FR 2847412 A1 20040521 FR 0214331 A 20021115 PROCEDE ET SYSTEME DE MESURE DES DEGRADATIONS D'UNE IMAGE VIDEO INTRODUITES PAR LES SYSTEMES DE DIFFUSION NUMERIQUE. La présente invention concerne un procédé et un système de mesure des dégradations d'une image vidéo, introduites par les systèmes de diffusion numériques. Elle s'applique notamment, mais non exclusivement, au domaine des réseaux de diffusion de signaux audiovisuels numériques à bas débit ou à très bas débit. Elle s'applique en particulier à la surveillance de la qualité de service d'un réseau de diffusion de signaux audiovisuels numériques. La numérisation des signaux vidéo permet de copier, stocker et transmettre ce type d'informations en conservant une qualité d'image constante. Cependant, la grande quantité d'informations véhiculée par les images vidéo nécessite en pratique l'utilisation de méthodes de compression numérique pour réduire le débit binaire. Une méthode de compression très répandue dans le domaine de la vidéo est décrite dans la norme ISO/CEI 13918 MPEG2. Cet algorithme est dit de type "avec pertes" car l'image restituée après décodage n'est pas identique à l'original. Un tel algorithme est basé sur un découpage de l'image en blocs et 25 sur l'application d'une transformée par exemple de type transformée en cosinus discrète aux pixels de chaque bloc, ce qui permet d'obtenir une représentation fréquentielle de l'amplitude de la luminance des pixels sous la forme d'autant de coefficients que de pixels dans le bloc. Selon la norme MPEG2, les images codées sont transmises sous la forme d'un flux binaire dans lequel, les blocs 30 sont regroupés en macro blocs de 2 x 2 blocs, de sorte que si une erreur de transmission apparaît, elle affecte en général au moins un macro bloc entier. Afin de maintenir une qualité acceptable pour le téléspectateur final, les algorithmes de compression tiennent compte des propriétés de perception du 35 système de vision humain. Cependant, les contraintes de débit imposées par les systèmes de transmission nécessitent l'application de taux de compression qui influent sur la qualité de l'image perçue par le téléspectateur. -2 Il s'avère que l'importance des dégradations susceptibles d'être subies par une image codée ou une séquence de telles images dépend à la fois du taux de compression utilisé lors du codage des images et de la complexité de celles-ci notamment en ce qui concerne notamment le mouvement d'objets, la luminosité, et la texture. Parmi les dégradations qui apparaissent dans les images codées par la technique MPEG qui sont transmises à bas débit pour la diffusion de la télévision numérique ou à plus bas débit pour d'autres applications multimédia, on peut 10 citer parmi les plus perceptibles les effets de (macro) blocs mal placés ou erronés, la perte d'informations, l'apparition de contours "exotiques", etc. L'effet d'une perturbation dépend du niveau de pertinence des données qu'elle affecte ou de la structure des données employée. Elle peut ainsi affecter les mots de synchronisation ou le vecteur de mouvement. Dans le cas o les images 15 sont codées avec prédiction, une perturbation peut affecter les images de base pour les prédictions. Des erreurs de transmission peu importantes peuvent se traduire par des effets plus ou moins localisés sur l'image, notamment sous la forme de blocs ou macro blocs erronés ou mal positionnés dans l'image. En cas de perturbation importante, elles peuvent provoquer des difficultés d'accès aux 20 informations, et notamment, des coupures de service pendant une durée plus ou moins longue, ce qui peut entraîner des coupures ou des gels d'image. Il apparaît donc nécessaire d'évaluer de façon permanente la qualité des images diffusées. Il existe à cet effet des méthodes d'évaluation subjectives, largement 25 utilisées, faisant appel à l'appréciation humaine. Ces méthodes sont toutefois lourdes à mettre en oeuvre et ne peuvent pas être utilisées en temps réel sur un réseau en