FR 3020736 A1 20151106 FR 1453974 A 20140430 Procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images numériques codées décodées, procédé de codage, dispositifs et programmes d'ordinateurs associés 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de l'évaluation de qualité d'une séquence vidéo numérique, en particulier d'une séquence vidéo codée décodée. L'invention trouve notamment une application à des fins de recodage d'une séquence vidéo. 2. Présentation de l'art antérieur On connait de l'article de Zhao et al, intitulé « Video Quality Assessment Based on Measuring Perceptual Noise from Spatial and Temporal Perspectives », publié dans la revue IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 21, no. 12, en décembre 2011, une métrique de qualité perceptuelle qui prend en compte des caractéristiques du système visuel humain (HVS pour « Human Visual System », en anglais) à la fois à un niveau local et à un niveau global. L'évaluation de qualité décrite dans ce document s'appuie sur les étapes suivantes : - filtrage de distorsions perceptibles à partir d'un modèle spatiotemporel de JND (pour Just Noticeable Difference », en anglais), - mesure de distorsions spatiales basées sur une somme améliorée des carrés des erreurs. Cette mesure prend en compte le masquage induit pas la JND et la saturation perceptuelle de l'erreur. - mesure de distorsions temporelles représentatives de variations temporelles de caractéristiques déduites des distorsions spatiales entre une image courante et son image précédente ; - pondération des mesures locales spatiales et temporelles obtenues par des facteurs de perceptibilité modélisant des effets de masquage de contraste, excentricité et de mouvement ; - intégration spatiale et temporelle des mesures pondérées en intensités de bruits spatiaux et temporels par image à un instant donné, destinée à prendre en compte des effets d'accumulation et de persistance visuelle ; - calcul d'un score de qualité perceptuelle à partir des bruits spatiaux et temporels obtenus. La méthode d'évaluation de qualité décrite dans ce document vise donc à simuler de façon automatique un test subjectif réalisé par des utilisateurs. Elle présente l'avantage de prendre en compte la plupart des caractéristiques connues du système visuel humain, en particulier le fait qu'il apprécie à la fois de façon locale et globale la qualité d'une séquence d'images. 3. Inconvénients de l'art antérieur Un inconvénient de cette méthode est qu'elle n'est pas adaptée à une application de correction de codage d'une séquence vidéo. En effet, bien que les mesures de distorsions spatiales et temporelles soient calculées au niveau d'un bloc d'une image de la séquence, la prise en compte dans la métrique d'une perception globale de la qualité d'une séquence vidéo par le système visuel humain est en réalité faite au niveau image. Les mesures proposées au niveau bloc ne prennent pas en compte la distribution spatio-temporelle du bruit. La mesure de distorsion temporelle réalisée au niveau bloc par la métrique proposée reste quant à elle très locale, puisqu'elle ne considère que le bruit temporel instantané calculé à partir des variations qu'entre deux images consécutives de la séquence. Pourtant, dans la plupart des schémas de codage basés blocs classiquement utilisés, une image peut être codée en fonction d'une image de référence plus éloignée que l'image précédente. Il en résulte que des distorsions visibles au niveau d'une image courante peuvent trouver leur origine plus en amont que l'image précédente. La métrique perceptuelle proposée ne permet pas de corréler les distorsions mesurées aux paramètres de codage utilisés. 4. Objectifs de l'invention L'invention vient améliorer la situation. Plus précisément, un objectif de l'invention est de proposer une solution pour évaluer la qualité d'une séquence d'images codées décodées telle qu'elle est perçue par un utilisateur et en dériver une mesure de distorsion au niveau bloc. L'invention a aussi pour objectif de proposer une mesure de qualité perçue au niveau bloc qui prenne en compte les contraintes spatio-temporelles du schéma de codage utilisé. L'invention a également pour objectif de proposer une mesure de qualité perçue au niveau bloc qui puisse être corrélée aux paramètres de codage utilisés. 5. Exposé de l'invention Ces objectifs, ainsi que d'autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints à l'aide d'un procédé d'évaluation d'une qualité perçue pour une séquence d'images codées décodées, à l'aide de la séquence d'images originales, une image étant divisée en K blocs de pixels, dits blocs à évaluer, comprenant les étapes suivantes, mises en oeuvre pour un groupe de N images de la séquence d'images décodées, avec N entier supérieur ou égal à 3. Un tel procédé est particulier en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - Extraction de caractéristiques locales de la séquence originale au niveau bloc, comprenant au moins des caractéristiques représentatives d'un contraste et d'un mouvement et calcul de premiers facteurs représentatifs d'une perceptibilité de distorsions de la séquence codée décodée en fonction des caractéristiques locales extraites ; - Mesure de distorsions spatiales basées sur des métriques objectives locales, au niveau bloc et obtention de N cartes de distorsion spatiales; - Mesure de distorsions temporelles par calcul de variations temporelles des distorsions spatiales mesurées au niveau bloc entre les N images du groupe d'images et obtention de N cartes de distorsions temporelles; - Pondération des N cartes de distorsion spatiales et des N cartes de distorsions temporelles à l'aide des premiers facteurs de perceptibilité; - Sommation des N cartes de distorsions spatiales perceptibles avec les N cartes de distorsions temporelles perceptibles et obtention de N cartes de distorsions spatiotemporelles perceptibles par bloc; - Extraction de caractéristiques globales des N cartes de distorsions spatiotemporelles et calcul de deuxièmes facteurs représentatifs d'une perceptibilité des distorsions mesurées par bloc en fonction des caractéristiques globales extraites ; - Pondération des N cartes de distorsions spatiotemporelles à l'aide des deuxièmes facteurs de perceptibilité et obtention de N cartes de distorsions perçues par bloc. Avec l'invention, les mesures de qualité perçues, bien qu'elles soient issues à la fois d'analyses locales puis globales du groupe d'images courant, sont calculées au niveau bloc. Contrairement à l'art antérieur qui s'appuie sur des mesures spatiales locales et de mesures temporelles instantanées pour estimer une énergie de bruit au niveau image, l'invention propose de répercuter les résultats de son analyse perceptuelle au niveau de l'image pour la dimension spatiale et au niveau d'un groupe d'images pour la dimension temporelle, dans l'évaluation d'une mesure de distorsion perçue par bloc. Ainsi, l'invention repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive de l'évaluation de qualité perçue, qui produit une carte de distorsion perçue à une résolution « bloc » bien adaptée à un schéma de codage par bloc. Selon un aspect de l'invention, le groupe d'images à évaluer comprend un nombre d'images correspondant pour une fréquence considérée à une période de fixation de l'oeil. Le système visuel humain apprécie la qualité d'une séquence d'images à la fois localement et globalement. En particulier, il observe une période de fixation, pendant laquelle l'oeil est fixe et particulièrement sensible au bruit temporel. Elle constitue donc une durée d'observation pertinente pour l'estimation du bruit temporel. Quelle que soit la fréquence d'images utilisée, cette période qu'on estime entre 2 et 4 ms, correspond à plusieurs images consécutives. Selon encore un autre aspect, le groupe d'images à évaluer correspond à un multiple du nombre d'images compris dans un groupe d'images à coder mis en oeuvre lors du codage de la séquence originale. Un avantage est que la profondeur temporelle considérée pour évaluer la qualité perçue est cohérente avec le schéma de codage utilisé et donc bien adaptée à une utilisation des mesures de distorsion perçues à une correction du codage du groupe d'images codées décodées. Selon encore un autre aspect de l'invention, la mesure de distorsion temporelle sur le groupe est obtenue à partir d'indicateurs comprenant au moins : - un écart-type de la mesure distorsion spatiale sur le groupe ; - un ratio de l'écart instantané par rapport à l'écart-type sur la durée du groupe ; - un ratio de l'écart instantané de la variation de bruit par rapport à l'écart-type sur la durée du groupe ; - un ratio présence d'extremum ; - un indicateur d'instabilité spatiale sur le groupe ; De tels indicateurs renseignent sur les variations de qualité sur la profondeur du groupe d'images considéré, auxquelles l'oeil humain est très sensible. Le procédé qui vient d'être décrit dans ses différents modes de réalisation est avantageusement mis en oeuvre par un dispositif d'évaluation de qualité perçue selon l'invention. L'invention concerne aussi un procédé de codage d'une séquence d'images originale, une image étant divisée en blocs de pixels à coder, comprenant une première étape de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une pluralité de paramètres de codage prédéterminée destinée à produire une séquence d'images codée, une étape de décodage de la séquence d'images codées destinées à produire une séquence d'images codées décodées et une deuxième étape de codage par blocs de la séquence d'images originale. Un tel procédé est particulier en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : évaluation d'une qualité d'un groupe de N images de la séquence d'images décodées conforme au procédé d'évaluation selon l'invention, destinée à fournir au moins N cartes de distorsions perçues par bloc à évaluer et N cartes de distorsion temporelles pondérées; identification d'au moins un bloc codé à corriger dans le groupe par comparaison des mesures de distorsion perçues au niveau bloc à évaluer à au moins un seuil prédéterminé et en fonction des premiers paramètres de codage; - correction de la valeur d'au moins un paramètre de codage au moins en fonction d'un écart de la distorsion audit au moins un seuil et de règles prédéterminées; et en ce que, pour le groupe de N images originales, les deuxièmes paramètres de codage comprennent la valeur corrigée dudit au moins un paramètre de codage pour coder le bloc identifié. La nouvelle métrique perceptuelle proposée par l'invention est donc exploitée pour recoder efficacement une séquence d'images au cours d'une deuxième passe de codage. La séquence codée décodée issue de la première passe est évaluée selon l'invention. Les mesures de distorsions spatio-temporelle perçues, produites par la nouvelle métrique perceptuelle selon l'invention, pour chaque bloc d'un groupe d'images, sont corrélées aux paramètres de codage utilisés lors de la première passe afin d'identifier les blocs à corriger dans le groupe d'images considéré et décider de la correction à apporter à ces paramètres. Avantageusement, lorsque le groupe d'images à évaluer a une profondeur temporelle égale à un multiple du nombre d'image d'un groupe d'images à coder, l'ensemble des décisions de codage pouvant influer la qualité du groupe d'images à évaluer est disponible et peut être exploité pour décider des corrections à apporter lors de la deuxième passe de codage. Selon un aspect de l'invention, l'étape d'identification comprend une comparaison d'une mesure de distorsion du bloc à évaluer à au moins deux seuils prédéterminés, comprenant un seuil de distorsion minimale et un seuil de distorsion maximale, ledit au moins un bloc est identifié comme bloc à corriger lorsque sa mesure de distorsion est supérieure au seuil maximal ou inférieure au seuil minimal et un type de correction est associé au bloc identifié en fonction du seuil franchi. Un avantage est que, pour chaque bloc identifié comme à corriger, on sait si la qualité de son codage doit être améliorée ou dégradée. Selon un autre aspect de l'invention, l'étape d'identification comprend un tri des blocs identifiés en fonction des premiers paramètres de codage et de leur type de correction 30 associé. Certaines valeurs des paramètres de codages entraînent des dégradations de la qualité de codage. Un avantage de prendre en compte les valeurs utilisées lors de la première passe de codage est que cela permet d'identifier en priorité les blocs dont la correction aura un impact fort sur la qualité perçue par l'utilisateur. Selon encore un autre aspect de l'invention, l'étape d'identification comprend en outre au moins une identification locale des blocs des images du groupe à corriger par comparaison de leur mesure de distorsion spatio-temporelle issue de la carte de distorsion spatio-temporelle perçue à au moins deux seuils prédéterminés, comprenant un seuil de distorsion spatio-temporelle minimale et un seuil de distorsion spatio- temporelle maximale. Cette identification locale se situe au niveau blocs et s'appuie sur la carte de distorsion spatio-temporelle perçue produite par le procédé d'évaluation selon l'invention. Elle vise à identifier indépendamment les blocs du groupe d'images qui doivent être corrigés. Selon un autre aspect de l'invention, pour les blocs identifiés localement, la correction est appliquée à au moins un paramètre de codage appartenant au groupe comprenant au moins : - Un mode de codage du bloc ; - Un pas de quantification locale du bloc ; - Une dimension du bloc. Ces paramètres de codage ont l'avantage d'avoir un impact direct sur la qualité perçue localement par l'utilisateur. Selon un autre aspect de l'invention, l'étape d'identification comprend une identification globale des blocs d'une image du groupe à corriger, par comparaison d'une moyenne par image de leur mesure de distorsion temporelle issue de la carte de distorsion temporelle pondérée à au moins deux seuils prédéterminés, comprenant un seuil de distorsion temporelle minimale et un seuil de distorsion temporelle maximale et en ce que le type de correction est associé globalement à l'image identifiée. Cette identification globale se situe au niveau image. Elle s'appuie sur la carte de distorsion temporelle perceptible produite par le procédé d'évaluation selon l'invention et met en évidence les images dont la qualité perçue est la plus éloignée d'une valeur moyenne. Selon un autre aspect de l'invention, pour les blocs identifiés globalement, l'étape de correction est appliquée à un paramètre de type pas de quantification globale de l'image, en fonction du type de correction associé à l'image identifiée. Ce paramètre de codage présente l'avantage d'avoir un impact direct sur la qualité globale perçue pour l'image. De plus, selon le type de l'image considérée dans le schéma de codage, la qualité globale du groupe s'en trouvera plus ou moins impactée. Le procédé qui vient d'être décrit dans ses différents modes de réalisation est avantageusement mis en oeuvre par un dispositif de codage d'une séquence d'images selon l'invention. L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes d'un procédé d'évaluation d'une qualité perçue tel que décrit précédemment, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes d'un procédé de codage d'une séquence d'images tel que décrit précédemment, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ces programmes peuvent utiliser n'importe quel langage de programmation. Ils peuvent être téléchargés depuis un réseau de communication et/ou enregistrés sur un support lisible par ordinateur. L'invention se rapporte enfin à des supports d'enregistrement, lisibles par un processeur, intégrés ou non au dispositif d'évaluation de qualité perçue et au dispositif de codage d'une séquence d'images selon l'invention, éventuellement amovible, mémorisant respectivement un programme d'ordinateur mettant en oeuvre un procédé d'évaluation et un programme d'ordinateur mettant en oeuvre un procédé de codage, tels que décrits précédemment. Les supports d'enregistrement mentionnés ci-avant peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme et lisible par un équipement terminal. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. D'autre part, les supports d'enregistrement peuvent correspondre à un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. 6. Liste des ficaires D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier de l'invention, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 présente de façon schématique les étapes du procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images décodées selon l'invention; - la figure 2 détaille l'étape d'analyse locale d'un groupe d'images mise en oeuvre par le procédé d'évaluation selon un exemple de réalisation de l'invention ; - la figure 3 détaille l'étape de mesure de distorsion spatiale sur un groupe d'images décodées selon un exemple de réalisation de l'invention ; la figure 4 détaille l'étape de mesure de distorsion temporelle sur un groupe d'images décodées à partir des mesures de distorsion spatiale selon un exemple de réalisation de l'invention ; - la figure 5 détaille l'étape d'analyse globale d'un groupe d'images et le calcul de deuxièmes facteurs de perceptibilité selon un exemple de réalisation de l'invention ; - la figure 6 détaille de façon schématique les étapes du procédé de codage selon l'invention; - la figure 7 détaille de façon schématique l'étape d'identifications de blocs à corriger selon un exemple de réalisation de l'invention ; - la figure 8 présente un exemple de structure matérielle d'un dispositif d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées selon l'invention ; - la figure 9 présente un premier exemple de structure matérielle d'un dispositif de codage selon l'invention ; et - la figure 10 présente un deuxième exemple de structure matérielle d'un dispositif de codage selon l'invention. 7. Description d'un mode de réalisation particulier de l'invention Le principe général de l'invention repose sur l'évaluation d'une carte de distorsions perçues sur une image d'une séquence décodée, qui s'appuie à la fois sur des mesures spatiales locales et sur des variations temporelles locales et globales de ces mesures dans un groupe d'images, les pondère à l'aide de facteurs de pondération locaux et globaux, pour fournir une mesure de distorsion de niveau bloc. En relation avec la Figure 1, on présente les étapes du procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées selon un exemple de mise en oeuvre de l'invention. On considère une séquence d'images numériques, dite séquence originale SIO, comprenant des images au format HD (pour « High Definition », en anglais) ce qui correspond à une largeur de 1280 pixels et à une hauteur de 720 pixels et associée à une fréquence images égale par exemple à 60 images par seconde. Bien sûr, l'invention s'appliquerait aussi à une séquence comprenant des images de format différent, tel que par exemple FHD (pour « Full High Definition », en anglais), avec 1920X1080 pixels, UHD (pour « Ultra High Definition « , en anglais), avec 3840x2160 pixels, ou associée à une autre fréquence d'images de 24, 30, 50ou encore 120 images par secondes. On suppose que la séquence originale est encodée à l'aide d'un codeur basé sur un schéma de codage par bloc. Les blocs de codage ont par exemple des dimensions comprises entre 4x4 et 64x64 pixels. Le schéma de codage s'appuie en outre sur un découpage de la séquence en groupes d'images dits GOP (pour « Group of Pictures », en anglais Dans un tel groupe d'images, qu'on appellera par la suite groupe de codage, on distingue les images de référence, dites images I, codées de façon indépendante, des images prédites, dites images P, codées par référence à une image I ou P, et éventuellement des images bidirectionnelles, dites images B, codées par référence à deux images I, P ou B. Le schéma de codage utilisé produit un flux de données BS1 (« bitstream », en anglais) tel que spécifié par exemple dans les normes MPEG-4 AVC ISO/IEC 14496-10 Information technology -- Coding of audio-visual objects -- Part 10: Advanced Video Coding, publié en juin 2003 ou encore HEVC ISO/IEC 23008 - High efficiency coding and media delivery in heterogeneous environments - Part 2: High Efficiency Video Coding, publié en novembre 2013. Le flux de données produit est ensuite décodé par un décodeur conforme à la norme considérée pour produire une séquence d'images codées décodées, dite séquence décodée. Le procédé d'évaluation de qualité selon l'invention a pour entrées la séquence originale SIO et la séquence décodée SID. Selon une variante, la séquence décodée SID est préalablement filtrée à partir d'un modèle spatiotemporel de JND, tel que celui décrit dans le document de Zhao déjà cité, pour ne conserver que les distorsions perceptibles. En vue du traitement effectué par le procédé selon l'invention, les séquences originale et décodée sont découpées en groupes de N images consécutives, avec N entier supérieur ou égal à 3. On considère en particulier un groupe d'images GI0 de la séquence originale et le groupe d'image GID, dit groupe à évaluer, lui correspondant dans la séquence décodée. Au cours d'une étape El, les images des groupes à évaluer GI0 et GID sont analysées localement. Plus précisément, une image est découpée en blocs, dits blocs à évaluer BAE. Par exemple, les blocs à évaluer sont de taille 4x4, ce qui correspond à la plus petite dimension des blocs à coder BAC. Cette analyse locale comprend l'extraction de caractéristiques locales des images, au niveau de leurs blocs BAE, notamment liées au mouvement, au contraste et à la texture. Les caractéristiques sont ensuite utilisées pour estimer une perceptibilité des défauts présents au niveau d'un bloc, en fonction de règles du système visuel humain HVS. Cette perceptibilité est traduite sous la forme d'un premier facteur de perceptibilité FP1 destiné à pondérer ensuite des mesures de distorsions spatiales et temporelles calculées par bloc pour les images du groupe à évaluer. En relation avec la Figure 2, un exemple de mise en oeuvre de l'étape El va maintenant être détaillé. Dans cet exemple, le facteur de perceptibilité FP2(k) à appliquer à un bloc courant k est évalué à partir de contributions de plusieurs indicateurs, parmi lesquels, on considère, à titre d'exemple : - Un indicateur de vision fovéale/extra-fovéale (IVF) extrait au cours d'une étape E11 : il traduit le fait que l'oeil humain est plus sensible aux distorsions placées au centre d'une image qu'à celles situées à sa périphérie. Pour calculer la contribution de cet indicateur au facteur de perceptibilité, on considère par exemple: o Un point de fixation de l'oeil égal au centre de l'image ; o une distance oeil-écran connue en entrée et exprimée en pixels ; o une résolution de la séquence d'images ; o une acuité visuelle calculée à partir d'une gaussienne centrée sur l'image et dont la largeur à mi-hauteur est égale au diamètre au 5°. Une constante est ajoutée pour avoir une acuité minimale égale à 0.8. L'acuité visuelle est obtenue en prenant le minimum entre la valeur calculée et 1 ; - Un indicateur de masquage par la luminance (IML) extrait au cours d'une étape E12 : il traduit le fait que le système visuel humain perçoit davantage les valeurs de luminance centrales que les valeurs extrêmes. Pour calculer une contribution de cet indicateur au facteur de perceptibilité, on considère à titre d'exemple les aspects suivants : o Plus la luminance est éloignée de la valeur centrale, généralement égale à 128, plus la perceptibilité de cette luminance est faible ; o La perceptibilité diminue linéairement dès que la distance à la valeur centrale, égale par exemple à 128, est supérieure à une valeur prédéterminée, par exemple 100. Lorsque la distance est inférieure à 100, on considère que la perceptibilité de cette luminance est maximale. L'indicateura une valeur de perceptibilité égale à 1 ; o La valeur minimale de cet indicateur est par exemple de 0.5 pour les valeurs extrêmes de luminance 0 et 255 et la valeur maximale est de 1 ; o Deux contributions de cet indicateur au facteur de perceptibilité peuvent être calculées : une contribution locale par bloc et une contribution sur un voisinage 3x3. Dans ce cas, la contribution finale de l'indicateur est la somme pondérée de ces deux contributions avec un poids de 0,7 pour le voisinage 3x3 et un poids de 0,3 pour la contribution locale. - Un indicateur de masquage par le mouvement (IMM), extrait au cours d'une étape E13 : il traduit le fait que le système visuel humain perçoit d'autant moins les distorsions que leur mouvement est plus important. Pour calculer une contribution de cet indicateur au facteur de perceptibilité, on considère à titre d'exemple les aspects suivants : o Plus la magnitude du mouvement est forte, plus la perceptibilité d'une distorsion est faible ; o L'oeil est considéré comme immobile ; o La fréquence d'images, la résolution des images et la distance oeil/écran sont des données connues ; o La contribution de cet indicateur est calculée de manière affine avec une valeur maximale atteinte en cas de magnitude nulle de vecteur de mouvement et une valeur minimale nulle si la magnitude est supérieure à 10 fois le rayon d'un cône d'acuité visuelle forte définie dans la vision centrale et périphérique sur la période de fixation de l'oeil, précédemment définie ; o En ce qui concerne le mouvement, on considère à la fois la présence de mouvement local et de mouvement global. La présence de mouvement global est par exemple établie par analyse de ses caractéristiques dans un voisinage du bloc, tel que décrit dans l'article de J. Park et al, intitulé "Video Quality Pooling Adaptive to Perceptual Distortion Severity," et publié dans la revue IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 22, NO. 2, en février 2013. On obtient de cette manière une contribution due au mouvement local et une contribution due au mouvement global ; o La contribution finale de cet indicateur IMM est obtenue en faisant la somme des contributions locale et globale avec des poids respectifs de 0.8 et 0.2. - Un indicateur de masquage par la texture (IMT), extrait au cours d'une étape E14 : il traduit le fait que le système visuel humain est plus sensible aux distorsions présentes sur les contours d'un objet de l'image et sur des zones uniformes, et moins sensibles aux distorsions présentes sur des zones texturées : o Une analyse de la luminance du bloc courant est mise en oeuvre à partir des séquences originale et décodée. Par exemple, on utilise la technique décrite dans le document de Li et al, intitulé "Content-weighted video quality assessment using a three-component image mode/," publié dans la revue « Journal of Electronic Imaging 19(1) », no. 011003, en Janvier 2010. Cette technique s'appuie sur la génération de cartes de gradient des séquences originale et décodée à partir d'opérateurs de Sobel. L'analyse des cartes des magnitudes des gradients permet d'attribuer une zone d'appartenance au bloc courant, parmi les zones suivantes : zone de contour, zone lisse et zone texturée ; o Les blocs appartenant à une zone de contour ou à une zone lisse obtiennent une contribution maximale de 1, tandis que les blocs appartenant à une zone texturée obtiennent une contribution de 0.75. Au cours d'une étape E15, le facteur de perceptibilité FP1 à appliquer au bloc courant k est calculé comme la moyenne pondérée des quatre indicateurs qui viennent d'être présentés : FP1(k) (p1.IVF(k)+(p2.1ML(k)-Fp3.1MM(k)-Fp4.1MT(k) (1)1+1)2 +P3 +14) A l'échelle du groupe d'image décodées GID, cette étape fournit N cartes de premiers facteurs de perceptibilité FP11, FP12...FP1N. Au cours d'une étape E2, une mesure de distorsion spatiale est calculée pour les blocs des images du groupe GID à évaluer. Elle s'appuie sur plusieurs métriques locales objectives connues, qui apportent chacune une contribution à la mesure finale. En relation avec la Figure 3, on détaille le calcul d'une telle mesure. A titre d'exemple, on considère les métriques suivantes : - Mesure de similarité structurelle ou SSIM (pour « Structural Similarity Image Measurement », en anglais, calculée au cours d'une étape E21, entre les séquences originale et décodée. Pour un bloc de la séquence décodée, une valeur de SSIM est calculée entre un bloc de la séquence décodée et un bloc correspondant de la séquence décodée. Un exemple de calcul de cette mesure est par exemple détaillé dans le document de z. Wang et al, intitulé "Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity," et publié dans la revue « IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING », vol. 13, no. 4, en avril 2004. - Mesure de différence de gradients MDG, calculée au cours d'une étape E22 : les gradients de chaque bloc des séquences originale et décodée sont calculés sur la séquence originale et sur la séquence décodée à l'aide d'opérateurs de Sobel. La carte de différence des gradients entre la séquence originale et la séquence décodée est ensuite calculée. En cas de différence positive, c'est-à-dire quand la magnitude du gradient de la séquence originale est supérieure à celle de la séquence décodée, la mesure de différence de gradients prend une valeur égale à la différence de gradient normalisée. En cas de différence négative, c'est-à-dire quand la magnitude du gradient de la séquence originale est inférieure à celle de la séquence décodée, la mesure de différence de gradient prend une valeur égale à la différence de gradient normalisée, la mesure de bruit prend une valeur égale au double de l'opposé de la différence de gradient normalisé. - Mesure de différence des vecteurs de mouvement MDM, calculée au cours d'une étape E23 : la magnitude et l'orientation des vecteurs mouvements sont analysés afin d'estimer le bruit spatial qu'ils induisent. o Un indicateur de qualité des magnitudes est estimé en utilisant le rapport du produit des magnitudes et la somme des carrés des magnitudes ; o Un indicateur de qualité des orientations est estimé à l'aide du cosinus de la différence des orientations ; o Un indicateur de bruit issu de la différence des vecteurs de mouvement est la moyenne des deux indicateurs. La mesure de bruit spatial local est la somme pondérée des 3 mesures de bruit spatial, qui viennent d'être décrites. Une carte de mesure de distorsion spatiale au niveau bloc est obtenue pour chacune des N images du groupe GID. Au cours d'une étape E3, une mesure de distorsion temporelle est calculée pour les blocs des images du groupe GID à évaluer. Cette mesure s'appuie sur les N cartes de distorsion spatiale CDS1, CDS2,..., CDSN produites à l'étape précédente pour le groupe GID courant. Le calcul des mesures de distorsion temporelle s'appuie sur une analyse de la variation temporelle des mesures de distorsion spatiale locales. En relation avec la Figure 4, on présente un exemple de mise en oeuvre de l'invention, selon lequel la distorsion temporelle est étudiée sur deux profondeurs temporelles : - la profondeur d'une image, ce qui revient à mesurer un indicateur de bruit temporel instantané entre deux images successives ; - la profondeur du groupe d'images : il s'agit d'apprécier plus globalement la distorsion temporelle sur le groupe d'images, tel que le fait le système visuel humain. Avantageusement, le groupe d'images considéré comprend un nombre d'images correspondant, pour la fréquence d'images considérée, à une période de fixation de l'oeil. Il est donc considéré que la fréquence image est connue pour définir la quantité d'image à considérer dans une période de fixation. Par simplification, on peut considérer que le nombre d'images sur lequel est appliqué le codage en MPEG4-AVC ou en HEVC et qui correspond au groupe d'images à coder ou GOP précédemment évoqué, peut constituer le nombre d'images du groupe GID à évaluer. - Indicateur de bruit temporel instantané (IBTI), au cours d'une étape E31 : il représente la variation de bruit spatial entre deux images temporellement successives. Afin d'évaluer cette variation de manière pertinente, une compensation de mouvement est appliquée sur la carte de bruit spatial antérieure. En cas de bruit antérieur nul, l'indicateur de bruit temporel instantané prend la valeur de la mesure de distorsion spatiale du bloc de l'image en cours. - Indicateur de bruit temporel de groupe (IBTG), au cours d'une étape E32 : la variation de la mesure de distorsion spatiale est estimée sur la durée du groupe d'images. S'il elle correspond à une période de fixation, cela correspond à un tiers de seconde. Pour chaque bloc d'une image du groupe, la mesure de distorsion spatiale correspondante dans les autres images, correspondant à d'autres instants de la période est estimée appliquant une compensation de mouvement. Dans cet exemple de réalisation de l'invention, on calcule l'indicateur de bruit temporel de groupe à partir des contributions des 5 indicateurs suivants : - Ecart-type de la mesure de distorsion spatiale sur le groupe GID ; - Ratio de l'écart instantané par rapport à l'écart-type sur la durée du groupe : il est défini par le ratio de l'écart de bruit spatial instantané à la moyenne sur la durée du groupe sur l'écart type la mesure de distorsion spatiale sur le groupe GID ; - Ratio de l'écart instantané d'une variation de mesure de distorsion spatiale entre deux images consécutives sur l'écart type d'une telle variation - Indicateur de présence d'extremum : il est défini par le ratio de la différence de deux variations consécutives de mesure de distorsion spatiale sur la moyenne des variations de distorsion spatiale sur la durée du groupe. Il met en évidence la présence de pics de qualité ou de distorsion dans le groupe à évaluer. - Indicateur d'instabilité sur le groupe : il est défini par le ratio du nombre de changements de signe de la variation de mesure de distorsion spatiale sur le groupe. L'indicateur de bruit temporel de groupe est ensuite calculé comme la somme pondérée des 5 indicateurs normalisés sur une échelle de 0 à 1. A titre de variante, on peut aussi le calculer comme le produit pondéré des 5 indicateurs normalisés sur une échelle de 0 à 1. On obtient de cette manière une mesure de bruit temporel de groupe par bloc et par image. La mesure finale de distorsion temporelle pour un bloc d'une image du groupe GID est obtenue au cours d'une étape E33, en calculant une moyenne pondérée de la mesure de bruit instantanée et de la mesure de bruit temporel de groupe calculée pour ce bloc. Selon une variante, on peut aussi fixer la valeur de la mesure de distorsion temporelle au maximum des valeurs des deux indicateurs. Au niveau du groupe GID, on obtient N cartes de mesure de distorsion temporelle CDTi, avec i entier compris entre 1 et N. Au cours d'une étape E4, on effectue une pondération des N cartes de mesure de distorsion spatiale CDS et une pondération des N cartes de distorsion temporelle CDT, par la carte de premiers facteurs de perceptibilité FP1 produite par l'étape El. Il en résulte N cartes de mesures de distorsion spatiale perceptible CDSP et N cartes de mesure de distorsion temporelle perceptible CDTP. Ces groupes de cartes constituent des résultats intermédiaires qui peuvent avantageusement être stockés en mémoire en vue d'une utilisation ultérieure. Par exemple, ils seront enregistrés dans mémoire organisée selon une base de données BD. Au cours d'une étape E5, les groupes de N cartes de mesure de distorsion spatiale perceptible CDSP et de N cartes de mesure de distorsion temporelle perceptible CDTP sont sommés en un groupe de N cartes de mesures de distorsion spatio-temporelle perceptible CDSTP. L'étape E6 met en oeuvre une analyse globale des N cartes CDSTP obtenues. Cette analyse globale comprend l'extraction de caractéristiques spatiales représentatives de zones apparentes de bruit, au sein d'une image ou du groupe d'images. La connaissance de ces zones est ensuite exploitée pour estimer une perceptibilité globale des défauts dans le groupe GID, en prenant en compte des règles du système visuel humain HVS notamment liées aux effets de masquage. En relation avec la Figure 5, on présente un exemple de mise en oeuvre de cette étape d'analyse globale selon l'invention. Dans cet exemple de réalisation de l'invention, les zones apparentes de bruit dans une image sont d'abord détectées localement, au cours d'une étape E61, par exemple selon la technique décrite dans le document de Zhao et al, déjà cité. Cette technique consiste à comparer la mesure de distorsion spatio-temporelle perceptible obtenue pour un bloc courant à celle des blocs voisins, le voisinage étant choisi de façon à ce que ses dimensions représentent un angle apparent de 0.1 degré pour l'utilisateur. Il est donc nécessaire de connaître au préalable la résolution de l'image et la distance de l'oeil de l'utilisateur à l'écran. A titre d'exemple, on décide que le bloc courant appartient à une zone apparente de bruit ZAB lorsque plus de la moitié de blocs inclus dans une surface située à 0,1° autour du bloc considérés sont bruités. De la connaissance des zones apparentes de bruit dans une image, on dérive, au cours d'une étape E62 des premiers poids PD1, qui favorisent les blocs identifiés comme appartenant à une zone de bruit. Par exemple, les blocs identifiés comme appartenant à une zone apparente de bruit se voient attribuer d'un poids égal à 1 contre 0,75 pour les autres. Au cours d'une étape E63, on met en application un principe du système visuel humain selon lequel l'oeil humain perçoit les défauts présents dans une zone principale ce qui a pour effet d'occulter les défauts présents dans des zones secondaires. Cette zone principale constitue donc la surface de bruit à prendre en compte dans une image pour évaluer la distorsion perçue. Ce principe est traduit par un seuil de saturation au-delà duquel on considère que les distorsions ne sont plus perçues. Par exemple, on met en oeuvre une technique de pondération du percentile, telle que décrite dans le document de A. K. Moorthy et eintitulé "Perceptually significant spatial pooling techniques for image quality assessment," Human Vision and Electronic Imaging XIV. Proceedings of the SPIE 7240, en janvier 2009)... Pour une image ou pour le groupe d'images GID, les mesures de distorsions de niveau bloc sont classées selon un ordre de valeur décroissant et ne sont conservés que les blocs dont les distorsions correspondent aux 6 pourcents des valeurs de distorsions spatio-temporelles les plus élevées. Par exemple, on détermine des deuxièmes poids PD2 dont la valeur est égale à 1 pour les blocs appartenant aux 6 premiers pourcents des zones apparentes de bruit d'une image du groupe d'images et un poids inférieur à un aux autres blocs, cette valeur pouvant être fixe ou décroissante avec le classement. Selon un autre aspect, on considère maintenant la perception des défauts dans le temps. Avantageusement, au cours d'une étape E64une zone apparente de bruit ZAB dans une image détectée par l'étape E62 est suivie dans le groupe d'images GID. Notamment, ce suivi peut intégrer une compensation de mouvement entre deux images. Des troisièmes poids PD3 sont calculés qui prennent en compte la persistance temporelle de l'appréciation du bruit. La présence d'un bruit fort dans une partie d'une image va influencer négativement l'appréciation de cette même partie dans les images ultérieures. Concrètement, un poids plus fort est attribué aux blocs appartenant à une zone apparente de bruit existante dans les images antérieures. Les deuxièmes facteurs de perceptibilité sont finalement calculés en E65 comme un produit des trois poids PD1, PD2 et PD3 obtenus au cours des étapes précédentes E62, E63 et E64. A l'issue de l'étape E6, N cartes de deuxièmes facteurs de perceptibilité FP21, FP22, ...FP2N sont obtenues. Elles sont appliquées aux N cartes de mesures de distorsion spatio-temporelle CDSTP au cours d'une étape E7. N cartes de distorsion spatio-temporelle perçue CDP sont produites à l'issue de cette étape. Une première application possible de l'invention est l'évaluation d'une mesure de test subjectif pour le groupe d'images GID. Dans ce cas, le procédé d'évaluation selon l'invention comprend en outre une étape E7 de calcul d'une telle mesure MS, qui comprend une intégration des mesures obtenues pour les blocs des N images du groupe GID considéré. Une deuxième application de l'invention est l'utilisation des cartes de mesures de distorsion obtenues par le procédé pour réaliser une correction de codage. Un exemple de mise en oeuvre d'une deuxième application de l'invention va maintenant être présenté en relation avec la Figure 6. En particulier, les étapes d'un procédé de codage d'une séquence d'images selon l'invention vont être décrites ci-30 dessous. Dans cet exemple on considère la séquence d'images originales SIO précédente, un codeur ENC basé blocs, dits blocs à coder, apte à produire un flux de données par exemple conforme à une norme de codage de type MPEG,-4 AVC ou HEVC, tel que précédemment évoqué et un décodeur DEC conforme à la norme considéré. Avantageusement, le codeur considéré met en oeuvre un schéma de codage basé sur une décomposition de la séquence d'images en groupes de codage de type GOP, à l'intérieur duquel les images se voient affecter des types différents (I, P, B) qui déterminent la façon dont elles seront encodées. Au cours d'une première étape Cl, la séquence originale SIO est encodée par le codeur ENC, qui met en oeuvre une pluralité de premiers paramètres de codage PC1. Il s'agit d'une première phase de codage. Un premier flux de données BS1 est produit. Au cours d'une étape C2, il est décodé par le décodeur DEC qui produit une séquence d'images codées décodées SID, dite séquence décodée. Au cours d'une étape C3, les séquences originale SIO et décodée SID sont exploitées pour évaluer des cartes de mesures de distorsion conformément au procédé qui vient d'être décrit en relation avec la Figure 1. Un tel procédé d'évaluation est destiné à fournir N cartes CDP de distorsion spatio-temporelle perçue par groupe d'images décodées GID de la séquence décodée SID. Néanmoins, comme précédemment évoqué, il n'est pas exclu de stocker en mémoire certains résultats intermédiaires produits par le procédé, tels que par exemple les N cartes de distorsion spatiale perceptible CDSP et les N cartes de distorsion temporelle perceptible CDTP. Comme décrit précédemment, les différentes cartes de mesures de distorsion produites par le procédé d'évaluation selon l'invention, fournissent une mesure de niveau bloc, une image de la séquence étant décomposée en blocs, dits blocs à évaluer, dont les dimensions ne sont pas nécessairement celles des blocs à coder mis en oeuvre dans le schéma de codage du codeur ENC. A titre d'exemple, on considère des blocs à évaluer de taille 4x4, ce qui correspond à la plus petite taille de blocs à coder mise en oeuvre dans un schéma de codage de type HEVC. On comprend que dans cette configuration, un bloc à coder peut être formé de plusieurs blocs à évaluer. Dans l'exemple présent, on considère que la les cartes de distorsion temporelle perceptible CDTP et de distorsions perçues CDP produite par l'étape C3 sont disponibles. Bien sûr, on pourrait aussi utiliser les cartes de distorsions spatiales perceptibles CDSP. On considère un groupe d'images GID de la séquence d'images décodées. Au cours d'une étape C4, présenté en relation avec la Figure 7, les 2 groupes de N cartes précédemment évoquées sont exploités pour identifier les blocs à corriger dans le groupe d'images courant. Dans un premier temps, une telle identification met en oeuvre une comparaison C411, C421 des mesures de distorsion produites par l'étape d'évaluation C3 à au moins un seuil de distorsion prédéterminé. On considère au moins un seuil de distorsion par type de carte. La valeur choisie pour un tel seuil peut être préalablement fixée à partir de résultats de tests subjectifs réalisés par des utilisateurs. Elle peut aussi dépendre du type affecté à l'image courante par le codeur ENC. Selon une variante, la valeur d'un seuil peut aussi être calculée comme un écart maximal autorisé à une valeur moyenne d'une carte de distorsion évaluée sur le groupe d'images. Avantageusement, deux seuils peuvent être pris en considération par type de carte de mesure de distorsion : - Un seuil max, qui lorsqu'il est franchi, met en évidence un bloc BAE pour lequel la qualité de codage doit être améliorée; - Un seuil min, en-deçà duquel on considère que la qualité du codage est supérieure à une qualité moyenne sur le groupe et doit être réduite pour le bloc courant (ou l'image courante). Ce peut être le cas d'une image de référence I, qui lorsqu'elle a été trop bien codée, entraîne une distorsion temporelle sur le groupe d'images GID, à cause des variations par rapport à ses voisines de type P. On comprend donc qu'un seuil min pourrait être bien adapté aux cartes de distorsion temporelle.30 Selon l'invention, on associe à un bloc à évaluer identifié un type de correction TC, en fonction du seuil franchi. Plus précisément, lorsque le seuil maximal est franchi, le type de correction prend une valeur représentative d'une amélioration de la qualité de codage. A l'inverse, lorsque le seuil minimal est franchi, le type de correction prend une valeur représentative d'une dégradation de la qualité de codage. Avantageusement, dans l'exemple de la Figure 7, on considère au moins deux niveaux d'identification: - une identification globale C41, selon laquelle les blocs d'une image dans son ensemble sont identifiés comme à corriger. La carte utilisée est celle des mesures de distorsion temporelles CDT car elle intègre des informations de profondeur temporelle égale à celle du groupe d'images à évaluer. Elle comprend une comparaison globale C411 de la mesure de distorsion à un seuil de distorsion temporelle minimale SDTMin et un seuil de distorsion temporelle maximale SDTmax. Les images identifiées II se voient associer un type de correction TC indicatif d'une amélioration ou d'une dégradation; - une identification locale C42, selon laquelle des blocs du groupe GID sont identifiés indépendamment les uns des autres. La carte utilisée est avantageusement celle des mesures de distorsion perçue CDP. Elle comprend une comparaison locale C421 à un seuil de distorsion spatio-temporelle minimale SDMin et un seuil de distorsion spatio-temporelle maximale SDmax. Les blocs identifiés BI se voient affecter un type de correction TC indicatif d'une amélioration ou d'une dégradation. Dans cet exemple de réalisation de l'étape d'identification C4, les blocs identifiés BI au niveau local et les images identifiées II au niveau global suite à la comparaison aux seuils de distorsion minimaux et maximaux, sont triés respectivement au cours d'une étape C412, C422 en fonction des valeurs de premiers paramètres de codage PC1 et de règles prédéterminées, de telle sorte que la correction de codage soit appliquée préférentiellement aux blocs qui auront le plus d'impact sur la qualité perçue de la séquence recodée. L'étape de tri global C412 produit des images identifiées triées IT et l'étape de tri local C422 des blocs identifiés triés BT. Les paramètres de codage pris en considération ne sont pas forcément les mêmes pour les blocs identifiés localement et pour les blocs identifiés globalement. Au niveau global, on prend par exemple en compte le type de l'image identifiée, en considérant que la qualité de codage des images I et P a un impact plus fort sur la qualité perçue au niveau de l'ensemble du groupe GID, que la qualité d'une image B. Au niveau local, on prend par exemple en compte le mode de codage du bloc identifié et on privilégie la correction de blocs à évaluer correspondant à des blocs codés en mode SKIP. En effet, selon ce mode, le bloc considéré n'est pas codé à proprement parler, vu qu'on base sa prédiction sur les prédictions des blocs voisins et l'on considère qu'il n'y a pas d'erreur de prédiction à coder. Bien sûr d'autres paramètres de codage sont pris en compte, tels que la taille du bloc à coder ou la valeur de son pas de quantification. On comprend que selon ce mode de réalisation, les seuils utilisés pour l'identification sont choisis volontairement plus bas afin de sélectionner un grand nombre de candidats à la correction et qu'un tri est réalisé sur cet ensemble de candidats pour ne retenir que les plus pertinents. Au cours d'une étape C5, il s'agit de décider quels paramètres de codage PC1 utilisés lors de la première phase de codage de la séquence originale doivent être corrigés et la valeur de la correction à apporter aux images et blocs identifiés dans l'étape précédente, au moins en fonction de l'information sur le type de correction associée. On a vu dans l'étape précédente que les valeurs de certains premiers paramètres de codage étaient utilisées pour l'identification des blocs à corriger. Avantageusement, ceux sont ces paramètres qui servent de base à la correction et leurs valeurs sont modifiées en fonction du type de correction associé au bloc identifié. Bien sûr d'autres critères peuvent être pris en compte pour déterminer la nouvelle valeur de ces paramètres, comme par exemple des critères liés à un budget de correction du codage. A cet égard, on rappelle que l'objectif poursuivi est celui de minimiser le bruit perçu sur la séquence décodée SID. Toutefois, le débit disponible pour encoder la séquence originale est généralement fixé au départ. Il s'agit donc d'utiliser plus de débit pour recoder les blocs/images identifiés comme devant être améliorés et moins de débit pour recoder les blocs/images identifiés comme pouvant être dégradés, à débit constant. Selon cet exemple de réalisation de l'invention, la stratégie de recodage peut se situer à un niveau global et/ou à un niveau local. Si elle se situe à un niveau global, suite à l'identification d'au moins une image à corriger, l'effort de recodage portera sur une meilleure distribution de la quantification moyenne par image. Il s'agit alors d'analyser sur quelle image doit porter la correction du codage initial : les images étant codées en référence à d'autres images déjà codées, un bruit introduit sur une image de référence peut se propager aux images dépendantes. La correction du bruit dans l'image de référence peut suffire à corriger le bruit perçu sur plusieurs images consécutives. A noter que la stratégie de recodage peut envisager une augmentation de bruit sur une image plutôt que la réduction du bruit perçu sur les images plus bruitées. Un exemple est le rafraichissement périodique bien visible des images Intra dans une séquence d'images, lié à un niveau de qualité trop bon de ces images par rapport au niveau de qualité globale des autres images. Dans ce cas, la règle de quantification moyenne entre images peut être revue au recodage pour introduire un niveau de bruit supérieur dans les images I. Si la stratégie de recodage se situe à un niveau local, suite à une identification locale d'une pluralité de blocs indépendants dans le groupe d'images GID, l'effort de recodage portera sur une modification de la quantification associée aux blocs identifiés ou une modification des modes de codage de ces blocs. Comme dans le premier cas, il s'agit alors d'analyser sur quelle image doit porter la correction du codage initial. La corrélation entre modes de codage et type de bruit généré nous permettra de déterminer si le mode de codage doit être modifié ou si on doit agir au niveau quantification du bloc. Par ex, certains modes de codage sont choisis car ils génèrent un coût de prédiction de mouvement faible (déduction de la prédiction au voisinage du bloc). Cependant, ces modes de codage peuvent générer une représentation erronée du mouvement dans certains cas et du coup introduire des défauts gênants. Pour d'autres cas, l'utilisation de blocs de grande taille (32x32 ou 64x64) codés avec une Transformée de grande taille peut générer des effets visibles d'instabilité ou de perte de définition. En intégrant dans le codeur des règles entre modes de codage et défauts perçus possibles, on peut donc en déduire une stratégie de recodage sur la base de l'analyse du mode de codage local et de la carte du bruit de codage généré. Les solutions utilisées classiquement dans les codeurs sont de se prémunir de tous les modes de codage pouvant générer des défauts perçus. L'élimination a priori de ces modes de codage peut être assez pénalisante pour l'efficacité de compression. L'intérêt de cette approche double-passe avec analyse des défauts perçus sur le codage de première passe est de placer beaucoup moins de contraintes sur ce codage de première passe et de ne corriger les modes de codage que sur les zones, où ils auront généré des effets gênants. A l'issue de cette étape C5, on obtient des nouvelles valeurs de paramètres de codage PC2. Au cours de l'étape C6, ces paramètres sont mis en oeuvre dans une deuxième passe de codage de la séquence originale SIo par l'encodeur ENC. On notera que l'invention qui vient d'être présentée peut être mise en oeuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, les termes « module » et « entité », utilisés ci-après peuvent correspondre soit à un composant logiciel, soit à un composant matériel, soit encore à un ensemble de composants matériels et/ou logiciels, aptes à mettre en oeuvre la ou les fonctions décrites pour le module ou l'entité concerné(e). En relation avec la figure 8, on présente maintenant un exemple de structure simplifiée d'un dispositif 100 d'évaluation de qualité d'une séquence d'images décodées selon l'invention. Le dispositif 100 met en oeuvre le procédé d'évaluation de qualité selon l'invention qui vient d'être décrit en relation avec la Figure 1. Par exemple, le dispositif 100 comprend une unité de traitement 110, équipée d'un processeur id, et pilotée par un programme d'ordinateur Pg1 120, stocké dans une mémoire 130 et mettant en oeuvre le procédé d'évaluation selon l'invention. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur Pgi 120 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 110. Le processeur de l'unité de traitement 110 met en oeuvre les 30 étapes du procédé décrit précédemment, selon les instructions du programme d'ordinateur 120. Dans cet exemple de réalisation de l'invention, le dispositif 100 comprend au moins une unité LOC ANAL d'extraction de caractéristiques locales de la séquence originale au niveau bloc et de calcul de premiers facteurs de pondération FP1 représentatifs d'une perceptibilité de distorsions de la séquence codée décodée en fonction des caractéristiques locales extraites, une unité SPAT MEAS de mesure de distorsions spatiales au niveau bloc et obtention de N cartes de distorsion spatiales CDS, une unité TEMP MEAS de mesure de distorsions temporelles au niveau bloc entre les images du groupe d'images et obtention de N cartes de distorsions temporelles CDT, une unité POND1 de pondération des N cartes de distorsion spatiales et des N cartes de distorsions temporelles à l'aide des premiers facteurs de pondération FP1, une unité SUM de sommation des N cartes de distorsions spatiales pondérées avec les N cartes de distorsions temporelles pondérées et obtention de N cartes de distorsions spatiotemporelles CDST, une unité GLOB ANAL d'extraction de caractéristiques globales des N cartes de distorsions spatiotemporelles et calcul de deuxièmes facteurs de pondération FP2 représentatifs d'une perceptibilité des distorsions mesurées en fonction des caractéristiques globales extraites, une unité POND2 de pondération des N cartes de distorsions spatiotemporelles à l'aides des deuxièmes facteurs de pondération FP2 et obtention de N cartes de distorsions perçues CDP. Le dispositif 100 comprend en outre une unité BD de stockage des cartes de mesures obtenues, apte à stocker les cartes CDP finales et les cartes intermédiaires CDSP et CDTP. En relation avec la Figure 9, on présente maintenant un premier exemple de structure simplifiée d'un dispositif 200 de correction d'un codage d'une séquence d'images selon l'invention. Le dispositif 200 met en oeuvre le procédé de codage selon l'invention qui vient d'être décrit en relation avec la Figure 6. Par exemple, le dispositif 200 comprend une unité de traitement 210, équipée d'un processeur IQ, et pilotée par un programme d'ordinateur Pg2 220, stocké dans une mémoire 230 et mettant en oeuvre le procédé de codage selon l'invention. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur Pg2 220 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 210. Le processeur de l'unité de traitement 210 met en oeuvre les étapes du procédé décrit précédemment, selon les instructions du programme d'ordinateur 220. Dans cet exemple de réalisation de l'invention, le dispositif 200 comprend au moins une unité de codage COD1 par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une pluralité de paramètres de codage prédéterminée destinée à produire une séquence d'images codée, une étape de décodage DEC de la séquence d'images codées destinées à produire une séquence d'images codées décodées et une deuxième étape de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une deuxième pluralité de paramètres de codage, une unité EVAL d'évaluation d'une qualité d'un groupe de N images de la séquence d'images codées décodées conforme au procédé d'évaluation selon l'invention qui vient d'être décrit, ladite unité étant destinée à fournir au moins N cartes de distorsions perçues, une unité IDENT d'identification de blocs à corriger, une unité CORRECT de correction de paramètres de codage, une unité COD2 de codage des blocs identifiés avec les paramètres corrigés. Ces unités sont pilotées par le processeur g de l'unité de traitement 210. Dans l'exemple de la Figure 9, le dispositif 200 est agencé pour coopérer avec le dispositif 100 selon l'invention. Selon une variante, présentée en relation avec la Figure 10, le programme d'ordinateur Pg1 comprenant les instructions pour la mise en oeuvre du procédé d'évaluation selon l'invention est stocké dans la mémoire 230 du dispositif 200' de codage selon l'invention et chargé avec le programme Pg2 dans une mémoire RAM avant d'être exécuté par le processeur g2. REVENDICATIONS1. Procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images décodées (SID) à l'aide de la séquence d'images originales (SI0), une image étant divisée en blocs de pixels, dits blocs à évaluer (BAE), comprenant les étapes suivantes, mises en oeuvre pour un groupe (GID) de N images de la séquence d'images décodées, avec N entier supérieur ou égal à 3 : - Extraction (El) de caractéristiques locales de la séquence originale au niveau bloc, comprenant au moins des caractéristiques représentatives d'un contraste et d'un mouvement et calcul de premiers facteurs (FP1) représentatifs d'une perceptibilité de distorsions de la séquence codée décodée en fonction des caractéristiques locales extraites ; - Mesure (E2) de distorsions spatiales basées sur des métriques objectives locales, au niveau bloc et obtention de N cartes de distorsion spatiales (CDS) ; - Mesure (E3) de distorsions temporelles par calcul de variations temporelles des distorsions spatiales mesurées au niveau bloc entre les N images du groupe d'images et obtention de N cartes de distorsions temporelles (CDT) ; - Pondération (E4) des N cartes de distorsion spatiales (CDS) et des N cartes de distorsions temporelles (CDT) à l'aide des premiers facteurs de perceptibilité (FP1) ; - Sommation (E5) des N cartes de distorsions spatiales perceptibles avec les N cartes de distorsions temporelles perceptibles et obtention de N cartes de distorsions spatiotemporelles perceptibles (CDSTP) par bloc; - Extraction (E6) de caractéristiques globales des N cartes de distorsions spatiotemporelles et calcul de deuxièmes facteurs (FP2) représentatifs d'une perceptibilité des distorsions mesurées par bloc en fonction des caractéristiques globales extraites ; - Pondération (E7) des N cartes de distorsions spatiotemporelles à l'aide des deuxièmes facteurs de perceptibilité et obtention de N cartes de distorsions perçues par bloc (CDP).30 2. Procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées selon la revendication 1, caractérisé en ce que le groupe d'images comprend un nombre d'images correspondant pour une fréquence considérée à une période de fixation de l'ceil. 3. Procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que le groupe d'images à évaluer correspond à un multiple du nombre d'images compris dans un groupe d'images à coder mis en oeuvre lors du codage de la séquence originale. 4. Procédé d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que la mesure de distorsion temporelle sur le groupe est obtenue à partir d'indicateurs comprenant au moins : - un écart-type de la mesure distorsion spatiale sur le groupe ; - un ratio de l'écart instantané par rapport à l'écart-type sur la durée du groupe ; - un ratio de l'écart instantané de la variation de bruit par rapport à l'écart-type sur la durée du groupe ; - un ratio présence d'extrémum ; - un indicateur d'instabilité spatiale sur le groupe ; 20 5. Dispositif (100) d'évaluation de qualité d'une séquence d'images codées décodées à l'aide de la séquence d'images originales, une image étant divisée en blocs de pixels, dits blocs à évaluer, comprenant les unités suivantes, mises en oeuvre pour un groupe de N images décodées de la séquence, avec N entier supérieur ou égal à 3 : 25 - Extraction (LOC ANAL) de caractéristiques locales de la séquence originale au niveau bloc, comprenant au moins des caractéristiques représentatives d'un contraste et d'un mouvement et calcul de premiers facteurs (FPI.) représentatifs d'une perceptibilité de distorsions de la séquence codée décodée en fonction des caractéristiques locales extraites ; 30 - Mesure (SPAT MEAS) de distorsions spatiales basées sur des métriques objectives locales, au niveau bloc et obtention de N cartes de distorsion spatiales ;- Mesure (TEMP MEAS) de distorsions temporelles par calcul de variations temporelles des distorsions spatiales mesurées au niveau bloc entre les N images du groupe d'images et obtention de N cartes de distorsions temporelles (CDT) ; - Pondération (POND1) des N cartes de distorsion spatiales et des N cartes de distorsions temporelles à l'aide des premiers facteurs de perceptibilité ; - Sommation (SUM) des N cartes de distorsions spatiales pondérées (CDSP) avec les N cartes de distorsions temporelles pondérées (CDTP) et obtention de N cartes de distorsions spatiotemporelles (CDTSP) par bloc; - Extraction (GLOB ANAL) de caractéristiques globales des N cartes de distorsions spatiotemporelles et calcul de deuxièmes facteurs représentatifs d'une perceptibilité des distorsions mesurées par bloc en fonction des caractéristiques globales extraites ; - Pondération (POND2) des N cartes de distorsions spatio-temporelles à l'aide des deuxièmes facteurs de perceptibilité et obtention de N cartes de distorsions perçues par bloc (CDP). 6. Procédé de codage d'une séquence d'images originale, une image étant divisée en blocs de pixels à coder (BAC), comprenant une première étape (C1) de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une pluralité de premiers paramètres de codage destinée à produire une séquence d'images codée, une étape de décodage (C2) de la séquence d'images codées destinées à produire une séquence d'images codées décodées et une deuxième étape (C6) de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une deuxième pluralité de paramètres de codage, caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : évaluation (C3) d'une qualité d'un groupe de N images de la séquence d'images décodées à l'aide de la séquence d'images originales, conforme au procédé d'évaluation selon les revendications 1 à 4, destinée à fournir au moins N cartes de distorsions perçues (CDP) par bloc à évaluer et N cartes de distorsion temporelles perceptibles; identification (C4) d'au moins un bloc (BAC) à corriger dans le groupe (GID) par comparaison des mesures de distorsion perçues au niveau bloc à évaluer à aumoins un seuil prédéterminé et en fonction des premiers paramètres de codage; - correction (C5) de la valeur d'au moins un premier paramètre de codage dudit au moins un bloc à coder au moins en fonction d'un écart de la distorsion audit au moins un seuil et de règles prédéterminées; et en ce que, pour le groupe d'images originales correspondant au groupe d'images à évaluer, les deuxième paramètres de codage (PC2) comprennent la valeur corrigée dudit au moins un paramètre de codage pour coder ledit au moins bloc identifié. 7. Procédé de codage d'une séquence d'images originale selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'étape d'identification (C4) comprend une comparaison d'une mesure de distorsion du bloc à évaluer par à au moins deux seuils prédéterminés, comprenant un seuil de distorsion minimale et un seuil de distorsion maximale, en ce que ledit au moins un bloc est identifié comme bloc à corriger lorsque sa mesure de distorsion est supérieure au seuil maximal ou inférieure au seuil minimal et en ce qu'un type de correction est associé au bloc identifié en fonction du seuil franchi. 8. Procédé de codage d'une séquence d'images originale selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape d'identification comprend un tri des blocs identifiés en fonction des premiers paramètres de codage et leur type de correction associé. 9. Procédé de codage d'une séquence d'images originale selon l'une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que l'étape d'identification comprend au moins une identification locale des blocs des images du groupe à corriger par comparaison de leur mesure de distorsion spatio-temporelle issue de la carte de distorsion spatio- temporelle perçue à au moins un seuil de distorsion spatio-temporelle minimale et un seuil de distorsion spatio-temporelle maximale. 10. Procédé de codage d'une séquence d'images originale selon la revendication 9, caractérisé en ce que, pour les blocs identifiés localement, la correction est appliquée à un au moins un paramètre de codage appartenant au groupe comprenant aumoins : - Un mode de codage du bloc ; - Un pas de quantification locale du bloc ; - Une dimension du bloc. 5 11. Procédé de codage d'une séquence d'images originale selon l'une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que l'étape d'identification comprend une identification globale des blocs d'une image du groupe à corriger, par comparaison d'une moyenne par image de leur mesure de distorsion temporelle issue de la carte de distorsion 10 temporelle pondérée à au moins un seuil de distorsion temporelle minimale et un seuil de distorsion temporelle maximale et en ce que le type de correction est associé globalement à l'image identifiée. 12. Procédé de codage d'une séquence d'images originales selon la revendication 11, 15 caractérisé en ce que, pour les blocs identifiés globalement, l'étape de correction est appliquée à un paramètre de type pas de quantification globale de l'image, en fonction du type de correction associé à l'image identifiée. 13. Dispositif de codage d'une séquence d'images originale, une image étant divisée en 20 blocs de pixels à coder, comprenant une unité de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une pluralité de premiers paramètres de codage prédéterminée apte à être mise en oeuvre lors d'une première passe de codage et à produire une séquence d'images codée, une première unité de décodage de la séquence d'images codées apte à produire une séquence d'images codées décodées 25 et une deuxième unité de codage par blocs de la séquence d'images originale à partir d'une pluralité de premiers paramètres de codage prédéterminée, apte à être mise en oeuvre lors d'une deuxième passe de codage caractérisé en ce qu'il comprend en outre les unités suivantes, mises en oeuvre pour un groupe d'images de la séquence d'images décodées, dit groupe d'images à évaluer: 30 - évaluation d'une qualité du groupe de N images de la séquence d'images décodées à l'aide de la séquence d'images originales, conforme au procédé d'évaluation selon les revendications 1 à 3, destinée à fournir au moins N cartesde distorsions perçues par bloc à évaluer et N cartes de distorsion temporelles pondérées; - identification d'au moins un bloc codé à corriger dans le groupe par comparaison des mesures de distorsion perçues au niveau bloc à évaluer à au moins un seuil prédéterminé et en fonction des premiers paramètres de codage; - correction de la valeur d'au moins un paramètre de codage au moins en fonction d'un écart de la distorsion audit au moins un seuil et de règles prédéterminées; et en ce que, pour le groupe d'images originales correspondant au groupe d'images à évaluer, les deuxième paramètres de codage comprennent la valeur corrigée dudit au moins un paramètre de codage pour coder ledit au moins bloc identifié. 14. Programme d'ordinateur (Pg1) comprenant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé d'évaluation de qualité selon l'une des revendications 1 à 4 lorsqu'il est exécuté par un processeur. 15. Programme d'ordinateur (Pg2) comprenant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé de codage selon les revendications 6 à 12 lorsqu'il est exécuté par un processeur.25