FR 2868855 A1 20051014 FR 0403798 A 20040409 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de calcul de descripteur d'image numérique. Elle concerne également un procédé et un dispositif de recherche dans une base de données d'images numériques d'une image cible similaire à une image requête, basés sur le procédé de calcul de descripteur conforme à l'invention. Elle se situe de manière générale dans le domaine de l'indexation des images numériques. La prolifération exponentielle des données numériques, notamment des images et des vidéos, a donné lieu à la formation de très grandes bases de données de tels contenus, et au besoin de développer des techniques automatiques efficaces pour gérer ces très grandes bases de données. Par exemple, si l'on dispose d'une base de données d'images numériques de grande taille, et que l'on souhaite trouver un ensemble d'images similaires à une image requête dans cette base de données, il est indispensable d'avoir des techniques efficaces pour retrouver un ensemble d'images par mise en correspondance. La comparaison d'images pixel à pixel n'est pas envisageable, d'une part à cause de sa complexité calculatoire, et d'autre part parce que l'image que l'on veut retrouver dans la base de données peut avoir subi certaines transformations, qui n'ont pas modifié son contenu visuel, mais son contenu en termes de signal numérique. II a donc été nécessaire de mettre au point des descripteurs du contenu d'une image numérique, qui soient compacts et représentatifs. On peut alors rechercher la similarité entre deux images en calculant la distance entre les descripteurs de ces images. Si ces descripteurs sont suffisamment compacts, le calcul de toutes les distances entre une image donnée et toutes les images d'une base de données peut être relativement rapide. L'invention se place plus particulièrement dans ce contexte de recherche de descripteurs compacts et robustes à des distorsions géométriques, comme par exemple un recadrage de l'image, un fort changement d'échelle ou une rotation d'angle quelconque. On connaît dans l'état de l'art diverses méthodes de calcul de descripteurs d'images à partir du contenu. Notamment le comité de normalisation MPEG-7 a mis au point des recommandations pour la description de documents multimédia par leur contenu. Un des descripteurs MPEG-7 parmi les plus efficaces du point de vue calculatoire pour les images numériques est le descripteur de couleur, color layout en anglais, décrit dans le document ISOIIEC JTCl/SC29IWG11 N4632, MPEG-7 Visual part of eXperimental Model Version 11.0 . Pour le calcul de ce descripteur, une image originale est d'abord découpée en 8x8 blocs, et une valeur moyenne est calculée pour chaque bloc. Les valeurs moyennes calculées sont regroupées en un bloc de taille 8x8, sur lequel on applique une Transformation en Cosinus Discrète (DCT en anglais), et le descripteur est formé à partir de N coefficients significatifs sélectionnés. Ce descripteur n'est cependant pas robuste aux rotations d'angle quelconque ou aux recadrages d'une image. On connaît d'autre part une méthode de description d'image numérique plus robuste aux transformations géométriques, décrite dans l'article Indexing based on scale invariant interest points , de K. Mikolajczyk and C. Schmid, paru dans International Conference on Computer Vision , pp 525-531, en Juillet 2001. Dans cet article les auteurs proposent d'utiliser pour décrire une image numérique un ensemble de points d'intérêt, caractérisés par un fort contraste local, détectés à une échelle caractéristique. Les composantes du descripteur associées à chaque point à une échelle caractéristique sont normalisées en fonction de cette échelle caractéristique. Ces points d'intérêt correspondent à des points où l'intensité varie fortement, donc de larges zones relativement plates de l'image ne sont pas représentées par cette méthode de description. Ainsi, ces descripteurs ne sont pas efficaces pour certains recadrages de l'image. La présente invention a pour but de remédier aux inconvénients de la technique antérieure, en fournissant un procédé et un dispositif de calcul de descripteur d'image compact et permettant d'obtenir une grande robustesse à de nombreuses manipulations de l'image, notamment un recadrage, un fort changement d'échelle ou une rotation d'angle quelconque. A cet effet, l'invention propose un procédé de calcul de descripteur d'image numérique, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, comportant les étapes de: - division en sous-ensembles de ladite image numérique, et pour chaque sous-ensemble: - obtention d'au moins un point d'intérêt obtention d'au moins une région définie par rapport audit au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - calcul d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients représentatifs du signal sur la au moins une région. L'invention permet de calculer un descripteur basé sur le contenu qui prend en compte à la fois des caractéristiques locales de l'image, les points d'intérêt, et des caractéristiques du signal image autour de ces points d'intérêt. La localisation spatiale des points d'intérêts dans des sous-ensembles prédéterminés permet une plus grande robustesse aux recadrages qui conservent de larges zones homogènes de l'image. De plus, l'utilisation de points d'intérêt sur chaque sous-ensemble permet d'obtenir un nombre fixe de points d'intérêt. Ce nombre fixe nous permet d'implémenter une méthode de distance rapide. L'utilisation de cette distance rapide ne pourrait être implémentée si le nombre de points d'intérêt variait d'une image à l'autre. En conséquence, en fonction de contraintes extérieures (par exemple, des ressources CPU limitées), le choix d'une distance robuste ou rapide peut se faire avec un seul et même descripteur d'image. Selon un mode de mise en oeuvre particulièrement avantageux, la région choisie est un cercle centré sur le point d'intérêt et le paramètre est le rayon du cercle. Ainsi, le descripteur calculé sera robuste par rapport à toute rotation de l'image numérique traitée. De plus, il est préférable de diviser l'image régulièrement en un nombre prédéterminé de blocs de coefficients, de manière à associer efficacité 5 calculatoire et robustesse aux changements d'échelle du descripteur calculé selon l'invention. Selon un mode de mise en oeuvre préféré de l'invention, deux points d'intérêt sont choisis par bloc du découpage. Ainsi, le descripteur final est compact tout en conservant une bonne représentation des caractéristiques locales de l'image. Les points d'intérêt d'un bloc sont préférablement des extrema d'un opérateur de filtrage sur ledit bloc, et en particulier, selon une caractéristique préférée, l'opérateur de filtrage choisi est un opérateur Laplacien de Gaussien, dont la formule sera donnée ultérieurement dans la description. Ainsi, les points d'intérêt retenus dans chaque bloc correspondent à des forts changements de contraste dans le signal image, et ce sont donc des points autour desquels le signal image est représentatif. Selon une caractéristique particulièrement avantageuse, la au moins une valeur caractéristique calculée à partir des coefficients représentatifs est la moyenne desdits coefficients sur la région considérée et/ou la variance desdits coefficients sur la région considérée et/ou le moment centré de troisième ordre desdits coefficients sur la région considérée. Ainsi, chaque