fonctionnement. Il existe également des méthodes dites "avec référence" basées sur la 30 comparaison de l'image dont on veut évaluer la qualité avec une image de référence. L'image de référence est en général celle qui correspond à l'image à analyser avant son codage et/ou sa transmission. Cette solution s'avère peu pratique du fait qu'elle nécessite un accès à une ou plusieurs images de référence, et donc le transport de ces images de référence vers le lieu de réception de l'image à analyser. D'autres solutions dites "sans référence" permettent d'analyser automatiquement des images sans avoir à effectuer une comparaison avec des - 3 images de référence. L'efficacité et la robustesse de chacune de ces solutions résident dans leur capacité à discriminer les objets d'une scène des dégradations qui peuvent s'y trouver. Ainsi, la publication "Mesures de similarité floue pour la détection d'erreurs de transmission d'image avec quantification vectorielle" de B. Solaiman, R. Pindiah, O. Aitsab, G. Cazuguel et C. Roux, Dept. Image et Traitement de l'information, Telecom Bretagne, CORESA, mars 1997, propose d'effectuer une mesure de similarité floue pour la détection d'erreurs dans les images 10 codées par quantification vectorielle. Il utilise à cet effet un dictionnaire de mots de code ou de sous images de référence, corrélés et ordonnés de manière à attribuer à des blocs similaires des indices de similarité proches. L'image à transmettre est composée de blocs de sous images et l'indice du mot le plus proche est transmis au lieu de la totalité du bloc. Les images reçues sont 15 dégradées lorsque des erreurs de transmission surviennent au niveau des indices transmis. Pour le bloc courant, on considère l'ensemble des huit blocs qui l'entourent, caractérisés par leur moyenne de luminance. Une mesure de similarité globale du bloc central par rapport à son voisinage est évaluée pour déterminer si le bloc central est susceptible d'être erroné. D'une manière générale, les méthodes sans référence de l'art antérieur utilisent des filtres ne mettant en valeur qu'un certain type de contenu de l'image: frontières ou hautes fréquences, ou ne représentant qu'une partie du contenu de l'image. Par conséquent, les mesures de dégradation ainsi effectuées présentent 25 une pertinence limitée en terme d'identification ou de discrimination des dégradations. En particulier, ces méthodes décèlent souvent mal les dégradations parmi les objets d'une scène. Il en résulte qu'elles présentent un taux d'erreur important. La présente invention a pour but de supprimer ces inconvénients. Cet objectif est atteint par la prévision d'un procédé de mesure de dégradations d'une image vidéo numérique introduites par un système de transmission, l'image étant codée à l'aide d'un traitement de codage faisant intervenir une décomposition de l'image en blocs et un calcul de transformée par blocs, l'image étant 35 transmise par macro blocs regroupant plusieurs blocs. Selon l'invention, ce procédé comprend des étapes consistant à: - effectuer un préfiltrage consistant à appliquer à chaque macro bloc de -4 l'image transmise un test statistique pour déterminer s'il y a égalité entre une propriété du macro bloc et une propriété correspondante des blocs adjacents au macro bloc, et retenir les macro blocs dont la propriété n'est pas égale à celle de ses blocs adjacents, - pour chaque macro bloc retenu, déterminer si les blocs du macro bloc présentent une propriété similaire, selon plusieurs critères de direction, à celle de blocs voisins, et considérer que le macro bloc est erroné s'il est déterminé non similaire selon plusieurs des critères de direction, et - déterminer un indice de dégradation de l'image en fonction du nombre de macro blocs considérés erronés dans l'image. Selon une particularité de l'invention, les critères de direction comprennent un premier critère, consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins ayant une frontière commune avec le macro bloc, 15 