FR 3011969 A1 20150417 FR 1359887 A 20131011 Estimation statistique de paramètres d'égalisation d'image numérique La présente invention concerne un procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation d'image numérique, un procédé d'égalisation statistique d'image numérique associé et un procédé d'évaluation de la qualité d'images numériques associés. La présente invention se situe dans le domaine de l'amélioration de la qualité d'images numériques, en particulier des images présentant des artefacts comme du bruit structuré directionnel composé de rayures, par exemple horizontales et/ou verticales. De tels artefacts sont dus à l'acquisition d'images, et se présentent en particulier pour des images acquises par des capteurs d'images à détecteurs multiples. Des capteurs d'images à détecteurs multiples sont utilisés notamment dans le domaine de la télédétection par satellite. L'invention s'applique plus généralement pour tout type d'image numérique présentant un bruit directionnel structuré. En particulier, un mode d'acquisition d'images connu dans le domaine de la télédétection consiste à utiliser un capteur composé d'une matrice monodimensionnelle de détecteurs fixé à un aéronef, perpendiculairement à la direction de déplacement de l'aéronef. Ainsi, le capteur défile au regard du paysage observé, chaque ligne de l'image numérique acquise correspondant à l'acquisition effectuée à un instant donné. L'image numérique obtenue est composée d'une matrice bidimensionnelle d'échantillons appelés pixels, chaque échantillon ayant une valeur de radiométrie associée. Dans ce mode d'acquisition, chaque colonne de l'image numérique obtenue est associée physiquement à un détecteur de la matrice monodimensionnelle de détecteurs formant le capteur. Ce mode d'acquisition par déplacement rectiligne du capteur est connu sous le nom d'acquisition par balayage, ou « push-broom » en anglais. Dans un cas de figure idéal, l'acquisition d'un paysage uniforme devrait fournir une image numérique acquise uniforme. Cependant, en pratique, les détecteurs présentent des différences de sensibilité qui se traduisent par des artefacts sur une image numérique acquise, qui sont des rayures verticales dans le cas de l'acquisition d'images en mode « push-broom » décrite ci-dessus. Il existe diverses méthodes de correction des artefacts dus aux différences de sensibilité entre détecteurs d'un capteur d'image à multiples détecteurs, ces différences de sensibilité ayant pour effet l'obtention d'une image comportant du bruit d'acquisition sous forme de rayures notamment horizontales/verticales, ou selon d'autres directions. On connaît notamment dans ce domaine une méthode de correction de ces artefacts, dite d'égalisation d'image numérique, utilisant un modèle mathématique de correction, représentatif d'une détection homogène pour l'ensemble des détecteurs, et le calcul de paramètres de transformation permettant de déduire, à partir d'une valeur de radiométrie réellement observée, une valeur de radiométrie corrigée correspondant à une détection homogène. Selon les techniques classiques, une méthode d'égalisation numérique d'image comporte une phase d'étalonnage permettant d'obtenir des valeurs de paramètres de transformation et une phase effective de mise en oeuvre de la correction par application de la transformation choisie avec les coefficients obtenus par étalonnage. Typiquement, pour l'acquisition d'images par télédétection, la phase d'étalonnage nécessite une acquisition d'images uniformes sur la totalité des détecteurs, par exemple des images de nuit ou de paysages de neige, en conditions d'observation sans nuage, ce qui est difficile à obtenir, car de nombreuses prises de vue sont nécessaires. De plus, une phase de validation des valeurs de paramètres obtenus par un expert est également nécessaire. L'étalonnage classique en vue de l'égalisation d'image numérique est donc long, et nécessite une intervention d'expert. Dans le domaine de la télédétection par satellite, il a été développé une méthode fondée sur un appariement de segments d'image présentant un paysage uniforme dans la direction colonne, pour en déduire des différences de réponse entre détecteurs, et pour obtenir des paramètres de correction d'image. L'article de Carfantan et ldier, « Statistical Linear Destriping of Satellite-Based Pushbroom-type Images », publié dans IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 48, numéro 4, en Avril 