FR 2853793 A1 20041015 FR 0304435 A 20030409 Procédé et dispositif de détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo, programme d'ordinateur et procédé d'indexation correspondants. Le domaine de l'invention est celui des séquences vidéo. Plus précisément, l'invention concerne la détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo. D'une façon générale, on distingue deux types de changement de plan: les coupures et les fondus. Une coupure (ou " cut " en anglais) est un changement de plan brutal. Un fondu est défini comme un passage progressif d'un plan à un autre entre l'instant i et i+t, par une substitution progressive de la dernière image du premier plan et 10 de la première image du deuxième plan. En d'autres termes, un fondu est caractérisé par une technique permettant de substituer progressivement un plan à un autre, la disparition graduelle du premier engendrant la révélation graduelle du second. L'invention a de nombreuses applications, telles que par exemple l'indexation d'une séquence vidéo. En effet, l'accroissement du nombre de documents audiovisuels 15 disponibles au format numérique pose des problèmes de gestion de ces volumes de données. La mise à disposition de ces documents à un grand nombre d'utilisateurs nécessite une indexation automatique ou semi-automatique. La première étape d'une telle indexation consiste en un découpage en plans de la vidéo afin d'obtenir un condensé du document pour en avoir une vision globale, pour fournir des points d'entrée aux bases 20 de données et pour manipuler un contenu d'un volume plus réduit. Un tel découpage peut aussi être utilisé en entrée d'un codeur vidéo. La détection de changement de plan correspond à la recherche de discontinuités dans le signal transformé de la vidéo. Le changement de contenu visuel entre deux images consécutives d'un même plan est dû soit au mouvement des objets et/ou de la 25 caméra, soit à un changement d'illumination. Il faut donc extraire des caractéristiques insensibles au mouvement et au changement brusque d'illumination. Les caractéristiques les plus classiques sont basées sur les histogrammes de couleur/luminance, sur la modélisation théorique de la transformation du signal due à la transition, sur l'erreur d'estimation du mouvement, ou sur l'utilisation des données du fichier MPEG de la 30 vidéo (voir [Gargi2000, Lupatinil999] pour un état de l'art comparatif). On discute ci-après différentes techniques de détection de changement de plan basées sur les caractéristiques précitées. On connaît des techniques de détection de changement de plan par comparaison directe, ou par histogramme de couleur/luminance. Certaines de ces techniques mettent 5 en oeuvre un double seuillage de la moyenne des variations de luminance entre les images k et k+l. Le seuil bas caractérise les coupures, le seuil haut détecte les fondus. Dans d'autres de ces techniques, le double seuillage s'effectue sur le nombre de points dont la variation de luminance est importante entre k et k+l. Selon encore une autre variante, on effectue un double seuillage de la différence temporelle de l'histogramme de 10 couleur global ou local. Pour l'histogramme local, l'image est divisée en 16 blocs sur lesquels la différence est calculée, la valeur de la caractéristique correspond à la somme des 8 plus petites valeurs. Cette méthode permet de s'affranchir des mouvements locaux. On rappelle que la technique de détection par double seuillage permet de détecter les coupures et les fondus dans une fonction f(k, 1) de la caractéristique étudiée 15 (différence de luminance, d'histogrammes, etc.) en utilisant un seuil haut Sh et un seuil bas Sb de la manière suivante [Zhangl993]: - si la valeur de la fonction f(k, k+1) est inférieure à Sb une coupure est détectée à l'instant k; - si la valeur est seulement inférieure à Sh, l'image courante est candidate en 20 tant que première image d'une transition progressive. La fonction caractéristique est calculée entre l'image courante Ik et les images successives Ik+j: f(k, k+j). Une transition progressive entre l'image Ik et l'image Ik+n est effectivement détectée si f(k, k+n) devient inférieure à Sb et si les valeurs de f(k, k+j) pour O On connaît également des techniques de détection de changement de plan basées sur les vidéos MPEG. Elles consistent à effectuer des statistiques sur la corrélations des coefficients DCT et sur le nombre de vecteurs de prédiction. L'idée générale est que s'il y a beaucoup de vecteurs mouvement, cela signifie qu'il est possible de prédire une image uniquement par la compensation de mouvement et donc qu'il n'y a pas de 15 changement de plan. Au contraire, s'il y a peu de vecteurs mouvement cela signifie qu'il y a un changement de plan. Ces méthodes dépendent de la qualité du codec, Encore d'autres techniques connues de détection de changement de plan sont basées sur l'étude du mouvement. Dans la majorité de ces techniques, le mouvement est estimé à l'aide d'un algorithme de mise en correspondance de blocs entre les images aux 20 instants k et k+1. L'estimation du mouvement permet d'améliorer les méthodes par comparaison de luminance, en utilisant comme caractéristique: - la somme des valeurs absolues des différences de luminance entre l'image et l'image compensée [Shahrarayl995], ou - la somme des valeurs absolues des différences des moyennes de luminance 25 en chaque bloc entre l'image et l'image compensée [Hanjalic2002]. Certaines méthodes exploitent les blocs de la mise en correspondance de la manière suivante: - en comptant le nombre de blocs dont la valeur absolue des différences de luminance entre l'image et l'image compensée est supérieure à un certain 30 seuil [Zhangl995], - ou en effectuant le rapport entre le nombre de blocs dont l'intensité moyenne augmente (resp. diminue) durant 3 images consécutives, et le nombre total de bloc (pour retrouver l'évolution parabolique de la variation de l'intensité au cours d'une transition progressive de type fondu) [Yazdi2002]. Une autre technique connue de détection de changement de plan est basée sur la variation de la taille du support de l'estimation du mouvement dominant [Bouthemyl999]. Le mouvement affine 2D est estimé à l'aide d'un algorithme robuste multi-résolution. Dans un même plan, la taille du support du mouvement dominant varie peu temporellement. A l'aide de l'estimation du mouvement dominant effectué entre 10 l'image t-1 et t, le support présumé du mouvement dominant entre l'image t et t+1 peut être estimé. La caractéristique servant à la détection de changement de plan est le rapport entre la taille réelle du support d'estimation du mouvement dominant entre l'image t et t+1, et sa taille prédite. Les sauts significatifs de cette caractéristique sont déterminés à l'aide d'un test de Hinkley (test par somme cumulative). Les techniques antérieures de détection de changement de plan utilisant la compensation de mouvement sont basées sur l'utilisation d'un algorithme de mise en correspondance de blocs. Or, cet algorithme n'estime correctement que les mouvements proches d'une translation, le détecteur devient alors sensible aux mouvements de rotation ou d'occlusion entre objets. De plus, ces techniques ne prennent pas en compte le mouvement dominant, ce qui génère d'autres fausses alarmes dues aux mouvements importants de la caméra. On notera par ailleurs que la technique de double seuillage n'est utilisée à ce jour qu'avec des seuils fixes tout au long de la séquence vidéo. Ces seuils sont choisis heuristiquement par l'utilisateur, ou sont obtenus suite à une première étude de la vidéo. 25 Le premier cas nécessite d'avoir un a priori de la qualité de la vidéo ainsi qu'une qualité constante au cours de la vidéo, et génère classiquement des fausses alarmes si le seuil haut et le seuil bas sont trop hauts, ou des non-détections si le seuil haut et le seuil bas sont trop bas. Les seuils sont évidemment meilleurs lorsqu'ils sont obtenus après une première étude de la vidéo, mais cette étude est coûteuse en calcul et en temps. On rappelle que les techniques de détection de changement de plan par modélisation de la transition présentent l'inconvénient d'être sensibles aux variations causées par le mouvement. Les techniques de détection de changement de plan par comparaison directe, ou 5 par histogramme de couleur/luminance, sont très fortement sensibles aux variations de lumière (flash) et aux forts mouvement. Elles engendrent donc beaucoup de fausses alarmes. Les techniques de détection de changement de plan basées sur les vidéos MPEG présentent les mêmes inconvénients que celles basées sur l'estimation de mouvement par 10 mise en correspondance de blocs. Les techniques de détection de changement de plan basées sur la variation de la taille du support de l'estimation du mouvement dominant sont sensibles aux occlusions entre objets et aux recouvrements quand il y a de gros objets en mouvement. L'invention a notamment pour objectif de pallier les différents inconvénients de 15 l'état de la technique. Plus précisément, l'un des objectifs de la présente invention est de fournir une technique (procédé et dispositif) de détection de changement de plan plus performante que celles de l'art antérieures discutées cidessus. L'invention a également pour objectif de fournir une telle technique qui ne soit 20 pas ou peu sensible aux mouvements, notamment de rotation ou d'occlusion entre objets à l'intérieur d'un plan. Un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique permettant de réduire les fausses alarmes et les non-détection de changement de plan. Un objectif complémentaire de l'invention est de fournir une telle technique 25 mettant en oeuvre, dans un mode de réalisation particulier, une technique de double seuillage, sans toutefois nécessiter une préétude de la vidéo visant à optimiser le choix des seuils. Encore un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique qui soit indépendante de la qualité du codec. Un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique qui soit peu coûteuse et simple à mettre en oeuvre. Ces différents objectifs, ainsi que d'autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints selon l'invention à l'aide d'un procédé de détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo formée d'images successives, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de détection grossière d'un fondu comprenant les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; - calcul d'un premier coefficient de ressemblance, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à 10 partir de l'image courante et du champ de vecteurs mouvement; décision intermédiaire sur l'existence ou non d'un fondu, par comparaison dudit premier coefficient de ressemblance avec au moins un seuil. Le procédé selon l'invention est donc basé sur l'étude temporelle d'un coefficient de ressemblance (préférentiellement le PSNR) issu de l'estimation d'un champ de 15 vecteurs mouvement (estimation entre deux images successives, mais aussi séparées temporellement). La détection de changement de plan s'effectue au fil de l'eau. Préférentiellement, le premier coefficient de ressemblance est un coefficient PSNR. On rappelle qu'un coefficient PSNR (pour " peak signal-to-noise ratio " en 20 anglais, c'est-à-dire " rapport signal sur bruit crête ") est un outil bien connu de mesure de ressemblance entre une image et une image de référence. De façon avantageuse, une décision intermédiaire d'existence d'un fondu est prise si le premier coefficient de ressemblance est supérieur à un premier seuil et inférieur à un second seuil. Avantageusement, le second seuil est un seuil mobile, égal à: - une moyenne d'une pluralité de premiers coefficients de ressemblance calculés à partir de champs de vecteurs de mouvement représentatifs de mouvements pour une pluralité de couples d'images compris dans une fenêtre glissante d'images de la séquence, - moins un nombre prédéterminé. L'utilisation d'un seuil haut mobile permet de rendre plus robuste la détection de fondu et d'éliminer des fausses alarmes. Selon une caractéristique avantageuse, la fenêtre glissante comprend entre 20 et images. De façon préférentielle, ladite étape d'obtention d'un champ de vecteurs prend en compte une estimation de mouvement appartenant au groupe comprenant: - une estimation de mouvement basée sur une mise en correspondance de blocs; - une estimation de mouvement basée sur un maillage hiérarchique. Dans un mode de réalisation avantageux de l'invention, comprend en outre une 10 étape de confirmation d'une décision intermédiaire d'existence d'un fondu, visant à supprimer de fausses détection de fondu et comprenant les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; - analyse du champ de vecteurs, de façon à déterminer si le mouvement dominant appartient ou non à l'une d'une pluralité de catégories de mouvement correspondant chacune à une fausse détection de fondu. La prise en compte du mouvement dominant permet d'éviter la génération de fausses alarmes dues aux mouvements importants de la caméra. Avantageusement, ladite pluralité de catégories de mouvement correspondant chacune à une fausse détection de fondu comprend les forts mouvements globaux appartenant à l'une des catégories suivantes - les zooms ou divergences; - les translations ou travellings; - les rotations; - les mouvements hyperboliques. De façon préférentielle, ladite étape d'obtention d'un champ de vecteurs prend en compte une estimation de mouvement basée sur un maillage hiérarchique. On utilise un maillage hiérarchique avec une hiérarchie grossière ou fine, selon 30 les modes de réalisation (hiérarchie grossière dans la première variante discutée ci-après et hiérarchie fine dans la seconde variante). Dans une première variante de réalisation du mode de réalisation avantageux précité de l'invention, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - calcul d'un second coefficient de ressemblance, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à partir de l'image courante et du champ de vecteurs mouvement; - comparaison dudit second coefficient de ressemblance avec un troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le second coefficient de ressemblance est supérieur au troisième seuil. 10 Ainsi, dans cette première variante, on élimine des fausses détections de fondu en utilisant un coefficient de ressemblance (préférentiellement un PSNR) issu d'une estimation du champ de vecteurs mouvement. Avantageusement, les second et troisième seuils sont confondus. De façon avantageuse, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend 15 une étape d'analyse de la colinéarité des vecteurs mouvement, de façon à détecter un travelling constituant une fausse détection de fondu. Avantageusement, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence; - calcul d'un troisième coefficient de ressemblance, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image courante et une image courante compensée obtenue à partir de l'image suivante et du champ de vecteurs mouvement; 25 - comparaison dudit troisième coefficient de ressemblance avec ledit troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le troisième coefficient de ressemblance est supérieur au troisième seuil; - comparaison de la différence entre ledit deuxième coefficient de ressemblance et ledit troisième coefficient de ressemblance avec un quatrième seuil, une fausse 30 détection de fondu étant décidée si ladite différence est supérieure au quatrième seuil. Selon une caractéristique avantageuse, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend une étape d'analyse de la colinéarité des vecteurs mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence, de façon à détecter un travelling constituant une fausse détection de fondu. Préférentiellement, le second coefficient de ressemblance et le troisième coefficient de ressemblance sont des coefficients PSNR. Dans une deuxième variante de réalisation du mode de réalisation avantageux précité de l'invention, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - détermination du type de déformation homothétique caractérisant le mouvement dominant, en avant depuis l'image courante vers l'image suivante; - décision sur l'existence ou non d'une fausse détection de fondu, selon que le type de déformation homothétique déterminé appartient ou non à l'un d'une pluralité de types de déformations homothétiques correspondant chacun à une fausse 15 détection de fondu. Ainsi, dans cette deuxième variante, on élimine des fausses détections de fondu en utilisant une classification du mouvement affine dominant estimé sur le champ de vecteurs (cette classification est fonction du type de déformation homothétique qui caractérise ce mouvement dominant). Avantageusement, ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend en outre les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence; - calcul d'un troisième coefficient de ressemblance, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image courante et une image courante compensée obtenue à partir de l'image suivante et du champ de vecteurs mouvement; - comparaison dudit troisième coefficient de ressemblance avec ledit troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le troisième coefficient de 30 ressemblance est supérieur au troisième seuil; - détermination du type de déformation homothétique caractérisant le mouvement dominant, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante; - décision sur l'existence ou non d'une fausse détection de fondu, selon que le type de déformation homothétique déterminé appartient ou non à l'un d'une pluralité 5 de types de déformations homothétiques correspondant chacun à une fausse détection de fondu. De façon avantageuse, ledit procédé comprend une étape de détection fine d'un fondu comprenant les étapes suivantes: - stockage d'une image (" debutfondu ") considérée comme la première image du fondu après qu'une décision intermédiaire sur l'existence d'un fondu a été prise; - itération des étapes suivantes pour chaque image suivante de la séquence: * obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis la première image du fondu vers l'image 15 suivante; * calcul d'un quatrième coefficient de ressemblance (PSNR4) courant, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à partir de la première image du fondu et du champ de vecteurs mouvement; * décision finale de l'existence d'un fondu si les conditions suivantes sont vérifiées: - ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur à un cinquième seuil; - ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur au 25 quatrième coefficient de ressemblance calculé lors de l'itération précédente; - le fondu possède une longueur qui n'est ni inférieure à une longueur minimale, ni supérieure à une longueur maximale. Avantageusement, l'étape de détection fine d'un fondu comprend en outre 30 l'itération de l'étape suivante pour chaque image suivante de la séquence: on considère il que ladite image suivante est la dernière image du fondu si ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur à un sixième seuil. Selon une caractéristique avantageuse, le procédé comprend une étape préalable de détection d'une coupure: - partageant avec ladite étape de détection grossière d'un fondu lesdites étapes d'obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement et de calcul d'un premier coefficient de ressemblance; - comprenant en outre une étape de décision de l'existence d'une coupure si le premier coefficient de ressemblance est inférieur à un septième seuil. L'invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé précité, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.. L'invention concerne aussi un procédé d'indexation d'une séquence vidéo, comprenant une étape de détection d'un changement de plan mettant en oeuvre le 15 procédé précité. L'invention concerne encore un dispositif de détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo formée d'images successives, comprenant des moyens de détection grossière d'un fondu comprenant: - des moyens d'obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; - des moyens de calcul d'un premier coefficient de ressemblance (PSNR1), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à partir de l'image courante et du champ de 25 vecteurs mouvement; - des moyens de décision intermédiaire sur l'existence ou non d'un fondu, par comparaison dudit premier coefficient de ressemblance avec au moins un seuil D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention, donné à titre 30 d'exemple indicatif et non limitatif, et des dessins annexés, dans lesquels: - la figure lA présente un organigramme d'un mode de réalisation particulier du procédé selon l'invention; - les figures 1B et 1C présentent chacune une variante de réalisation de l'étape 5 apparaissant sur la figure lA (suppression de fausses détections de fondu); - la figure ID présente plus en détail l'étape 6 apparaissant sur la figure lA (détection fine d'un fondu); - la figure 2 présente un exemple d'évolution temporelle du PSNR avec le tracé des courbes de seuil, deux coupures et un fondu étant perceptibles; - la figure 3 présente un exemple d'évolution en fonction de k de la valeur du PSNR calculé à partir d'une estimation basée maillage entre les instants t et t+k; - la figure 4 illustre un exemple de structure de maillage hiérarchique pour le mouvement; - la figure 5 illustre le principe de l'interpolation affine sur une maille triangulaire. L'invention concerne donc un procédé de détection de changement de plan dans 15 une séquence vidéo formée d'images successives. Le principe général de l'invention consiste à étudier le comportement temporel du PSNR afin d'identifier des comportements caractérisant la présence des deux types suivants de changement de plans: coupures et fondus. On constate que les changements de plans sont la plupart du temps perceptibles 20 dans l'évolution temporelle du PSNR. Lors d'une coupure, il y a une chute brusque instantanée du PSNR (instants 213 et 244 dans l'exemple la figure 2). Lors d'un fondu (ou d'une page tournée), la chute du PSNR est moins brutale mais peut être caractérisée par une convergence lente vers un minima local de la courbe (de l'instant 108 à l'instant 129 dans l'exemple de la figure 2). De plus, un fondu correspondant à une substitution progressive de deux images de plans différents entre les instants t et t+k, on constate une diminution (en fonction de j) du PSNR calculé sur l'estimation du mouvement entre les instants t et t+j (O Cependant, ce type de comportement est également caractéristique des forts 30 mouvements, des transitions à l'intérieur d'un plan par ailleurs continu comme l'entrée ou la sortie de personnages, ... Afin de rendre plus robuste le procédé selon l'invention, et donc d'éliminer ce type de fausse alarme, un système de seuillage mobile automatique a été élaboré. L'algorithme mis en place selon l'invention permet de détecter les images appartenant à un fondu, mais également de déterminer le début et la fin du fondu 5 représenté par les images se situant de part et d'autre d'une coupure. La technique mise en oeuvre repose sur l'étude de l'évolution de la courbe PSNR. Pour ce faire, il a été construit un certain nombre de règles basées sur deux caractérisations du champ de vecteurs mouvement estimé. La première concerne l'évolution temporelle de l'erreur d'estimation sur les vecteurs mouvements entre les instants t et t+k, k pouvant prendre 10 une valeur comprise entre un et le nombre d'images de la séquence étudiée. La deuxième concerne la caractérisation du mouvement affine dominant estimé. On présente maintenant, en relation avec l'organigramme de la figure lA, un mode de réalisation particulier du procédé selon l'invention. On suppose que l'on dispose d'un estimateur de champ de vecteurs mouvement 15 basé sur une mise en correspondance de blocs ("block matching" en anglais), d'un estimateur de champ de vecteurs mouvement basé maillage (voir détails en annexe 2) et d'une méthode d'estimation et de classification du mouvement affine dominant. L'estimateur basé sur une mise en correspondance de blocs peut être utilisé pour la première phase de détection. L'estimateur basé maillage, qui est plus précis, est 20 nécessaire pour la phase de confirmation de détection de fondu (c'est-à-dire pour l'estimation (i, i+k) et pour l'estimation du mouvement affine dominant). On considère deux hypothèses heuristiques (HI et H2) sur le montage. Hl: Un fondu ne précède pas et ne suit pas une coupure (c'est-à-dire la détection des coupures est considérée comme étant plus fiable que celle des fondus). H2: Un fondu a une taille minimale et une taille maximale, typiquement 4 et 30 images. On utilise par ailleurs un jeu de cinq règles (RI à R5) sur le PSNR pour la détection de changement de plan. RI: Une coupure est un changement de plan brutal, elle est donc identifiée 30 lorsque le PSNR est inférieur à un seuil fixé par l'utilisateur (" seuilCUT "). Par défaut, ce seuil de détection des coupures " seuilCUT " est initialisé à 13. Il peut cependant évoluer en fonction du contenu de la séquence vidéo. Effectivement, si la courbe PSNR augmente (respectivement décroît) dans le temps, on incrémente (respectivement décrémente) le seuil de détection des coupures " seuilCUT ". R2: Un fondu est suspecté lorsqu'il y a convergence lente vers un minima local 5 de la courbe du PSNR. C'est-à-dire lorsque les PSNR des images compensées I't à I't+k obtenues par estimation avant et arrière sont compris dans un intervalle de valeurs inférieures à un seuil mobile (explicité ci-dessous) mais supérieures au seuil de détection des coupures + S (" seuilCUT "+S, avec S = 3). R3: Le mouvement dominant qui peut être estimé entre les deux images 10 successives d'un même fondu: R3.1 n'est pas nul mais d'amplitude faible: la valeur du PSNR varie peut à l'intérieur du fondu; R3.2 ne peut pas être assimilé à un mouvement de caméra (travelling ou zoom). R4: Le passage progressif d'un plan à un autre se traduit par le comportement suivant. Lors d'un fondu, les PSNR correspondants à l'estimation du mouvement entre les images (i, i+1), (i, i+2), ... (i, i+ k), ... (i, i+t) décroissent en fonction de k et deviennent inférieur à un seuil (" seuilCUT " +S). R5: Lorsque l'on est en présence d'un fondu et que le PSNR correspondant à 20 l'estimation du mouvement entre i et i+t est faible (inférieur à " seuilCUT " -S', S'=2), on a des images très dissemblables et donc le fondu est considéré fini. Effectivement, estimer le mouvement entre It et It+k, qui représentent respectivement la dernière image d'un plan et la première image d'un nouveau plan, revient à détecter un changement de plan brutal, donc une coupure. Cette approche permet donc de déterminer le début (It) et 25 la fin du fondu (It+k). Le seuil mobile (" SEUIL ") est le résultat de la soustraction d'une valeur fournie par l'utilisateur (entre 0,5 et 2) à la moyenne mobile (typiquement sur 50 valeurs) des PSNR calculés sur l'estimation de vecteurs mouvement entre deux images successives. Le mouvement dominant affine 2D estimé est généralement considéré comme 30 étant le mouvement de la caméra dans une séquence vidéo. La classification du mouvement dominant affine est utilisée dans la présente invention pour éliminer les fausses alarmes dues à d'importants mouvements de caméra. L'estimation du mouvement dominant affine 2D (c'est- à-dire un modèle à six paramètres) à partir d'un champ de vecteurs s'effectue classiquement par l'algorithme des moindres carrés. Cet algorithme permet de minimiser l'erreur entre les vecteurs mouvement estimés par 5 l'estimation du mouvement basée maillage, et les vecteurs mouvements calculés à partir du modèle affine recherché. Cette estimation peut s'effectuer en plusieurs itérations en faisant varier le support de l'estimation du mouvement dominant afin de ne tenir compte que des valeurs des vecteurs mouvements les plus pertinentes envers le modèle recherché. La classification du modèle affine dans une des six classes de mouvement ou 10 translation (i.e. selle, noeud, centre, spirale, noeud impropre et noeud étoilé), s'effectue à l'aide d'un arbre binaire de décision, par seuillage statistique sur les paramètres du mouvement en calculant les marges d'erreurs des valeurs à l'aide de la matrice de covariance, en posant l'hypothèse que les paramètres suivent des lois normales. On décrit maintenant en détail les étapes de l'organigramme de la figure 1A, 15 correspondant à une implémentation particulière de l'algorithme du procédé selon l'invention. Au cours de l'étape référencée 1, l'utilisateur initialise le seuil mobile " SEUIL ". Ce seuil mobile est par exemple réglé initialement à 29, 5 puis recalculé après chaque itération (comme expliqué ci-dessus). Grâce au mécanisme des étapes référencées 2, 7 et 8 (basé sur l'utilisation de la variable " index "), on itère les étapes suivantes de la première à l'avant-dernière image de la séquence vidéo: - détection d'une coupure (étape référencée 3); - détection grossière d'un fondu (étape référencée 4); 25 - suppression de fausses détections de fondu (étape référencée 5); - détection fine d'un fondu (étape référencée 6). L'étape 3 de détection d'une coupure comprend elle-même les étapes suivantes - estimation de mouvement, basée correspondance de blocs (ou basée maillage selon une variante), entre les images index et index+1 (étape référencée 31) 30 - calcul du PSNR relatif à cette estimation, noté PSNR1 (étape référencée 32); - si PSNR1 L'étape 4 de détection grossière d'un fondu consiste à déterminer si on est dans la bande de suspicion d'un fondu, c'est-à-dire si les deux conditions suivantes sont vérifiées: - PSNR1 > " seuilCUT " +3; - PSNR1 On présente maintenant en détail, en relation avec les figures 1B et 1C, deux variantes de réalisation de l'étape 5 de suppression de fausses détections de fondu (fausses alarmes dues à des mouvements importants: travelling, zoom ou objet de fort mouvement) (R3). Le principe commun aux deux variantes est de déterminer, à partir d'une analyse du champ de vecteurs, si le mouvement dominant appartient ou non à 15 l'une d'une pluralité de catégories de mouvement correspondant chacune à une fausse détection de fondu (zooms ou divergences, translations ou travellings, rotations, mouvements hyperboliques, et plus généralement tous les forts mouvements globaux). Dans la première variante (voir figure lB), l'étape 5 de suppression de fausses détections de fondu comprend elle-même les étapes suivantes: estimation du mouvement entre l'image index et index+1 à l'aide de l'algorithme basé maillage, afin d'estimer les vecteurs de mouvement dominants (étape référencée 51); - calcul du PSNR relatif à cette estimation, noté PSNR2 (étape référencée 52); - si PSNR2 > " SEUIL " (étape référencée 53): alors il y a en fait un fort 25 mouvement global dans l'image et l'hypothèse de la présence d'un fondu doit être rejetée; sinon on teste s'il y a un travelling (étape référencée 54), par calcul de la colinéarité des vecteurs mouvement (si les vecteurs de mouvement sont colinéaires le mouvement dominant est un travelling et l'hypothèse de la 30 présence d'un fondu doit être rejetée); - s'il n'y a pas de travelling, estimation arrière basée maillage du mouvement entre les images index+1 et index, afin d'estimer les vecteurs de mouvement dominants (étape référencée 55); - calcul du PSNR relatif à cette estimation, noté PSNR3 (étape référencée 56); 5 - si PSNR3 > " SEUIL " (étape référencée 57): alors il y a en fait un fort mouvement global dans l'image et l'hypothèse de la présence d'un fondu doit être rejetée; - si PSNR2 - PSNR3 > 3 (étape référencée 58): alors il y a en fait un fort mouvement global dans l'image et l'hypothèse de la présence d'un fondu doit 10 être rejetée; - sinon (c'est-à-dire en cas de réponse négative aux étapes référencées 57 et 58) on teste s'il y a un travelling (étape référencée 59), par calcul de la colinéarité des vecteurs mouvement arrière. Dans la deuxième variante (voir figure 1C), l'étape 5 de suppression de fausses 15 détections de fondu comprend elle-même les étapes suivantes: estimation du mouvement entre les images index et index+1 à l'aide de l'algorithme basé maillage, afin d'estimer les vecteurs de mouvement dominants (étape référencée 51', identique à l'étape référencée 51 de la figure lB); - estimation du type du mouvement affine global (déformation homothétique) à partir de l'estimation des vecteurs de mouvement (étape référencée 52'); - si le type de mouvement affine global (c'est-à-dire dominant) est un zoom ou une translation dont la norme est supérieure à 1 pixel: on a un mouvement global important, il n'y a pas de fondu possible (étape référencée 53'); 25 - dans le cas contraire, estimation arrière basée maillage du mouvement entre les images index+1 et index, afin d'estimer les vecteurs de mouvement dominants (étape référencée 55'); calcul du PSNR relatif à cette estimation, noté PSNR3 (étape référencée 56'); - si PSNR3 > " SEUIL " (étape référencée 57'): alors il y a en fait un fort 30 mouvement global dans l'image et l'hypothèse de la présence d'un fondu doit être rejetée; - sinon, on estime le type du mouvement affine global (déformation homothétique) à partir de l'estimation arrière des vecteurs de mouvement (étape référencée 58'); - si le type de mouvement affine global est un zoom ou une translation dont la 5 norme est supérieure à 1 pixel: on a un mouvement global important, il n'y a pas de fondu possible (étape référencée 59'). On présente maintenant en détail, en relation avec la figure 1D, l'étape 6 de détection fine d'un fondu. Si l'image " index " est susceptible d'être dans un fondu (c'est-à-dire s'il n'y a ni 10 coupure, ni mouvement global important, ni travelling, et que les valeurs des PSNR résultant de l'estimation avant et arrière sont dans la bande de détection définie précédemment) et que ce n'était pas le cas de l'image " index-i " alors l'image " index " est peut être la première image d'un fondu. On stocke alors la valeur de la variable " index " dans la variable " debutFondu " (étape référencée 61). En d'autres 15 termes, si à l'instant index, il n'y a ni coupure, ni mouvement global important, ni travelling, et que les valeurs des PSNR résultant de l'estimation avant et arrière sont inférieur au seuil mobile " SEUIL " alors il est possible qu'il existe un fondu entre les images debutFondu et index+1. (R2). Au cours de l'étape référencée 62, on calcule l'estimation du mouvement basée 20 maillage entre les images " debutFondu " et " index+1 ". Puis, on calcule le PSNR relatif à cette estimation, noté PSNR4 (étape référencée 63). Si PSNR4 n'est pas inférieur au seuil seuilCUT+3 (étape référencée 64), l'hypothèse de la présence d'un fondu doit être rejetée. S'il n'y a pas décroissance de PSNR4, l'hypothèse de la présence d'un fondu doit 25 être rejetée (soit c'est une fausse alarme, soit le fondu a été détecté à l'itération précédente, et l'image index+1 ne fait pas partie de ce fondu qui est donc fini) (R4). Il y a décroissance de PSNR4 si le PSNR4 courant est inférieur au PSNR4 calculé lors de l'itération précédente sur l'estimation du mouvement entre les images " debutFondu " et " index " (dans le cas o " debutFondu " Si PSNR4 est inférieur au seuil seuilCUT+3 et s'il y a décroissance de PSNR4, on recherche au cours de l'étape référencée 66 la position initiale " initFondu " comme étant le plus petit indice inférieur à debutFondu vérifiant PSNR(i-2, i-1) -PSNR(i- 1, i) Si la longueur L du fondu n'est ni trop petite (L > Lmin), ni trop grande (L Si le PSNR4 correspondant à l'estimation du mouvement entre " debutFondu " et " index+l " est faible et inférieur au seuil " seuilCUT " - S', avec par exemple S' égal à 2 (étape référencée 69), on a des images très dissemblables et donc le fondu est 10 considéré fini (étape référencée 610). (R3.2) ANNEXE 1: REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES [Bouthemyl999] P. Bouthemy, M. Gelgon, F. Ganansia, "A Unified Approach to Shot Change Detection and Camera Motion Characterization", IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 9, No. 7, octobre 1999 [Gargi2000] U. Gargi, R. Kasturi, S.H. Strayer, "Performance Characterization of Video-Shot-Change Detection Methods", IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 10, No. 1, février 2000 10 [Hanjalic2002] A. Hanjalic, "Shot-Boundary Detection: Unraveled and Resolved?", IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 12, No. 2, février 2002 [Lupatini 1999] G. Lupatini, C. Saraceno, R. Leonardi, "Scene break detection: a comparison", workshop on Research issues in Data Engineering, in Int. Conf on data Engineering, pp. 34-41, Orlando, Florida, 1998 [Shahrarayl995] B. Shahraray, "Scene Change Detection and Content Based sampling of Video Sequences, proc. of SPIE Symp. Electronic Imaging Science and Technology: 20 Digital Video Compression, Algorithms and Technologies, vol. 2419, pp. 2-13, 1995 [Yazdi2002] M. Yazdi, A. Zaccarin, "Scene break detection and classification using a block-wise difference method", proc. of Int. Conf. on Image Processing, vol. 3, pp. 394397, 2002 [Zhangl995] H.J. Zhang, A Kankanhalli, S.W. Smoliar, "Video Parsing and Browsing using Compressed data", Multimedia Tools and Applications, pp. 89-111, 1995. [Zhangl993] H.J. Zhang, A Kankanhalli, S.W. Smoliar, "Automatic partitionning of 30 full-motion video", Mulimedia Systems, vol. l,pp. 1028, 1993 ANNEXE 2: ESTIMATION DU MOUVEMENT Les techniques utilisées pour l'estimation de mouvement dans les séquences d'images peuvent être classées suivant trois grandes familles selon la méthode de calcul des paramètres 5 de la description: les méthodes dites de mises en correspondances, les méthodes dites de transformées et les méthodes différentielles. Les méthodes différentielles déterminent les paramètres de mouvement par optimisation d'un critère mathématique de qualité (par exemple une erreur quadratique entre l'image et sa valeur 10 prédite par compensation de mouvement), optimisation réalisée à l'aide de méthode d'optimisation mathématique différentielle, dans le cas de critère possédant les propriétés mathématiques nécessaires: par exemple la dérivabilité du critère. L'invention reprend par exemple la technique de détermination d'un modèle d'éléments finis du mouvement constitué d'un maillage et des vecteurs de déplacement aux noeuds de ce 15 maillage, telle que décrite dans la demande de brevet français publiée sous le numéro FR 2 784 211. Calcul d'un champ de mouvement entre les images Nt et Nk+t Le champ de mouvement entre les images NI et Nk+t est calculé, sous la forme de maillages hiérarchiques, par exemple triangulaires, Tbt et Tf+t comme illustré sur la figure 4. 20 De tels maillages sont obtenus par division de certaines mailles. Par exemple, les mailles triangulaires sont divisées en 4 sous-triangles, en fonction d'un certain critère au cours du processus d'estimation du mouvement. A chaque niveau de la hiérarchie, des décisions de division ou non sont prises pour chaque maille. Une fois ces divisions décidées, les mailles 25 adjacentes des mailles divisées sont alors divisées de sorte à conserver une structure de maillage conforme. Le maillage initial, avant division (sommet de la hiérarchie), peut être quelconque. Dans l'exemple de la figure 4, l'estimateur de mouvement décide de diviser les triangles 3 et 8. Ceci entraîne la division des triangles 2, 4, 7 et 9. Le processus est itéré jusqu'à un niveau prédéfini de hiérarchie. La figure 4 illustre le principe de l'interpolation affine sur une maille triangulaire. Dans le cas de maillages triangulaires, l'expression du champ de mouvement défini par un maillage triangulaire T est donné sur chaque triangle e par: d(fi,D)= Te(,)dn, VlS(x,y)ee never(e) o: e dénote l'élément triangulaire de T contenant le point courant p de coordonnées x et y, * {'er(e)} dénote l'ensemble de ses trois noeuds ou sommets, numérotés i, j, k de positions 15 Pi, P etpk, * 'Y (l = i,j,k)représente les coordonnées barycentriques du point p(x,y) dans l'élément triangulaire e.j,k avec: U(tx, y) = a, + pX + yy, ae /, pe 9t I {tl q=jdk Y(X y)= 1 si p(x, y)e eiJk [ll=ij.k x, y) = 1 [TI (x, y) = 0 sinon Un tel modèle définit un champ partout continu, ce qui constitue l'aspect primordial de l'approche. En effet, l'usage d'un estimateur BMA, qui par définition est discontinu ne peut caractériser le mouvement global d'une image, c'est-à-dire zoom, translation, ... En effet, les vecteurs de mouvement obtenus par maillage sont tous orientés dans la même direction lors 25 d'un travelling, ou bien convergent vers le centre de l'image pour un zoom inversé, alors que dans l'estimation de mouvement BMA les vecteurs de mouvement n'ont pas tous la même direction. De plus, il permet un contrôle fin de la précision de représentation. A chaque niveau de la hiérarchie de maillages, les vecteurs nodaux de mouvement sont calculés de sorte à minimiser une erreur de prédiction. Différents estimateurs de mouvement basés maillages peuvent être utilisés, par exemple celui décrit dans les brevets FR n0 98 11227, ou FR n0 99 15568. Le point important est que le maillage final résulte d'un processus hiérarchique à partir d'un maillage initial par divisions. Ce caractère hiérarchique est en effet mis à profit dans la présente invention pour caractériser le type de transition traitée: fondu ou changement de scène. REVENDICATIONS 1. Procédé de détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo formée d'images successives, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de détection grossière d'un fondu comprenant les étapes suivantes: obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; - calcul d'un premier coefficient de ressemblance (PSNR1), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée 10 obtenue à partir de l'image courante et du champ de vecteurs mouvement; - décision intermédiaire sur l'existence ou non d'un fondu, par comparaison dudit premier coefficient de ressemblance avec au moins un seuil. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier coefficient de ressemblance est un coefficient PSNR. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'une décision intermédiaire d'existence d'un fondu est prise si le premier coefficient de ressemblance est supérieur à un premier seuil et inférieur à un second seuil. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le second seuil est un seuil mobile, égal à: - une moyenne d'une pluralité de premiers coefficients de ressemblance calculés à partir de champs de vecteurs de mouvement représentatifs de mouvements pour une pluralité de couples d'images compris dans une fenêtre glissante d'images de la séquence, moins un nombre prédéterminé. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que la fenêtre glissante comprend entre 20 et 50 images. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite étape d'obtention d'un champ de vecteurs prend en compte une estimation de mouvement appartenant au groupe comprenant: - une estimation de mouvement basée sur une mise en correspondance de blocs; - une estimation de mouvement basée sur un maillage hiérarchique. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de confirmation d'une décision intermédiaire d'existence d'un fondu, visant à supprimer de fausses détection de fondu et comprenant les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; analyse du champ de vecteurs, de façon à déterminer si le mouvement dominant appartient ou non à l'une d'une pluralité de catégories de mouvement 10 correspondant chacune à une fausse détection de fondu. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite pluralité de catégories de mouvement correspondant chacune à une fausse détection de fondu comprend les forts mouvements globaux appartenant à l'une des catégories suivantes: - les zooms ou divergences; - les translations ou travellings; - les rotations; - les mouvements hyperboliques. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que ladite étape d'obtention d'un champ de vecteurs prend en compte une estimation de 20 mouvement basée sur un maillage hiérarchique. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - calcul d'un second coefficient de ressemblance (PSNR2), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée 25 obtenue à partir de l'image courante et du champ de vecteurs mouvement; - comparaison dudit second coefficient de ressemblance avec un troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le second coefficient de ressemblance est supérieur au troisième seuil. 11. Procédé selon la revendication 10 et l'une quelconque des revendications 3 à 9, 30 caractérisé en ce que les second et troisième seuils sont confondus. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 11, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend une étape d'analyse de la colinéarité des vecteurs mouvement, de façon à détecter un travelling constituant une fausse détection de fondu. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence; - calcul d'un troisième coefficient de ressemblance (PSNR3), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image courante et une image courante compensée obtenue à partir de l'image suivante et du champ de vecteurs mouvement; - comparaison dudit troisième coefficient de ressemblance (PSNR3) avec ledit troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le troisième coefficient de ressemblance est supérieur au troisième seuil; - comparaison de la différence entre ledit deuxième coefficient de ressemblance (PSNR2) et ledit troisième coefficient de ressemblance (PSNR3) avec un quatrième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si ladite différence 20 est supérieure au quatrième seuil. 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend une étape d'analyse de la colinéarité des vecteurs mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence, de façon à détecter un travelling constituant une fausse détection de fondu. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 14, caractérisé en ce que le second coefficient de ressemblance (PSNR2) et le troisième coefficient de ressemblance (PSNR3) sont des coefficients PSNR. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend les étapes suivantes: - détermination du type de déformation homothétique caractérisant le mouvement dominant, en avant depuis l'image courante vers l'image suivante; - décision sur l'existence ou non d'une fausse détection de fondu, selon que le type de déformation homothétique déterminé appartient ou non à l'un d'une pluralité de types de déformations homothétiques correspondant chacun à une fausse détection de fondu. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse du champ de vecteurs comprend en outre les étapes suivantes: obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante de la séquence; - calcul d'un troisième coefficient de ressemblance (PSNR3), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image courante et une image courante compensée obtenue à partir de l'image suivante et du champ de vecteurs mouvement; - comparaison dudit troisième coefficient de ressemblance (PSNR3) avec ledit troisième seuil, une fausse détection de fondu étant décidée si le troisième coefficient de ressemblance est supérieur au troisième seuil; - détermination du type de déformation homothétique caractérisant le mouvement dominant, en arrière depuis l'image suivante vers l'image courante; - décision sur l'existence ou non d'une fausse détection de fondu, selon que le type de déformation homothétique déterminé appartient ou non à l'un d'une pluralité de types de déformations homothétiques correspondant chacun à une fausse détection de fondu. 18. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 17, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de détection fine d'un fondu comprenant les étapes suivantes: - stockage d'une image (" debutfondu ") considérée comme la première image du fondu après qu'une décision intermédiaire sur l'existence d'un fondu a été prise; - itération des étapes suivantes pour chaque image suivante de la séquence: * obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un 30 mouvement en avant depuis la première image du fondu vers l'image suivante; * calcul d'un quatrième coefficient de ressemblance (PSNR4) courant, à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à partir de la première image du fondu et du champ de vecteurs mouvement; * décision finale de l'existence d'un fondu si les conditions suivantes sont vérifiées: - ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur à un cinquième seuil; - ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur au 10 quatrième coefficient de ressemblance calculé lors de l'itération précédente; - le fondu possède une longueur qui n'est ni inférieure à une longueur minimale, ni supérieure à une longueur maximale. 19. Procédé selon la revendication 18, caractérisé en ce que l'étape de détection fine 15 d'un fondu comprend en outre l'itération de l'étape suivante pour chaque image suivante de la séquence: - on considère que ladite image suivante est la dernière image du fondu si ledit quatrième coefficient de ressemblance courant est inférieur à un sixième seuil. 20. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 19, caractérisé en ce qu'il 20 comprend une étape préalable de détection d'une coupure: - partageant avec ladite étape de détection grossière d'un fondu lesdites étapes d'obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement et de calcul d'un premier coefficient de ressemblance (PSNR1); - comprenant en outre une étape de décision de l'existence d'une coupure si le premier coefficient de ressemblance est inférieur à un septième seuil. 21. Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 20, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 22. Procédé d'indexation d'une séquence vidéo, caractérisé en ce qu'il comprend 30 une étape de détection d'un changement de plan mettant en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 20. 23. Dispositif de détection d'un changement de plan dans une séquence vidéo formée d'images successives, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de détection grossière d'un fondu comprenant: - des moyens d'obtention d'un champ continu de vecteurs mouvement représentatif d'un mouvement en avant depuis une image courante vers une image suivante de la séquence; - des moyens de calcul d'un premier coefficient de ressemblance (PSNR1), à partir dudit champ de vecteurs mouvement, entre l'image suivante et une image suivante compensée obtenue à partir de l'image courante et du champ de 10 vecteurs mouvement; - des moyens de décision intermédiaire sur l'existence ou non d'un fondu, par comparaison dudit premier coefficient de ressemblance avec au moins un seuil.