un second critère consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins situés sur des diagonales du macro bloc, et un troisième critère consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins délimitant les angles du macro bloc, un macro bloc étant considéré erroné s'il est déterminé non similaire selon au moins deux des trois critères. Selon une autre particularité de l'invention, ce procédé comprend une étape préalable de synchronisation consistant à déterminer la grille de codage de l'image codée, afin de retrouver la décomposition en blocs de codage de l'image, utilisée lors du codage de l'image. Selon encore une autre particularité de l'invention, la détermination de la similarité de la propriété d'un macro bloc de l'image avec celle des blocs voisins consiste à déterminer un indice de similarité floue et à comparer l'indice 30 de similarité déterminé à un seuil dépendant de la valeur des pixels de l'image dans une zone dans laquelle se trouve le macro bloc. Avantageusement, l'indice de similarité floue est obtenu à l'aide d'une fonction d'appartenance appliquée à un écart de luminance moyenne entre le macro bloc et des blocs voisins du macro bloc. De préférence, la fonction d'appartenance est définie par la formule suivante: -5 PcIose(A) = - M A étant un écart de luminance moyenne entre le macro bloc et des blocs voisins du macro bloc, et M étant la valeur maximale admissible de luminance moyenne. Selon encore une autre particularité de l'invention, un macro bloc est considéré comme erroné selon le premier critère s'il présente au moins deux frontières le long desquelles les blocs du macro bloc présentent une luminance moyenne suffisamment différente de celle de blocs adjacents du voisinage du macro bloc. Selon encore une autre particularité de l'invention, un macro bloc est considéré comme erroné selon le second critère si au moins trois des blocs d'angle présentent une luminance moyenne suffisamment différente de celle de blocs diagonaux respectifs du voisinage du macro bloc. Selon encore une autre particularité de l'invention, un macro bloc est considéré comme erroné selon le troisième critère si au moins deux blocs d'angle du macro bloc présentent une luminance moyenne suffisamment différente de celle de blocs du voisinage du macro bloc, adjacents à l'angle respectif. Avantageusement, le préfiltrage consiste à appliquer à chaque macro bloc de l'image un test statistique d'égalité pour déterminer s'il y a égalité de luminance moyenne entre le macro bloc et les blocs voisins du macro bloc. L'invention concerne également un système de mesure de dégradations d'une image vidéo numérique introduites par un système de transmission, comprenant des moyens pour mettre en oeuvre du procédé défini ci-avant. Un mode de réalisation préféré de l'invention sera décrit ci-après, à titre d'exemple non limitatif, avec référence aux dessins annexés dans lesquels: La figure 1 représente schématiquement le système de mesure selon l'invention, intégré dans une chaîne de traitement d'image; La figure 2 montre plus en détail le système de mesure représenté sur la figure 1; -6 La figure 3 montre plus en détail une partie du système représenté sur la figure 2; La figure 4 montre une partie d'image composée de 16 blocs pour illustrer le procédé selon l'invention. La figure 1 représente un système de mesure 1 de dégradations selon l'invention, qui est destiné à être utilisé comme une sonde susceptible d'être appliquée en tout point d'une chaîne de réception d'images numériques, telle qu'une chaîne de diffusion de signal vidéo. Le système de mesure 1 selon l'invention est plus particulièrement conçu pour mesurer la qualité des images en sortie d'un système de transmission 10 d'images pouvant inclure des traitements de codage, de multiplexage, de transcodage, de transmultiplexage, de modulation et de démodulation, respectant la norme MPEG2. Ce système est applicable à chaque fois qu'il est nécessaire d'identifier des défauts de