2010, décrit une méthode d'égalisation statistique pour la correction d'artefacts directionnels de type rayures verticales observés sur des images acquises par télédétection utilisant une matrice monodimensionnelle de détecteurs. La méthode d'égalisation proposée dans cet article améliore la technique existante, car elle permet de calculer des coefficients d'un modèle de transformation linéaire entre une valeur de radiométrie réellement observée et une valeur de radiométrie corrigée correspondant à une détection homogène à partir d'observations opérationnelles, donc sans nécessiter d'étalonnage, et de manière plus générale, sans nécessiter aucune observation supplémentaire. Cette méthode est basée sur une modélisation probabiliste d'une image numérique et une estimation de coefficients itérative utilisant la théorie du maximum de vraisemblance. Cependant, cette méthode est limitée à l'estimation d'un coefficient multiplicatif liant une valeur de radiométrie réellement observée et une valeur de radiométrie corrigée correspondant à une détection homogène. De plus, il a été constaté que les détecteurs peuvent présenter des variabilités temporelles et des variabilités en fonction de la plage de radiométrie traitée ainsi que de la luminance spectrale du paysage observé. Un des objectifs de l'invention est d'améliorer l'estimation des valeurs de paramètres lorsque les détecteurs présentent une variabilité telle que décrite ci-dessus, et d'améliorer par conséquent la correction d'images numériques présentant des artefacts linéaires, notamment acquises par déplacement de capteurs à détecteurs multiples. A cet effet, l'invention propose, selon un premier aspect, un procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique à égaliser, l'image numérique à égaliser comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associé. Le procédé selon l'invention comporte les étapes suivantes, mises en oeuvre pour une image numérique traitée ayant un niveau de résolution spatiale courant, l'image numérique traitée étant initialisée à ladite image numérique à égaliser: a)- pour une pluralité de sous-ensembles prédéterminés d'échantillons de l'image numérique traitée, estimation par une méthode statistique d'au moins une valeur de paramètre d'une transformation d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon de l'image numérique traitée, une valeur d'intensité corrigée et mémorisation des valeurs de paramètres estimées en association avec le niveau de résolution spatiale courant, b) application, pour chaque sous-ensemble prédéterminé d'échantillons, de la transformation d'égalisation avec ladite au moins une valeur de paramètre estimée pour ledit sous-ensemble d'échantillons, afin d'obtenir une image numérique traitée égalisée, c) sous-échantillonnage d'au moins une partie ladite image numérique traitée égalisée, permettant d'obtenir une image numérique sous-échantillonnée ayant une résolution spatiale inférieure à la résolution spatiale courante, le procédé comportant en outre, d) l'itération des étapes a), b) et c) un nombre prédéterminé de fois, avec comme image numérique courante l'image numérique sous-échantillonnée obtenue précédemment à l'étape c), et e) une étape de combinaison des valeurs de paramètres estimées en association avec chaque niveau de résolution spatiale, pour obtenir un ensemble de valeurs finales desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale. Avantageusement, le procédé de l'invention permet d'estimer des valeurs de paramètres de modèle d'égalisation localement adaptés, permettant de mieux prendre en compte la variabilité temporelle et spectrale fonction de la radiométrie du ou des détecteurs de capture d'image et de réduire les artefacts à divers niveaux de résolution. De plus, le procédé de l'invention permet de prendre en compte des effets de variabilité progressifs, qui donnent lieu à des artefacts de fréquence spectrale variable et/ou localisés spatialement dans l'image acquise à cause d'une variabilité temporelle des détecteurs. Le procédé selon l'invention peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous. L'image numérique à égaliser est acquise par balayage d'une zone par déplacement selon une direction prédéterminée d'au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs organisés selon une matrice de détecteurs, et chaque sous-ensemble d'échantillons comprend une ligne ou une colonne d'une image numérique traitée. Chaque