FR 3013489 A1 20150522 FR 1361347 A 20131119 DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine de la navigation sans GPS. Plus précisément, elle concerne un procédé d'estimation par reconnaissance optique du mouvement d'un objet. ETAT DE L'ART On connait des méthodes d'estimation par reconnaissance optique du mouvement à 6 degrés de liberté d'un objet évoluant dans un environnement statique. Par mouvement à 6 degrés de liberté, on entend la vitesse linéaire y (un premier vecteur de dimension trois) et la vitesse angulaire w de l'objet (un deuxième vecteur de dimension trois), dans un référentiel donné attaché à l'environnement. Pour cela, on utilise l'acquisition d'images de profondeur par un capteur spécifique (souvent appelé « caméra 3D »). Une image de profondeur est une image dont la valeur des pixels est la distance entre le centre optique du capteur et le point observé (par opposition aux images classiques, type RGB, pour lesquelles la valeur d'un pixel définit sa couleur). Une image de profondeur est parfois représentée (afin d'être visuellement appréhendable), comme une image en niveaux de gris dont la luminance de chaque point est fonction de la valeur de distance (plus un point est près, plus il est clair). A titre d'exemple, un capteur de type Kinect® est capable de faire l'acquisition simultanée d'une image de profondeur et d'une image RGB, chacune en 640x480 pixels. Le capteur est soit fixe dans un référentiel donné et observe l'objet, soit attaché à l'objet et observe l'environnement considéré statique. Pour calculer le mouvement à partir des images, une approche classique consiste à calculer explicitement un mouvement, connaissant un certain nombre de correspondances entre des points 3D mesurés dans chaque image. Cette méthode est rapide et explicite, ce qui implique qu'elle ne dépend pas d'une initialisation. En revanche, elle requiert une étape de mise en correspondance: celle-ci est extrêmement délicate à partir d'images de profondeur, et nécessite donc en général de faire appel à des descripteurs de points robustes (type SURF ou SIFT) qui n'existent que pour des images RGB classiques, qu'il est donc nécessaire de traiter séparément, ce qui est lourd en termes de ressources informatiques. Alternativement, certaines méthodes liées à l'algorithme dit « Iterative Closest Point » (ICP) ne nécessitent que des images de profondeur pour estimer une différence de pose. Cet algorithme cherche de manière itérative le mouvement qui permet au mieux de corréler entre eux deux ou plusieurs nuages de points. On s'affranchit de la nécessité de traiter des images RGB, mais cette méthode itérative est lente et reste coûteuse en temps de calcul. De plus la qualité du résultat dépend de manière très importante de l'initialisation. Les méthodes connues sont donc insuffisantes pour un traitement fiable en temps réel. Il serait par conséquent souhaitable de disposer d'une nouvelle méthode optique d'estimation du mouvement d'un objet qui soit à la fois plus rapide, plus efficace, plus fiable, moins consommatrice en ressources informatiques, et qui ne nécessite que du matériel d'acquisition optique standard. PRESENTATION DE L'INVENTION La présente invention se rapporte ainsi selon un premier aspect à un procédé d'estimation du mouvement d'un objet évoluant dans un environnement, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend des étapes de : (a) Acquisition par des moyens d'acquisition optique solidaires de l'objet d'au moins deux images de profondeur consécutives de l'environnement ; (b) Sélection par des moyens de traitement de données d'un équipement d'au moins une sous-partie des deux images de profondeur, (c) Pour chaque sous-partie sélectionnée des deux images de profondeur, calcul par les moyens de traitement de données en fonction des valeurs de profondeur des pixels dans la sous-partie de : o un premier paramètre y; représentatif d'une différence entre les deux images de profondeur d'un volume associé à un angle solide défini par un contour de la sous-partie ; o un deuxième paramètre ai représentatif d'une quantité vectorielle volumique le long dudit contour ; o un troisième paramètre pi représentatif d'une quantité vectorielle surfacique sortant dudit contour ; (d) Estimation par les moyens de traitement de données d'au moins une composante du mouvement dudit objet en fonction des premier, deuxième et troisième paramètres associés à chaque sous-partie. Selon un deuxième aspect, la présente invention se rapporte ainsi à 20 un autre procédé d'estimation du mouvement d'un objet évoluant dans un environnement, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend des étapes de : (a) Acquisition par des moyens d'acquisition optique solidaires de l'environnement d'au moins deux images de profondeur consécutives 25 de l'objet ; (b) Sélection par des moyens de traitement de données d'un équipement d'au moins une sous-partie des deux images de profondeur, (c) Pour chaque sous-partie sélectionnée des deux images de 30 profondeur, calcul par les moyens de traitement de données en fonction des valeurs de profondeur des pixels dans la sous-partie de : o un premier paramètre y; représentatif d'une différence entre les deux images de profondeur d'un volume associé à un angle solide défini par un contour de la sous-partie ; o un deuxième paramètre ai représentatif d'une quantité vectorielle volumique le long dudit contour ; o un troisième paramètre pi représentatif d'une quantité vectorielle surfacique sortant dudit contour ; (d) Estimation par les moyens de traitement de données d'au moins une composante du mouvement dudit objet en fonction des premier, deuxième et troisième paramètres associés à chaque sous-partie. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : - l'au moins une composante estimée du mouvement dudit objet est sélectionnée parmi trois composantes d'une vitesse linéaire de l'objet, trois composantes d'une vitesse angulaire de l'objet, et une combinaison linéaire d'une pluralité desdites composantes d'une vitesse linéaire ou angulaire de l'objet ; - au moins six sous-parties indépendantes des deux images de profondeur sont sélectionnées à l'étape (b), l'étape (d) comprenant l'estimation des trois composantes d'une vitesse linéaire de l'objet et des trois composantes d'une vitesse angulaire de l'objet ; - l'étape (d) comprend une étape préalable (d0) de formation par les moyens de traitement de données d'une matrice A comprenant N colonnes et une ligne pour chaque sous-partie, et un vecteur B comprenant une ligne pour chaque sous-partie, tels que A=la Ig et B=(yi)i DESCRIPTION DETAILLEE Architecture En référence à la figure 1, le présent procédé permet l'estimation du mouvement d'un objet 3 évoluant dans un environnement E. Cet objet 3 peut être n'importe quel objet mobile dont la connaissance de la position est souhaitée, par exemple un véhicule à roues, un drone, etc. Le système pour la mise en oeuvre du procédé comprend au moins des moyens d'acquisition optique 2 et un équipement informatique 1. Dans un mode de réalisation principal de l'invention (qui sera pris à titre d'exemple dans la suite de la présente description), les moyens d'acquisition optique 2 sont solidaires de l'objet 3 (en d'autres termes ils ont le même mouvement) et observent l'environnement E. L'équipement 1 peut alors lui aussi être embarqué avec l'objet 3 (ce peut être n'importe quel équipement doté de capacités de traitement informatique, y compris par exemple un smartphone), ou à terre et relié aux moyens d'acquisition optique 2 par exemple via un réseau sans-fil (WiFi, etc.). Pour faciliter la compréhension du présent procédé, on réduira l'ensemble formé par l'objet 3 et les moyens d'acquisition optique 2 à un point, situé au niveau du centre optique des moyens d'acquisition optique 2. Il est à noter que les moyens d'acquisition optique 2 et/ou l'équipement 1 et/ou l'objet 3 peuvent être confondus (si par exemple l'objet 3 comporte déjà des moyens de traitement de données). Dans le mode de réalisation alternatif (qui sera décrit plus spécifiquement plus loin), les moyens d'acquisition optique 2 sont fixes par rapport à l'environnement E et observent l'objet 3. On comprendra que le premier mode de réalisation (moyens d'acquisition optique 2 embarqués) est préféré, car il permet l'estimation continue du mouvement de l'objet 3, y compris s'il se déplace sur de longues distances. Dans le second mode, on est limité au champ de vision des moyens d'acquisition optique 2. L'équipement 1 comprend des moyens de traitement de données 11 (par exemple un processeur), et avantageusement des moyens de stockage de données 12 (par exemple un disque dur), lesquelles peuvent être utiles pour stocker les données de mouvement obtenues à chaque mise en oeuvre du procédé (par exemple pour avoir des logs de données de navigation). Les moyens d'acquisition optique 2 sont capables d'acquérir des images de profondeur (qui comme expliqué sont des images dont la valeur des pixels est la distance entre le centre optique et le point observé). On connait de nombreuses technologies