transmission d'un signal vidéo numérique, notamment afin de déterminer le débit convenable pour une séquence d'images donnée, en fonction de la qualité attendue. Sur la figure 2, le système de mesure 1 selon l'invention comprend un module de synchronisation 11 permettant de synchroniser chaque image codée à traiter avec sa grille de codage, c'est-à-dire la décomposition de l'image en blocs de N x N pixels. Un exemple de traitement de synchronisation susceptible d'être 25 effectué par ce module est décrit dans la demande de brevet FR 2 769 452 déposée par la Demanderesse. Ce traitement de synchronisation permet en fait de repérer dans l'image la décomposition en blocs utilisée par le traitement précédent de codage effectué par le système 10, et donc de déterminer à quel bloc de codage Bij appartient chaque pixel de l'image. L'image codée et sa décomposition en blocs sont appliqués à un module 12 de détection de macro blocs corrects effectuant un préfiltrage de macro blocs corrects par un traitement statistique, chaque macro bloc de l'image regroupant 2 x 2 blocs selon la norme MPEG2. Les macro blocs corrects sont écartés du traitement, tandis que les autres sont appliqués à un module 13 de détection des macro blocs erronés. Le système selon l'invention comprend en outre un module 14 d'évaluation d'un indice de dégradation de l'image qui détermine un indice de dégradation en fonction du nombre de blocs erronés détectés par le module 13. Plusieurs types de défauts sont ainsi recherchés soit globalement, par exemple les blocs uniformes et nettement distincts de leur voisinage, soit localement en considérant par exemple les frontières d'objets et les zones texturées (module 12). On considère également le cas o plusieurs blocs erronés sont proches les 10 uns des autres en comparant les macro blocs à leurs blocs adjacents, à leurs blocs diagonaux et aux blocs formant les angles de leur voisinage (module 13). Sur la figure 3, le module 12 comprend un traitement consistant à utiliser la décomposition en bloc définie par la grille de codage utilisée lors du traitement 15 de codage par blocs de l'image, et à appliquer un traitement de préfiltrage 21 à chaque macro bloc de l'image, comprenant nM, par exemple quatre blocs B1 à B4 de la grille de codage. Ce traitement de préfiltrage a pour but de tester s'il y a égalité de deux paramètres du macro bloc considéré avec ceux des nv = douze blocs BI à B,12 de son voisinage (voir figure 4). Ces paramètres sont la 20 luminance moyenne et le degré de texture ou activité déterminée par l'écart type de la luminance. La luminance moyenne et l'écart type de chaque bloc de l'image peuvent être déterminées directement à partir de la valeur des pixels de l'image ou en 25 appliquant préalablement aux pixels de l'image un traitement de transformée en cosinus discrète DCT. Le traitement de transformée en cosinus discrète consiste à appliquer à chaque bloc Bij de N x N pixels de l'image (N est par exemple égal à 8) un calcul de coefficients de transformée AC et DC obtenus à l'aide des formules suivantes: DC j=F1,j(, 0)= 2 N-fiNJ(X- Y) (1) N x=Oy=O et AC1j(u, v) = Fij(u, v), avec u + v É 0 (2) dans lesquelles: F,(,v=4N-N1(,u (2x+1cs('r 2y+ 1" 3 Fij(UV)= 2 E Y fi, j(XY)COS(U 2N)cos( ( 2N))) N x=O y=O 2N) kk2N) f1,j(x,y) représente la luminance du pixel au point (x, y) dans le bloc Bij, x et y étant les index de position respectivement horizontale et verticale du pixel dans 8 le bloc Bij, u et v sont compris entre 0 et N-1 et représentent respectivement les index de la fréquence spatiale horizontale et verticale, respectivement, et c est une fonction telle que c(O) =- et c(u) = 1 si u É 0. La luminance moyenne bit et l'écart-type i de luminance sont calculés pour chaque bloc Bij à l'aide des coefficients AC et DC des blocs de codage dans le domaine DCT selon les formules suivantes: gij = DCij (4) et =i jN2 -1 [ACiJ(u,v)j (5) U+v#O Les deux moyennes comparées dans le module 12 sont les suivantes: 1 nm sur le macro bloc FM = -YBj (6) nm i=l i nv sur le voisinage 1v = E(7) nv =l Les deux écarts types comparés dans le module 12 sont les suivants: sur le macro bloc M = (8) sur le voisinage av = _I(IBV, - 4v) (9) Le test d'égalité est appliqué sous la forme d'un test statistique, le test de Student étant utilisé pour la comparaison des moyennes, et le test de Fischer pour la comparaison des écarts type (ou des variances). Selon le test de Student, les hypothèses du test d'égalité sont les suivantes: Ho: FtM = tv contre Hl: im t (10) La statistique de Student est définie comme le rapport d'une loi normale sur une -9 loi X2: s VnM - 9v O 62 = ((nM _1)G +(nV -1)cy) (12) nm +nV -2 V est l'estimation combinée des variances. Sous l'hypothèse Ho, la statistique S suit une loi de Student St(nM + nv 2) avec nM + nv - 2 = 14 degrés de liberté. La loi de Student est tabulée et le seuil correspondant au risque ax choisi. Selon le test de Fischer, les hypothèses du test d'égalité sont les suivantes H'0: GM = cV contre H'1: GM É 6v (13) La statistique de Fischer est définie comme le rapport de deux lois de X F Max(a 2) (14) Min(am5a. Sous l'hypothèse H'o, la statistique F suit une loi de Fischer F(vl, V2) o v1 est le degré de liberté du numérateur de la formule ci-dessus et v2 celui du dénominateur. Autrement dit, v1 est égal à nM - 1 si GM > Gv et à nv - 1 sinon. Si l'observation de F est inférieure à la valeur de la table F(v1, V2), on en déduit que les écarts types sont égaux au risque oc. On décide dans le traitement 22 que le macro bloc étudié correspond à son voisinage lorsque ces deux tests sont simultanément réalisés avec succès. En fait, ce traitement de préfiltrage opère par analyse globale de la zone en 25 extrayant notamment les macro blocs qui correspondent à leur voisinage, même en présence de frontières d'objets ou de surfaces texturées. Les macro blocs qui n'ont pas été estimés corrects par le traitement 22 sont ensuite appliqués à trois modules 25, 26, 27 appliquant des critères respectifs 30 visant à extraire les macro blocs sujets à des erreurs de transmission. A cet effet, chaque module 25, 26, 27 examine un type de défaut spécifique en appliquant un critère approprié. - 10 A cet effet, la détection de ces défauts par les modules 25 à 27 est effectuée en calculant un indice de similarité floue obtenu de la manière suivante. On considère l'univers Q de tous les blocs de l'image à analyser et ( l'ensemble ordonné des huit blocs BI à B8 voisins d'un bloc Bo considéré. La similarité du bloc Bo avec son voisinage O est défini comme un ensemble flou A/O dans l'univers Q. La fonction d'appartenance AA0e associée à l'ensemble flou A/( est une fonction de l'univers Q vers l'ensemble [0, 1], 0 correspondant à une faible similarité et 1 correspondant à une forte similarité. Dans le cas o 10 l'on considère que les blocs sont caractérisés par leur luminance moyenne (ou la moyenne de leurs niveaux de gris), deux blocs sont similaires si la différence entre leurs luminances moyennes est faible. Cette similarité par paire entre deux blocs X et Y de l'ensemble considéré est approximée par la fonction d'appartenance Jiclose définie sur l'ensemble Q x Q par la formule suivante: Iclose(XY)= 1 -M1x-tY| (15) M dans laquelle M = 255 et correspond à la valeur maximale admissible par les huit différences de la moyenne du bloc central Bo et des moyennes des blocs voisins BI à B8, et ptx et Fty sont les moyennes des niveaux de gris (ou luminance moyennes) des blocs X et Y. L'indice de similarité globale entre le bloc Bo et les blocs de son voisinage est donné par: AA&j>(Bo) = Max(tciose(Bo, B1), (Bo, B2), -, (BO, B8) (16) L'indice de similarité globale obtenu est ensuite comparé à un seuil s qui 25 dépend du niveau de texture de son voisinage et qui est obtenu par la formule suivante: s = exp(-aay) ou e-a, (17) dans laquelle a est l'écart type évalué sur le bloc Bo et son voisinage, et a est une constante positive déterminée expérimentalement. Cette