FR 2989804 A1 20131025 FR 1253655 A 20120420 PROCEDE DE RECONSTRUCTION DE DONNEES A PARTIR D'UNE IMAGE EN COULEUR A LAQUELLE EST ASSOCIEE DE LA DONNEE. L'invention concerne le domaine des procédés de reconstruction de données, à partir d'une image à laquelle est associée de la donnée. Ce type de procédé est par exemple utilisé pour reconstruire les données sismiques d'une image sismique. Les données sismiques sont notamment utilisées par les compagnies pétrolières pour identifier la présence de champs pétrolifères. La sismique est une technique de mesure indirecte consistant à enregistrer en surface des échos issus de la propagation dans le sous-sol d'une onde sismique provoquée par exemple par un dispositif mécanique situé en surface. Ces échos sont générés par les hétérogénéités du sous-sol sondé. Par exemple, le passage de l'onde sismique d'une couche d'argile à une couche de sable va générer un écho, i.e. une onde retour, dont l'amplitude est détectable en surface par un enregistreur. 2 0 L'acquisition de ces données sismiques permet d'élaborer une image dite image sismique représentant le sous-sol sondé. Un exemple d'une telle image sismique d'un sous-sol est représenté sur la figure 1. Dans le cas d'espèce, cette image est représentée en niveau de gris et montre les différentes couches du sous-sol depuis la 2 5 surface du sol jusqu'à une profondeur de 3500m. Avec la sismique, la localisation géographique de l'image est connue (latitude, longitude, profondeur dans le sous-sol). Par ailleurs, la représentation en niveau de gris de l'image fournit l'amplitude de l'onde sismique enregistrée par l'enregistreur. 30 Les compagnies pétrolières peuvent mener des campagnes de mesures pour obtenir de telles images. Cependant, ces campagnes sont coûteuses. Il arrive tout de même fréquemment que les images, en l'absence des données obtenues par l'enregistreur, soient mises sur le marché. Cela permet aux compagnies pétrolières d'obtenir ces images sans mener de campagnes d'acquisition. Toutefois, ces images fournissent des données « brutes », qui ne sont pas directement exploitables par les compagnies pétrolières. En effet, il n'est pas possible de connaître précisément sur ce type d'images la valeur de la donnée, c'est-à-dire l'amplitude sismique, associée au niveau de gris représenté. La simple lecture permet seulement d'obtenir des ordres de grandeur, selon que l'on est plus proche d'un gris clair que d'un gris foncé. Les procédés de reconstructions de données visent à fournir des données exploitables, c'est-à-dire précises, aux compagnies pétrolières, à partir de ces images sismiques. A cet effet, il est nécessaire de la traiter afin d'associer une valeur de la donnée à chaque point de l'image représentée en niveau de gris. Ceci ne pose aucune difficulté particulière et le traitement de ce 15 type d'images représentées en niveau de gris, avec ou sans donnée relative à l'amplitude sismique, est effectué depuis longtemps par les sociétés spécialisées. Cependant, de plus en plus d'images sismiques sont désormais représentées en couleur. 20 Or, les procédés de reconstruction de données utilisés pour les images représentées en niveau de gris ne sont pas transposables aux images sismiques représentées en couleur. En effet, la donnée reconstruite est généralement erronée si bien qu'aucune donnée fiable, amplitude sismique ou toute autre donnée, ne peut être fournie aux compagnies pétrolières. 25 L'invention vise à pallier ce problème du traitement des images sismiques représentées en couleur à laquelle est associée de la donnée, en l'occurrence liée à l'amplitude sismique. Plus généralement, l'invention vise la reconstruction de données de toute image représentée en couleur et comportant une échelle 30 d'amplitude en couleur à laquelle est associée de la donnée. A cet effet, l'invention propose un procédé de reconstruction de données à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, procédé dans lequel il est prévu les étapes suivantes : a) choisir ou définir un espace de couleur, ledit espace étant susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image ; puis, mettre en oeuvre par ordinateur les étapes suivantes : b) définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace, chaque point de cette courbe pouvant être associé à une donnée à reconstruire ; c) extraire la position géographique, dans cette image, d'un pixel de l'image ainsi que les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), cette couleur étant assimilable à un point P dans cet espace de couleur ; d) comparer la couleur du pixel ainsi décomposée à l'étape (c) à la courbe représentative de l'échelle de couleur définie dans cet espace, pour déterminer la donnée associée à la couleur de ce pixel ; e) extraire la position géographique, dans cette image, des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite image. Le procédé selon l'invention pourra également comprendre l'une au moins des caractéristiques suivantes, prises seules ou en combinaison : - l'étape (b) comprend les sous-étapes suivantes : b1) extraire la couleur d'un pixel de l'échelle de couleur associée à l'image, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a) ; b2) effectuer, pour chaque composante de l'espace de couleur défini à 2 5 l'étape (a), une moyenne de la composante considérée sur un ensemble de pixels, par exemple l'ensemble des pixels d'une même ligne lorsque l'échelle de couleur associée à l'image à traiter est positionnée verticalement, pour définir un nuage de points dans lequel chaque point est associé à l'ensemble de pixels considéré et sa décomposition dans l'espace de couleur défini à l'étape (a) ; 30 b3) définir la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), à partir de ce nuage de points ; - l'étape (d) consiste à : o si le point P est situé sur ladite courbe : di) enregistrer cette couleur et la valeur associée à cette couleur ; o si le point P n'est pas situé sur ladite courbe : d2) déterminer le point P" appartenant à ladite courbe associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point P puis, à l'issue de cette étape (d2), mettre en oeuvre l'étape (di). - si le point P n'est pas situé sur ladite courbe et que la courbe ne comporte qu'un seul segment, l'étape (d2) consiste à effectuer la projection orthogonale P" du point P sur ledit segment, ledit point P" ainsi obtenu sur le segment étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur associée au point P et éventuellement, à déterminer la distance PP" ; - si le point P n'est pas situé sur la courbe et que la courbe comporte plusieurs segments, l'étape (d2) consiste à : - effectuer la projection orthogonale P', P", P'", P" du point P sur chaque segment ; - déterminer la distance entre le point P et chacune de ses projections orthogonales P', P", P"', P" sur les différents segments ; - conserver la distance PP" la plus faible, le point P" appartenant à l'un des segments étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point P. - on compare la distance PP" à une valeur seuil prédéterminée et, si la distance PP" est supérieure à cette valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (d1), une étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. - l'étape (b) consiste également à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe n'appartenant pas à ladite courbe. - si le point P n'est pas situé sur la courbe, l'étape (d2) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point P ; - si le point dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point P est l'un des points fixes, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (di), une étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur ; - l'étape (e) consiste à répéter les étapes (c) et (d) pour l'ensemble des pixels de l'image ; - l'étape (e) consiste à mettre en oeuvre l'étape (c) puis, à déterminer si la couleur du pixel a été préalablement enregistrée pour un autre pixel et, si cette couleur a été préalablement enregistrée, à enregistrer directement la valeur lui correspondant. A cet effet également, l'invention propose un procédé de reconstruction de données à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, procédé dans lequel il est prévu les étapes suivantes : A) choisir ou définir un espace de couleur, ledit espace étant susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image ; puis, mettre en oeuvre par ordinateur les étapes suivantes : B) définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace, chaque point de cette courbe pouvant être associé à une valeur de la donnée à reconstruire ; C) définir une table de conversion couleur-donnée couvrant l'ensemble des couleurs disponibles pour le codage de couleurs dans l'ordinateur, à partir de la courbe définie à l'étape (B) ; D) extraire la position géographique, dans l'image, d'un pixel de l'image ainsi que les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point P dans cet espace de couleur ; E) comparer la couleur extraite à l'étape (D) à la table de conversion couleur-donnée définie à l'étape (C), pour déterminer la valeur de la donnée associée à cette couleur ; F) extraire la position géographique, dans cette image, des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite image. Cette variante du procédé selon l'invention pourra également comprendre l'une au moins des caractéristiques suivantes, prises seules ou en combinaison : - l'étape (B) comprend les sous-étapes suivantes : B1) extraire la couleur d'un pixel de l'échelle de couleur présente sur l'image, dans l'espace de couleur défini à l'étape (A) ; B2) effectuer, pour chaque composante de l'espace de couleur défini à l'étape (A), une moyenne de la composante considérée sur un ensemble de pixels, par exemple l'ensemble des pixels d'une même ligne lorsque l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est positionnée verticalement, pour définir un nuage de points dans lequel chaque point est associé à l'ensemble de pixels considéré et sa décomposition dans l'espace de couleur défini à l'étape (A) ; B3) définir la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), à partir de ce nuage de points ; - l'étape (C) consiste à : Cl) exprimer une couleur prévue pour le codage des couleurs dans l'ordinateur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point M dans cet espace de couleur ; C2) comparer cette couleur à la courbe représentative de l'échelle de couleur définie dans cet espace, pour déterminer la donnée associée à cette couleur ; C3) déterminer, sur ladite courbe, la couleur associée aux autres couleurs prévues dans l'ordinateur pour le codage des couleurs, pour réaliser la table de conversion couleur-donnée ; - l'étape (C2) consiste à : o si le point M est situé sur ladite courbe : C21) enregistrer cette couleur et la valeur de la donnée associée à cette couleur ; o si le point M n'est pas situé sur ladite courbe : C22) déterminer le point M" appartenant à ladite courbe associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M puis, à l'issue de cette étape (C22), mettre en oeuvre l'étape (C21) ; - si le point M n'est pas situé sur ladite courbe et que la courbe ne comporte qu'un seul segment, l'étape (C22) consiste à effectuer la projection orthogonale M" du point M sur ledit segment, ledit point M" ainsi obtenu sur le segment étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur associée au point M et éventuellement, à déterminer la distance MM" ; - si le point M n'est pas situé sur la courbe et que la courbe comporte plusieurs segments, l'étape (C22) consiste à : - effectuer la projection orthogonale M', M", M"', M"" du point M sur chaque segment ; - déterminer la distance entre le point M et chacune de ses projections orthogonales M', M", M"', M" sur les différents segments ; - conserver la distance MM" la plus faible, le point M" appartenant à l'un des segments étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M ; - on compare la distance MM" à une valeur seuil prédéterminée et, si la distance MM" est supérieure à cette valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), une étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur ; - l'étape (B) consiste également à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe n'appartenant pas à ladite courbe ; - si le point M n'est pas situé sur la courbe, l'étape (C22) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M ; - si le point dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M est l'un des points fixes, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), une étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur ; - l'étape (C3) consiste à répéter les étapes (C1) et (C2) pour l'ensemble des couleurs disponibles, dans l'ordinateur, pour le codage des couleurs ; - l'étape (F) consiste à répéter les étapes (D) et (E) pour l'ensemble des pixels de l'image. Quelle que soit la variante du procédé selon l'invention, celui-ci s'applique avantageusement à la reconstruction de données sismiques, susceptibles d'intéresser les compagnies pétrolières. L'invention est cependant applicable à l'obtention de n'importe quel type de données, susceptibles d'être reconstruites à partir d'une image représentée avec une échelle de couleur à laquelle est associée de la donnée. A titre d'exemple non limitatif, il peut s'agir d'images météorologiques telles que des cartes de température, pression, des champs de vitesses ou des cartes de niveaux. Contrairement à la sismique où l'existence des valeurs de l'amplitude sismique sur l'échelle de couleur, et parfois de l'échelle de couleur elle-même, ne sont pas nécessaires pour reconstruire des données pertinentes telle que l'évolution de cette amplitude, il est nécessaire d'avoir une échelle de couleur associée à l'image à traiter comportant, selon le cas, les valeurs de température, pression, vitesse ou niveau sur l'échelle de couleur pour reconstruire la donnée. L'invention sera mieux comprise et d'autres buts, avantages et caractéristiques de celle-ci apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit et qui est faite au regard des figures annexées, sur lesquelles : la figure 2(a) est un exemple d'une échelle de couleur possible ; la figure 2(b) représente l'évolution des composantes RVB de l'échelle de couleur représentée sur la figure 2(a) ; - la figure 2(c) représente, dans l'espace RVB, l'évolution de la courbe associée à l'échelle de couleur représentée sur la figure 2(a) ; la figure 3(a) représente le placement d'un point P, représentatif de la couleur d'un pixel d'une image en couleur devant être traitée par le procédé selon l'invention, dans l'espace RVB, par rapport à l'échelle de couleur représentée sur la figure 2(c), le point P appartenant à la courbe associée à l'échelle de couleur définie sur la figure 2(b) ; la figure 3(b) représente le placement d'un point P, représentatif de la couleur d'un pixel d'une image devant être traitée par le procédé selon l'invention, dans l'espace RVB, par rapport à l'échelle de couleur représentée sur la figure 2(c) et d'un point P' correspondant à la projection orthogonale du point P sur la courbe associée à l'échelle de couleur définie sur la figure 2(b) ; - la figure 4 est une image de représentation couleur de données sismiques, en l'occurrence associée à une échelle de couleur noir-blanc-rouge ; - la figure 5 est un tableau représentant les données reconstruites avec le procédé selon l'invention, à partir de l'image de la figure 4 ; la figure 6 représente l'image équivalente à celle de la figure 4, après reconstruction à partir des données de la figure 5. Le procédé selon l'invention vise à reconstruire des données à partir d'une image en couleur. Cette image peut être récupérée directement sous forme numérique ou parfois, doit être préalablement numérisée si elle a été récupérée sous format papier. Il convient cependant de noter que la plupart des images en couleur à traiter sont récupérées directement sous un format numérique. Nous allons tout d'abord décrire un premier procédé de reconstruction de données, à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, conformément à l'invention. Une première étape (étape (a)) du procédé consiste à choisir ou définir un espace de couleur. Cet espace peut par exemple être défini par un repère orthonormé avec les coordonnées Rouge-Vert-Bleu (RVB). Cet espace est en effet susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image en couleur. On pourrait cependant définir cet espace avec d'autres coordonnées, également susceptibles de représenter toutes les couleurs d'une échelle de couleur quelconque associée à ladite image. Par exemple, et de manière non limitative, on peut citer les 2 0 espaces définis par les ensembles de couleurs Cyan-Magenta-Jaune- Noir (CMJN), Teinte-Saturation-Luminosité (TSL), Teinte-Saturation- Valeur (TSV), XYZ, xyY, UVW, U'V'W', Lab, LUV, YUV, YDbDr, YCbCr. On pourra se référer au lien suivant http://fr.wikipedia.orci/wiki/Car/oC3%A9qorie:Espace Couleur. 25 Les autres étapes du procédé sont mises en oeuvre par un ordinateur, un processeur ou un ensemble de processeurs. Une deuxième étape (étape (b)) consiste à définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace. Cette échelle de couleur doit être, pour que 30 le procédé fonctionne, une reproduction fidèle de l'échelle de couleur associée à l'image à traiter. Il convient de noter que la définition de cette courbe appartient à l'opérateur chargé de reconstruire les données de l'image à traiter. La courbe représentative de l'échelle de couleur dans cet espace est ainsi classiquement une courbe en trois dimensions évoluant dans ledit espace. Nous allons décrire la construction de cette courbe représentative de l'échelle de couleur à l'appui des figures 2(a) à 2(c), lesquelles ne forment qu'un exemple fourni à simple but illustratif. La figure 2(a) représente une échelle de couleur associée à l'image à traiter, à laquelle est associée une donnée arbitraire, en ordonnées, allant de la valeur nulle à la valeur unité. L'évolution des données sur cette échelle de couleur est en l'occurrence linéaire. Cette échelle de couleur se présente sous forme numérique, par exemple au format bitmap. Dans le cas d'espèce, il s'agit d'une échelle de couleur « arc-en-ciel » allant du Bleu au Rouge. Tout d'abord, une sous-étape (b1) consiste, pour un pixel de l'échelle de couleur associée à l'image à traiter, à en extraire sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a). Ceci est facilement géré de manière automatique par l'ordinateur. Par exemple, on peut utiliser une bibliothèque du commerce telle que OpenCV (pour « Open Source Computer Vision Library » selon la terminologie anglo-saxonne), cf. http://opencv.willofflarage.com/wiki/. On peut, selon un autre exemple, utiliser une autre bibliothèque du commerce telle que MODI (pour « Microsoft Office Document Imaging » selon la terminologie anglo- saxonne), cf. http://office.microsoft.com/en-us/help/about-microsoft-office- document-imaging-HP001 0771 03.aspx. En pratique, il est avantageux d'utiliser une bibliothèque permettant d'extraire la couleur du pixel directement dans l'espace de couleur définie à l'étape (a). Toutefois, si cette bibliothèque permet d'extraire cette couleur dans un autre espace de couleur que celui qui a été défini à l'étape (a), la sous- étape (b1) doit également prévoir une conversion de la couleur du pixel de cet espace de couleur vers l'espace de couleur défini à l'étape (a). Cette conversion s'effectue en utilisant les règles de conversion des couleurs, parfaitement connues de l'homme du métier. Par exemple, le passage de l'espace RVB à l'espace TSL est explicité sous le lien suivant http://vvww. irem . un iv-montp2.fr/optionsciences/200520006/n uanciers. pdf. La sous-étape (b1) est répétée pour chaque pixel de l'échelle de couleur associée à l'image à traiter. Si l'échelle de couleur est représentée verticalement, une sous-étape (b2) consistant à effectuer, pour chaque composante de l'espace de couleur défini à l'étape (a), une moyenne, par exemple arithmétique, de la composante considérée R, V ou B sur l'ensemble des pixels d'une même ligne est ensuite effectuée. On comprend que si l'échelle de couleur est représentée horizontalement, cette moyenne est effectuée par colonne. A l'issue de la sous-étape (b2), il est alors possible de représenter l'évolution des composantes R, V et B en fonction du numéro de la ligne de pixels de l'échelle de couleur. On obtient ainsi un nuage de points, la coordonnée de chaque point correspondant, en abscisse, au numéro de la ligne de pixels et en ordonnées, à sa décomposition selon les trois composante RVB. Par ailleurs, la sous-étape (b2) permet d'associer chaque ligne à une donnée particulière, en l'occurrence comprise entre la valeur nulle et la valeur unité. Une sous-étape (b3) est ensuite mise en oeuvre. Cette sous-étape (b3) consiste à définir la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), à partir de 25 ce nuage de points. Dans le même temps, les données associées à chaque point sont associées à cette courbe. Dans l'exemple choisi, les points formant le nuage de points dans l'espace RVB peuvent être associés à des segments de droite, qui peuvent être entièrement définis avec seulement cinq points du nuage de 30 points. Dans le cas d'espèce, on définit ainsi une courbe représentative de l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter qui est linéaire par morceaux et, plus précisément, formée de quatre segments. C'est ce qui peut être visualisé sur la figure 2(b). La figure 2(b) représente l'évolution des proportions respectives de trois couleurs de base Rouge, Vert et Bleu pour former une échelle de couleur dans l'espace RVB associée à l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter. En l'occurrence, l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est celle qui est représentée sur la figure 2(a) et qui est reproduite à la base de la figure 2(b), en abscisse. La donnée associée à chaque ligne de pixels de l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est facilement extraite, dans la mesure où l'on connait le numéro de ligne et le nombre de lignes. Une simple règle de proportionnalité sur l'échelle de valeur [0 ; 1] permet donc de connaître la donnée/valeur associée à la ligne considérée. Comme on peut le constater sur cette figure 2(b), la composante « Bleu » est à sa valeur maximale (Vmax = 255) entre 0 et 0,25 sur l'échelle de couleur, puis décroît linéairement entre 0,25 et 0,5 jusqu'à sa valeur minimale (Vmin = 0) et enfin, reste à cette valeur minimale entre 0,5 et 1. En informatique, le codage des couleurs est classiquement réalisé dans l'espace RVB, avec des valeurs comprises entre 0 et 255 pour chaque composante R, V et B de cet espace. La composante « Rouge » est à sa valeur minimale (Vmin = 0) entre 0 et 0,5 sur l'échelle de couleur, puis croît linéairement entre 0,5 et 0,75 jusqu'à sa valeur maximale (Vmax = 255) et enfin, reste à cette valeur maximale entre 0,75 et 1. Enfin, la composante « Vert » croît linéairement depuis sa 25 valeur minimale (Vmin = 0) jusqu'à sa valeur maximale (Vmax = 255) entre 0 et 0,25 sur l'échelle de couleur, reste constante entre 0,25 et 0,75 puis, décroît linéairement entre 0,75 et 1 jusqu'à sa valeur minimale (Vmin = 0). On obtient ainsi une échelle de couleur allant du bleu au rouge, en passant par différentes teintes comprises entre le bleu et le rouge. Dans le 30 cas d'espèce, le bleu de l'échelle de couleur est associé à la valeur nulle (donnée) et le rouge à la valeur unité (donnée). La courbe représentative de l'échelle de couleur représentée sur la figure 2(b) est représentée dans l'espace RVB sur la figure 2(c). Il convient de noter que la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a) pourrait être définie différemment. Par exemple, la courbe représentative de l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter pourrait se présenter, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), sous la forme du nuage de points obtenu à l'issue de la sous-étape (b2). Toutefois, cette solution est moins avantageuse par rapport à la définition de la courbe représentée sur les figures 2(b) et 2(c). En effet, dans ce cas, la mise en oeuvre de l'étape (e), laquelle est décrite ultérieurement, nécessite un temps de calcul plus important. Selon un exemple intermédiaire, on pourrait définir lors de la sous étape (b3), une courbe linéaire par morceaux comportant plus de quatre segments. Là encore, cette solution est moins avantageuse en temps de calcul. La troisième étape (étape (c)) consiste, pour un pixel de l'image 15 en couleur, à en extraire les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), ainsi que sa position dans ladite image. L'extraction de la couleur est facilement gérée de manière automatique par l'ordinateur. Comme évoqué précédemment, l'extraction de la couleur d'un pixel peut s'effectuer avec une bibliothèque du commerce telle 2 0 qu'OpenCV ou MODI. Si la bibliothèque utilisée ne permet pas une extraction directe dans l'espace de couleur choisi ou défini à l'étape (a), mais dans un autre espace de couleur ; on convertit les coordonnées de la couleur de ce pixel dans cet espace de couleur vers celui qui a été défini à l'étape (a). Comme évoqué 2 5 précédemment, cette conversion s'effectue en utilisant les règles de conversion des couleurs parfaitement connues de l'homme du métier. En reprenant notre exemple, on obtient ainsi les composantes du pixel considérée dans l'espace RVB. Ainsi, on obtient un point P dans l'espace RVB. 30 Par ailleurs, l'extraction de la position de ce pixel dans l'image est dans la plupart des cas obtenue en appliquant une loi de correspondance linéaire qui s'appuie sur la position de trois coins de l'image à traiter. Cette approche est largement répandue et traitée sans difficulté par l'homme du métier. En effet, chaque pixel de l'image peut être positionné grâce à son numéro de ligne (Xp) et son numéro de colonne (Yp). Si, avec 3 coins de l'image, on définit le repère géographique (O, X, Y) dont un coin est l'origine O, on peut déterminer la loi de correspondance (Xp, Yp) vers (X, Y) telle que X=a.Xp+b.Yp+c et Y=d.Xp+e.Yp+f. On obtient ainsi les coordonnées géographiques (X, Y) du pixel considéré ; a, b, c, d, e et f étant des nombres réels. En effet, la plupart des images en couleur ne sont pas déformées, si bien qu'une approche linéaire peut être employée. Pour cela, on comprend que la position géographique de 3 coins de l'image est déterminée au préalable. Ceci peut s'effectuer, de manière connue, avec un calage de l'image par exemple réalisé avec le logiciel Lynx®. La détermination de la position du pixel traité est utile pour reconstruire l'image dans l'espace RVB et/ou pour élaborer un tableau de type « Excel® » associant la donnée que l'on cherche à reconstruire à des coordonnés dans l'image. Dans des cas où l'image est déformée, il existe des logiciels du 2 0 commerce bien connus de l'homme du métier pour déterminer la position d'un pixel dans l'image. Par exemple, on peut citer le logiciel Lynx®, lequel met en oeuvre une méthode mathématique basée sur la triangulation de Delaunay. La quatrième étape (étape (d)) consiste à comparer la couleur du pixel traité à l'étape (c) à la courbe représentative de l'échelle de couleur 25 définie dans l'espace de couleur défini à l'étape (a). On comprend que la couleur d'un pixel est assimilable à un point P dans l'espace de couleur défini à l'étape (a). L'étape (d) permet de déterminer la donnée associée à la couleur du pixel considéré. 3 0 Deux cas peuvent alors se présenter. Dans le premier cas, le point P se situe sur la courbe. Dans ce cas, il suffit, lors d'une sous-étape (di), d'enregistrer cette couleur et la donnée associée à cette couleur. Dans la mesure où cette couleur est associée à une donnée prédéfinie par la définition de l'échelle de couleur lors de l'étape (b), la donnée est aisément reconstruite. La figure 3(a) représente un tel cas, où un point P représentatif d'une couleur d'un pixel de l'image à traiter est placé dans l'espace RVB pour déterminer sa position par rapport à l'échelle de couleur associée à cet exemple représentée sur la figure 2(c). Dans le cas d'espèce, le point P correspond à une couleur située entre le jaune et le vert et est associé à la donnée 0,625. Dans le deuxième cas, le point P n'est pas situé sur la courbe. Dans ce cas, une sous-étape supplémentaire (d2) est nécessaire. Elle consiste à déterminer le point P" situé sur la courbe dont la couleur est la plus représentative de la couleur associée au point P. En pratique, cela peut s'effectuer en déterminant le point P" appartenant à la courbe, qui est le plus proche du point P. A cet effet, on peut utiliser la projection orthogonale du point P sur ladite courbe. La figure 3(b) représente un tel cas, où un point P représentatif d'une couleur d'un pixel de l'image à traiter est placé dans l'espace RVB pour déterminer sa position par rapport à l'échelle de couleur représentée sur la 2 0 figure 2(c). Plus précisément, ce point P appartient au plan défini par les points A1, B1 et C1 qui sont respectivement associés aux données 0,5 ; 0,75 et 0,25. La projection orthogonale P" du point P sur la courbe (segment S2 de cette courbe) est la plus représentative de la couleur associée au point P. Dans le cas d'espèce, cela correspond à une couleur proche du jaune qui est 2 5 associée à la valeur 0,7. En effet, compte tenu d'une part, de la forme de la courbe représentative de l'échelle de couleur choisie figure 2(b) (en l'occurrence une courbe linéaire par morceaux, comportant quatre segments référencés S1 à S4) et de la position du point P dans l'espace RVB, d'autres projections 30 orthogonales P', P"' et P" du point P sur la courbe peuvent être effectuées. Plus précisément, le point P' correspond à la projection orthogonale du point P sur le segment S1 et se confond, dans le cas d'espèce avec le point B1 auquel est associée la donnée 0,75. Le point P"' correspond à la projection orthogonale du point P sur le segment S3. Le point P" correspond à la projection orthogonale du point P sur le segment S4 et se confond, dans le cas d'espèce avec le point C1 auquel est associée la donnée 0,25. Cependant, ces autres projections orthogonales sont moins représentatives de la couleur associée au point P que la projection orthogonale P" sur le segment S2, dans la mesure où les distances PP', PP"' et PP" sont toutes supérieures à la distance PP". Pour effectuer la projection orthogonale du point P sur les différents segments de la courbe, on peut utiliser le produit scalaire entre deux 10 vecteurs. Par exemple, pour obtenir le point P" sur le segment S2 de la courbe, on effectue le produit scalaire entre les vecteurs AiB; et À. Ce produit scalaire s'exprime sous la forme : 15 AiBi .A1/3 = (RBi-RA1).(RP-RAI) + (VB1-VM).(VP-Vdm) + (BB1-BA1).(BP-13m) Où (Rm ; V, ; Bm) ; (Rgi ; Vgi ; BB1) et (Rp ; Vp ; Bp) sont les coordonnées respectives des points A1, B1 et P dans le repère orthonormé RVB. Dans cette équation, les coordonnées des points Al et B1, 20 lesquels correspondent respectivement aux deux points extrêmes du segment S2 sur lequel est effectuée la projection orthogonale du point P, sont connues à l'issue de l'étape (b). De même, les coordonnées du point P dans cet espace sont connues à l'issue de l'étape (c). Par ailleurs, la distance PP" peut être obtenue aisément. Il 25 s'agit en effet d'effectuer un calcul de la distance séparant deux points situés dans un repère orthonormé, en l'occurrence défini dans l'espace RVB. Des opérations similaires sont effectuées pour les distances PP', PP"' et PP"" à comparer avec la distance PP". L'exemple fourni à l'appui de la figure 3(b) est intéressant, car il 30 montre que, dans certains cas et en pratique, dans la grande majorité des cas, plusieurs projections orthogonales du point P sur la courbe peuvent être envisagées. On détermine alors la donnée associée à la couleur du pixel considéré. En effet, le produit scalaire A1B1 .A1P permet d'obtenir la distance relative du point P" sur le segment [A1B1] et par suite, d'y associer la valeur 0,7 de la donnée. Des opérations similaires sont effectuées pour déterminer la position des autres points P', P"' et P"" sur les autres segments de la courbe. Cette donnée est finalement enregistrée. Lorsque le point P n'est pas situé sur la courbe, il convient de noter qu'un cas particulier peut se présenter sur la représentation figure 2(c) dans l'espace de couleur choisi. En effet, il est possible que le point P se situe sur la bissectrice de l'angle formé par les vecteurs associés à deux segments de la courbe. Par exemple, le point P peut être situé dans le plan défini par les points A1, Blet Ci et sur la bissectrice de l'angle formé par les vecteurs A1131 et AiCi. Dans un tel cas, les distances PP" et PP"' sont identiques et un choix arbitraire doit être effectué sur le point le plus représentatif de la couleur réelle du pixel associé au point P. Par ailleurs, à l'issue de l'étape (d2) on peut mettre en oeuvre une étape additionnelle au cours de laquelle on compare la distance PP" à une valeur seuil prédéterminée. Si la distance PP" est supérieure à la valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (di), l'étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur (aucune donnée n'est alors enregistrée), soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. Ce seuil permet d'écarter des données trop éloignées de la courbe. Ceci permet d'améliorer la fiabilité des données reconstruites. L'étape (e) consiste à extraire la position géographique des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite 30 image. En pratique, cela peut s'effectuer en répétant, pour chaque pixel de l'image à traiter, les étapes (c) et (d) conformément à la description faite précédemment. Cependant, il est fréquent que la couleur associée au pixel traité ait déjà été traitée avant pour un autre pixel. Dans un tel cas, il peut être avantageux de déterminer si la couleur du pixel en cours de traitement a déjà été enregistrée pour un autre pixel. Cela permet d'aller directement, à l'issue de l'étape (c) à l'enregistrement de la donnée. Pour cet autre pixel, l'étape (d) n'est donc pas nécessaire. Un gain en temps de calcul peut ainsi être obtenu. Par ailleurs, il convient de noter que les étapes (b) et (c) peuvent être interverties. Dans certains cas, les images en couleur dont on cherche à reconstruire les données comprennent des couleurs qui ne sont pas associées à de la donnée. Par exemple, sur des images sismiques, il arrive que les contours du puits soient représentés. Si cela facilite le positionnement du puits sur l'image, ces contours ne sont pas assimilables à des données sismiques et doivent, lors de la reconstruction de données, être écartés. Selon un autre exemple, les contours de pays ou régions sont fréquemment représentés sur des cartes météorologiques. Pour cela, l'étape (b) peut optionnellement consister à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe n'appartenant pas à ladite courbe. Ces points fixes correspondant classiquement aux couleurs des contours « à ignorer ». L'étape (e) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point P. Pour cela, on peut effectuer la projection orthogonale du point P sur la courbe conformément au procédé décrit précédemment. Si l'on reprend notre exemple, on effectue alors la projection orthogonale P', P", P"', P"" de ce point P sur chacun des quatre segments S1 à S4 de la courbe (figure 3(b)). Par ailleurs, la distance entre le point P et le ou chaque point fixe est également déterminée. Si la distance entre le point P et l'un des points fixes est plus faible que la distance PP" alors, le point P est assimilé à ce point fixe et aucune donnée n'est extraite. En pratique, on détermine les distances PP', PP", PP"', PP"" et celles séparant le point P du ou de chaque point fixe défini à l'étape (b) et on ne conserve que la plus faible distance. Par ailleurs, dans un tel cas, on met alors en oeuvre, à la place de l'étape (di), l'étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. On élimine ainsi les couleurs de l'image qui ne sont pas assimilables à de la donnée. L'image traitée par le procédé fournit alors uniquement des informations correspondant à de la donnée. L'exemple utilisé pour illustrer l'invention aboutit à définir une courbe représentative de l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter dans l'espace de couleur RVB se présentant sous la forme d'une courbe linéaire par morceaux, en l'occurrence formée de quatre segments (sous-étape (b3)). Nous avons déjà précisé qu'on pourrait retenir, pour définir cette courbe, un nuage de points (sous-étape (b2)). Dans ces deux cas, l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est une échelle de type « arc-en-ciel ». Cependant, il convient de noter que ladite courbe représentative dans l'espace de couleur RVB dépend également de la nature 2 0 de l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter. Par exemple, si l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est une échelle allant du rouge au jaune, la courbe représentative dans l'espace RVB pourrait être, à l'issue de la sous-étape (b3), un simple segment. Dans un tel cas, une seule projection orthogonale du point P, associé à la 2 5 couleur d'un pixel dans l'espace RVB et n'appartenant pas à ce segment, sur ce segment est possible. Aucune étape de comparaison de différentes distances de projection n'est réalisée dans ce cas. Les figures 4 à 6 permettent d'illustrer l'intérêt du procédé selon l'invention. 30 Dans le cas d'espèce, cette valeur peut être l'amplitude sismique si l'image est associée à une échelle de couleur comportant les valeurs d'amplitude sismique. D'autres données peuvent alors en être déduites comme l'évolution de l'amplitude sismique au sein de cette image. Cependant, dans le cas spécifique des données sismiques, ce n'est pas la valeur de l'amplitude sismique en elle-même qui est importante, mais les variations relatives de cette valeur. Ainsi, lorsque l'échelle de couleur est connue, par exemple parce qu'elle est présente sur l'image à traiter ou déterminable par des techniques connues de l'homme du métier, il suffit de fixer des valeurs limites arbitraires de l'amplitude sismique, par exemple -1000 à +1000, sur l'échelle de couleur. Sur la figure 4, on a représenté une image d'acquisition sismique dans un plan horizontal X, Y à une profondeur Z donnée dans le sous- sol, non encore traitée par le procédé selon l'invention (l'échelle de couleur associée à cette image, en l'occurrence fournie avec des valeurs d'amplitude sismique, n'est pas représentée). Dans le cas d'espèce, il s'agit d'une image représentée avec l'échelle de couleur noir- blanc-rouge. Sur cette figure 4, aucune donnée associée à l'amplitude sismique n'est exploitable. En effet, la lecture de cette image ne permet d'obtenir que des ordres de grandeur insuffisamment précis en comparant la couleur de l'image aux valeurs d'amplitude sismique associées à l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter. Le procédé selon l'invention permet de récupérer cette 2 0 amplitude avec des valeurs chiffrées beaucoup plus précises et ce, à partir de l'image représentée sur la figure 4. En effet, la mise en oeuvre de ce procédé permet de construire la figure 5 annexée (tableau). Dans ce tableau, on retrouve un échantillon de 25 coordonnées X, Y exprimées en mètres, à chacune desquelles est associée la 2 5 valeur de l'amplitude sismique. Ces données peuvent être exploitées par une compagnie pétrolière. Si on le souhaite, une image avec les données de la figure 5 peut également être reconstruite, avec toute échelle de couleur. 3 0 Une telle image est représentée sur la figure 6 avec l'échelle de couleur bleu-blanc-rouge. En pratique, les données peuvent être représentées dans une échelle de couleur différente de celle de l'image à traiter. Ceci permet de distinguer aisément l'image non traitée de la représentation des données qui en sont extraites. Nous allons maintenant décrire un deuxième mode de réalisation d'un procédé de reconstruction de données, à partir d'une image en couleur, conformément à l'invention. Ce procédé résout le même problème technique de la reconstruction de données à partir d'une image en couleur associée à de la donnée. Ce mode de réalisation est basé sur la définition d'une table de 10 conversion couleur-donnée pour l'ensemble des couleurs disponibles, dans l'ordinateur, pour le codage de couleurs. Classiquement, le codage des couleurs est effectué avec 16 millions de couleurs (256*256*256 couleurs). Toutefois, l'invention n'est pas limitée à ce codage particulier. 15 Dans ce cas, l'invention propose un procédé de reconstruction de données à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, procédé dans lequel il est prévu les étapes suivantes : A) choisir ou définir un espace de couleur, ledit espace étant susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image ; puis, mettre en 20 oeuvre par ordinateur les étapes suivantes : B) définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace, chaque point de cette courbe pouvant être associé à une donnée à reconstruire ; C) définir une table de conversion couleur-donnée couvrant l'ensemble des 25 couleurs disponibles pour le codage de couleurs dans l'ordinateur, à partir de la courbe définie à l'étape (B) ; D) extraire la position géographique, dans l'image, d'un pixel de l'image ainsi que les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point P dans cet espace de couleur ; 30 E) comparer la couleur extraite à l'étape (D) à la table de conversion couleur- donnée définie à l'étape (C), pour déterminer la donnée associée à cette couleur ; F) extraire les positions géographiques, dans cette image, des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite image. Par rapport au premier procédé, on note que les étapes (A), (B) (D) et (F) sont similaires aux étapes (a), (b), (c) et (e) respectivement. Il convient de noter que ce deuxième mode de réalisation met en oeuvre les principes du premier mode de réalisation pour construire au préalable un tableau de conversion couleur-donnée pour l'ensemble des couleurs disponibles pour le codage de couleur, dans lequel chaque pixel de l'image à traiter trouvera nécessairement une correspondance. Dans ces conditions, l'étape (C) consiste avantageusement à : Ci) exprimer une couleur prévue pour le codage des couleurs dans l'ordinateur dans l'espace de couleur choisi ou défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point M dans cet espace de couleur ; C2) comparer cette couleur à la courbe représentative de l'échelle de couleur définie dans cet espace, pour déterminer la donnée associée à cette couleur puis : C3) déterminer, sur ladite courbe, la couleur associée aux autres couleurs prévues dans l'ordinateur pour le codage des couleurs, pour réaliser une table de conversion couleur-donnée. Il convient de noter que l'étape (C3) consiste avantageusement à répéter les étapes (Ci) et (C2) pour l'ensemble des couleurs disponibles, dans l'ordinateur, pour le codage de couleurs. De plus, l'étape (C2) consiste avantageusement à : - si le point M est situé sur ladite courbe : C21) enregistrer cette couleur et la donnée associée à cette couleur ; - si le point M n'est pas situé sur ladite courbe : C22) déterminer le point M" appartenant à ladite courbe associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M puis, à l'issue de cette étape (C22), mettre en oeuvre l'étape (C21). Par ailleurs, si le point M n'est pas situé sur ladite courbe et que la courbe ne comporte qu'un seul segment, l'étape (C22) consiste à : - effectuer la projection orthogonale M" du point M sur ledit segment, ledit point M" ainsi obtenu sur le segment étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur associée au point M et éventuellement, à déterminer la distance MM". Par ailleurs, si le point M n'est pas situé sur la courbe et que la courbe comporte plusieurs segments, l'étape (C22) consiste à : - effectuer la projection orthogonale (M', M", M"', M") du point M sur chaque segment ; - déterminer la distance entre le point M et chacune de ses projections orthogonales (M', M", M"', M") sur les différents segments ; - conserver la distance MM" la plus faible, le point M" appartenant à l'un des segments étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M. Les points M, M', M", M"' et M", non représentés, peuvent cependant être assimilés aux points P, P', P", P"' et P" représentés sur les figures 3(a) et 3(b). Par ailleurs, le cas « quatre segments » n'est qu'un cas particulier, l'étape (C22) ci-dessus s'appliquant aussi bien à deux segments ou plus ; tout comme d'ailleurs l'étape (d2) lorsque plusieurs segments sont pris en considération. 2 0 De plus, selon une variante de réalisation, on peut comparer la distance MM" à une valeur seuil prédéterminée et, si la valeur de cette distance est supérieure à la valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), l'étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. 25 L'étape (B) peut être réalisée selon les sous-étapes (b1) à (b3) décrites précédemment et respectivement nommées, dans ce deuxième mode de réalisation (B1), (B2) et (B3). Par ailleurs, l'étape (B) peut également consister à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe 30 n'appartenant pas à ladite courbe. Dans ce cas, si le point M n'est pas situé sur la courbe, l'étape (C22) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M. Et si le point dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M est l'un des points fixes, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), l'étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. Par ailleurs, l'étape (F) consiste à répéter les étapes (D) et (E) pour l'ensemble des pixels de l'image. Enfin, l'étape (D) peut être réalisée entre l'étape (A) et l'étape (B) ou entre l'étape (B) et l'étape (C). Encore une fois, il convient de rappeler que le procédé selon l'invention, selon l'un ou l'autre des procédés décrits précédemment, n'est pas limité aux traitements de données sismiques. Il peut s'appliquer à toute image représentée en couleur à laquelle est associée une échelle de couleur comportant de la donnée. A titre d'exemple non limitatif, ces données peuvent être des données météorologiques telles que la température ou la pression, ou encore des données d'altitude. REVENDICATIONS1. Procédé de reconstruction de données à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, procédé dans lequel il est prévu les étapes suivantes : a) choisir ou définir un espace de couleur, ledit espace étant susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image ; puis, mettre en oeuvre par ordinateur les étapes suivantes : b) définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace, chaque point de cette courbe pouvant être associé à une donnée à reconstruire ; c) extraire la position géographique, dans cette image, d'un pixel de l'image ainsi que les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), cette couleur étant assimilable à un point P dans cet espace de couleur ; d) comparer la couleur du pixel ainsi décomposée à l'étape (c) à la courbe représentative de l'échelle de couleur définie dans cet espace, pour déterminer la donnée associée à la couleur de ce pixel ; e) extraire la position géographique, dans cette image, des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite image. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, l'étape (b) comprend les sous-étapes suivantes : b1) extraire la couleur d'un pixel de l'échelle de couleur associée à l'image, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a) ; b2) effectuer, pour chaque composante de l'espace de couleur défini à l'étape (a), une moyenne de la composante considérée sur un ensemble de pixels, par exemple l'ensemble des pixels d'une même ligne lorsque l'échelle de couleur associée à l'image à traiter est positionnée verticalement, pour définir un nuage de points dans lequel chaque point est associé à l'ensemble de pixels considéré et sa décomposition dans l'espace de couleur défini à l'étape (a) ;b3) définir la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), à partir de ce nuage de points. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'étape (d) consiste à : - si le point P est situé sur ladite courbe : di) enregistrer cette couleur et la valeur associée à cette couleur ; - si le point P n'est pas situé sur ladite courbe : d2) déterminer le point P" appartenant à ladite courbe associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point P puis, à l'issue de cette étape (d2), mettre en oeuvre l'étape (di). 4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point P n'est pas situé sur ladite courbe et que la courbe ne comporte qu'un seul segment, l'étape (d2) consiste à : - effectuer la projection orthogonale P" du point P sur ledit segment, ledit point P" ainsi obtenu sur le segment étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur associée au point P et éventuellement, à déterminer la distance PP". 5. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, si le point P n'est pas situé sur la courbe et que la courbe comporte plusieurs segments, l'étape (d2) consiste à : - effectuer la projection orthogonale (P', P", P"', P"") du point P sur chaque 25 segment ; - déterminer la distance entre le point P et chacune de ses projections orthogonales (P', P", P"', P"") sur les différents segments ; - conserver la distance PP" la plus faible, le point P" appartenant à l'un des segments étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur 30 du point P. 6. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on compare la distance PP" à une valeur seuil prédéterminée et, si la distance PP"est supérieure à cette valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (di), une étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'étape (b) consiste également à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (a), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe n'appartenant pas à ladite courbe. 8. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point P n'est pas situé sur la courbe, l'étape (d2) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point P. 9. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point P est l'un des points fixes, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (di), une étape (d'1) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'étape (e) consiste à répéter les étapes (c) et (d) pour l'ensemble des pixels de l'image. 11. Procédé selon l'une des revendications 3 à 9, dans lequel l'étape (e) consiste à mettre en oeuvre l'étape (c) puis, à déterminer si la couleur du pixel a été préalablement enregistrée pour un autre pixel et, si cette couleur a été préalablement enregistrée, à enregistrer directement la valeur lui correspondant. 12. Procédé de reconstruction de données à partir d'une image en couleur à laquelle est associée de la donnée, procédé dans lequel il est prévu les étapes suivantes :A) choisir ou définir un espace de couleur, ledit espace étant susceptible de représenter toutes les teintes de couleur associées à l'image ; puis, mettre en oeuvre par ordinateur les étapes suivantes : B) définir, dans cet espace de couleur, une échelle de couleur se présentant 5 sous la forme d'une courbe évoluant dans ledit espace, chaque point de cette courbe pouvant être associé à une valeur de la donnée à reconstruire ; C) définir une table de conversion couleur-donnée couvrant l'ensemble des couleurs disponibles pour le codage de couleurs dans l'ordinateur, à partir de la courbe définie à l'étape (B) ; 10 D) extraire la position géographique, dans l'image, d'un pixel de l'image ainsi que les coordonnées de sa couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point P dans cet espace de couleur ; E) comparer la couleur extraite à l'étape (D) à la table de conversion couleur-donnée définie à l'étape (C), pour déterminer la valeur de la donnée associée à 15 cette couleur ; F) extraire la position géographique, dans cette image, des autres pixels de l'image ainsi que leurs couleurs dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), pour réaliser la reconstruction complète des données de ladite image. 20 13. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, l'étape (B) comprend les sous-étapes suivantes : B1) extraire la couleur d'un pixel de l'échelle de couleur présente sur l'image, dans l'espace de couleur défini à l'étape (A) ; B2) effectuer, pour chaque composante de l'espace de couleur défini à 2 5 l'étape (A), une moyenne de la composante considérée sur un ensemble de pixels, par exemple l'ensemble des pixels d'une même ligne lorsque l'échelle de couleur présente sur l'image à traiter est positionnée verticalement, pour définir un nuage de points dans lequel chaque point est associé à l'ensemble de pixels considéré et sa décomposition dans l'espace de couleur défini à l'étape (A) ; 30 B3) définir la courbe représentative de l'échelle de couleur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), à partir de ce nuage de points. 14. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'étape (C) consiste à : C1) exprimer une couleur prévue pour le codage des couleurs dans l'ordinateur dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), cette couleur étant assimilable à un point M dans cet espace de couleur ; C2) comparer cette couleur à la courbe représentative de l'échelle de couleur définie dans cet espace, pour déterminer la donnée associée à cette couleur ; C3) déterminer, sur ladite courbe, la couleur associée aux autres couleurs prévues dans l'ordinateur pour le codage des couleurs, pour réaliser la table de conversion couleur-donnée. 15. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'étape (C2) consiste à : - si le point M est situé sur ladite courbe : C21) enregistrer cette couleur et la valeur de la donnée associée à cette couleur ; - si le point M n'est pas situé sur ladite courbe : C22) déterminer le point M" appartenant à ladite courbe associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M puis, à l'issue de cette étape (C22), mettre en oeuvre l'étape (C21). 16. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point M n'est pas situé sur ladite courbe et que la courbe ne comporte qu'un seul segment, l'étape (022) consiste à : - effectuer la projection orthogonale M" du point M sur ledit segment, ledit point M" ainsi obtenu sur le segment étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur associée au point M et éventuellement, à déterminer la distance MM". 17. Procédé selon la revendication 15, dans lequel, si le point M n'est pas situé sur la courbe et que la courbe comporte plusieurs segments, l'étape (022) consiste à :- effectuer la projection orthogonale (M', M", M"', M"") du point M sur chaque segment ; - déterminer la distance entre le point M et chacune de ses projections orthogonales (M', M", M"', M"") sur les différents segments ; - conserver la distance MM" la plus faible, le point M" appartenant à l'un des segments étant alors associé à la couleur la plus représentative de la couleur du point M. 18. Procédé selon l'une des revendications 16 ou 17, dans lequel on compare la distance MM" à une valeur seuil prédéterminée et, si la distance MM" est supérieure à cette valeur seuil, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), une étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. 19. Procédé selon l'une des revendications 12 à 18, dans lequel l'étape (B) consiste également à définir, dans l'espace de couleur défini à l'étape (A), un ou plusieurs point(s) de couleur fixe n'appartenant pas à ladite courbe. 2 0 20. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point M n'est pas situé sur la courbe, l'étape (C22) consiste alors à déterminer le point appartenant soit à ladite courbe soit défini par l'un des points fixes dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M. 25 21. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, si le point dont la couleur est la plus représentative de la couleur du point M est l'un des points fixes, on met alors en oeuvre à la place de l'étape (C21), une étape (C'21) dans laquelle soit on n'enregistre que la couleur, soit on enregistre la couleur et on associe la donnée à une non valeur. 30 22. Procédé selon l'une des revendications 12 à 21, dans lequel l'étape (C3) consiste à répéter les étapes (Cl) et (C2) pour l'ensemble des couleurs disponibles, dans l'ordinateur, pour le codage des couleurs. 23. Procédé selon l'une des revendications 12 à 22, dans lequel l'étape (F) consiste à répéter les étapes (D) et (E) pour l'ensemble des pixels de l'image. 24. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les données reconstruites sont des données sismiques.