permettant ceci, et les moyens d'acquisition optique 2 peuvent par exemple utiliser la triangulation stéréo (deux caméras côte à côte), la lumière structurée (projection sur la scène d'un motif prédéterminé), l'interférométrie, etc. Le présent procédé n'est limité à aucun type en particulier de moyens d'acquisition optique 2, il suffit qu'ils permettent l'obtention d'images de profondeur. En référence à la figure 1, une image de profondeur est représentée (pour faciliter la compréhension) comme une image en niveaux de gris. Un équipement auxiliaire 4 (par exemple un terminal mobile) connecté à l'équipement 1 peut éventuellement être utilisé pour récupérer les données de mouvement qui vont être obtenues par le présent procédé, et par exemple mettre en oeuvre un programme de navigation (affichage sur une carte de la position de l'objet 3 en fonction de son mouvement). Au moins une composante du mouvement est estimée par le procédé. Par composante du mouvement, on entend comme expliqué toute composante d'une vitesse linéaire y de l'objet 3, ou d'une vitesse angulaire w de l'objet 3, mais également une combinaison linéaire de deux ou plus des composantes de base précédemment citées. Principe et notations Le présent procédé traite des flux vidéo d'images de profondeur, qui sont supposées représenter l'environnement perçu par la caméra 3D de manière dense et continue. En pratique, les images sont acquises à une fréquence finie donnée, et sont formées d'une matrice de pixels régulièrement espacés. On passera donc d'une formulation mathématique traitant des variations temporelles et des gradients spatiaux à une implémentation pratique où les dérivées sont approximées grâce à des méthode et schémas numériques bien connues de l'homme du métier. En particulier, la différence de deux images de profondeur consécutives est une représentation non limitative de la variation temporelle de la profondeur. Le principe du présent procédé est en effet l'exploitation des variations temporelles du champ de profondeur en tant que fonction de la direction d'observation. En effet, en référence à la figure 2a, à chaque pixel correspond une direction d'observation spécifique, c'est-à-dire un vecteur unitaire qu'on appelle ri. Le vecteur ri est donc un élément de la sphère unité de R3 centrée autour de l'objet C (ou plutôt le centre optique des moyens d'acquisition optique 2 qui y sont fixés comme expliqué), qu'on note s2 Sans prendre en compte la limitation du champ de vision d'une caméra, à un temps t, une position et une orientation donnés dans un environnement fixe Z correspond une fonction de profondeur D(t,ri). D est donc une fonction du temps (élément de R) et de l'espace (S2 ) dans R. Si la caméra bouge, la direction d'observation ri d'un point « physique » particulier évolue au cours du temps, et la profondeur D(t,ri) associée à ce point particulier évolue en fonction du déplacement en position de la caméra (mais pas du déplacement en orientation). Si au contraire, on ne fixe pas un point, mais une direction ri donnée, les variations temporelles (atD, la dérivée par rapport au temps d'une fonction du temps et de l'espace) évoluent en fonction de la forme géométrique de l'environnement 1, des variations spatiales V'D de cette forme et du mouvement à 6 degrés de liberté de l'objet: atD = -V'D - (ri x (co + T)11 X V)) - V - Ti (1) L'opérateur gradient, et les calculs différentiels qui suivent, sont adaptés à la surface de la sphère unité en tant que variété Riemanienne. Une variété Riemanienne est localement identifiable à l'espace Euclidien et permet d'exprimer de façon simple des calculs différentiels sur des surfaces complexes. Le fait de considérer les variations temporelles d'un champ scalaire dans une direction donnée est usuel en traitement d'image : pour une image RGB classique, on parle de flot optique. Voir par exemple "Fusion of inertial and visual : a geometrical observer-based approach", S. Bonnabel and P. Rouchon, 2nd Mediterranean Conference on Intelligent Systems and Automation (CISA'09), 1107:54-58, 2009. On rappelle 2 formules de calcul différentiel sur S2, valables pour E S2 et P E R3 indépendant de ri : V - (ri x = 0 (2) V - (ri x (ri x P)) = -2ri - P (3) où V - désigne l'opérateur divergence par rapport à n sur S2 en tant que varieté Riemanienne. On peut à partir de (1) exprimer la dérivée temporelle de D3 (en d'autres termes le cube de la profondeur) : atD3 = -V'D3 - (ri x co) - V'D2 - (ri x (ri x v)) -3D2 y - Ti Puis, en utilisant (2) : V - (D3ri x co) = V'D3 - (ri x co) + D3V - (ri x