région est décrite par au moins une caractéristique globale calculée localement. Comme précédemment, cette mise en oeuvre a l'avantage de conserver à la fois la simplicité calculatoire et une robustesse du descripteur à diverses manipulations de l'image, et notamment aux changements d'échelle. Selon un autre aspect, l'invention concerne un procédé de recherche dans un ensemble comportant une pluralité d'images numériques cibles, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, des images numériques cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête, le procédé comportant une étape de calcul de descripteur de chaque image numérique considérée et une étape d'évaluation de la similarité entre l'image numérique requête et au moins un ensemble des images numériques cibles, l'étape de calcul de descripteur comportant les étapes de: - division en sous-ensembles de ladite image numérique, et pour chaque 5 sous-ensemble: - obtention d'au moins un point d'intérêt - obtention d'au moins une région définie par rapport à au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - calcul d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients 10 représentatifs du signal sur la au moins une région. Le procédé de recherche d'images cibles similaires à une image requête met en oeuvre les caractéristiques préférées du calcul de descripteur d'image numérique selon l'invention. Selon une caractéristique particulièrement avantageuse, l'ensemble des paramètres définissant une région est différent selon que le calcul de descripteur est appliqué à une image numérique cible ou à une image numérique requête. En particulier, les valeurs que peuvent prendre les rayons des cercles définissant des régions dans l'image requête sont différentes des valeurs que peuvent prendre les rayons des cercles définissant des régions dans une image cible. L'avantage de cette caractéristique est de préserver la compacité du descripteur tout en permettant d'augmenter la probabilité de détecter une forte similarité entre deux images après changement d'échelle. En effet, le rapport entre les valeurs des rayons d'une image numérique requête et les valeurs des rayons d'une image numérique cible permet de prendre en compte divers changements d'échelle entre une image numérique requête et une image numérique cible. Selon une première alternative, l'étape d'évaluation de similarité, comporte, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc donné de l'image requête, le calcul de la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant à tous les points d'intérêt, calculées sur chaque région prédéterminée, à l'intérieur de chaque bloc de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble d'images cibles. Ainsi, le procédé de recherche permet de comparer judicieusement les images cibles par rapport à l'image requête après une quelconque manipulation: recadrage, changement d'échelle, rotation arbitraire, au prix d'une assez forte complexité calculatoire. Selon cette première alternative, l'étape d'évaluation de similarité comprend en outre une sous-étape d'obtention de l'indice de l'image cible pour laquelle la distance évaluée est minimale et l'augmentation d'un score correspondant à cet indice de une unité. Ainsi, l'image obtenant le score final le plus élevé sera choisie comme image la plus similaire par rapport à l'image requête. L'étape de sélection de l'image la plus similaire est alors très aisée. Selon une seconde alternative, l'étape d'évaluation de similarité, comporte, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc d'indice donné de l'image requête, l'évaluation de la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant aux points d'intérêt de chaque région prédéterminée à l'intérieur du bloc de même indice donné de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble d'images cibles. L'évaluation de la distance entre deux images en fonction de leurs descripteurs selon ce mode de mise en oeuvre est peu complexe du point de vue calculatoire et rapide. Selon ce second mode de mise en oeuvre, l'étape d'évaluation de similarité comprend la sommation des distances obtenues entre l'image requête et chaque image cible, suivie de la sélection de l'image cible pour laquelle la distance totale évaluée est la plus faible. La sélection de l'image la plus proche est immédiate. Selon une autre caractéristique de l'invention, l'évaluation de la distance entre une valeur caractéristique de l'image requête et une valeur caractéristique de l'image cible consiste en le calcul de la valeur absolue de la différence entre lesdites valeurs caractéristiques. Ce calcul est particulièrement rapide. De plus, selon un mode particulièrement avantageux, la valeur caractéristique est la variance et préalablement à l'évaluation de la distance, ladite variance est normalisée en fonction d'au moins une des valeurs caractéristiques calculées pour le même bloc. Cette normalisation permet de rendre le descripteur robuste à des changements de luminance moyenne dans l'image. Corrélativement, l'invention concerne un dispositif de calcul d'un descripteur d'image numérique. Ce dispositif comporte: - des moyens de division en sous-ensembles de ladite image numérique - des moyens d'obtention d'au moins un point d'intérêt - des moyens d'obtention d'au moins une région définie par rapport à au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - des moyens de calcul d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients représentatifs du signal sur la au moins une région. Le dispositif de calcul d'un descripteur d'image numérique selon l'invention comporte des moyens de mise en oeuvre des caractéristiques précédemment exposées. Ce dispositif présente des avantages analogues à ceux du procédé de calcul d'un descripteur d'image numérique conforme à l'invention. L'invention concerne également un dispositif de recherche dans un ensemble comportant une pluralité d'images numériques cibles, des images numériques cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête, le dispositif comportant des moyens adaptés à mettre en oeuvre les caractéristiques du procédé de recherche de similarité entre une image requête et une image cible précédemment exposé, et qui présente des avantages analogues audit procédé. L'invention concerne aussi un ordinateur qui comprend des moyens 25 adaptés à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur et le procédé de recherche de similarité conforme à l'invention. Un programme d'ordinateur lisible par un microprocesseur, comprend des portions de code logiciel adaptées à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur et le procédé de recherche de similarité conforme à l'invention, lorsqu'il est chargé et exécuté par le microprocesseur. Un moyen de stockage d'informations, éventuellement totalement ou partiellement amovible, lisible par un système informatique, comprend des instructions pour un programme informatique adapté à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur et le procédé de recherche de similarité conforme à l'invention lorsque ce programme est chargé et exécuté par le système informatique. Les ordinateur, moyen de stockage d'information et programme d'ordinateur présentent des caractéristiques et avantages analogues au procédé qu'ils mettent en oeuvre. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description ci-après, illustrée par les dessins ci-joints, dans lesquels: - la figure 1 représente un dispositif de recherche par similarité dans une base de données d'images mettant en oeuvre un calcul de descripteur selon l'invention; - la figure 2 est un organigramme illustrant les principales étapes du procédé de calcul de descripteur selon l'invention; - la figure 3 représente schématiquement un découpage d'image selon un mode de réalisation de l'invention; - la figure 4 est un bloc diagramme illustrant l'étape de détection de points d'intérêts selon le mode de réalisation préféré de l'invention; - la figure 5 représente schématiquement un ensemble de régions utilisées pour le calcul de valeurs caractéristiques selon un mode de mise en oeuvre préféré de l'invention; la figure 6 est un organigramme illustrant l'utilisation du calcul de descripteur selon l'invention pour la recherche d'images similaires selon l'invention; la figure 7 est un algorithme d'évaluation de similarité entre descripteurs selon un premier mode de mise en oeuvre selon l'invention; - la figure 8 est un organigramme illustrant une optimisation de la recherche de similarité selon l'invention; - la figure 9 est un algorithme d'évaluation de similarité entre descripteurs selon un deuxième mode de mise en oeuvre selon l'invention; - les figures 10a et 10b représentent schématiquement le principe des deux modes d'évaluation de similarité selon l'invention; et - la figure 11 est un bloc-diagramme représentant schématiquement un dispositif adapté à mettre en oeuvre l'invention. On va décrire tout d'abord un dispositif de recherche par similarité dans une base de données d'images mettant en oeuvre le procédé de calcul de descripteur d'une image numérique proposé dans l'invention, en référence à la figure 1. Dans l'exemple de la figure 1 on cherche à évaluer la similarité entre une image requête IR (1) et un ensemble d'images cibles stockées dans une base de données (4), contenant un nombre N d'images, Il à IN. L'image requête IR peut être par exemple une des images contenues dans la base de données, ayant éventuellement subi une distorsion, par exemple une compression, un changement d'échelle ou une rotation. Chaque image est constituée d'une suite d'échantillons numériques, chaque échantillon représentant un pixel de l'image. Par exemple, pour une image à 256 niveaux de gris chaque pixel est codé sur un octet, alors que pour une image couleurs chaque pixel peut être codé sur 3 octets, chaque octet représentant une composante de chrominance, par exemple rouge, vert et bleu. Dans le mode de mise en oeuvre préféré, on utilisera l'espace de représentation YUV, où Y désigne la composante luminance et U, V les composantes chrominance de l'image. A chaque image cible lk, est associé un descripteur Dck (5) calculé selon l'invention et stocké également dans la même base de données. Les descripteurs correspondant aux images cibles sont généralement stockés préalablement à toute recherche de similarité entre une nouvelle image à traiter et les images de la base de données. Alternativement, dans le cas où le nombre N d'images à traiter n'est pas trop grand, ces descripteurs pourraient être calculés à la volée. Afin d'évaluer la similarité entre l'image requête IR et les images de la base de données, le descripteur associé DR (3) à l'image requête IR selon l'invention est calculé. La similarité entre le descripteur DR et les descripteurs des images cibles est ensuite évaluée (6). A partir du résultat de cette évaluation de similarité on peut sélectionner (7) la ou les images cibles les plus proches de l'image requête. Le dispositif d'application de l'invention pour la recherche de similarité comporte donc: - des moyens 2 de calcul d'un descripteur selon l'invention - des moyens 6 d'évaluation de similarité entre deux descripteurs selon l'invention - des moyens 7 de sélection d'une image dans une base de données d'image. Les principales étapes du calcul d'un descripteur d'image numérique selon l'invention sont représentées à la figure 2. Ces étapes s'appliquent à tout calcul de descripteur selon l'invention, qu'il s'agisse de l'image requête ou d'une image cible de la base de données. En entrée on dispose d'une image numérique, notée 20. La première étape E21 du procédé de calcul de descripteur selon l'invention consiste à diviser l'image numérique 20 en sous-ensembles. Dans un mode de réalisation préféré, illustré à la figure 3, la division en sous-ensembles consiste en une division régulière de l'image 20 en un nombre prédéterminé de blocs 31 de surface égale. Dans l'exemple de la figure 3, le nombre de blocs illustré est égal à 4x4. On peut également utiliser un découpage en 8x8 blocs rectangulaires, afin d'obtenir un bon compromis entre temps de calcul et précision des résultats. De retour à la figure 2, l'étape E21 est suivie de l'étape E22, à laquelle un nombre prédéfini de. points (X) est sélectionné à l'intérieur de chaque sous-ensemble déterminé préalablement à l'étape E21. Il s'agit de sélectionner des points de l'image qui ont des caractéristiques remarquables, et qui pourront être retrouvés ultérieurement, après d'éventuelles manipulations subies par l'image, comme par exemple un changement d'échelle ou une rotation. On pourrait par exemple appliquer un algorithme de détection de points d'intérêt, décrit par exemple dans le papier intitulé Indexation à l'aide de points d'intérêt invariants à l'échelle paru dans les Actes des journées Orasis, Cahors, France en juin 2001, et sélectionner les X points d'intérêt ayant le score le plus élevé dans la détection. Un algorithme décrivant un mode de mise en oeuvre préféré de l'étape E22 sera ultérieurement décrit en référence à la figure 4. Selon un mode particulièrement avantageux en pratique, X=2. A l'étape suivante E23 un certain nombre de régions sont définies par rapport à chaque point sélectionné préalablement à l'étape E22. Un exemple de mode de mise en oeuvre préféré de cette étape sera décrit en référence à la figure 5. Finalement, la dernière étape du procédé de calcul de descripteur selon l'invention, E24, consiste à calculer au moins une caractéristique globale sur chacune des régions définies à l'étape précédente. Par exemple, comme expliqué ultérieurement, on peut choisir des caractéristiques telles que la moyenne et/ou la variance, de manière à avoir des caractéristiques moyennes du signal image sur la région tout en conservant la rapidité calculatoire. Ainsi, au final, un descripteur d'image 25 sera défini comme l'ensemble des caractéristiques pour l'ensemble des régions définies pour l'ensemble des points d'intérêt pour tous les blocs et toutes les composantes couleur (par exemple Y, U, V) de l'image. En référence à la figure 4 est décrit un mode de mise en oeuvre préféré pour la sélection des points d'intérêt par bloc. Dans ce mode de mise en oeuvre, les points d'intérêt sélectionnés sont les points correspondant aux extrema par bloc d'un opérateur de filtrage appliqué au signal image. On considère en entrée de l'algorithme la composante luminance d'une image numérique 20. La première étape de l'algorithme, E41, consiste à appliquer un filtrage qui permet de mettre en évidence les zones de fort contraste de l'image. Dans le mode de mise en oeuvre préféré le filtre choisi est le Laplacien de Gaussien, appelé également LoG. Les coefficients de filtrage sont les suivants: (0 1 1 2 2 2 1 1 0 1 2 4 5 5 5 4 2 1 1 4 5 3 0 3 5 4 1 2 5 3 -12 -24 -12 3 5 2 2 5 0 -24 -40 -24 0 5 2 (1) 2 5 3 -12 -24 -12 3 5 2 1 4 5 3 0 3 5 4 1 1 2 4 5 5 5 4 2 1 \0 1 1 2 2 2 1 1 0 Ensuite, à l'étape E42, chacun des blocs obtenus selon le mode de découpage expliqué en référence à la figure 3 est sélectionné et traité indépendamment. Les étapes suivantes E43 à E46 ont pour but de détecter, à l'intérieur du bloc sélectionné précédemment, les points correspondant au minimum et au maximum du signal filtré. Ces points, notés par la suite Pmin et Pmax, seront identifiés par leurs coordonnées dans l'image. La première étape pour chaque nouveau bloc sélectionné, E43, consiste à initialiser deux valeurs, min et max, à 1000 et -1000 respectivement. Ensuite, à l'étape E44, chaque pixel (i,j) du bloc est sélectionné, par exemple dans l'ordre classique de balayage vidéo, c'est-à-dire par ligne, du coin supérieur gauche vers le coin inférieur droit, où l'indice i parcourt les lignes et l'indice j parcourt les colonnes du bloc considéré. Pour chaque pixel du bloc, on sélectionne la valeur de l'opérateur de filtrage en ce pixel, V(i,j). A l'étape E45, la valeur V(i,j) est comparée aux valeurs minimum (min) et maximum (max) mémorisées. Si la valeur V(i,j) est supérieure à la valeur max, alors la valeur maximum est mise à jour avec max=V(i,j) et les coordonnées du point maximum sont retenues comme étant celles du pixel courant: imax=i, jmax=j. De même, si la valeur V(i,j) est inférieure à la valeur min, alors la valeur minimum est mise à jour avec min=V(i,j) et les coordonnées du point minimum sont retenues comme étant celles du pixel courant: imin=i, jmin=j. L'étape E45 est ensuite répétée après la sélection du pixel suivant à l'étape E46, jusqu'à ce que tous les pixels du bloc courant soient traités. A la fin de cette boucle pour le bloc courant, les variables (imax,jmax) et (imin, jmin) contiennent les coordonnées des points Pmax et Pmin ayant les valeurs de filtrage maximum et minimum dans le bloc courant. A l'étape suivante E47, ces valeurs sont enregistrées pour le bloc courant. Le bloc suivant dans le découpage est sélectionné à l'étape E48, et 5 les étapes E43 à E47 sont répétées, jusqu'à ce que tous les blocs du découpage soient traités. On obtient ainsi, pour chaque bloc du découpage, deux points d'intérêt, identifiés par leur coordonnés dans la composante luminance. Ces points sont projetés dans les composantes de chrominance U et V pour les images couleur afin de pouvoir calculer par la suite le descripteur complet de l'image. Après la sélection des points d'intérêt par bloc, comme expliqué en référence à la figure 2, l'étape suivante du calcul d'un descripteur (E24) conformément à l'invention est la définition de plusieurs régions par rapport aux points d'intérêt. Un mode de mise en oeuvre préféré de cette étape sera décrit maintenant. La figure 5 montre schématiquement la sélection d'un ensemble de régions, par rapport à un point d'intérêt déterminé au préalable, en utilisant par exemple l'algorithme décrit ci-dessus, sur lesquelles seront calculées les valeurs caractéristiques qui vont former le descripteur de l'image. Les régions sont choisies circulaires et concentriques, afin de calculer une ou plusieurs caractéristiques qui permettront de prendre en compte des changements d'échelle et des rotations d'angle arbitraire de l'image. Dans cette figure est représenté un point d'intérêt P, et autour de ce 25 point sont tracés cinq cercles concentriques, notés Ro à R4, et dont les rayons ro à r4 sont croissants. En pratique sur une image numérique, un cercle est défini par l'ensemble de pixels à distance inférieure ou égale au rayon par rapport au point central P. Par exemple, les rayons rk peuvent prendre l'ensemble des valeurs suivantes {4,8,16,32,64}. De manière non limitative, les caractéristiques calculées sur ces régions circulaires sont des caractéristiques globales, et notamment les moments statistiques d'ordre 1, 2 et 3 du signal sur l'ensemble des pixels de chaque région: la moyenne, la variance et le moment centré d'ordre 3. Si l'on note I(x,y) le signal image au point de coordonnées (x,y), et l'on note par nk le nombre de pixels d'une région Rk, ces moments sont calculés comme ci-dessous. Pour simplifier, l'indice du bloc courant considéré et la désignation du point d'intérêt (Pmin ou Pmax) à partir duquel la région Rk est définie ont été omis dans les notations. Moyenne: C I ( R k nk Rk Variance: C2 (Rk) = 1 E (I(x, y) - C, (Rk))2 nk Rk Moment centré d'ordre 3: C3 (Rk) =1 E (I(x, y) - (Rk)Î3 nk Rk Finalement, si l'on note Cm'n (resp. Cmax) les caractéristiques concernantles points Pmin (resp. Pmax), le descripteur global d'une image représentée par ses trois composantes Y, U et V est: {(CminP(Rk,z,Y), CmaxP(Rk,Z,Y), Cminp(Rk,Z,U),CmaxP(Rk,Z,U), CminP(Rk,z,V) , Cma'p(Rk,Z,V)),1 p La figure 6 représente un schéma global de la mise en oeuvre du calcul de descripteur selon l'invention dans le cadre d'un procédé de recherche d'images similaires à une image requête donnée selon l'invention. (2) (3) (4) Dans ce contexte on considère d'une part une image requête, l'image notée 60. Le calcul de descripteur décrit précédemment est appliqué à cette image lors de l'étape E62, avec un ensemble de rayons définissant les cercles concentriques sur lesquels sont calculées les caractéristiques, {ro,.., rK}, comme expliqué à la figure 5, ayant pour valeurs par exemple {12,14,16,20,24} avec K=4. D'autre part, l'on dispose d'un ensemble d'images cibles qui forment une base de données 61. Pour chacune de ces images, le procédé de calcul de descripteur selon l'invention a été mis en oeuvre lors d'une étape préalable, avec un ensemble de rayons définissant les cercles concentriques sur lesquels sont calculées les caractéristiques, {r'o,.., CO, ayant des valeurs différentes par rapport aux valeurs utilisées pour la définition des régions analogues pour l'image requête. Par exemple, dans un mode de mise en oeuvre préféré, ces rayons prennent les valeurs suivantes: {4,8,16,32,64}, avec K'=4 également. On note cependant que l'on pourrait prendre une valeur de K' différente de la valeur de K. Le choix des rayons de valeur différente permet de prendre en compte les éventuels changements d'échelle entre l'image requête et l'image cible dont elle est issue. Par exemple, si, lors du calcul du descripteur l'image initiale était de taille MxM et si cette image a subi un changement d'échelle de facteur 2, sa nouvelle taille étant M/2 x M/2, alors le rapport entre le rayon initial r'3=32 et le rayon de l'image requête r2=16 correspond au facteur de changement d'échelle. En conséquence, les supports des régions R'3 et R2 sur lesquels sont calculés les moments d'ordre 1, 2, 3 porteront la même information signal favorisant ainsi l'exactitude de la mesure de similitude. Ces descripteurs ainsi définis sur les régions de rayons {r'o,...,r'K'} sont ainsi sélectionnés à l'étape E63. Finalement, le descripteur de l'image requête sera comparé à l'ensemble, ou au moins une partie de l'ensemble des descripteurs des images cibles à l'étape d'évaluation de la similarité E64. Deux exemples de mise en oeuvre de cette étape E64 seront décrits par la suite en référence aux figures 7 à 9. Une explication schématique des deux modes de mise en oeuvre de l'étape d'évaluation de la similarité décrits ultérieurement en référence aux figures 7 et 9 est donnée à la figure 10. La figure 10a représente schématiquement le premier mode dit robuste, qui est décrit en référence à la figure 7. On représente d'une part l'image requête IR, qui est découpée en 4 blocs, avec un point d'intérêt par bloc. Par souci de simplification, les régions concentriques autour des points d'intérêt ne sont pas représentées dans cette figure. Cette image IR est comparée aux images de la base de données cible, Il et 12 dans la figure. Comme montré schématiquement au moyen des flèches, dans ce premier mode de mise en oeuvre une valeur caractéristique d'un bloc d'un point d'intérêt de l'image requête est comparée à l'ensemble des valeurs caractéristiques de l'ensemble des blocs de l'ensemble des images cible, représentées ici par Il et 12. La figure 10b représente schématiquement le mode d'évaluation de la similarité dit rapide, et décrit en référence à la figure 9. Comme précédemment, on montre schématiquement l'évaluation de la similarité entre une image requête IR et des images cibles, ici au nombre de deux, notées Il et 12. Dans ce deuxième mode de mise en oeuvre, une valeur caractéristique d'un bloc donnée de l'image requête n'est comparée qu'aux valeurs caractéristiques des blocs de même position dans le découpage de l'image requête, ce qui est représenté au moyen de flèches à la figure 10b. Ces figures permettent notamment de saisir la différence de charge calculatoire entre les deux modes. La figure 7 décrit un premier mode d'évaluation de la similarité basé sur un calcul de distance, dite distance robuste, qui nécessite beaucoup de ressources calculatoires, et notamment le chargement en mémoire de l'ensemble des descripteurs des images de la base de données cible. L'avantage est que la distance robuste permet d'obtenir une forte similarité entre descripteurs, même si l'image requête a subi de fortes manipulations géométriques par rapport à l'image source, notamment un recadrage, une rotation d'angle arbitraire ou un fort changement d'échelle. Dans ce mode d'évaluation de la similarité, chaque caractéristique de chaque région de chaque bloc de l'image requête est comparée à chaque caractéristique de chaque région de chaque bloc de chaque image cible. L'algorithme mis en oeuvre par le calcul de la distance robuste, explicité ici pour une composante couleur seulement par souci de simplification, commence par une étape E700 d'initialisation d'un tableau à trois dimensions, Tab_compteur[ ], à 0. Ensuite, à l'étape E701, un compteur p, désignant les rayons rp des régions Rp dans l'image requête, est initialisé à 0. De même, un compteur q, désignant les rayons r'q des régions R'q dans une image cible est également initialisé à o à l'étape E702. A l'étape E703, un compteur de bloc du découpage dans l'image requête, b, est initialisé à O. A l'étape suivante E704, les caractéristiques des points d'intérêt du bloc d'indice b correspondant au rayon Rp, notées CRm'n(rp,b) et CRmax(rp,b) de l'image requête sont sélectionnés. Il s'agit soit d'une seule valeur caractéristique, comme la moyenne, soit de plusieurs, par exemple moyenne, variance et moment centré d'ordre 3, comme expliqué en référence à la figure 5. A l'étape E705 deux paramètres, Dcmin et Dcmax sont initialisés à l'infini, c'est-à-dire en pratique à la valeur maximale qu'il est possible de stocker dans cette variable. Ensuite en E706 un compteur d'images de la base de données cible, y, est initialisé à 1, puis en E707 un indice de parcours de blocs du découpage, z, est initialisé à 0. A l'étape E708, de manière analogue à l'étape E704, sont sélectionnées les caractéristiques de l'image cible d'indice y, pour les points d'intérêt du bloc d'indice z, et pour les régions R'q de rayon r'q. Ensuite, à l'étape suivante E709, les distances respectives entre caractéristiques correspondant aux points Pmin et Pmax sont calculées, et notées respectivement dm;n et dmax. Ces distances sont calculées différemment selon les caractéristiques utilisées dans le descripteur. Dans le cas où la caractéristique est la moyenne de la région considérée, la distance est simplement la valeur absolue de la différence entre les deux valeurs caractéristiques: drain = CR min (R p, b) - CC min (R, q, z) De manière analogue on calcule dmax à partir des caractéristiques correspondant au point Pmax. Dans le cas où la caractéristique retenue est la variance uniquement, dans le mode de mise en oeuvre préféré, la valeur de la variance est normalisée de manière à rendre le descripteur invariant à des changements linéaires de luminance: CR min (R p,b) CC min (Ri q, z) drain min (Rp, b)) 2 + (CR max (Rp, b)) 2 min (Rp, b)) 2 + (CCmax (Rp, b) ) 2 J(CR. J(CC De manière analogue on calcule dmax à partir des caractéristiques correspondant au point Pmax. Enfin, dans le cas où les trois valeurs caractéristiques proposées font partie du descripteur, dans le mode d'implémentation préféré, un facteur de pondération multi est associé de la manière suivante: Si CR min (R p, b) - CCInnn (R'q, z) > seuil alors multi = 4 sinon multi =1 En pratique, on peut prendre par exemple seuil=20. Ceci permet de favoriser l'impact des points d'intérêt autours desquels les zones ont des valeurs de luminance proches. La distance calculée est alors: d m;n = E multi * CRk in (R p, b) - CCk Ria, z) k=2 Les valeurs CRk'n ayant été normalisées selon: CR min = CRkin (R p, b) k J(CRk in (R p, b)) 2 + (CRk ax (R p,b 2 Les valeurs CRkax étant aussi normalisées selon le même processus: 2868855 19 CR max = CRk ax (R p, b) k \i (CRkm (Re, b 2 + (l.Rpax (R p, b 2 Les caractéristiques liées aux descripteurs cibles CCk' , CC' sont modifiées de la même façon. De manière analogue on calcule dmax à partir des caractéristiques 5 correspondant au point Pmax. Les distances dmin et dmax ainsi calculées sont ensuite comparées à Dcmin (étape E710) et Dcmax(étape E712). Si la distance dmin est inférieure à Dcmin, alors, à l'étape E711, la valeur de Dcmin est mise à jour, et l'indice de l'image cible courante, y, est stocké dans une variable nommée indice_min, et on passe à l'étape E712. Sinon, l'étape E710 est suivie de l'étape E712. A l'étape E712, la valeur dmax est comparée à Dcmax. Si dmax est inférieure à Dcmax, alors, de manière analogue à l'étape E711, la valeur Dcmax est mise à dmax et un indice noté indice_max mémorise l'indice de l'image cible courante y à l'étape E713. Cette étape, ou l'étape E712 en cas de comparaison négative, est suivie de l'étape E714 à laquelle le compteur de bloc z est incrémenté de un. Ce compteur est ensuite comparé à sa valeur maximale, égale à 64 dans ce mode de mise en oeuvre, à l'étape E715. Si sa valeur est inférieure à 64, c'est-à-dire que tous les blocs de l'image cible courante n'ont pas encore été parcourus, l'étape E715 est suivie de l'étape E708 et suivantes. Dans le cas contraire, la valeur de l'indice y est incrémentée à l'étape E716, de manière à traiter l'image cible suivante. On vérifie alors par le test E717 que l'indice y est inférieur ou égal à N, qui est le nombre total d'images cibles traitées. Dans ce cas, l'image cible y 25 est traitée à partir de l'étape E707 et suivantes. Dans le cas contraire, le tableau Tab_compteur est mis à jour à l'étape E718 suivante: les entrées correspondant à p, q et indice_min d'une part, et à p,q et indice_max d'autre part sont incrémentées de un. Ainsi, le score de similarité des images cibles désignées par indice_min et par indice_max est augmenté. Bien évidemment, indice_min et indice_max peuvent être identiques et désigner une même image cible qui est la plus proche de l'image requête pour les caractéristiques considérées. Ensuite, à l'étape E719, le compteur b parcourant les blocs de l'image requête est incrémenté de un. A l'étape suivante E720 on vérifie que b est inférieur au nombre total de blocs de la partition, 64 dans cet exemple. Si c'est le cas, on retourne à l'étape E704. Dans le cas contraire, le compteur q désignant le rayon de la région considérée pour les images cibles est incrémenté de un à l'étape E721. Si cette valeur est inférieure au nombre total de rayons possible, c'est-à-dire 5 (test E722), alors on retourne à l'étape E703. Sinon, le compteur p désignant le rayon de la région considérée pour l'image requête est incrémenté de un à l'étape E723. Le test suivant E724 a pour but de vérifier que la valeur de p est bien inférieure à la valeur maximale. Si c'est bien le cas, on retourne à l'étape E702. Sinon, toutes les boucles ont été effectuées, c'est la fin de l'algorithme de calcul de distance robuste. La dernière étape, E725, consiste en la sélection de l'indice yO qui correspond au score maximal dans le tableau Tab_compteur. C'est l'indice de l'image la plus proche de l'image requête selon ce mode d'évaluation de la similarité. L'évaluation de la similarité en utilisant la distance robuste décrite cidessus donne de bons résultats au prix d'un grand coût calculatoire. Nous allons décrire maintenant en référence à la figure 8 une implémentation plus rapide de l'algorithme précédent, très avantageuse dans le cas où le nombre N d'images de la base de données est très grand, par exemple N=30000. Comme montré à la figure 8, en entrée nous disposons, comme précédemment, d'une part du descripteur de l'image requête DR, et d'autre part, de l'ensemble des descripteurs des images cibles de la base de données, {Dà',l y s N}. La première étape E80, nommée étape de filtrage, consiste à appliquer l'algorithme décrit à la figure 7, mais avec des valeurs de rayons fixées et égales à 2: p=q=2. La complexité est ainsi réduite d'un facteur 25. A la fin de l'algorithme l'étape E725 de la figure 7 est remplacée par l'étape E81: au lieu de sélectionner seulement l'image correspondant au score maximal du tableau de comptage Tab_compteur, les L images correspondants aux scores les plus élevés seront sélectionnées, avec L nettement inférieur à N, par exemple L=1000. Ensuite, à l'étape E82, on applique l'algorithme complet de la figure 7 sur les L images sélectionnées à l'étape E81, c'est-à-dire en remplaçant N par L à l'étape E717. Ainsi, la charge calculatoire globale est largement diminuée, tout en conservant la robustesse de l'évaluation de la similarité par rapport à des manipulations géométriques telles le recadrage et les rotations d'angle arbitraire. Nous allons décrire maintenant, en référence à la figure 9, une variante de mise en oeuvre de l'étape d'évaluation de la similarité, basée sur un calcul de distance dite distance rapide. L'avantage de ce mode de mise en oeuvre est bien sa rapidité, mais certaines transformations subies par l'image requête, telles le recadrage ou certaines rotations, ne pourront pas être prise en compte. L'algorithme commence par une étape E900 d'initialisation à 0 d'un tableau Td destiné à stocker la distance totale évaluée entre l'image requête et chacune des images cibles de la base de données, pour l'ensemble des valeurs possibles des rayons caractérisant les descripteurs selon l'invention. Cette étape est suivie de l'étape E901 où un compteur p, désignant les rayons rp des régions Rp dans l'image requête, est initialisé à 0. De même, un compteur q, désignant les rayons r'q régions R'q dans une image cible est également initialisé à o à l'étape E902. Ensuite un compteur de blocs dans l'image requête b est initialisé à l'étape E903. A l'étape suivante E904, sont sélectionnées les caractéristiques des points d'intérêt du bloc d'indice b correspondant au rayon rp de la région Rp, notées CRm'n(Rp,b) et CRm"(Rp,b) de l'image requête. Dans le mode de mise en oeuvre préféré, afin de réduire au maximum le nombre de calculs à effectuer, on prend la caractéristique valeur moyenne. D'autres mises en oeuvre pourraient néanmoins utiliser une ou plusieurs des caractéristiques proposées en référence à la figure 5. L'étape E904 est suivie de l'étape E905 à laquelle un compteur, désignant l'indice d'une image cible, y, est initialisé à un. A l'étape suivante E906, les caractéristiques des points d'intérêt du bloc d'indice b correspondant au rayon r'q de la région R'q, notées CCmin(R'q,b) et CCma Ensuite, à l'étape suivante E907, les distances respectives entre 5 caractéristiques des points Pmin et Pmax sont calculées, et notées respectivement dmin et dma.. Ces distances sont calculées différemment selon les caractéristiques utilisées dans le descripteur, comme expliqué ci-dessus en référence à l'étape analogue E709 de la figure 7. On notera ici que la différence principale entre le mode d'évaluation de la similarité rapide par rapport au mode robuste est que pour le mode rapide, seuls les blocs de même indice de l'image requête et de l'image cible sont mis en correspondance. A l'étape suivante E908 le tableau des distances est mis à jour: les 15 distances dmin et dmax sont additionnées à l'entrée du tableau correspondant à l'image cible courante y et aux indices des rayons traités, p et q. Ensuite à l'étape E909 le compteur y est incrémenté de un. Un test E910 sert à vérifier si la valeur courante de y est inférieure ou égale à la valeur maximale possible N, qui est le nombre d'images cible de la base de données. Si c'est le cas, on retourne à l'étape E906 pour évaluer la distance entre l'image requête et la nouvelle image cible. Si la réponse au test E910 est négative, alors on incrémente le compteur de bloc b de un à l'étape E911. Le test E912 sert à vérifier si la valeur du compteur b est inférieure au nombre total de blocs, égal à 64 dans cet exemple. Si tel est le cas, l'algorithme reprend à partir de l'étape E904. Sinon, alors on incrémente l'indice q de un à l'étape E913. Cette étape est suivie du test E914, où l'on vérifie si la valeur de q est bien inférieure au nombre maximal de rayons possibles, ici égal à 5. Si la réponse est positive, on reprend l'algorithme à l'étape E903. Dans le cas contraire, le compteur p désignant le rayon de la région considérée pour l'image requête est incrémenté de un à l'étape E915. Le test suivant E916 a pour but de vérifier que la valeur de p est bien inférieure à la valeur maximale 5. Si la réponse à ce test est positive, on retourne à l'étape E902. Dans le cas où la réponse est négative, il s'ensuit que tous les rayons possibles ont été traités pour tous les blocs de l'image requête, et on passe alors à l'étape finale E917, où l'on sélectionne le minimum du tableau des distances Td. L'indice correspondant est l'indice y0, qui est l'indice de l'image la plus proche de l'image requête selon ce mode d'évaluation de la similarité. On peut noter que puisque les blocs de l'image requête et de chaque image cible sont mis en correspondance selon leur indice, cette méthode ne permet pas en particulier de traiter une image requête qui aurait subi une rotation d'un multiple de 90 degrés ou une symétrie d'axe horizontal ou vertical par rapport à une image de la base de données cible. Afin de traiter ces cas, on peut envisager d'appliquer l'algorithme décrit en référence à la figure 9 plusieurs fois, en prenant en entrée le descripteur de l'image requête recalculé après avoir fait subir une des transformations géométriques envisagées à l'image requête. Si l'on considère par exemple les rotations d'un multiple d'angle droit et les symétries d'axe vertical et horizontal, il y a huit transformations à tester. Enfin, on peut également noter que, de manière analogue au mode de mise en oeuvre robuste, on peut rendre cet algorithme d'évaluation de distance encore plus rapide en lui appliquant une étape de pré-filtrage pour des valeurs prédéterminées des indices p et q, par exemple égales à 2, comme expliqué en référence à la figure 8. Selon le mode de réalisation choisi et représenté à la figure 11, un dispositif mettant de calcul de descripteurs et d'indexation de base de données multimédia selon l'invention est par exemple un micro-ordinateur 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 10 comporte également un moyen de stockage 108 tel que par exemple un disque dur. Il comporte aussi un lecteur 109 de disque 110. 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. 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, par exemple les tableaux mémorisant la similarité entre une image requête et un sous-ensemble de la base de données cible, Tab_compteur ou Td selon le mode de mise en oeuvre de l'évaluation de la similarité choisi. 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 micro- ordinateur 10 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 10. 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. Notamment l'invention peut s'appliquer à la description et à l'indexation de vidéos numériques, en appliquant les procédés décrits ci-dessus à des images clés représentatives d'une vidéo numérique. REVENDICATIONS 1. Procédé de calcul de descripteur d'image numérique, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: - division (E21) en sous-ensembles de ladite image numérique et pour chaque sous-ensemble: - obtention (E22) d'au moins un point d'intérêt, obtention (E23) d'au moins une région définie par rapport audit au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - calcul (E24) d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients représentatifs du signal sur la au moins une région. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite région est un cercle centré sur le point d'intérêt et en ce que ledit paramètre est le rayon du cercle. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que 20 l'étape de division consiste en une division régulière en un nombre prédéterminé de blocs de coefficients. 4. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu'un point d'intérêt d'un bloc est un extremum d'un opérateur de filtrage sur ledit bloc. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'opérateur de filtrage est un opérateur Laplacien de Gaussien. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce 30 que deux points d'intérêt sont obtenus pour chaque bloc. 7. Procédé selon les revendications 1 à 6 caractérisé en ce que la au moins une valeur caractéristique calculée à partir des coefficients représentatifs est la moyenne desdits coefficients sur la région considérée et/ou la variance desdits coefficients sur la région considérée et/ou le moment centré de troisième ordre desdits coefficients sur la région considérée. 8. Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que la valeur caractéristique est calculée sur des coefficients de luminance et de chrominance de l'image numérique. 9. Procédé de recherche dans un ensemble comportant une pluralité d'images numériques cibles, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, des images numériques cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête, le procédé comportant une étape de calcul de descripteur de chaque image numérique considérée et une étape d'évaluation de la similarité entre l'image numérique requête et au moins un ensemble des images numériques cibles, caractérisé en ce l'étape de calcul de descripteur comporte les étapes de: - division (E21) en sous-ensembles de ladite image numérique, et pour chaque sous-ensemble: - obtention (E22) d'au moins un point d'intérêt, - obtention (E23) d'au moins une région définie par rapport audit au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - calcul (E24) d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients représentatifs du signal sur la au moins une région. 10. Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que l'étape de calcul de descripteur est effectuée par un procédé de calcul de descripteur 30 conforme aux revendications 2 à 8. 11. Procédé selon la revendication 9 ou 10 caractérisé en ce que l'ensemble des paramètres définissant une région est différent selon que le calcul de descripteur est appliqué à une image numérique cible ou à une image numérique requête. 12. Procédé selon la revendication 11 caractérisé en ce que les paramètres définissant une région sont des rayons de cercles, et en ce que le rapport entre les valeurs des rayons d'une image numérique requête et les valeurs des rayons d'une image numérique cible permettent de prendre en compte divers changements d'échelle entre une image numérique requête et une image numérique cible. 13. Procédé selon l'une des revendications 9 à 12 caractérisé en ce que l'étape d'évaluation de similarité, comporte, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc donné de l'image requête, le calcul de la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant à tous les points d'intérêt sur chaque région prédéterminée, à l'intérieur de chaque bloc de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble de l'ensemble des images cibles. 14. Procédé selon la revendication 13 caractérisé en ce que l'étape d'évaluation de similarité comprend en outre une sous-étape d'obtention de l'image cible pour laquelle la distance évaluée est minimale et d'augmentation d'un score correspondant à cette image de une unité. 15. Procédé selon la revendication 14 caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape préalable de détermination du sous-ensemble des images cibles par application de l'étape d'évaluation de similarité avec une valeur de rayon prédéterminée identique pour l'image requête et l'ensemble des images cibles et extraction d'un nombre prédéterminé d'images cibles ayant les score le plus élevé selon ladite évaluation. 16. Procédé selon l'une des revendications 9 à 12 caractérisé en ce que l'étape d'évaluation de similarité, comporte, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc d'indice donné de l'image requête, l'évaluation de la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant aux points d'intérêt de chaque région prédéterminée à l'intérieur du bloc de même indice donné de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble prédéterminé de l'ensemble des images cibles. 17. Procédé selon la revendication 16 caractérisé en ce que l'étape d'évaluation de similarité comprend la sommation des distances obtenues entre l'image requête et chaque image cible, suivie de la sélection de l'image cible pour laquelle la distance totale évaluée est la plus faible. 18. Procédé selon la revendication 13 ou 16 caractérisé en ce que l'évaluation de la distance entre une valeur caractéristique de l'image requête et une valeur caractéristique d'une image cible consiste en le calcul de la valeur absolue de la différence entre lesdites valeurs caractéristiques. 19. Procédé selon la revendication 18 caractérisé en ce que la caractéristique est la variance et en ce que, préalablement à l'évaluation de la distance, ladite variance est normalisée en fonction d'au moins une des valeurs caractéristiques calculées pour le même bloc. 20. Procédé selon la revendication 17 caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape préalable de détermination du sous-ensemble des images cibles par application de l'étape d'évaluation de similarité avec une valeur de rayon prédéterminée identique pour l'image requête et l'ensemble des images cibles et extraction d'un nombre prédéterminé d'images cibles ayant la distance la plus faible avec l'image cible selon ladite évaluation. 21. Dispositif de calcul d'un descripteur d'image numérique, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens de division en sous-ensembles de ladite image numérique, - des moyens d'obtention d'au moins un point d'intérêt, - des moyens d'obtention d'au moins une région définie par rapport audit au moins un point d'intérêt et par un paramètre prédéterminé, et - des moyens de calcul d'au moins une valeur caractéristique à partir des coefficients représentatifs du signal sur la au moins une région. 22. Dispositif selon la revendication 21, caractérisé en ce qu'il est adapté à diviser l'image numérique en un nombre prédéterminé de blocs de coefficients. 23. Dispositif selon la revendication 22, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un opérateur de filtrage d'image numérique. 24. Dispositif selon la revendication 23 caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à calculer un extremum d'un opérateur de filtrage. 25. Dispositif selon une des revendications 21 à 24 caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à calculer la moyenne des coefficients représentatifs de la région considérée et/ou des moyens de calculer la variance desdits coefficients sur la région considérée et/ou des moyens de calculer le moment centré de troisième ordre desdits coefficients sur la région considérée. 26. Dispositif de recherche dans un ensemble comportant une pluralité d'images numériques cibles, une image numérique étant un signal numérique représenté par un ensemble de coefficients représentatifs, des images numériques cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête, le dispositif comportant un dispositif de calcul de descripteur d'image numérique selon la revendication 21 et des moyens adaptés à évaluer la similarité entre l'image numérique requête et au moins un ensemble des images numériques cibles. 27. Dispositif selon la revendication 26, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de calcul de descripteur selon l'une des revendications 10 22 à 25. 28. Dispositif selon la revendication 27 caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à calculer, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc donné de l'image requête, la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant à tous les points d'intérêt sur chaque région prédéterminée, à l'intérieur de chaque bloc de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble prédéterminé de l'ensemble des images cibles. 29. Dispositif selon la revendication 28 caractérisé en ce qu'il comporte de moyens d'obtention de l'image cible pour laquelle la distance évaluée est minimale et des moyens d'augmentation d'un score correspondant à cette image de une unité. 30. Dispositif selon la revendication 29 caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens de détermination du sous-ensemble des images cibles par application de l'étape d'évaluation de similarité avec une valeur de rayon prédéterminée identique pour l'image requête et l'ensemble des images cibles et des moyens d'extraction d'un nombre prédéterminé d'images cibles ayant les score le plus élevé selon ladite évaluation. 31. Dispositif selon la revendication 27, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à évaluer, pour la ou les valeurs caractéristiques correspondant à un point d'intérêt sur une région prédéterminée à l'intérieur d'un bloc d'indice donné de l'image requête, la distance avec la ou les valeurs caractéristiques correspondant aux points d'intérêt de chaque région prédéterminée à l'intérieur du bloc de même indice donné de chaque image cible d'au moins un sous-ensemble prédéterminé de l'ensemble des images cibles. 32. Dispositif selon la revendication 31, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de sommation des distances obtenues entre l'image requête et chaque image cible, et des moyens de sélection de l'image cible pour laquelle la distance totale évaluée est la plus faible. 33. Dispositif selon la revendication 32 caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens de détermination du sous-ensemble des images cibles par application de l'étape d'évaluation de similarité avec une valeur de rayon prédéterminée identique pour l'image requête et l'ensemble des images cibles et des moyens d'extraction d'un nombre prédéterminé d'images ayant la distance la plus faible avec l'image cible selon ladite évaluation. 34. Dispositif selon l'une des revendications 28 à 33, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre le procédé conforme à l'une des revendications 18 ou 19. 35. Ordinateur caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif conforme à l'une des revendications 21 à 25. 36. Ordinateur caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif 30 conforme à l'une des revendications 26 à 34. 37. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens adaptés à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur conforme à l'une des revendications 1 à 8. 38. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens adaptés à mettre en oeuvre le procédé de recherche des images cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête conforme à l'une des revendications 9 à 20. 39. Moyen de stockage d'information, éventuellement partiellement ou totalement amovible, lisible par un système informatique, comprenant des instructions pour un programme adaptées à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur conforme à l'une des revendications 1 à 8, lorsque le programme est chargé et exécuté par le système informatique. 40. Moyen de stockage d'information, éventuellement partiellement ou totalement amovible, lisible par un système informatique, comprenant des instructions pour un programme adaptées à mettre en oeuvre le procédé de recherche des images cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête conforme à l'une des revendications 9 à 20, lorsque le programme est chargé et exécuté par le système informatique. 41. Programme d'ordinateur, lisible par un micro-processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des portions de code de logiciel adaptées à mettre en oeuvre le procédé de calcul de descripteur conforme à l'une des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme d'ordinateur est chargé et exécuté par le micro-processeur. 42. Programme d'ordinateur, lisible par un micro-processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des portions de code de logiciel adaptées à mettre en oeuvre le procédé de recherche des images cibles satisfaisant une relation de similitude avec une image numérique requête conforme à l'une des revendications 9 à 20, lorsque ledit programme d'ordinateur est chargé et exécuté par le micro-processeur.