FR 2842688 A1 20040123 FR 0209275 A 20020722 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de suivi temporel d'une région d'intérêt dans une séquence d'images numériques. Le document US 6 103 964 décrit un algorithme de suivi de cartes de segmentation dans une séquence d'images numériques. Dans une image donnée, une segmentation fine est obtenue à partir d'une segmentation initiale. Cette segmentation fine est ensuite projetée sur l'image suivante dans la séquence au moyen d'un algorithme de mise en correspondance de bloc (en anglais: block matching). Le résultat est analysé et les zones spatialement homogènes sont regroupées. Il demeure néanmoins des zones d'incertitude. Une segmentation supplémentaire est donc effectuée pour supprimer les zones d'incertitude. Enfin, une nouvelle opération de regroupement des régions possédant un même label est effectuée. Cette méthode implique des calculs relativement complexes et longs. Le document intitulé " Tracking of video objects using a backward projection technique " de S. Pateux, VCIP2000, Perth, Australie, propose un algorithme de segmentation spatiale et de suivi temporel de la segmentation spatiale dans une séquence d'images numériques. Une segmentation d'une image est supposée connue. La segmentation de l'image suivante, dite image courante, est recherchée. Une segmentation spatiale de cette image est effectuée. Pour chaque région obtenue, une région correspondante dans l'image précédente est effectuée en utilisant un modèle de mouvement affine. Une minimisation est réalisée par un algorithme de Gauss-Seidel. Chaque région de l'image courante reçoit un label en fonction de la position de la région correspondante dans l'image précédente. Ainsi, certaines régions reçoivent un label tandis que d'autres sont classées comme incertaines. Pour supprimer cette incertitude, les régions sont segmentées au sens du mouvement. Cette technique est à la fois une segmentation spatiale et une estimation de mouvement basées sur des modèles complexes. Les calculs sont par conséquent longs et complexes. Le document intitulé " Semi-automatic video segmentation for object tracking " de J. Lim et J.B. Ra, ICIP-2001, pages 81 à 84, propose un algorithme de suivie de segmentation. Il est supposé que deux objets vidéo sont présents: le fond et un objet en avant- plan. Une segmentation est réalisée à partir de ces deux objets, ce qui produit des régions. La position de chacune des régions de l'image courante est recherchée dans l'image suivante, en utilisant un algorithme d'estimation de mouvement basée sur des modèles de mouvement affine. Les régions de l'image courante pour lesquelles l'erreur de mise en correspondance est inférieure à un seuil prédéterminé et qui avaient le même label initial sont regroupées en un même objet. La projection de cet objet dans l'image suivante est alors considérée comme un objet. Une première segmentation de l'image suivante est ainsi obtenue. Une seconde segmentation basée sur des mesures de couleur est effectuée sur l'image suivante. Les deux segmentations sont fusionnées. Après cela, il demeure des zones d'incertitude. Un traitement spécifique est réalisé pour attribuer les zones d'incertitudes à des objets vidéo. Là aussi, cette méthode implique des calculs longs et complexes. Le document intitulé " Generalized likehood ratio-based face détection and extraction of mouth features " de C. Kervrann et AI., Proceedings of AVBPA 97, Crans-Montana, Suisse, mars 1997, propose une méthode pour détecter et suivre temporellement un visage dans une séquence vidéo. Un grand nombre de rectangles différents est sélectionné dans une image de la vidéo. Pour chaque rectangle, une projection sur les trois vecteurs de visage issus d'une analyse en composante principale d'une base d'apprentissage de visage est effectuée. Une erreur de reconstruction entre la texture initiale et la texture reconstruite à partir des trois coefficients de projection principaux est calculée pour chaque rectangle. Le rectangle pour lequel l'erreur est minimale est considéré comme porteur d'un visage. Un algorithme de suivi de visage par estimation de mouvement est ensuite mis en oeuvre. Cette méthode est basée sur une analyse en composantes principales, ce qui ne convient qu'à des objets présentant une structure rigide comme des visages. Cette technique ne s'applique pas lorsque les mouvements de l'objet à suivre sont déformables. En outre, une base de données d'apprentissage est nécessaire, ce qui est difficile à mettre en oeuvre lorsque l'objet à suivre est a priori quelconque. La présente invention vise à remédier aux inconvénients de la technique antérieure, en fournissant un procédé et un dispositif de suivi temporel d'une région d'intérêt dans une séquence d'images numériques qui est simple et rapide à mettre en oeuvre, tout en permettant de suivre des objets qui ont des mouvements complexes. A cette fin, l'invention propose un procédé de suivi temporel d'une zone d'intérêt entre deux images d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: - sélection d'une première image numérique de la séquence, - sélection d'une première zone d'intérêt dans la première image numérique, - formation de premiers blocs dans la première zone d'intérêt, - sélection d'une seconde image numérique de la séquence, - détermination de seconds blocs dans la deuxième image numérique, de sorte que les premiers et seconds blocs forment des objets de même taille et de même forme, en fonction d'un critère de détermination, - optimisation de la position de chacun des seconds blocs, en fonction d'un critère d'optimisation. L'invention permet de suivre des objets qui ont des mouvements complexes tels que les translations, les changements d'échelle et les rotations, tout en restant simple et rapide du point de vue calculatoire. Selon une caractéristique préférée, le critère de détermination est une minimisation de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels de tous les premiers blocs et des valeurs des pixels de tous les seconds blocs, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs objets respectifs. Ainsi, les mouvements de translation entre les objets des deux images considérées sont identifiés. Selon une caractéristique préférée, le critère d'optimisation comporte des contraintes de voisinage entre les seconds blocs. Ces contraintes ont pour but de donner une certaine liberté d'évolution de l'objet d'intérêt, puisque les blocs peuvent se rapprocher et s'éloigner les uns des autres, ce qui permet de suivre des mouvements complexes. Toutefois, les contraintes assurent aussi l'homogénéité de l'objet. Selon une caractéristique préférée, une contrainte de voisinage est que la distance, selon une direction, entre le centre d'un second bloc et le centre d'un autre second bloc, les deux seconds blocs étant initialement adjacents suivant ladite direction, est comprise entre la moitié de la taille des seconds blocs considérés selon ladite direction et deux fois cette taille. Ce type de contrainte donne de bons résultats expérimentalement. Selon une caractéristique préférée, le critère d'optimisation comporte, pour un second bloc, une minimisation de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels du second bloc considéré et des valeurs des pixels d'un premier bloc correspondant au second bloc, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs blocs respectifs. Ce critère permet une optimisation bloc par bloc. Selon une caractéristique préférée, les premiers blocs sont rectangulaires et tous de même taille. Selon une caractéristique préférée, les seconds blocs sont rectangulaires et tous de même taille. Selon une caractéristique préférée, les seconds blocs sont de même taille que les premiers blocs. Ces caractéristiques de forme et de taille de blocs permettent une mise en oeuvre simple et rapide. Selon une caractéristique préférée, la première image sélectionnée est l'image initiale de la séquence quelle que soit la seconde image sélectionnée. Ainsi, l'image initiale de la séquence sert de référence pour toutes les autres images. L'invention concerne aussi un procédé d'extraction d'un message à partir d'une séquence d'images dans laquelle le message a été inséré dans des objets vidéo des images, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: sélection d'une région d'intérêt dans une image de la séquence, - suivi temporel de la région d'intérêt sur au moins une partie de la séquence, tel que précédemment présenté, - extraction des symboles du message sur la région d'intérêt en fonction du résultat du suivi temporel. Corrélativement, l'invention concerne un dispositif de suivi temporel d'une zone d'intérêt entre deux images d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens de sélection d'une première image numérique de la séquence, - des moyens de sélection d'une première zone d'intérêt dans la première image numérique, - - des moyens de formation de premiers blocs dans la première zone d'intérêt, - des moyens de sélection d'une seconde image numérique de la séquence, - des moyens de détermination de seconds blocs dans la deuxième image numérique, de sorte que les premiers et seconds blocs forment des objets de même taille et de même forme, en fonction d'un critère de détermination, - des moyens d'optimisation de la position de chacun des seconds blocs, en fonction d'un critère d'optimisation. Le dispositif de suivi temporel et le dispositif d'extraction selon l'invention possèdent des moyens de mise en oeuvre des caractéristiques précédentes et présentent des avantages analogues à ceux précédemment présentés. L'invention concerne aussi un appareil numérique incluant le dispositif selon l'invention ou des moyens de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Cet appareil numérique est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, une imprimante, un photocopieur, un télécopieur. Les avantages du dispositif et de l'appareil numérique sont identiques à ceux précédemment exposés. Un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Un programme d'ordinateur lisible par un microprocesseur et comportant une ou plusieurs séquence d'instructions est apte à mettre en oeuvre les procédés selon l'invention. Les caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture d'un mode préféré de réalisation illustré par les dessins ci-joints, dans lesquels: - la figure 1 est un mode de réalisation d'un dispositif mettant en oeuvre l'invention, - la figure 2 représente un dispositif selon l'invention, - la figure 3 représente un mode de réalisation de procédé de suivi temporel d'une région d'intérêt selon l'invention, - les figures 4 à 7 représentent des images dans lesquelles sont formés des objets d'intérêt selon l'invention, - la figure 8 représente un mode de réalisation de suivi global d'objet d'intérêt selon l'invention, - la figure 9 représente des exemples de positions d'objet d'intérêt telles qu'utilisées dans le suivi global d'objet d'intérêt, - la figure 10 représente un mode de réalisation de suivi local de blocs selon l'invention, - la figure 11 représente un mode de réalisation de mise en correspondance de blocs utilisée dans le suivi local de blocs, - les figures 12 et 13 représentent des contraintes de voisinage entre 1 5 blocs, - la figure 14 représente un mode de réalisation de procédé d'extraction d'informations supplémentaires insérées dans un signal numérique, mettant en oeuvre la présente invention. Selon le mode de réalisation choisi et représenté à la figure 1, un dispositif mettant en oeuvre l'invention est par exemple un microordinateur 10 connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 107 (ou un scanner ou tout moyen d'acquisition ou de stockage d'image) reliée à une carte graphique et fournissant des informations à traiter selon l'invention. Le dispositif 10 comporte une interface de communication 112 reliée à un réseau 113 apte à transmettre des données numériques à traiter ou inversement à transmettre des données traitées par le dispositif. Le dispositif comporte également un moyen de stockage 108 tel que par exemple un disque dur. Il comporte aussi un lecteur 109 de disque 1 10. Ce disque 110 peut être une disquette, un CD-ROM ou un DVD-ROM, par exemple. Le disque 110 comme le disque 108 peuvent contenir des données traitées selon l'invention ainsi que le ou les programmes mettant en oeuvre l'invention qui, une fois lu par le dispositif 10, sera stocké dans le disque dur 108. Selon une variante, le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre l'invention, pourra être stocké en mémoire morte 102 (appelée ROM sur le dessin). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 113. Le dispositif 10 est relié à un microphone 111. Les données à traiter selon l'invention seront dans ce cas du signal audio. Ce même dispositif possède un écran 104 permettant de visualiser les données à traiter ou de servir d'interface avec l'utilisateur qui peut ainsi paramétrer certains modes de traitement, à l'aide du clavier 114 ou de tout autre moyen (souris par exemple). L'unité centrale 100 (appelée CPU sur le dessin) exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 102 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes de traitement stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 102, sont transférés dans la mémoire vive RAM 103 qui contiendra alors le code exécutable de l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Le bus de communication 101 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 10 ou reliés à lui. La représentation du bus 101 n'est pas limitative et notamment l'unité centrale 100 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du microordinateur 10 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro30 ordinateur 10. En référence à la figure 2, un mode de réalisation de dispositif selon l'invention est destiné à définir une zone d'intérêt dans une image d'une séquence vidéo et à suivre cette zone d'intérêt au cours des images de la séquence. Le dispositif est intégré dans un appareil, qui est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, une imprimante, un photocopieur, un télécopieur, un système de gestion de base de données ou encore un ordinateur. Une mémoire 1 fournit des images issues d'une séquence d'images au dispositif 2 selon l'invention. Le dispositif selon l'invention comporte: - des moyens 21 de sélection d'une première image numérique IMO de la séquence, - des moyens 22 de sélection d'une première zone d'intérêt Ro dans la première image numérique, - des moyens 23 de formation de premiers blocs dans la première zone d'intérêt, - des moyens 21 de sélection d'une seconde image numérique lM, de la séquence, - des moyens 24 de détermination de seconds blocs dans la deuxième image numérique, de sorte que les premiers et seconds blocs forment des objets de même taille et de même forme, en fonction d'un critère de détermination, - des moyens 25 d'optimisation de la position de chacun des seconds blocs, en fonction d'un critère d'optimisation. Le fonctionnement du dispositif est détaillé dans la suite. La figure 3 représente un mode de réalisation de procédé de codage d'une image, selon l'invention. Ce procédé est mis en oeuvre dans le dispositif selon l'invention et comporte des étapes El à E7. Le procédé est réalisé sous la forme d'un algorithme qui peut être mémorisé en totalité ou en partie dans tout moyen de stockage d'information capable de coopérer avec le microprocesseur. Ce moyen de stockage est lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur. Ce moyen de stockage est intégré ou non au dispositif, et peut être amovible. Par exemple, il peut comporter une bande magnétique, une disquette ou un CD-ROM (disque compact à mémoire figée). L'étape El est la sélection d'une image dans une séquence vidéo. De préférence, cette image est la première image IMO de la séquence. L'étape suivante E2 est la sélection d'une région d'intérêt Ro dans l'image précédemment sélectionnée. La figure 4 représente un exemple de région d'intérêt Ro dans l'image IMo. L'étape suivante E3 est un découpage de la région d'intérêt sélectionnée en blocs. Les blocs sont rectangulaires et adjacents. En pratique, des blocs de taille 8X8 pixels sont un bon compromis pour la stabilité du suivi. En effet, des blocs de taille trop petite risquent de ne pas contenir assez d'information pour pouvoir être suivis de façon stable et des blocs de taille trop grande risquent de contenir plusieurs mouvements de nature contradictoire ce qui complique leur analyse. Un bloc est considéré comme appartenant à la région d'intérêt si 75 % de sa surface est située à l'intérieur de la région d'intérêt. La figure 5 représente les blocs formés pour la région Ro. L'ensemble de ces blocs forme un objet d'intérêt Olo. A l'étape suivante E4, une image tMn est sélectionnée dans la séquence, o n est un entier qui représente l'ordre de l'image dans la séquence. Selon, l'invention, les étapes suivantes ont pour objectif de déterminer, dans l'image NMn, la position d'un objet d'intérêt correspondant à l'objet d'intérêt Olo. L'étape suivante E5 est un suivi global de l'objet d'intérêt. Cette étape traite l'ensemble des blocs déterminés à l'étape E3 comme une seule entité. On recherche ici la position dans l'image IM, de l'objet Oln. La figure 6 représente l'image WMn dans laquelle la région d'intérêt Rn correspondant à la région Ro de l'image IMO a subi une translation et une rotation par rapport à la région Ro. Le suivi global permet de suivre la translation et de positionner l'objet oln. L'étape E5 sera détaillée dans la suite. L'étape suivante E6 est un suivi local de chacun des blocs, considérés individuellement, de l'objet d'intérêt Oln. La figure 7 représente l'image IM.. La position de chacun des blocs de l'objet a été optimisée. Ainsi, la rotation entre la région Ro et la région Rn est prise en compte. L'étape E6 est détaillée dans la suite. L'étape suivante E7 est un test pour déterminer s'il reste au moins une image à traiter dans la séquence. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E4 pour considérer une image suivante dans la séquence. Lorsque toutes les images de la séquence ont été traitées, le suivi de la région d'intérêt est terminé. La figure 8 représente le suivi global d'un objet d'intérêt (étape E5) sous la forme d'un algorithme comportant les étapes E51 à E59. On considère l'objet d'intérêt 010 dans la première image IMo de la séquence. On considère également l'objet d'intérêt Oln de l'image courante IM,. On recherche la position de cet objet. L'étape E51 est une initialisation à laquelle une première position de l'objet Ol de l'image courante IMn est considérée. La position initiale est la position de l'objet 01,1 de l'image précédemment traitée IMn-1. Dans la suite, un ensemble de positions va être considéré. La figure 9 représente la position de l'objet Oln- de l'image précédemment traitée IMn1 et trois positions différentes de l'objet d'intérêt Ol dans l'image lMn. Les positions sont par exemple identifiées par leurs coordonnées dans un repère lié à l'image. On considère un nombre fini de position, en faisant varier les positions horizontalement et verticalement avec un pas prédéterminé. Par exemple, si la position initiale de l'objet est (xo, yo), toutes les positions entre (xo-L, yo-L) et (xo+L, yo+L) sont testées avec un pas prédéterminé de un ou deux et L un entier égal à huit. Le paramètre L peut être choisi par l'utilisateur. Chacune de ces positions est indicée par le variable i. A l'étape suivante E52, une variable Si est initialisée à zéro. L'indice i représente la position courante et la variable Si est l'erreur liée à la position courante. L'étape suivante E53 est la sélection d'un pixel Po, m dans l'objet d'intérêt 010 de l'image IMo. Ce pixel occupe une position donnée dans un bloc de l'objet d'intérêt Olo. On sélectionne également le pixel Pn,m occupant la même position dans le bloc correspondant de l'objet d'intérêt Oln de l'image IM,. On considère ici les positions des pixels dans leurs blocs respectifs dans les objets d'intérêt, par exemple en référence à des repères liés à chaque bloc des objets d'intérêt respectifs 010 et Oln. L'étape suivante E54 est le calcul de la valeur absolue D de la différence entre les valeurs des pixels courants Pom et Pn,m. Le résultat est additionné à la variable Si au cours de l'étape suivante E55. Par valeurs de pixel, on entend ici à la fois les composantes de luminance et de chrominance. Ainsi, la valeur D est la somme des valeurs absolues des différences des composantes de luminance et de chrominance considérées deux à deux. Soient (Yo,m, Uo,m, Vom) et (Yn,m, Unm, Vnm) les composantes de luminance et chrominance des deux pixels considérés, on a alors: D = IYo,m - Yn,m l + IUo.m - Unm l + IVom - Vn,m I L'étape suivante E56 est un test pour déterminer s'il reste au moins un pixel à traiter dans l'objet d'intérêt à la position courante. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E53 précédemment décrite pour considérer un pixel suivant. Lorsque la réponse est négative à l'étape E56, cela signifie que tous les pixels de l'objet d'intérêt à la position courante ont été traités. L'étape E56 est alors suivie de l'étape E57 qui est un test pour vérifier s'il reste au moins une position à traiter. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E58 à laquelle le paramètre i est incrémenté de une unité pour considérer une position suivante. L'étape E58 est suivie de l'étape E52 précédemment décrite. Lorsque la réponse est négative à l'étape E57, alors cette étape est suivie de l'étape E59 à laquelle la position de l'objet d'intérêt Ol est déterminée comme étant celle qui a la plus petite variable d'erreur Si. Dans l'exemple de la figure 9, la plus faible valeur d'erreur est celle de la deuxième position, puisque c'est celle o l'objet d'intérêt recouvre le plus la région d'intérêt Rn. Pour certaines positions de l'objet, une partie de celui-ci peut être située en dehors de l'image. Dans ce cas, toutes les valeurs de Si doivent être divisées par le nombre de pixels qui ont été utilisés dans le calcul de Si. La figure 10 représente un mode de réalisation de suivi local des blocs d'un objet d'intérêt (étape E6) sous la forme d'un algorithme comportant les étapes E61 à E66. L'étape E61 est une initialisation à laquelle un paramètre k est initialisé à huit. Ce paramètre correspond au nombre de phases d'optimisation qui vont être réalisées. L'étape suivante E62 est la sélection d'un bloc de l'objet d'intérêt 0ln qui n'a pas encore été sélectionné au cours de la phase d'optimisation courante. Cette sélection peut être déterministe ou aléatoire. L'étape suivante E63 est une mise en correspondance de blocs (en anglais: block-matching) entre le bloc courant et le bloc correspondant de l'objet d'intérêt Olo de la première image de la séquence. Cette étape est décrite en détail dans la suite. Elle a pour résultat une nouvelle position pour le bloc courant. L'étape suivante E64 est un test pour déterminer si tous les blocs de l'objet d'intérêt Ol, ont été testés au cours de la phase d'optimisation courante. Si la réponse est négative, alors cette étape est suivie de l'étape E62 à laquelle un bloc suivant est considéré. Lorsque la réponse est positive à l'étape E64, alors cette étape est suivie de l'étape E65 qui est un test pour déterminer si le paramètre k vaut un. Si la réponse est négative, alors il reste au moins une phase d'optimisation à réaliser et cette étape est suivie de l'étape E66 à laquelle le paramètre k est décrémenté de une unité. L'étape E66 est suivie de l'étape E62 à laquelle un bloc de l'objet d'intérêt Oln est considéré pour cette phase d'optimisation. Lorsque la réponse est positive à l'étape E65, alors toutes les phases d'optimisation ont été réalisées. En variante, le test de fin d'optimisation peut reposer sur une vérification que les blocs n'ont pas changé de place par rapport à la phase d'optimisation précédente. La figure 11 représente un mode de réalisation de mise en correspondance de blocs (étape E63) sous la forme d'un algorithme comportant les étapes E631 à E642. On considère l'objet d'intérêt 010 dans la première image IMO de la séquence. On considère également l'objet d'intérêt Ol. de l'image courante IMn. On recherche la position de chacun des blocs de cet objet. L'étape E631 est une initialisation à laquelle un premier bloc de l'objet d'intérêt Ol- est considéré. Ce bloc est à une position initiale qui est la position obtenue à l'étape E5. Dans la suite, un ensemble de positions va être considéré pour ce bloc. Ces positions sont indicées par une variable j. A l'étape suivante E632, une variable SBj est initialisée à zéro. L'indice j représente la position courante et la variable SBj est l'erreur liée à la position courante, pour le bloc considéré. L'étape suivante E633 est un test pour vérifier si le bloc courant respecte un ensemble de contraintes de voisinage. Ces contraintes sont illustrées à la figure 12. La figure 12 représente l'image IMO dans laquelle est formé l'objet d'intérêt 010. Cet objet comporte sept blocs B1 à B7. Le bloc B4 a quatre blocs voisins B1, B3, B5 et B7. Les contraintes de voisinage qui doivent être respectée tout au long du suivi des blocs de l'objet d'intérêt sont les suivantes: - la distance horizontale entre le centre d'un bloc et le centre d'un des blocs définis initialement comme voisin horizontal doit toujours être supérieure à dX/2,avec dx qui est la taille horizontale d'un bloc, - la distance horizontale entre le centre d'un bloc et le centre d'un des blocs définis initialement comme voisin horizontal doit toujours être inférieure à 2.dx, avec dx qui est la taille horizontale d'un bloc, - la distance verticale entre le centre d'un bloc et le centre d'un des blocs définis initialement comme voisin vertical doit toujours être supérieure à dy/2, avec dy qui est la taille verticale d'un bloc, - la distance verticale entre le centre d'un bloc et le centre d'un des blocs définis initialement comme voisin vertical doit toujours être inférieure à 2.dy, avec dy qui est la taille verticale d'un bloc. Ces distances sont symbolisées par des flèches à la figure 12. Grâce à cet ensemble de contraintes, les blocs peuvent se rapprocher ou s'éloigner les uns des autres, tout en conservant des relations de voisinage liées aux relations de voisinage des blocs de l'objet d'intérêt de la première image de la séquence. La figure 13 représente l'image lMn dans laquelle les blocs se sont déplacés les uns par rapport aux autres, tout en respectant les contraintes de voisinage. Si les contraintes de voisinage ne sont pas respectées, alors l'étape E633 est suivie de l'étape E634 à laquelle une position suivante du bloc courant est considérée. Dans ce cas, la variable SBj prend une valeur considérée comme infinie afin de ne pas prendre en compte cette position. L'étape E634 est suivie de l'étape E632 précédemment décrite. Lorsque les contraintes de voisinage sont respectées à l'étape E633, alors cette étape est suivie de l'étape suivante E635 qui est la sélection d'un pixel Pn,m dans le bloc courant de l'objet d'intérêt Oln de l'image IMn et du pixel Po,m occupant la même position dans le bloc correspondant au bloc courant de l'objet d'intérêt 010 de l'image IMo. On considère ici les positions des pixels dans leurs blocs respectifs. L'étape suivante E636 est le calcul de la valeur absolue DB de la différence entre les valeurs des pixels courants Pom et Pnm. Le résultat est additionné à la variable SBj au cours de l'étape suivante E637. Par valeurs de pixel, on entend ici à la fois les composantes de luminance et de chrominance. Ainsi, la valeur DB est la somme des valeurs absolues des différences des composantes de luminance et de chrominance considérées deux à deux. Soient (Yo,m, Uo,m, Vom) et (Yn,m, Un,ms Vnm) les composantes de luminance et chrominance des deux pixels considérés, on a alors: DB = IYom - Ynm l + IUo,m - Unm l + IVrm - Vn,m I L'étape suivante E638 est un test pour déterminer s'il reste au moins un pixel à traiter dans le bloc courant à la position courante. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E635 précédemment décrite pour considérer un pixel suivant. Lorsque la réponse est négative à l'étape E638, cela signifie que tous les pixels du bloc courant à la position courante ont été traités. L'étape E638 est alors suivie de l'étape E639 qui est un test pour vérifier s'il reste au moins une position à traiter. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E640 à laquelle le paramètre j est incrémenté de une unité pour considérer une position suivante pour le bloc courant. L'étape E640 est suivie de l'étape E632 précédemment décrite. Lorsque la réponse est négative à l'étape E639, alors cette étape est suivie de l'étape E641 à laquelle la position du bloc courant de l'objet d'intérêt Ol est déterminée comme étant celle qui a la plus petite variable d'erreur SB1j. L'étape suivante E642 est un test pour déterminer s'il reste au moins un bloc à traiter. Si la réponse est positive, alors cette étape est suivie de l'étape E631, précédemment décrite, à laquelle un bloc suivant est considéré. Lorsque tous les blocs de l'objet d'intérêt ont été traités, alors la mise en correspondance de blocs est terminée. La présente invention peut être utilisée dans de nombreuses applications. Par exemple, elle peut être appliquée à de la compression vidéo par régions d'intérêt. Dans ce cas, les régions suivies au cours du temps sont compressées avec une qualité supérieure aux autres régions de la vidéo. La présente invention s'applique aussi à l'extraction de message préalablement inséré dans des objets vidéo d'une séquence d'images numériques. Plus particulièrement, la présente invention peut être appliquée à l'invention de la demande de brevet français intitulé " Insertion d'un message dans une séquence d'images numériques ", déposée par la demanderesse simultanément avec la présente demande. Dans cette demande, il n'est pas nécessaire de connaître la segmentation exacte de l'objet d'intérêt lors de l'extraction du message préalablement inséré. Le suivi de région d'intérêt selon la présente invention est donc particulièrement bien adapté, puisqu'il permet un suivi temporel rapide et efficace, sans assurer toutefois la connaissance de la définition exacte des contours des régions dans lesquelles le message a été inséré. Comme représenté à la figure 14, pour extraire le message, une ou plusieurs régions d'intérêt sont sélectionnées dans la première image de la séquence (E1O). Ces régions d'intérêt englobent l'objet vidéo dans lequel les symboles du message ont été insérés au fil des images ou les régions d'intérêt sont une partie de cet objet vidéo. Un suivi temporel indépendant de chaque région d'intérêt est réalisé sur la séquence de manière à déterminer un objet d'intérêt dans chaque image de la séquence (El 1). Ces objets d'intérêt ont une correspondance sémantique entre eux. L'extraction du message est alors réalisée sur les objets d'intérêt (E 1 2). Bien entendu, la présente invention n'est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais englobe, bien au contraire, toute variante à la portée de l'homme du métier. REVENDICATIONS 1. Procédé de suivi temporel d'une zone d'intérêt entre deux images d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: - sélection (El) d'une première image numérique (IMo) de la séquence, - sélection (E2) d'une première zone d'intérêt dans la première image numérique, - formation (E3) de premiers blocs dans la première zone d'intérêt, - sélection (E4) d'une seconde image numérique de la séquence, - détermination (E5) de seconds blocs dans la deuxième image numérique, de sorte que les premiers et seconds blocs forment des objets de même taille et de même forme, en fonction d'un critère de détermination, optimisation (E6) de la position de chacun des seconds blocs, en fonction d'un critère d'optimisation. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le critère de détermination est une minimisation (E5) de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels de tous les premiers blocs et des valeurs des pixels de tous les seconds blocs, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs objets respectifs. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le critère d'optimisation (E6) comporte des contraintes de voisinage entre les seconds blocs. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'une contrainte de voisinage est que la distance, selon une direction, entre le centre d'un second bloc et le centre d'un autre second bloc, les deux seconds blocs étant initialement adjacents suivant ladite direction, est comprise entre la moitié de la taille des seconds blocs considérés selon ladite direction et deux fois cette taille. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le critère d'optimisation (E6) comporte, pour un second bloc, une minimisation de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels du second bloc considéré et des valeurs des pixels d'un premier bloc correspondant au second bloc, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs blocs respectifs. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que les premiers blocs sont rectangulaires et tous de même taille. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que les seconds blocs sont rectangulaires et tous de même taille. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que les seconds blocs sont de même taille que les premiers blocs. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que la première image sélectionnée est l'image initiale (IMo) de la séquence quelle que soit la seconde image (IMn) sélectionnée. 10. Procédé d'extraction d'un message à partir d'une séquence d'images dans laquelle le message a été inséré dans des objets vidéo des images, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: - sélection (E10) d'une région d'intérêt dans une image de la séquence, - suivi temporel (E1l) de la région d'intérêt sur au moins une partie de la séquence, selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, - extraction (E12) des symboles du message sur la région d'intérêt en fonction du résultat du suivi temporel. 11. Dispositif de suivi temporel d'une zone d'intérêt entre deux images d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte: des moyens (21) de sélection d'une première image numérique de la séquence, - des moyens (22) de sélection d'une première zone d'intérêt dans la première image numérique, - des moyens (23) de formation de premiers blocs dans la première zone d'intérêt, - des moyens (21) de sélection d'une seconde image numérique de la séquence, - des moyens (24) de détermination de seconds blocs dans la deuxième image numérique, de sorte que les premiers et seconds blocs forment des objets de même taille et de même forme, en fonction d'un critère de détermination, - des moyens (25) d'optimisation de la position de chacun des seconds blocs, en fonction d'un critère d'optimisation. 12. Dispositif selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre (24) un critère de détermination qui est une minimisation de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels de tous les premiers blocs et des valeurs des pixels de tous les seconds blocs, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs objets respectifs. 13. Dispositif selon la revendication 11 ou 12, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre (25) un critère d'optimisation qui comporte des contraintes de voisinage entre les seconds blocs. 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre (25) une contrainte de voisinage qui est que la distance, selon une direction, entre le centre d'un second bloc et le centre d'un autre second bloc, les deux seconds blocs étant initialement adjacents suivant ladite direction, est comprise entre la moitié de la taille des seconds blocs considérés selon ladite direction et deux fois cette taille. 15. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre (25) un critère d'optimisation qui comporte, pour un second bloc, une minimisation de la somme des valeurs absolues des différences des valeurs des pixels du second bloc considéré et des valeurs des pixels d'un premier bloc correspondant au second bloc, lesdits pixels étant considérés deux à deux en fonction de leurs emplacements dans leurs blocs respectifs. 16. Dispositif selon l'une quelconque des revendications Il à 15, caractérisé en ce qu'il est adapté à former les premiers blocs rectangulaires et tous de même taille. 17. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 16, caractérisé en ce qu'il est adapté à former les seconds blocs rectangulaires et tous de même taille. 18. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 17, caractérisé en ce qu'il est adapté à former les seconds blocs de même taille que les premiers blocs. 19. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 18, caractérisé en ce qu'il est adapté à sélectionner l'image initiale (IMo) de la séquence comme première image quelle que soit la seconde image sélectionnée(l Mn. 20. Dispositif d'extraction d'un message à partir d'une séquence d'images dans laquelle le message a été inséré dans des objets vidéo des images, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens de sélection d'une région d'intérêt dans une image de la séquence, - des moyens de suivi temporel de la région d'intérêt sur au moins une partie de la séquence, selon l'une quelconque des revendications 10 à 19, - des moyens d'extraction des symboles du message sur la région d'intérêt en fonction du résultat du suivi temporel. 21. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 19, caractérisé en ce que les moyens de sélection, formation, détermination et optimisation sont incorporés dans: - un microprocesseur (100), - une mémoire morte (102) comportant un programme pour traiter les données, et une mémoire vive (103) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables modifiées au cours de l'exécution dudit programme. 22. Appareil de traitement (10) d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en couvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10. 23. Appareil de traitement (10) d'une séquence d'images numériques, caractérisé en ce qu'il comporte le dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 21.