co) = V'D3 - (ri x co) et en utilisant (3) : V' - (D2ri x (ri x v)) = V'D2 - (ri x (ri x v)) + D2 V' - (ri x (ri x v)) = V'D2 - x (fl x y)) - 2D2 y - ri, donc V'D2 - (ri x (ri x v)) = V - (D2ri x (ri x v)) + 2D2 v - 11 On reformule donc atD3 = -V - (D3ri x co) -V - (D2n x (fl x y)) La dérivée temporelle de D3 s'exprime donc totalement comme la divergence d'un champ de vecteurs. En intégrant cette équation sur une portion c-) fixe de S2 délimitée par un contour 30 (voir figure 2b, et voir plus loin pour davantage d'explications), le théorème de Stokes donne immédiatement: at fn D3dun = - fan ((D31-1 x co) - n)dln - fan((D2ri x (ri x y)) - n)dln où do-n est un élément de surface infinitésimal de S2, Clin est un élément de longueur infinitésimal et n est la normale sortante au contour afl. La direction de n dépend bien sûr de la forme du contour an envisagé, et donc de ri. On réarrange cette équation en utilisant les propriétés du produit mixte: at fn D3do-n = (fan (D31-1 x n)dln) - co + (22f an(D2ri x (n X 11))Clin) - V Notons que n étant la normale sortante au contour af2, c'est un vecteur tangent à S2, ce qui implique ri x (n x ri) = n. Finalement, at fn D3do-n = (fan (D31-1 x n)dln) - co + (22 fan(D2n)d/n) - v Formellement, on peut ainsi former des équations linéaires en y et w en considérant différentes portions C); de S2 et leurs contours 30; associés. 3 En posant ai = fani(D3ri x n)dln, pi = -2 fani(D2/2)Clin et yi = at fniD3do-n, on obtient un système linéaire d'équations scalaires de la forme {Yi = ai CO + pi v}1 Le premier paramètre y; est représentatif d'une différence entre les deux images de profondeur d'un volume associé à un angle solide défini par un contour 30; de la sous-partie Oi. En effet, comme expliqué ce premier paramètre traduit la valeur de at fni D3do-n. Dans la mesure où l'écart de temps entre les deux images est très faible, le at est approximé par la différence sur le pas de temps, en d'autres termes la différence entre les deux images consécutives. Ainsi, les moyens de traitement de données calculent sur la sous-partie la formule faiD3do-nappliqué à la première image de profondeur, puis la formule f D3do-77 appliquée à la deuxième image de profondeur, et les 30 soustraient. Comme expliqué do-n est un élément de surface élémentaire (par définition infinitésimal) de S2, en d'autres termes un pixel de la sous-partie C); de l'image. En pratique, le calcul de faiD3do-n consiste en la somme des profondeurs au cube des pixels de la sous-partie Oi. A cause du cube, la 5 valeur obtenue est représentative du volume du cône représenté par la figure 2b, c'est-à-dire le volume associé à un angle solide défini par un contour 30; de la sous-partie Oi. Le deuxième paramètre ai est représentatif d'une quantité vectorielle volumique le long dudit contour Mi. En effet, comme expliqué ce paramètre 10 traduit la valeur vectorielle de (D3ri x n)dln appliquée à au moins une afli des deux images de profondeur (on comprendra que cette formulation inclut également toute combinaison des deux images dépendant du schéma numérique choisi, telle qu'une moyenne, éventuellement pondérée), où pour un pixel du contour 30; d'une sous-partie C); d'une image de profondeur, ri 15 est le vecteur unitaire représentant la direction d'observation associée au pixel, et n le vecteur unitaire normal au contour 30; en ledit pixel. Comme expliqué, dln est un élément de longueur élémentaire (par définition infinitésimal), en d'autres termes la longueur ou la largeur d'un pixel du contour 30; de la sous-partie C); de l'image. 20 On comprendra que l'implémentation de cette méthode à un modèle de caméra donné nécessite éventuellement préalablement la calibration intrinsèque de la caméra, c'est-à-dire l'estimation des paramètres intrinsèques (résolution, focale, position du point principal dans l'image, distorsion...) qui permettront d'exprimer le vecteur unitaire ri en fonction de 25 la position d'un pixel dans l'image, ainsi que l'expression analytique de la normale n le long du contour et des éléments infinitésimaux d/n et do-n en fonction du contour choisi et de ri, puis des coordonnées d'un pixel dans l'image. Par définition du produit vectoriel, en tout point du contour Mi, 30 (D3ri x n) est orthogonal à ri et n, en d'autres termes tangent au contour En pratique, le calcul de fani(D3ri x n)dln consiste en la somme des vecteurs unitaires tangents au contour 30; en chacun des pixels du contour Mi, pondérés par la profondeur au cube des pixels (d'où quantité vectorielle « volumique »), en fonction de l'expression des vecteurs ri et n (avantageusement précalculée). Si le contour 30; est rectangulaire, il s'agit d'une somme de quatre vecteurs (un par coté). Le troisième paramètre pi est représentatif d'une quantité vectorielle surfacique sortant dudit contour Mi. En effet, comme expliqué ce paramètre traduit la valeur vectorielle deu -3 f,ni (D2n)dln appliquée au moins à une des 2 deux images de profondeur (on comprendra à nouveau que cette formulation inclut également toute combinaison des deux images dépendant du schéma numérique choisi, telle qu'une moyenne, éventuellement pondérée), où pour un pixel du contour 30; d'une sous-partie C); d'une image de profondeur, n est toujours le vecteur unitaire normal au contour 30; en ledit pixel. En tout point du contour Mi, (D2n) est colinéaire à n, en d'autres termes normal au contour Mi. En pratique, le calcul de 22 fani(D2n)d/n consiste en la somme des vecteurs unitaires normaux au contour 30; en chacun des pixels du contour Mi, pondérés par 3/2 et la profondeur au carré des pixels (d'où la quantité vectorielle surfacique), en fonction de l'expression des vecteurs ri et n (avantageusement précalculée). Si le contour 30; est rectangulaire, il s'agit d'une somme de quatre vecteurs (un par côté). Estimation du mouvement Dans une étape (d), les moyens de traitement de données 11 estiment la ou les composantes recherchées du mouvement dudit objet 3 en fonction des premier, deuxième et troisième paramètres ai, pi, y; associés à chaque sous-partie Oi. Dans un mode de réalisation préféré dans lequel 6 sous-parties indépendantes ont été sélectionnées et dans lequel les 6 composantes du mouvement sont recherchées, l'étape (d) comprend avantageusement une étape préalable (d0) de formation par les moyens de traitement de données 11 d'une matrice A comprenant N colonnes et une ligne pour chaque sous- partie 0i,1 Comme expliqué précédemment, le système comprend les moyens d'acquisition optique 2 (capables d'acquérir des images de profondeur) et un équipement 1 comprenant des moyens de traitement de données 11. Les moyens d'acquisition optique 2 sont configurés pour la mise en oeuvre de l'étape (a), et moyens de traitement de données 11 sont configurés pour la mise en oeuvre des étapes (b) à (d). Produit programme d'ordinateur Selon un quatrième et un cinquième aspects, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution (sur les moyens de traitement en particulier de l'équipement 1) d'un procédé d'estimation du mouvement d'un objet 3 évoluant dans un environnement E selon le premier ou le deuxième aspect de l'invention, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (par exemple un disque dur de l'équipement 1) sur lequel on trouve ce produit programme d'ordinateur. REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation du mouvement d'un objet (3) évoluant dans un environnement (r), le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend des étapes de : (a) Acquisition par des moyens d'acquisition optique (2) solidaires de l'objet (3) d'au moins deux images de profondeur consécutives de l'environnement (E) ; (b) Sélection par des moyens de traitement de données (11) d'un équipement (1) d'au moins une sous-partie (C)i) des deux images de profondeur, (c) Pour chaque sous-partie (C)i) sélectionnée des deux images de profondeur, calcul par les moyens de traitement de données (11) en fonction des valeurs de profondeur des pixels dans la sous-partie (C)i) de : o un premier paramètre (yi) représentatif d'une différence entre les deux images de profondeur d'un volume associé à un angle solide défini par un contour (Mi) de la sous-partie (C)i) ; o un deuxième paramètre (ai) représentatif d'une quantité vectorielle volumique le long dudit contour (Mi) ; o un troisième paramètre (pi) représentatif d'une quantité vectorielle surfacique sortant dudit contour (Mi) ; (d) Estimation par les moyens de traitement de données (11) d'au moins une composante du mouvement dudit objet (3) en fonction des premier, deuxième et troisième paramètres (ai, pi, yi) associés à chaque sous-partie (C)i). 2. Procédé d'estimation du mouvement d'un objet (3) évoluant dans un environnement (r), le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend des étapes de :(a) Acquisition par des moyens d'acquisition optique (2) solidaires de l'environnement (E) d'au moins deux images de profondeur consécutives de l'objet (3) ; (b) Sélection par des moyens de traitement de données (11) d'un équipement (1) d'au moins une sous-partie (C)i) des deux images de profondeur, (c) Pour chaque sous-partie (C)i) sélectionnée des deux images de profondeur, calcul par les moyens de traitement de données (11) en fonction des valeurs de profondeur des pixels dans la sous-partie (C)i) de : o un premier paramètre (yi) représentatif d'une différence entre les deux images de profondeur d'un volume associé à un angle solide défini par un contour (Mi) de la sous-partie (C)i) ; o un deuxième paramètre (ai) représentatif d'une quantité vectorielle volumique le long dudit contour (Mi) ; o un troisième paramètre (pi) représentatif d'une quantité vectorielle surfacique sortant dudit contour (Mi) ; (d) Estimation par les moyens de traitement de données (11) d'au moins une composante du mouvement dudit objet (3) en fonction des premier, deuxième et troisième paramètres (ai, pi, yi) associés à chaque sous-partie (C)i). 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'au moins une composante estimée du mouvement dudit objet (3) est sélectionnée parmi trois composantes d'une vitesse linéaire (y) de l'objet (3), trois composantes d'une vitesse angulaire (w) de l'objet (3), et une combinaison linéaire d'une pluralité desdites composantes d'une vitesse linéaire ou angulaire (y, w) de l'objet (3). 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel au moins six sous-parties (C)i) indépendantes des deux images de profondeur sont sélectionnées à l'étape (b), l'étape (d) comprenant l'estimation des troiscomposantes d'une vitesse linéaire (y) de l'objet (3) et des trois composantes d'une vitesse angulaire (w) de l'objet (3). 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, dans lequel l'étape (d) comprend une étape préalable (d0) de formation par les moyens de traitement de données (11) d'une matrice A comprenant N colonnes et une ligne pour chaque sous-partie (Qi,i 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le premier paramètre (yi) est donné par la différence des formules f D3do-77 appliquées à chacune des images de profondeur, où pour un pixel d'une sous-partie (C)i) d'une image de profondeur, D est la profondeur associée au pixel et do-n est un élément de surface élémentaire de la sous-partie (C)i). 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le deuxième paramètre (ai) est donné par la formule fani(D3ri x n)dln appliquée à au moins une des deux images de profondeur, où pour un pixel du contour (Mi) d'une sous-partie (C)i) d'une image de profondeur, D est la profondeur associée au pixel, ri est le vecteur unitaire représentant la direction d'observation associée au pixel, n est le vecteur unitaire normal au contour (Mi) en ledit pixel, et d/n est un élément de longueur élémentaire du contour (Mi) de la sous-partie (C)i). 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le troisième paramètre (pi) est donné par la formule 3 -2 fani(D271.)Clin appliquée à au moins une des deux images de profondeur, où pour un pixel du contour (Mi) d'une sous-partie (C)i) d'une image deprofondeur, D est la profondeur associée au pixel, n est le vecteur unitaire normal au contour (Mi) en ledit pixel, et din est un élément de longueur élémentaire de la du contour (Mi) de la sous-partie (C)i). 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel chaque sous-partie (C)i) sélectionnée à l'étape (b) est rectangulaire. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel toutes les sous-parties (C)i) sélectionnées à l'étape (b) sont distinctes. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel chaque sous-partie (C)i) est sélectionnée à l'étape (b) de telle sorte que la profondeur D associée aux pixels de la sous-partie (C)i) est sensiblement continue sur la sous-partie (C)i). 12. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l'étape (b) comprend pour chaque sous-partie (C)i) une estimation par différences finies de la discontinuité de D le long du contour (Mi) de la sous-partie (C)i). 13. Système pour l'estimation du mouvement d'un objet (3) évoluant dans un environnement (r), le système comprenant des moyens d'acquisition optique (2) et un équipement (1) comprenant des moyens de traitement de données (11) configurés pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 12. 14. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d'un procédé d'estimation du mouvement d'un objet (3) évoluant dans un environnement (E) selon l'une des revendications 1 à 12. 15. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code pour l'exécution d'un procédé d'estimation du mouvement d'un objet (3) évoluant dans un environnement (E) selon l'une des revendications 1 à 12.