formule permet 30 d'effectuer un filtrage adaptatif visant à prendre en compte un effet de masquage. Le critère est considéré vérifié (bloc erroné) si l'indice ca est inférieur au seuil s. Le module 25 effectue une mesure de similarité adjacente en comparant chaque 35 paire de blocs adjacents de chaque macro bloc à la paire adjacente de blocs du voisinage du macro bloc. - 11 Ainsi, le module effectue pour chaque macro bloc non écarté par le traitement de préfiltrage 21, les comparaisons de luminance moyenne des paires de blocs suivantes (voir numérotation des blocs sur la figure 4): (BI, B2) et (B,2, B,3), - (B2, B4) et (B,6, Bs8), - (B3, B4) et (B,10, B, 11), et - (B3, B1) et (B,5, B,7). L'algorithme de comparaison calcule les différences des luminances moyennes de ces paires d'ensembles de blocs: AL = 2(LB + -B2) (1tBV2 + BV3) (18) 2 = B2 +JPB4) (LB6 + [BV8) (19) 3 = 214IB3 + lIB4) (1BVIO + lB11)I (20) 1 5 4 =-t2 (B3 + I'B1) (1tBV5 + 1BV7) (21) Ensuite, il ne conserve que le second maximum AT2 des quatre valeurs de différence calculées, pour autoriser une différence importante dans une direction: A 1 nd Ma I,, I Ij I1(2 A2max =2 max(A1,A2,A3,A4,) (22) Puis, afin d'obtenir un indice a de similarité floue, il applique à cette seconde valeur maximum la fonction Ilecose c=L4Içlose(/X2max)=1- M iA (23) M 1 maxi(3 Cet indice (x est ensuite comparé à un seuil si obtenu à l'aide de la formule (17) dans laquelle dans laquelle l'écart type 6 est calculé sur toute la région d'étude comprenant le macro bloc (BI, B2, B3, B4) et tous les blocs voisins Bi à B,12, et le paramètre a est égal à 1/12. Le macro bloc étudié est considéré erroné par le module 25 si l'indice Ca est inférieur au seuil si. En résumé, le module 25 ne considère pas comme erronés les macro blocs situés le long d'une frontière franche d'un objet de l'image. Les macro blocs sélectionnés comme erronés doivent présenter au moins deux frontières avec - 12 des blocs adjacents le long desquelles sa luminance moyenne est suffisamment distincte de celle des blocs adjacents. Le module 26 effectue pour chaque macro bloc une mesure de similarité diagonale en comparant la luminance moyenne de chaque bloc d'angle du macro bloc (BI, B2, B3, B4) avec les blocs BV1, B14, B19 et B,12 voisins respectifs, situés sur leur diagonale. Cette mesure a pour but de déceler des bandes de macro blocs adjacents erronés par une perception de non similarité avec des macro blocs diagonaux. A cet effet, le module 26 évalue pour chaque macro bloc non écarté par le traitement de préfiltrage 21, quatre différences de luminance moyenne entre chacun des blocs du macro bloc et les blocs diagonaux respectifs du voisinage du macro bloc: A1 = R1B -JBVII (24) A2 =!B2 -1'BV4 (25) A3 tB3 -BV9 1(26) A4lJIB 1BV12 = (27) Il sélectionne ensuite le second minimum A2 de ces valeurs car on recherche 2 min une dissimilarité. Ali nd * l I IL I A2min 2 min(AjiA, A" Al) (28) Puis, afin d'obtenir un indice A de similarité floue, il applique à cette seconde valeur minimum la fonction -tcîose définie par la formule (23): IIc=ose(A2min) (29) La valeur obtenue f3 est ensuite comparée à un seuil S2 calculé par la formule (17) dans laquelle l'écart type est calculé sur toute la région d'étude comprenant 30 le macro bloc (B1, B2, B3, B4) et tous les blocs voisins B1î à B,12 et le paramètre a est égal à 1/12. Si la valeur obtenue est inférieure au seuil S2, le macro bloc est considéré erroné. Le critère appliqué par le module 26 permet ainsi de déterminer que le macro 35 bloc considéré est erroné si au moins trois blocs diagonaux ne présentent pas - 13 une luminance moyenne similaire, ce qui permet d'autoriser une frontière d'objet dans une diagonale quelconque. Le module 27 effectue une mesure de similarité d'angle en comparant la luminance moyenne de chaque bloc d'angle (BI, B2, B3, B4) de chaque macro bloc non écarté par le traitement de préfiltrage 21 avec la luminance moyenne de chacun des trois blocs adjacents du voisinage du macro bloc, délimitant les angles du macro bloc, à savoir BI avec (B,5, Bv1, Bv2), B2 avec (BV3, B,4, Bv6), B4 avec (Bs, BvI2, BvIl) et B3 avec (Bv1o, Bv9, Bv7) . Cette comparaison vise à 10 cumuler les effets observés à l'intersection de plusieurs macro blocs du voisinage. A cet effet, pour chaque ensemble de blocs d'angle voisin, le module 27 calcule les différences de luminance moyenne entre chaque bloc de l'ensemble de blocs d'angle et le bloc adjacent du macro bloc considéré, et sélectionne la valeur minimum des trois valeurs obtenues: I'II min( |tBI - BVI |0II LA12=mn B - JtBV4' ItB1 l'Bv1 1B1- BV6)(0 AI = min(tuB2 PBV4 |B2 1V3B3' 11B2 -B) (31) A3 min( |l1B3 -BV9 |'B3 -BV7 4l1'B3 -BVIO 1) (32) A4 min( |B4 - iIBV12 l |B4 -1BV8 1B4 -l lJB1) (33) On obtient ainsi quatre valeurs de différence (une par angle du macro bloc), parmi lesquelles on sélectionne la seconde valeur maximum A 2r pour tolérer une frontière franche d'objet dans une direction quelconque: AIIax = 2nd max(Ag,AI2,A AI'I) (34) On applique ensuite à la valeur retenue la fonction plc1ose définie par la formule (23) Y = 11cose(nmax) (35) L'indice de similarité floue y obtenu est comparé à un seuil S3 qui est calculé à l'aide de la formule (17) dans laquelle l'écart type est calculé sur toute la région d'étude comprenant le macro bloc (BI, B2, B3, B4) et tous les blocs voisins BI à B,12 et le paramètre a est choisi égal à 1/20. La valeur du paramètre a est 35 adaptée de manière à ce que le nombre de macro blocs sélectionnés par le - 14 module 27 soit du même ordre que ceux sélectionnés par les modules 25 et 26. Un macro bloc est alors considéré comme erroné par le module 27 si l'indice y est inférieur au seuil S3, c'est-à-dire lorsqu'au moins deux de ses blocs d'angle ne sont pas similaires aux blocs d'angle adjacents de son voisinage. Les macro blocs détectés erronés par les modules 25, 26 et 27 sont ensuite appliqués à un module 28 de décision sur l'état de chaque macro bloc, en fonction de l'état du macro bloc déterminé par chacun des modules 25 à 27. Si le macro bloc est détecté erroné par au moins deux de ces modules, il est considéré erroné par le module 28. Les blocs erronés sont ensuite transmis au module 14 d'évaluation d'un indice de dégradation de l'image qui comptabilise le nombre de macro blocs ainsi 15 considérés erronés dans l'image, et détermine à partir de ce comptage un indice de dégradation de l'image obtenu en divisant le nombre de macro blocs erronés par le nombre total de macro blocs de l'image. Des tests comparatifs du procédé de mesure des erreurs de transmission qui 20 vient d'être décrit avec ceux de l'art antérieur, permettent de faire apparaître que ce procédé est bien plus efficace en réduisant le risque de fausses détection, tout en restant suffisamment réactif pour déceler des zones d'image erronées. Ce procédé est particulièrement efficace pour détecter des points critiques dans 25 une chaîne de transmission d'images, ce qui permet ensuite au fournisseur de service d'intervenir pour améliorer la qualité du service dès l'apparition de dégradations chez l'utilisateur final. Il contribue ainsi à l'optimisation de l'utilisation des ressources de transmission. Dans le procédé qui vient d'être décrit, les critères de sélection des macro blocs erronés sont appliqués à la luminance moyenne des blocs de l'image. On peut bien entendu envisager d'appliquer ces critères à d'autres paramètres des blocs de l'image, déterminés à partir de la valeur des pixels de l'image. - 15 REVENDICATIONS 1. Procédé de mesure de dégradations d'une image vidéo numérique introduites par un système de transmission (10), l'image étant codée à l'aide d'un traitement de codage faisant intervenir une décomposition de l'image en blocs et un calcul de transformée par blocs, l'image étant transmise par macro blocs regroupant plusieurs blocs, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes consistant à: - effectuer un préfiltrage (12) consistant à appliquer à chaque macro bloc de 10 l'image transmise un test statistique pour déterminer s'il y a égalité entre une propriété du macro bloc et une propriété correspondante des blocs adjacents au macro bloc, et retenir les macro blocs dont la propriété n'est pas égale à celle de ses blocs adjacents, - pour chaque macro bloc retenu, déterminer (13) si les blocs du macro bloc 15 présentent une propriété similaire, selon plusieurs critères de direction, à celle de blocs voisins, et considérer que le macro bloc est erroné s'il est déterminé non similaire selon plusieurs des critères de direction, et - déterminer (14) un indice de dégradation de l'image en fonction du nombre de macro blocs considérés erronés dans l'image. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les critères de direction comprennent un premier critère (25) consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins ayant une frontière commune avec le macro bloc, un second 25 critère (26) consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins situés sur des diagonales du macro bloc, et un troisième critère (27) consistant à comparer une propriété de chaque macro bloc retenu à celle de blocs voisins délimitant les angles du macro bloc, un macro bloc étant considéré erroné s'il est déterminé non similaire selon au moins deux des trois critères. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend une étape préalable de synchronisation (11) consistant à déterminer la grille de codage de l'image codée, afin de retrouver la 35 décomposition en blocs de codage de l'image, utilisée lors du codage de l'image. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, - 16 caractérisé en ce que la détermination (13) de la similarité de la propriété d'un macro bloc de l'image avec celle des blocs voisins consiste à déterminer un indice de similarité floue et à comparer l'indice de similarité déterminé à un seuil dépendant de la valeur des pixels de l'image dans une zone dans laquelle se trouve le macro bloc. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'indice de similarité floue est obtenu à l'aide d'une fonction d'appartenance appliquée à un écart de luminance moyenne entre le macro bloc et des blocs voisins du macro bloc. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la fonction d'appartenance est définie par la formule suivante: 1 5 ICIOS,(A)=l- 1 lAI iPciose(A) = 1M1t A étant un écart de luminance moyenne entre le macro bloc et des blocs voisins du macro bloc, et M étant la valeur maximale admissible de luminance moyenne. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'un macro bloc est considéré comme erroné selon un premier critère (25) s'il présente au moins deux frontières le long desquelles les blocs du macro bloc présentent une luminance moyenne suffisamment différente de celle de blocs adjacents du voisinage du macro bloc. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'un macro bloc est considéré comme erroné selon un second critère (26) si au moins trois des blocs d'angle du macro bloc présentent une luminance moyenne suffisamment différente de celle de blocs diagonaux respectifs du voisinage du macro bloc. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'un macro bloc est considéré comme erroné selon un troisième critère (27) si au moins deux blocs d'angle du macro bloc présentent 35 une luminance moyenne suffisamment différente de celles de blocs du voisinage du macro bloc, adjacents au bloc d'angle respectif. - 17 10. Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le préfiltrage (12) consiste à appliquer à chaque macro bloc de l'image un test statistique d'égalité pour déterminer s'il y a égalité de luminance moyenne entre le macro bloc et les blocs voisins du macro bloc. 11. Système de mesure de dégradations d'une image vidéo numérique introduites par un système de transmission, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour mettre en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes.