-forme"; mais ces paramètres peuvent être fixés une fois pour toutes pour un large éventail de séquences, et ils ne sont pas nombreux et ne sont pas critiques; par exemple toutes les séquences qui ont été testées lors des tests de mise en oeuvre de l'invention, l'ont été avec les mêmes paramètres; cette méthode est robuste au bruit elle fournit au cours du temps des silhouettes stables. La seule restriction du procédé selon l'invention est qu'il est un peu gourmand en temps de calcul Cela n'est pas un grand inconvénient du fait que l'on travaille de préférence sur des imagettes, donc sur un nombre faible de pixels. Le procédé selon l'invention pourrait être implé- menté sous la forme d'un dispositif incluant un nombre de pro- cesseur égal à celui des niveaux de gris dans l'image, auxquels on se propose de calculer le nombre d'objets On aurait alors N processeurs en parallèle pour calculer chacun le nombre d'objets à un niveau de gris donné Un tel disposi- tif, sans être impossible, serait cependant coûteux. Du fait que le procédé selon l'invention est un peu gourmand en temps de calcul, il n'est pas prévu pour une utilisation en temps réel Cependant ce temps de calcul n'est pas rédhibitoire Ce temps de calcul permet de traiter une image en quelques secondes. L'implémentation du procédé selon l'invention peut être fait selon la chaîne fonctionnelle montrée sur la figure On traite d'abord l'image I par différence pour localiser l'objet à segmenter par différence et définir l'imagette Io sur laquelle on va travailler Cette étape se fait par des procédés de différence connus de l'homme du métier. On passe ensuite l'imagette Io dans le filtre T H du type "chapeau haut-de- forme' qui a la propriété de ne pas déformer les silhouettes, mais qui par contre est gros con- sommateur de temps, car il doit calculer des maxima et minima sur des zones étendues. On trouve ensuite N voies en parallèle Chaque voie comporte un seuillage, respectivement à N, N-1, N-2 etc o N est le niveau de gris maximal de l'image Par exemple pour un codage sur 8 bits, le niveau de gris maximal est 255. Les seuillages sont référencés SN, SN-1, SN-2 etc sur la figure 3. Le seuillage étant passé, on calcule sur chacune des voies le nombre Y = ON d'objets dans l'image binaire obtenue par le seuillage précédent Ce calcul est fait par un procédé connu de l'homme du métier sous le nom de labellisa- tion ou étiquetage On trouve donc N cellules de labellisation référencées LN, LN 1, LN-2 etc sur la figure 3. En référence avec la figure 3, on trouve ensuite sur chacune des voies une fonction de mémorisation du nombre ON dans une cellule Les cellules de mémorisation sont réfé- rencées MN, MN-1, MN-2 etc sur la figure 3. Puis à partir de toutes les informations contenues dans les N cellules on construit la courbe d'histogramme du nombre d'objets Y par niveau de gris X, du type de celle qui est montrée sur la figure 2. Ayant constitué cette courbe d'histogramme, on calcule ensuite les dérivées à gauche et à droite sur un support suffisant, comme déjà dit, puis on applique le critère G(X) et on cherche le minimum de ce critère. En ce qui concerne la fonction de labellisation ou d'étiquetage, on a dit que l'on travaillait sur des pixels connectes, et, dans ce cas il est connu de l'homme du métier de réaliser des processeurs de labellisation. La labellisation se fait alors en faisant sur le dispositif autant de passes qu'il y a de niveaux de gris à traiter Pour économiser du temps, dans la pratique on peut s'abstenir de tracer entièrement la courbe d'histogramme et se limiter seulement à la zone intéressante qui comprend la partie constante et la partie du flanc du pic jusqu'à environ mi-hauteur (point Q sur la figure 2) La charge de calcul se trouve ainsi allégée Dès que, en décrémentant les niveaux de gris, on constate une augmentation assez féroce du nombre d'objets, on arrête de construire la courbe, ce qui peut se faire en définissant a priori un critère d'arrêt En général, au lieu des 256 passes qui seraient nécessaires sur le processeur, si on voulait construire une courbe complète, une centaine de passes sont suffisantes pour construire les parties intéressantes de la courbe contenant le point P recherché Malgré tout, l'utilisation de ce dispositif rend le procédé dans ce cas environ 100 fois plus lent que le temps réel. En ce qui concerne le procédé dit du "chapeau haut-de-forme", destiné à uniformiser le fond, il est connu de l'homme du métier et ne fait pas à proprement parlé partie de l'invention, en tant que tel. Cette méthode du "chapeau haut-de-forme" est forte consommatrice de temps, mais en revanche fort utile dans les cas difficiles o le fond n'est pas uniforme Elle ne dégrade pas la forme des objets de taille inférieure à la taille de son élément structurant. La méthode du "chapeau haut-de-forme" peut être remplacée par toute autre méthode connue de l'homme du métier pour uniformiser le fond, pourvu qu'elle ne dégrade pas les silhouettes des objets à extraire. REVENDICATIONS 1 Procédé de segmentation binaire d'une image numé- risée Io par seuillage d'histogramme, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes pour construire une courbe d'histogramme cumulé du nombre d'objets de l'image Io, cet histogramme étant défini comme la fonction qui à chaque niveau de gris X associe le nombre d'objets contenus dans l'image binaire obtenue par seuillage de l'image Io audit niveau de gris X, et des étapes pour déterminer le seuil de segmentation de manière automa- tique à partir de cet histogramme. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, dans les étapes pour déterminer ledit seuil de segmen- tation, ce dernier est donné par le niveau de gris minimal à partir duquel la courbe d'histogramme montre un nombre cons- tant d'objets par niveau de gris supérieur audit seuil, les objets ayant des niveaux de gris supérieurs à ceux du fond. 3 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que dans les étapes pour déterminer ledit niveau de gris minimal, ce dernier est donné, sur la courbe d'histogramme, par l'abscisse du point qui vérifie le mieux les propriétés suivantes: -la dérivée à droite de ce point est proche de zéro, -la dérivée à gauche de ce point est proche de moins l'infini. 4 Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le critère pour déterminer l'abscisse du point véri- fiant lesdites propriétés est fondé sur le calcul du minimum de la fonction: G(X) = u(X)2 + lW(X) v/2 l 2 fonction dans laquelle a E est l'arctg de la dérivée à droite en X selon l'abscisse de la courbe d'histogramme, et dans laquelle l est l'arctg de la dérivée à gauche en X. Procédé selon l'une des revendications précé- dentes, caractérisé en ce que préalablement aux étapes de construction de la courbe d'histogramme, il comprend une étape d'uniformisation du fond de l'image Io par un procédé dit du Uchapeau haut-de formen ou toute méthode d'uniformisation du fond ne dégradant pas les silhouettes des objets à extraire. OS 6 Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les étapes pour construire la courbe d'histogramme comprennent une boucle effectuant le comptage du nombre d'objets de l'image Io pour chacun des niveaux de gris. 7 Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la boucle comprend N branches en parallèle incluant chacune une fonction de seuillage de l'image Io à l'un des niveaux de gris (N, N-1, N-2,) une fonction d'étiquetage pour déterminer le nombre des objets dans l'image binaire obtenue par ce seuillage, et une fonction de mémorisation du nombre d'objets trouvés et en ce que la courbe d'histogramme est construite à partir des N mémorisations. 8 Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend une étape pour appliquer la fonction G(X) sur la courbe d'histogramme puis une étape pour calculer le minimum de G(X). 9 Procédé selon l'une des revendications précé- dentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape pour appli- quer la fonction G(X) sur la courbe d'histogramme puis une étape pour calculer le minimum de G(X).