sous-ensemble d'échantillons comprend un groupe de lignes ou un groupe de colonnes d'une image numérique traitée. La transformation d'égalisation est une transformation affine en fonction des valeurs d'intensité, les paramètres de la transformation d'égalisation étant un paramètre de gain et un paramètre de décalage. L'application de la transformation d'égalisation consiste à transformer une valeur d'intensité de l'échantillon de l'image numérique traitée en une valeur d'intensité corrigée obtenue par la formule : 01,j)/GI,J Où est le paramètre de décalage et G,,, le paramètre de gain, les valeurs desdits paramètres de décalage et de gain étant les valeurs estimées associées au sous- ensemble d'échantillons auquel appartient l'échantillon Les valeurs de paramètres de gain et de décalage dépendent uniquement de la direction des rayures du bruit d'acquisition structuré. La méthode d'égalisation statistique est basée sur une minimisation itérative d'un critère de maximum a posteriori sur chaque sous-ensemble d'échantillons de l'image traitée. L'étape de sous-échantillonnage comporte l'application d'un filtre pour chaque échantillon d'image par ligne ou par colonne de l'image numérique traitée. L'étape de combinaison des valeurs de paramètres estimées en association avec chaque niveau de résolution spatiale comprend des étapes d'interpolation d'un vecteur de paramètres correspondant à niveau de résolution spatiale donné pour obtenir un vecteur interpolé correspondant à un niveau de résolution supérieur, et de combinaison entre le vecteur de paramètres interpolé et le vecteur de paramètres correspondant audit niveau de résolution spatiale supérieur. L'image numérique à égaliser au niveau de résolution spatiale initiale est obtenue par acquisition d'une image numérique comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles et application d'une méthode d'égalisation classique sur ladite image numérique acquise. Selon un deuxième aspect, l'invention propose un procédé d'égalisation statistique pour une image numérique à égaliser, acquise par au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs, une dite image numérique à égaliser comprenant une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image ayant chacun une valeur d'intensité associée, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associée, comportant l'application d'une transformation paramétrée d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon d'image acquise par un desdits détecteurs, une valeur d'intensité corrigée, l'estimation étant mise en oeuvre par une méthode statistique. Le procédé d'égalisation statistique selon l'invention comporte une étape d'obtention d'un ensemble de valeurs desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale par un procédé d'estimation tel que brièvement décrit ci-dessus, et une étape d'application de ladite transformation avec les valeurs de paramètres obtenues. Selon un troisième aspect, l'invention propose un procédé d'évaluation de qualité d'images numériques comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles. Ce procédé d'évaluation comporte les étapes de : -acquisition d'une image numérique ayant des caractéristiques spectrales et d'intensité quelconques, comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, - application d'un procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique tel que brièvement décrit ci-dessus à l'image numérique acquise, - application d'un critère d'évaluation de niveau de bruit d'acquisition utilisant les paramètres d'égalisation statistique estimés. Selon un quatrième aspect, l'invention concerne un dispositif d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique à égaliser, comportant des moyens de mise en oeuvre d'un procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation tel que brièvement décrit ci-dessus. Selon un cinquième aspect, l'invention concerne un dispositif d'égalisation statistique pour une image numérique à égaliser, acquise par au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs, comportant des moyens de mise en oeuvre d'un procédé d'égalisation statistique tel que brièvement décrit ci-dessus. Selon un sixième aspect, l'invention concerne un dispositif d'évaluation de qualité d'images numériques comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, apte à mettre en oeuvre un procédé d'évaluation de qualité d'images tel que brièvement décrit ci-dessus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles : -la figure 1 illustre schématiquement le principe d'acquisition d'image par un capteur à multiples détecteurs dans le cas de l'imagerie satellite ; -la figure 2 est un schéma représentant les blocs fonctionnels d'un dispositif programmable apte à mettre en oeuvre l'invention ; -la figure 3 est un synoptique d'un procédé d'égalisation statistique d'image numérique; -la figure 4 est une illustration schématique d'un découpage en sous-ensembles d'image; -la figure 5 est un synoptique d'un procédé d'estimation statistique de paramètres et d'égalisation statistique par sous-ensembles d'image ; -la figure 6 est une illustration schématique de principe d'un procédé d'égalisation statistique multi-résolution ; -la figure 7 est un synoptique d'un procédé d'estimation statistique de paramètres et d'égalisation statistique multi-résolution ; - la figure 8 est un synoptique d'une combinaison de paramètres issu d'une estimation statistique multi-résolution ; - la figure 9 est un synoptique d'un procédé d'évaluation de qualité d'image selon un mode de réalisation de l'invention. L'invention sera décrite ci-après plus particulièrement dans le domaine de l'acquisition d'image par satellite, par des capteurs monodimensionnels à détecteurs multiples, dans le mode d'acquisition par le mode dit «push-broom », dans lequel chaque colonne de l'image numérique obtenue est associée physiquement à un détecteur de la matrice monodimensionnelle de détecteurs formant le capteur. II est cependant à noter que le concept de l'invention s'applique dans d'autres cas d'application, notamment dans le cas de l'acquisition d'images par une matrice monodimensionnelle ou bidimensionnelle de détecteurs présentant des sensibilités différentes utilisée en mode d'acquisition par balayage, et d'une manière plus générale, pour tout cas d'acquisition d'image dans lequel l'image présente un bruit structure comportant des rayures directionnelles, horizontales et/ou verticales, ou orientées selon un angle 0 par rapport à la verticale différent de 0° et de 90°, sur au moins une portion de l'image. Le contexte de l'acquisition d'images numériques par satellite est illustré schématiquement dans la figure 1. Un satellite non représenté ayant une trajectoire de déplacement T comporte un capteur 2, qui est une matrice monodimensionnelle de détecteurs 4, qui est apte à acquérir des images via un système optique 6. Chaque détecteur 4 réalise l'acquisition d'une portion du paysage observé, enregistrée dans une matrice d'image numérique I sous forme d'un échantillon d'image 8 ou pixel, ayant une valeur de radiométrie associée, appelée également valeur d'intensité associée. La matrice d'image numérique I est composée de lignes de pixels Li et de colonne de pixels Ci, chaque ligne d'image correspondant à l'acquisition du paysage à un instant donné. Dans l'exemple de la figure 1, chaque colonne de pixels est associée à un détecteur 4 du capteur 6. Etant donné que les détecteurs 4 peuvent avoir, en pratique, des sensibilités différentes, même lorsque le paysage sous-jacent (non représenté sur la figure 1) est uniforme, des différences de valeurs d'intensité sont observées, ce qui donne lieu à des artefacts visibles, qui sont des rayures verticales dans ce cas, particulièrement visibles lorsque le paysage sous-jacent observé est uniforme. L'égalisation d'image a pour objectif de réduire voire supprimer ces artefacts directionnels dus à la non uniformité de la sensibilité des détecteurs. Un des objectifs de l'invention est de proposer un procédé d'estimation de valeurs de paramètres d'égalisation, pour un modèle d'égalisation d'image donné. Ce procédé est utilisé dans un procédé d'égalisation d'image et dans un procédé d'évaluation de la qualité des images acquises. Les procédés de l'invention sont mis en oeuvre par un dispositif programmable de type ordinateur, station de travail, dont les principaux blocs fonctionnels sont illustrés à la figure 2. Un dispositif programmable 10 apte à mettre en oeuvre les procédés de l'invention comprend une unité centrale de traitement 18, ou CPU, apte à exécuter des instructions de programme informatique lorsque le dispositif 10 est mis sous tension. Dans un mode de réalisation, une unité centrale de traitement multi-processeurs est utilisée, permettant d'effectuer des calculs parallèles. Le dispositif 10 comporte également des moyens de stockage d'informations 20, par exemple des registres, aptes à stocker des instructions de code exécutable permettant la mise en oeuvre de programmes comportant des instructions de code aptes à mettre en oeuvre les procédés selon l'invention. Le dispositif 10 comporte des moyens de commande 14 permettant de mettre à jour des paramètres et de recevoir des commandes d'un opérateur. Lorsque le dispositif programmable 10 est un dispositif embarqué, les moyens de commande 14 comprennent un dispositif de télécommunication permettant de recevoir des commandes et des valeurs de paramètres à distance. Alternativement et de manière optionnelle, les moyens de commande 14 sont des moyens de saisie de commandes d'un opérateur, par exemple un clavier. De manière optionnelle, le dispositif programmable 10 comprend un écran 12 et un moyen supplémentaire de pointage 16, tel une souris. Les divers blocs fonctionnels du dispositif 10 décrits ci-dessus sont connectés via un bus de communication 22. L'invention met en oeuvre un procédé d'égalisation statistique d'images, dont les principales étapes selon un mode de réalisation sont illustrées à la figure 3. Une image initiale 30, ou image numérique traitée, ainsi que des valeurs de paramètres d'entrée permettant de paramétrer les algorithmes mis en oeuvre sont fournis. Notamment, les paramètres nécessaires à la mise en oeuvre d'une estimation statistique de valeurs de paramètres d'un modèle d'égalisation, sont fournis en entrée, comme détaillé ci-après. Une image numérique représentée par une matrice de taille MxN, comportant M lignes et N colonnes de pixels est fournie en entrée. Dans le cas d'une image numérique acquise par satellite, des images de très grande taille, de l'ordre de M=10000, N=30000 pixels sont acquises. Il est à noter qu'il n'y a aucune restriction sur la taille MxN des images acquises, le procédé de l'invention s'appliquant pour toute taille d'images numériques. L'image numérique initiale est une image issue d'un capteur d'images tel que décrit à la figure 1. Alternativement, l'image numérique traitée est une image numérique déjà égalisée par un procédé d'égalisation classique, comme par exemple par application d'un modèle de correction paramétré utilisé avec des paramètres prédéterminés. De manière optionnelle, des valeurs initiales 32, qui sont des valeurs d'initialisation des paramètres d'un modèle de correction de l'image sont fournies également. Le procédé d'égalisation statistique comporte deux phases principales, une phase d'estimation des valeurs de paramètres d'égalisation 34 et une phase d'égalisation effective 36. Dans ce mode de réalisation, le modèle de correction appliqué à une image est un modèle affine, défini par deux paramètres, le paramètre de gain et le paramètre de décalage ou offset en anglais. La phase d'estimation consiste à estimer des valeurs optimisées des paramètres de gain et de décalage. Si on note l'intensité d'un pixel acquis par un détecteur réel et une valeur d'intensité corrigée par le modèle de correction affine, la relation suivante est vérifiée : (W,,j -01)/G1 (Eq1) Où 0, est la valeur du décalage, dépendante uniquement de l'indice de colonne j dans ce mode de réalisation, et G, est la valeur de gain, uniquement dépendante de l'indice de colonne j dans ce mode de réalisation. De manière générale, les valeurs de gain et de décalage du modèle affine sont constantes selon la direction des rayures directionnelles observées. Les valeurs de paramètres à estimer sont les valeurs 0, et GJ, pour l'ensemble des colonnes de l'image initiale 30 traitée. Selon le mode de réalisation de la figure 3, une étape 38 optionnelle de réduction du nombre de lignes de l'image initiale est mise en oeuvre. Cette étape permet d'optimiser le traitement en fonction des ressources calculatoires et des ressources mémoire disponibles, et s'avère avantageuse notamment pour des images de très grande taille. En pratique, selon une première variante, la réduction du nombre de lignes de la matrice initiale consiste à sélectionner une ligne sur P lignes de la matrice, de manière à réduire la matrice à une dimension de (M/P)xN. En variante, une ligne moyenne est obtenue à partir de P lignes de la matrice. Ensuite, une étape d'estimation statistique conjointe 44 des valeurs de gain et de décalage par colonne de l'image est mise en oeuvre. Cette étape met en oeuvre un processus itératif d'optimisation d'un critère de maximum a posteriori, qui est une amélioration, dont le principe est décrit ci-après, du processus itératif d'optimisation décrit dans l'article « Statistical Linear Destriping » de Carfantan et Idier, publié dans IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 48, n ° 4, avril 2010. Le principe de l'estimation statistique conjointe et itérative des valeurs de gain et de décalage est basé sur une modélisation statistique d'une image numérique par un champ de Markov-Gibbs, dans laquelle chaque pixel d'une image ne dépend statistiquement que de ses voisins directs horizontaux et verticaux. De plus, il est considéré, par hypothèse, que les transitions horizontales et verticales ont une vraisemblance qui décroît selon l'écart de radiométrie A, proportionnelle à : exp ( 1 où 05(x) est une fonction positive et croissante donnée, paramétrée --T* 0, (A) par un paramètre s, s et T étant des paramètres réels strictement positifs fonction du capteur d'images. Par exemple, dans un mode de réalisation, s=0,01 et T=100. Par exemple, la fonction 05(x) peut être une des fonctions suivantes : 05(x) = x2 ; 2 Os (x) = x1 ; Os (x) = 1/x2 +s2 ; Os (X) = X 2 ; Os (x) =.xl -1n(1+ x) , où In désigne le s +x logarithme népérien. Une hypothèse supplémentaire est ajoutée sur la distribution des paramètres de gain et de décalage, qui sont considérés comme gaussiens et indépendamment distribués. La vraisemblance des valeurs de gain et de décalage, G; et Op tenant compte de l'observation Wij et respectant la modélisation de Markov-Gibbs, est maximisée. Selon un mode de réalisation préféré, cette étape d'estimation statistique 44 utilise des paramètres A; et Bi, définis pour chaque colonne j de l'image numérique traitée : A. - Gi Oi Bi KxGi 1 (Eq 2) Où K est la moyenne des valeurs d'intensité des échantillons de l'image numérique traitée. Les équations (Eq2) sont inversibles, et permettent de calculer A; à partir de et vice-versa, G; à partir de Ai, ainsi que 13; à partir de G; et Op et vice versa 0; à partir de 13; et de G. Ainsi, l'équation (Eq1) s'écrit : x - Bi x K (Eq 3) Comme expliqué ci-dessus, le processus d'estimation statistique 44 est itératif, donc les valeurs de paramètres dépendent également de l'indice de l'itération courante, noté I, on note donc : . Dans ce mode de réalisation, l'estimation met en oeuvre un processus de descente de gradient et une optimisation d'un critère de maximum a posteriori utilisant un vecteur de paramètres [ ] à chaque itération I. Un gradient horizontal est calculé, pour une matrice Yi,; par : Grades CH (i, j) * -17i1±1) (Eq 4)Où CH(i,j) est un coefficient de1)saturation, égal soit à 0, soit à 1. CH(i,j) est un coefficient égal à 0 si au moins l'une des valeurs Yi,; ou Y;;+, est en anomalie, et égal à 1 sinon. Une valeur Yi,; est considérée en anomalie si elle correspond à une valeur de saturation basse, typiquement 0, ou haute, typiquement 2Nbits -1, où Nbits est le nombre de bits de sur lesquels sont représentées les valeurs des pixels, ou si les coordonnées i,j appartiennent à une zone de l'image qui a été signalée en anomalie d'acquisition dans une information externe accompagnant l'image (par exemple par un masque de qualité technique). Un gradient vertical est calculé, pour une matrice par : Gradv(Yj) = Cv(i, (Eq 5) Où Cv(i,j) est un coefficient de saturation, analogue au coefficient CH(i,j), égal soit à 0, soit à 1, en fonction d'une anomalie sur une des valeurs ou Yi+l, J. Un critère global à minimiser, J, est, à chaque itération I, formé par somme suivante : J = `TH j j régul JGMAP JOMAP (Eq Où JH et Jv sont respectivement relatifs à la contribution de gradient horizontal et vertical, .1 -regul est un critère relatif à la régularisation des gains, JGMAP et JOMAP sont des critères de maximum a posteriori sur les gains et décalages. Par exemple : I0s(Grad H )) J H M T * M I05(Gradv j)) M (Eq 8) T * M Où M est le nombre de lignes et N le nombre de colonnes de l'image traitée. Le critère relatif à la régularisation des gains est donné par la formule : Jrégul C régul * log(Ail (Eq 9) N Où C régui est un paramètre scalaire, égal à 1 dans un mode de réalisation. Le critère de maximum a posteriori sur les gains est donné par : JGMAP =m 2 * Gs G mAp * 2 *(Al - Gm )2 (Eq 10) N Où GMAP est une pondération attribuée au maximum a posteriori sur les gains, Gs est une valeur d'écart-type pour la régularisation des gains par maximum a posteriori et GM est une valeur moyenne pour la régularisation des gains par maximum a posteriori. