FR 2975807 A1 20121130 FR 1154459 A 20110523 DETECTION ET PISTAGE DE CIBLES DANS UNE SERIE D'IMAGES La présente invention concerne un procédé de détection et de pistage («search and tracking» en anglais) de cibles, ainsi qu'un système adapté pour mettre en oeuvre un tel procédé. La détection et le pistage de cibles constituent un mode de surveillance d'environnement qui est couramment utilisé, notamment dans le secteur naval. Il consiste à saisir successivement une série d'images optroniques de l'environnement, puis rechercher dans chaque image la présence potentielle de cibles, et confirmer ou infirmer une telle présence en recherchant si une répétition de détections existe pour plusieurs images successives. 1 o Un tel mode de surveillance est souvent mis en oeuvre à partir d'images de l'environnement qui sont saisies dans une bande spectrale infrarouge. Dans ce cas, le dispositif de détection et de pistage est usuellement désigné par IRST, pour «InfraRed Search and Track». En outre, la surveillance de l'environnement peut être panoramique. Pour cela, l'environnement peut 15 être balayé en variant continûment la ligne de visée en azimut sur 360° (degré). Chaque passage de balayage produit alors une nouvelle image qui est appelée aussi bandeau. Les termes suivants sont utilisés dans le domaine technique de la détection et du pistage de cibles : 20 - plot, ou point chaud : point d'une image auquel l'intensité saisie est élevée, qui peut correspondre à une cible présente réellement dans le champ d'observation ou à une aberration de détection. Un plot est détecté en mettant en oeuvre un critère de détection, qui peut être déterminé par rapport à un niveau moyen de signal et un niveau de 25 bruit de l'image. En général, le critère de détection requiert que la valeur d'intensité en un point de l'image, à laquelle on peut retrancher la valeur d'intensité du fond au voisinage du point, soit supérieure à un seuil de détection déterminé ; - probabilité de détection : probabilité pour qu'une cible qui est réellement 2975807 -2- présente dans le champ d'observation soit détectée dans une image en tant que plot ; - probabilité de fausse alarme : probabilité pour qu'un plot qui est détecté dans une image soit une aberration de détection, c'est-à-dire que ce 5 plot ne corresponde pas à une cible présente dans le champ d'observation ; - mise en piste : algorithme de pistage d'un plot dans plusieurs images successives, pour aboutir soit à une déclaration du plot comme correspondant à une cible réelle, soit à une décision selon laquelle le plot est considéré comme une aberration de détection ; - probabilité de mise en piste : probabilité pour qu'une cible réelle soit détectée puis déclarée à l'issue de la mise en piste ; - probabilité de fausse piste : probabilité pour qu'un plot soit déclaré à tort comme une cible à l'issue de la mise en piste ; et - temps de mise en piste : durée entre la première détection d'un plot dans une image et sa déclaration en tant que cible. L'algorithme de mise en piste d'un plot peut être constitué par une suite de rapports de détection du plot dans des images successives, appelée séquence de mise en piste. Un tel algorithme est supposé connu de l'Homme du métier, et décrit par exemple dans le document WO 02/21152. Un rapport de détection est M / N, où M et N sont deux nombres entiers positifs et non nuls, et M est inférieur ou égal à N. Le rapport de détection signifie que le plot est détecté dans M images parmi N images successives. Le rapport de détection est satisfait si le plot est détecté dans au moins M des N images successives. La séquence de mise en piste est elle-même satisfaite si tous les rapports de détection de cette séquence sont satisfaits. Dans ce cas, la mise en piste aboutit à la déclaration du plot comme étant une cible. Dès qu'un des rapports n'est pas satisfait, le plot est considéré comme une aberration de détection et est écarté. Le temps de mise en piste d'un plot est lié au nombre d'images successives qui sont nécessaires pour déclarer ce plot comme une cible ou 2975807 -3- une aberration de détection. Il dépend donc de la somme des dénominateurs des rapports de détection de la séquence de mise en piste qui est utilisée. Il dépend aussi de la probabilité de détection de la cible. La valeur de la probabilité de fausse piste et le temps moyen de mise 5 en piste peuvent être des exigences d'un opérateur de la surveillance de l'environnement. De façon générale, une valeur faible est recherchée pour la probabilité de fausse piste avec un temps moyen de mise en piste qui est limité. Or la probabilité de fausse piste diminue lorsque les séquences de mise en piste sont plus longues, et par conséquent lorsque le temps moyen de mise 10 en piste est augmenté. Par ailleurs, une difficulté intervient dans la pratique lorsque le champ d'observation comporte des zones pour lesquelles le niveau de bruit varie fortement d'une zone à l'autre. Tel est le cas, notamment, pour une surveillance en environnement maritime. En effet, chaque image contient alors 15 une zone de mer dans sa partie inférieure, et une zone de ciel dans sa partie supérieure. A cause des vagues et de reflets variables qui sont présents à la surface de l'eau, la zone de mer présente généralement un niveau de bruit qui est supérieur à celui de la zone de ciel. Ce niveau de bruit est encore supérieur dans une partie de la zone de mer qui est appelée flaque de réflexion solaire, 20 et qui correspond au reflet du soleil sur la surface de l'eau. Alors, lorsque des seuils de détection sont appliqués d'une même façon à l'intérieur de zones dont les niveaux de bruit sont différents, les plots qui sont détectés dans chaque image sont plus concentrés dans la zone dont le niveau moyen de signal et le niveau de bruit sont supérieurs, alors que la probabilité de fausse 25 piste y est elle-même plus importante. Or ajuster le seuil de détection pour limiter le nombre de plots qui sont détectés dans une image risque de réduire la probabilité de détecter une cible, particulièrement si l'intensité de cette cible est comparable ou inférieure au niveau moyen de signal dans la zone où il est le plus important. 30 Pour améliorer la fiabilité d'un tel système de détection et de pistage de cibles, le document WO 2005/069197 propose de découper l'image en portions distinctes, et de varier le seuil de détection qui est utilisé à l'intérieur de chaque 2975807 -4- portion d'image pour ajuster une valeur de probabilité de fausse alarme qui est obtenue dans cette portion d'image. Le document EP 1 792 278 propose un autre principe d'adaptation de la détection et du pistage pour obtenir une valeur désirée pour la probabilité de 5 fausse piste. Lorsqu'un plot a été détecté m fois dans N images successives, une valeur de probabilité de fausse alarme est calculée pour ce plot, en fonction des nombres m et N, et de la valeur qui est désirée pour la probabilité de fausse piste. Une valeur en est déduite pour le seuil de détection de plot qui doit être appliqué à l'image entière pour obtenir cette valeur de la probabilité de 10 fausse alarme. Le plot est alors déclaré comme une cible si son intensité relative par rapport au fond au voisinage du plot est supérieure à la valeur du seuil de détection. Un tel procédé permet d'obtenir la même probabilité de fausse piste pour chaque cible qui est déclarée. Mais il nécessite de recalculer la probabilité de fausse alarme dans les images pour plusieurs valeurs qui sont 15 essayées pour le seuil de détection. Un but de la présente invention est alors de proposer un nouveau procédé de détection et de pistage de cibles, qui procure un compromis amélioré pour la combinaison de la probabilité de fausse piste et du temps moyen de mise en piste. 20 Un autre but de l'invention est de proposer un tel procédé dont la fiabilité soit supérieure. Pour cela, l'invention propose un procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images optroniques d'un même champ d'observation, comprenant les étapes suivantes : 25 /1/ prédéfinir des niveaux de fouillis («clutter» en anglais) d'image en fonction de valeurs de probabilité de fausse alarme, et attribuer des séquences de mise en piste respectivement aux niveaux de fouillis, de sorte qu'au moins deux des niveaux de fouillis correspondent à des séquences de mise en piste qui sont différentes ; 30 /2/ découper chaque image en portions adjacentes, puis pour chaque portion d'image : 2975807 -5- /2-1 / fixer un critère de détection et calculer une valeur de probabilité de fausse alarme pour cette portion d'image ; /2-2/ à partir de la valeur de probabilité de fausse alarme, attribuer un des niveaux de fouillis à la portion d'image ; 5 /2-3/ rechercher des plots à l'intérieur de la portion d'image en utilisant le critère de détection, puis associer à chaque plot détecté la séquence de mise en piste du niveau de fouillis qui est attribué à la portion d'image ; puis /3/ pour chaque plot qui est détecté une première fois dans une des 1 o images de la série, tester la séquence de mise en piste associée à ce plot en utilisant des images de la série postérieures à l'image dans laquelle le plot a été détecté pour la première fois, et déclarer une piste de cible pour le plot si la séquence de mise en piste est satisfaite. Ainsi, selon l'invention, la séquence de mise en piste est adaptée en 15 fonction de la probabilité de fausse alarme qui est calculée séparément pour chaque portion d'image. Une portion d'image qui présente un niveau de bruit élevé, et donc qui est susceptible de générer de nombreux plots, peut alors être associée à une séquence de mise en piste plus exigeante afin de tester ces plots d'une façon plus fiable. De cette façon, une valeur qui est réduite peut 20 encore être obtenue pour la probabilité de fausse piste. Toutefois, l'invention n'impose pas d'utiliser un critère de détection des plots qui soit renforcé lorsque la probabilité de fausse alarme est élevée, si bien que le risque de manquer des cibles réelles qui sont peu intenses n'est pas accru. Dans des modes de mise en oeuvre préférés de l'invention, les 25 séquences de mise en piste peuvent être attribuées aux niveaux de fouillis à l'étape /1/ en utilisant une table («look-up table» en anglais) qui est enregistrée. L'étape /2-3/ peut alors être exécutée en lisant cette table. Le niveau de fouillis constitue le ou un paramètre d'entrée de la table pour chaque portion d'image, et la séquence de mise en piste est le résultat de la lecture pour cette portion 30 d'image. Un perfectionnement de l'invention peut consister à utiliser un paramètre supplémentaire, en plus du niveau de fouillis, pour déterminer la 2975807 -6- séquence de mise en piste qui est attribuée à une portion d'image. Ce paramètre peut résulter notamment d'une connaissance préalable du contenu des images. Ainsi, plusieurs séquences de mise en piste peuvent être attribuées à l'étape /1/ à certains au moins des niveaux de fouillis en fonction 5 d'un type de contenu d'image. Dans ce cas, l'étape /2-3/ est exécutée pour associer à chaque plot détecté la séquence de mise en piste qui correspond à la fois au niveau de fouillis qui est attribué à la portion d'image et au type de contenu d'image qui est identifié pour cette portion d'image. Un autre perfectionnement de l'invention peut concerner la possibilité 1 o pour une cible d'être mobile dans le champ d'observation et de passer entre deux images successives d'une portion d'image initiale qui possède un premier niveau de fouillis, à une portion d'image ultérieure qui possède un second niveau de fouillis différent du premier. Le plot correspondant est alors associé simultanément à deux séquences différentes de mise en piste après être passé 15 de la première à la seconde portion d'image : une première séquence qui correspond au niveau de fouillis de la portion d'image initiale, et une seconde séquence qui correspond au niveau de fouillis de la portion d'image ultérieure. Cet autre perfectionnement a pour but de résoudre ce conflit pour déterminer celle des deux séquences de mise en piste qui est utilisée à partir de la 20 seconde image. Pour cela, les étapes suivantes peuvent être exécutées pour l'un au moins des plots qui sont détectés : - identifier des positions du plot dans les images successives pour reconstituer sa trajectoire ; et - déterminer une séquence de mise en piste pour chacune de ces 25 positions, conformément au niveau de fouillis qui est attribué à la portion d'image qui contient cette position, avec des valeurs de priorité respectivement associées à ces séquences de mise en piste. L'étape /3/ est alors exécutée pour le plot en utilisant la séquence de mise en piste qui possède la valeur de priorité la plus élevée. 30 Les valeurs de priorité peuvent être définies initialement à l'étape /1/, pour chaque séquence de mise en piste qui est attribuée à un niveau de fouillis. 2975807 -7- De préférence, les valeurs de priorité sont représentatives d'une probabilité de non-détection qui est reliée au niveau de fouillis, ou à une combinaison du niveau de fouillis et d'un type de contenu d'image. Ainsi, la séquence de mise en piste qui est utilisée peut être celle qui correspond au 5 niveau de fouillis le plus élevé parmi ceux des portions d'images qui sont traversées par le plot. Une telle priorité permet de sélectionner la séquence de mise en piste la plus exigeante, pour réduire la probabilité de fausse piste. L'invention propose aussi un système de détection et de pistage de cibles qui est adapté pour mettre en oeuvre un procédé tel que décrit 1 o précédemment. Un tel système comprend : - un dispositif de saisie des images optroniques ; - une unité de détermination des séquences de mise en piste, qui est adaptée pour attribuer les séquences de mise en piste aux niveaux de fouillis selon l'étape /1/ du procédé ; 15 - une unité de traitement des images, qui est adaptée pour traiter chaque image selon l'étape /2/ ; et - une unité de mise en piste, qui est adaptée pour exécuter l'étape /3/ pour chaque plot détecté. En particulier, le système peut être du type système de détection et de 20 pistage infrarouge. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de mise en oeuvre non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 montre les principaux éléments d'un système de détection et 25 de pistage adapté pour mettre en oeuvre l'invention ; - la figure 2 est un exemple d'image pouvant être saisie lors d'une mise en oeuvre de l'invention ; - la figure 3 reproduit un extrait d'une table de lecture, pouvant être utilisée pour déterminer la séquence de mise en piste à attribuer à une 30 portion d'image ; et 2975807 -8- - la figure 4 reproduit un extrait d'une table de poursuite d'un plot, pouvant être obtenue lors d'une mise en oeuvre de l'invention. A titre d'illustration, l'invention est maintenant décrite pour un système de surveillance opérationnel dans le domaine spectral infrarouge. Dans ce cas, 5 et en référence à la figure 1, le système peut être du type IRST et peut comprendre le dispositif de saisie des images 1 avec les unités 2 à 5. Il peut comprendre en outre des éléments supplémentaires, tels que des mémoires de stockage d'images et des contrôleurs de telles mémoires, mais l'utilisation de tels éléments dans un système de détection et de pistage est supposée 1 o connue, et n'est pas reprise ici. Le dispositif 1 peut être monté sur une tourelle rotative autour d'un axe vertical, et commandée pour réaliser continûment des tours de rotation à vitesse constante. De cette façon, une image peut être saisie à chaque tour de rotation, qui représente l'environnement du système limité entre une valeur 15 minimale et une valeur maximale de hauteur en site. Chaque prise de vue pendant un tour complet constitue une nouvelle image, de sorte qu'une série d'images successives est saisie lors d'une rotation continue de la tourelle. Ainsi, la fréquence d'acquisition des images peut être comprise entre 1 et 10 secondes, par exemple. 20 La figure 2 reproduit schématiquement un contenu possible pour une telle image 100, par exemple pour un système IRST qui est embarqué à bord d'un navire en mission. L'image est alors une bande de paysage complète sur 360° d'azimut, et peut comprendre une zone de ciel 11 dans sa partie supérieure, et une zone de mer 12 dans sa partie inférieure. L'image peut aussi 25 comprendre une partie de bande côtière 13, ou zone terrestre, ainsi qu'une partie 14 de la structure supérieure du navire qui masque le paysage dans une partie du champ d'observation. Par principe, le contenu d'image à la limite gauche de l'image est continu avec le contenu d'image à la limite droite. Les références 16 à 19 désignent des cibles qui sont potentiellement présentes 30 dans le champ d'observation : d'autres navires pour les références 16 et 17, et des avions pour les références 18 et 19, à titre d'exemples. Le soleil (non représenté) peut former une zone lumineuse 15 à 2975807 -9- l'intérieur de la zone de mer 12, dans laquelle des reflets solaires intenses apparaissent de façon transitoire. La zone 15 est couramment appelée tache de réflexion solaire, ou encore flaque solaire, dans le jargon de l'Homme du métier. Le niveau de bruit de l'image est en général supérieur dans la zone de 5 mer 12 par rapport à la zone de ciel 11, et est maximal à l'intérieur de la tache de réflexion solaire 15. De façon connue, la position et l'extension de la tache de réflexion solaire peut être déterminée dans chaque image par analyse du contenu de celle-ci, ou bien déterminée a priori d'après une connaissance préalable de l'heure de saisie de l'image, la position géographique du dispositif 1 o de saisie d'image 1, de l'orientation du champ d'observation entre les limites gauche et droite de l'image 100, et d'une hauteur moyenne des vagues dans la zone de mer 12. L'unité 3 est dédiée au traitement des images successives de la série, une à une. On suppose dans la suite que ce traitement permet d'exclure la 15 partie 14 de la structure supérieure du navire, du contenu utile des images. L'unité 3 procède alors à un découpage de chaque image en portions d'image 10 qui sont adjacentes, selon une matrice de découpage qui peut être prédéterminée et fixe. Cette matrice de découpage peut être périodique et carrée ou rectangulaire, de sorte que chaque portion d'image 10 soit elle- 20 même carrée ou rectangulaire, avec des dimensions qui sont les mêmes pour deux portions d'image différentes. Par exemple, chaque portion d'image peut correspondre à des variations respectives d'azimut et de hauteur en site qui sont inférieures à 3°(degré), et comprendre 240 x 240 points d'image, appelés pixels. Alternativement, la matrice de découpage peut être adaptée en fonction 25 d'un contenu d'image qui est attendu pour chaque image, ou bien qui est identifié dans chaque image. Dans chaque portion d'image 10 de chaque image, l'unité 3 applique un critère de détection pour rechercher un ou plusieurs plots à l'intérieur de cette portion d'image. Le critère de détection qui est utilisé peut être le même à 30 l'intérieur d'une image entière. Alternativement, il peut varier entre des portions d'image 10 qui sont différentes. Par exemple, le critère de détection qui est utilisé dans une portion d'image 10 peut être fixé en fonction du niveau moyen de signal et du niveau de bruit qui sont déterminés pour cette portion d'image. 2975807 -10- De cette façon, le critère de détection des plots peut être adapté au paysage qui est présent en arrière-plan dans chaque portion d'image. Ce critère de détection peut être simplement que l'intensité qui est mesurée pour un pixel, à laquelle on retranche une intensité moyenne de son voisinage dans l'image, 5 soit supérieure à un seuil fixé. Mais d'autres critères de détection plus complexes peuvent être utilisés alternativement. Notamment, le critère de détection peut prendre en compte plusieurs pixels voisins, pour ne déclarer un plot que si les intensités de plusieurs de ces pixels voisins sont suffisantes. De tels critères de détection sont bien connus de l'Homme du métier, si bien qu'il 1 o n'est pas nécessaire de les rappeler ici. En fonction du critère de détection qui est adopté pour chaque portion d'image, l'unité 3 calcule ensuite une valeur de probabilité de fausse alarme pour cette portion d'image. Simplement, la probabilité de fausse alarme d'une portion d'image peut être égale au quotient du nombre de pixels de cette 15 portion pour lesquels le critère de détection est satisfait, par rapport au nombre total de pixels de la portion d'image. Le critère de détection qui est utilisé pour chaque portion d'image peut éventuellement être modifié pour obtenir une valeur de probabilité de fausse alarme qui appartienne à un intervalle fixé, pour cette portion d'image. 20 Selon un premier perfectionnement de l'invention, chaque image peut être découpée en positionnant la matrice de découpage par rapport à au moins un élément qui est contenu dans cette image. En particulier, lorsque l'image contient la zone de mer 12 et la zone de ciel 11 qui sont contiguës entre elles, il peut être avantageux qu'une limite entre deux des portions d'image 10 coïncide 25 avec la limite entre les zones de mer 12 et de ciel 11. Autrement dit, la matrice de découpage peut être ajustée en hauteur et en inclinaison dans chaque image pour qu'un trait de découpage de l'image soit superposé à l'horizon maritime. De cette façon, le contenu de l'arrière-plan d'image est plus homogène à l'intérieur de chaque portion d'image, si bien que la valeur qui est 30 obtenue pour la probabilité de fausse alarme est plus représentative de l'ensemble de la portion d'image. En appliquant le critère de détection qui est adopté pour chaque 2975807 -11 - portion d'image 10, l'unité 3 détecte zéro, un ou plusieurs plots à l'intérieur de cette portion d'image. L'unité 2 est conçue selon l'invention pour déterminer une séquence de mise en piste pour chaque portion d'image. Pour cela, une succession de 5 niveaux de fouillis est prédéfinie, qui permet d'attribuer l'un de ces niveaux à chaque portion d'image en fonction de la valeur qui a été déterminée pour la probabilité de fausse alarme, pour cette portion d'image. Par exemple, l'ensemble des valeurs possibles de probabilité de fausse alarme peut être divisé en plusieurs intervalles disjoints et successifs, qui peuvent être 10 numérotés dans l'ordre de 1 pour l'intervalle des valeurs les plus faibles, à un nombre entier quelconque F supérieur à deux pour l'intervalle des valeurs les plus élevées. Ces numéros d'intervalles de valeurs pour la probabilité de fausse alarme constituent une échelle de niveaux de fouillis, au sens de la présente invention. Pour chaque image, l'association des portions d'image 15 avec leurs niveaux de fouillis respectifs forme une carte de fouillis («clutter map» en anglais). L'unité 3 attribue alors une séquence de mise en piste à chaque plot qui est détecté à l'intérieur d'une portion d'image. Pour cela, l'unité 2 est adaptée pour attribuer au moins une séquence de mise en piste à chaque 20 niveau de fouillis, puis cette séquence de mise en piste est attribuée par l'unité 3 à chaque plot qui est détecté dans une portion d'image ayant ce niveau de fouillis. Selon un mode de réalisation particulier de l'unité 2, celle-ci peut comprendre une table de lecture («look-up table» en anglais) enregistrée, avec les niveaux de fouillis 1 à J comme paramètre d'entrée, et pour chacun de ces 25 niveaux, une séquence de mise en piste qui constitue le résultat de lecture. D'une façon qui a été rappelée plus haut, chaque séquence de mise en piste peut être une suite de rapports de détection du plot dans des images successives. Il est entendu que d'autres méthodes peuvent être utilisées 30 alternativement au sein de l'unité 2, pour déterminer la séquence de mise en piste qui est attribuée à chaque du niveau de fouillis. Dans une mise en oeuvre réelle de l'invention, les séquences de mise 2975807 -12- en piste peuvent être attribuées aux niveaux de fouillis en fonction de valeurs qui sont voulues respectivement pour la probabilité de fausse piste et le temps moyen de mise en piste. Selon un second perfectionnement de l'invention, la table qui est 5 enregistrée pour attribuer les séquences de mise en piste aux niveaux de fouillis peut varier selon que les images ont été saisies en condition diurne ou en condition nocturne. En effet, le niveau moyen de signal et le niveau de bruit dans chaque portion d'image, ainsi que la présence ou non de la tache de réflexion solaire, peuvent varier dans une proportion importante entre des 1 o conditions diurnes ou nocturnes. Pour cette raison, deux tables différentes peuvent être prévues initialement, respectivement pour le jour et la nuit, et l'une d'elles est sélectionnée pour y lire les séquences de mise en piste à attribuer à chaque portion d'image, et ensuite à chaque plot détecté. Selon un troisième perfectionnement de l'invention, plusieurs 15 séquences de mise en piste peuvent être attribuées à certains au moins des niveaux de fouillis. L'une de ces séquences peut alors être sélectionnée pour une portion d'image qui correspond à un tel niveau de fouillis, en fonction d'un type de contenu d'image présent dans la portion d'image. Autrement dit, le type de contenu d'image qui est présent dans la portion d'image peut constituer un 20 second paramètre d'entrée de la table de lecture, en plus du niveau de fouillis de la portion d'image, pour attribuer la séquence de mise en piste à cette portion d'image, et par suite à chaque plot qui est détecté dans celle-ci. Par exemple, le type de contenu d'image peut varier en fonction de l'une au moins des données suivantes : zone de mer ou zone de ciel ou zone terrestre, un 25 éloignement d'une partie de zone de mer qui est contenue dans la portion d'image, une hauteur de vagues dans la zone de mer, la présence d'une tache de réflexion solaire à l'endroit de la portion d'image, une heure de saisie des images, etc. Cette donnée peut résulter d'une identification du contenu d'image à l'intérieur de chaque portion d'image, ou bien résulter d'une connaissance 30 préalable de ce contenu d'image, notamment à partir de l'heure de saisie de l'image, la position géographique du dispositif de saisie d'image, la hauteur moyenne des vagues, les limites d'azimut et de hauteur en site pour le champ d'observation de chaque image, etc. 2975807 -13- La figure 3 reproduit un extrait simplifié 101 d'une table à deux entrées, pour déterminer les séquences de mise en piste conformément à un exemple de mise en oeuvre de l'invention. Cette extrait de table 101 n'est donné qu'à titre d'illustration, notamment pour le troisième perfectionnement de l'invention. 5 La première colonne regroupe les niveaux de fouillis, de 1 à J. La seconde colonne regroupe, pour chaque niveau de fouillis, les types de contenu d'image qui sont attendus. Par exemple, pour le niveau de fouillis le plus faible, c'est-à-dire le niveau 1, le contenu d'image peut être du ciel, de la mer à trois éloignements différents - lointain, intermédiaire et proche - ou une zone 10 terrestre. Pour un niveau de fouillis supérieur, par exemple le niveau maximal J, les contenus d'image attendus peuvent être seulement la zone de mer pour les éloignements intermédiaire et proche, et la tache de réflexion solaire. Le niveau de fouillis constitue le premier paramètre d'entrée de la table, et le type de contenu d'image pour chaque niveau de fouillis constitue le second 15 paramètre d'entrée. La fonction de la troisième colonne de la table sera expliquée plus loin, en liaison avec le quatrième perfectionnement de l'invention. Enfin, la quatrième colonne de la table indique la séquence de mise en piste pour chaque niveau de fouillis et chaque type de contenu d'image, sous la 20 forme de suites variables de rapports MX/NX, où l'indice x indique la variation de valeur pour les nombres entiers M et N. Après qu'une séquence de mise en piste a ainsi été attribuée à un plot détecté dans une première image de la série, cette séquence est testée sur ce plot dans les images ultérieures par l'unité de mise en piste 4. Si cette 25 séquence est satisfaite, le plot est déclaré comme une cible par l'unité de présentation 5. Dans le cas contraire, c'est-à-dire si la séquence de mise en piste n'est pas satisfaite, le plot peut être considéré comme une fausse détection, et peut être abandonné. On décrit maintenant un quatrième perfectionnement de l'invention, 30 pour un plot qui est détecté dans des images successives à l'intérieur de portions d'image auxquelles sont attribuées des séquences de mise en piste qui sont différentes. L'objectif consiste à déterminer quelle séquence doit être 2975807 -14- appliquée à un plot auquel une première séquence de mise en piste est d'abord attribuée d'après une première image de la série dans laquelle il est détecté, puis auquel une seconde voir plusieurs autres séquences de mise en piste sont ensuite attribuées d'après des images ultérieures où il est ensuite 5 détecté. Pour ce perfectionnement de l'invention, la table d'attribution des séquences de mise en piste peut être complétée d'une colonne supplémentaire, qui contient une valeur de priorité pour chaque séquence de mise en piste indiquée. Cette valeur de priorité peut être d'autant plus élevée 1 o que le niveau de fouillis est lui-même élevé. Elle peut en outre aussi dépendre du type de contenu d'image lorsque celui-ci est aussi utilisé pour déterminer la séquence de mise en piste. Dans ce cas notamment, l'augmentation des valeurs de priorité peut être inversée par rapport à certains des niveaux de fouillis. De préférence, deux lignes distinctes de la table d'attribution des 15 séquences de mise en piste ont des valeurs de priorité qui sont différentes. Dans l'extrait de table de la figure 3, la troisième colonne contient de telles valeurs de priorité. Des méthodes pour suivre la trajectoire d'un même plot qui apparaît mobile dans plusieurs images successives sont bien connues de l'Homme du 20 métier. Par exemple, des fenêtres sont associées aux détections dans les images successives, qui s'étendent autour de la position de détection dans chaque image. Les détections successives sont alors attribuées au même plot si elles sont chacune situées à l'intérieur de la fenêtre associée à la dernière détection antérieure. 25 Ainsi, une table de poursuite peut être associée à chaque plot qui est détecté dans au moins une image. Une telle table peut contenir un identifiant du plot, pour différencier le plot et sa trajectoire d'autres plots qui sont aussi détectés et poursuivis. La table peut contenir en outre un numéro de la première image dans laquelle le plot est détecté, et une ligne pour chaque 30 image ultérieure de la série d'image, jusqu'à ce que le plot soit déclaré comme cible ou abandonné. La figure 4 reproduit un extrait de table de poursuite 102, à titre de support de compréhension uniquement. La première colonne de cette 2975807 -15- table indique les numéros d'image. Dans l'exemple considéré, le plot identifié a été détecté pour la première fois dans l'image numéro I. Les deux colonnes suivantes regroupent les coordonnées des positions auxquelles le plot est détecté dans les images successives. Ces coordonnées peuvent être les 5 valeurs d'azimut al, a1+1,... et les valeurs de hauteur en site 131, 131+1,... correspondantes, respectivement pour chaque image I, 1+1,.... Par exemple, le plot n'a pas été détecté dans l'image 1+2, si bien qu'aucune valeur d'azimut ni de hauteur en site n'est indiquée. Après chaque image de la série, la table de poursuite du plot est 1 o complétée par la séquence de mise en piste qui lui est attribuée d'après sa position dans cette image, de la façon déjà décrite, et par la valeur de priorité qui est associée à cette séquence de mise en piste. Ainsi, la séquence M1/N1 ; M1'/N1' est indiquée pour l'image I, avec la valeur de priorité P1. La table de poursuite du plot est ensuite complétée de la même façon pour les images 15 ultérieures à l'image I. Ainsi, en fonction du déplacement du plot dans le champ d'observation, les séquences de mise en piste et les valeurs de priorité qui sont indiquées pour les images successives peuvent varier. La séquence M1/N1 ; M1'/N1' qui a été attribuée au plot d'après la première image dans laquelle le plot a été détecté, est utilisée initialement pour 20 sa mise en piste. Elle est utilisée tant que les valeurs de priorité des séquences de mise en piste qui sont déterminées d'après les images ultérieures sont inférieures à la valeur P1. Si cette séquence initiale de mise en piste M1/N1 ; M1'/N1' est satisfaite avant qu'une nouvelle valeur de priorité qui est supérieure à P1 soit relevée, alors le plot est déclaré comme cible. 25 A l'inverse, si une valeur de priorité qui est supérieure à P1 est relevée pour une image postérieure à l'image I, alors la séquence qui est utilisée pour la mise en piste du plot est remplacée par celle dont la priorité est supérieure. Par exemple, si P1+11 est plus grande que P1 et N1+N1' est plus grand que 11, alors la séquence de mise en piste M1+11/N1+11 ; M1+11'/N1+11' est adoptée pour 30 tester la mise en piste du plot à partir de l'image 1+11. Le procédé est ensuite poursuivi de la même façon jusqu'à ce que la séquence de mise en piste M1+11/N1+11 ; M1+11'/N1+11' soit menée à son terme, ou bien qu'une valeur de -16- priorité encore supérieure soit de nouveau relevée. Une telle mise en oeuvre du quatrième perfectionnement de l'invention peut être exécutée avantageusement par l'unité de mise en piste 4. Dans le mode de mise en oeuvre de l'invention qui vient d'être décrit en liaison avec la figure 4, une liste chronologique des séquences de mise en piste qui sont déterminées successivement pour un même plot est formée. Une liste secondaire peut aussi être formée, qui regroupe dans l'ordre chronologique celles de ces séquences de mise en piste qui sont réellement utilisées. 1 o En outre, dans ce mode de mise en oeuvre décrit, chaque séquence qui est utilisée pour la mise en piste du plot en étant appliquée aux images successives de la série est sélectionnée comme celle qui correspond au niveau de fouillis le plus élevé, sauf si le type de contenu d'image à l'endroit du plot inverse les valeurs priorité. Toutefois, il est entendu que d'autres méthodes 15 peuvent être utilisées alternativement pour actualiser la séquence de mise en piste à utiliser en fonction du déplacement qui est détecté en temps réel pour le plot. Enfin, il est évident que l'invention peut être utilisée quelque soit le contenu des images. Ce contenu d'image n'est donc évidemment pas limité à 20 la présence simultanée d'une zone de mer et d'une zone de ciel. Il peut être quelconque, par exemple constitué uniquement d'une zone de mer. Mais l'invention peut aussi être utilisée dans un cadre qui est autre que celui d'une surveillance maritime, avec des arrière-plans d'image qui sont différents. REVENDICATIONS1. Procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images optroniques d'un même champ d'observation, comprenant les étapes suivantes : /1/ prédéfinir des niveaux de fouillis d'image en fonction de valeurs de probabilité de fausse alarme, et attribuer des séquences de mise en piste respectivement aux niveaux de fouillis, de sorte qu'au moins deux des niveaux de fouillis correspondent à des séquences différentes de mise en piste ; /2/ découper chaque image (100) en portions adjacentes (10), puis pour chaque portion d'image : /2-1/fixer un critère de détection et calculer une valeur de probabilité de fausse alarme pour ladite portion d'image ; /2-2/ à partir de ladite valeur de probabilité de fausse alarme, attribuer un des niveaux de fouillis à ladite portion d'image ; /2-3/ rechercher des plots à l'intérieur de ladite portion d'image en utilisant le critère de détection, puis associer à chaque plot détecté la séquence de mise en piste du niveau de fouillis attribué à ladite portion d'image ; puis /3/ pour chaque plot détecté une première fois dans une des images de la série, tester la séquence de mise en piste associée audit plot en utilisant des images de la série postérieures à celle dans laquelle ledit plot a été détecté pour la première fois, et déclarer une piste de cible (16-19) pour le plot si ladite séquence de mise en piste est satisfaite. 2. Procédé selon la revendication 1, suivant lequel les séquences de mise en piste sont attribuées aux niveaux de fouillis à l'étape /1/ en utilisant une table enregistrée (101), et l'étape /2-3/ est exécutée en lisant ladite table. 2975807 -18- 3. Procédé selon la revendication 2, suivant lequel la table enregistrée (101) varie selon que les images ont été saisies en condition diurne ou en condition nocturne. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 5 suivant lequel les séquences de mise en piste sont attribuées aux niveaux de fouillis à l'étape /1/ en fonction de valeurs voulues respectivement pour une probabilité de fausse piste et un temps moyen de mise en piste. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, suivant lequel chaque image (100) est découpée selon une matrice de 1 o découpage qui est positionnée par rapport à au moins un élément contenu dans ladite image. 6. Procédé selon la revendication 5, suivant lequel chaque image (100) contient une zone de mer (12) et une zone de ciel (11) contiguës, et la matrice de découpage est positionnée de sorte qu'une limite entre deux des portions 15 d'image (10) coïncide avec une limite entre la zone de mer et la zone de ciel. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, suivant lequel plusieurs séquences de mise en piste sont attribuées à l'étape il/ à certains au moins des niveaux de fouillis, en fonction d'un type de contenu d'image, et l'étape /2-3/ est exécutée pour associer à chaque plot détecté la 20 séquence de mise en piste qui correspond au niveau de fouillis attribué à ladite portion d'image (10) et au type de contenu d'image identifié pour ladite portion d'image. 8. Procédé selon la revendication 7, suivant lequel le type de contenu d'image varie en fonction d'une au moins des données suivantes : zone de mer 25 (12) ou zone de ciel (11) ou zone terrestre (13), un éloignement d'une partie de zone de mer contenue dans la portion d'image (10), une hauteur de vagues dans la zone de mer, la présence d'une tache de réflexion solaire (15) à l'endroit de la portion d'image, et une heure de saisie des images. 2975807 -19- 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, suivant lequel les étapes suivantes sont exécutées pour l'un au moins des plots détectés : - identifier des positions du plot dans les images (100) successives pour 5 reconstituer une trajectoire dudit plot ; et - déterminer une séquence de mise en piste pour chacune des dites positions, conformément au niveau de fouillis attribué à la portion d'image (10) qui contient ladite position, avec des valeurs de priorité respectivement associées aux dites séquences de mise en piste; 10 l'étape /3/ étant exécutée pour ledit plot en utilisant la séquence de mise en piste qui possède la valeur de priorité la plus élevée. 10. Procédé selon la revendication 9, suivant lequel les valeurs de priorité sont représentatives d'une probabilité de non-détection reliée au niveau de fouillis, ou reliée à une combinaison dudit niveau de fouillis et d'un type de 15 contenu d'image. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 ou 10, suivant lequel les valeurs de priorité peuvent être définies à l'étape /1/ pour chaque séquence de mise en piste qui est attribuée à un niveau de fouillis. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 20 suivant lequel le critère de détection est fixé à l'étape /2-1/ en fonction d'un niveau moyen de signal et d'un niveau de bruit déterminés pour la portion d'image (10). 13. Système de détection et de pistage de cibles adapté pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 25 ledit système comprenant : - un dispositif (1) de saisie des images optroniques (100) ; - une unité de détermination des séquences de mise en piste (2), adaptée pour attribuer les séquences de mise en piste aux niveaux de fouillis selon l'étape /1/ ; 2975807 - 20 - - une unité de traitement des images (3), adaptée pour traiter chaque image (100) selon l'étape /2/ ; et - une unité de mise en piste (4), adaptée pour exécuter l'étape /3/ pour chaque plot détecté. 5 14. Système selon la revendication 13, du type système de détection et de pistage infrarouge.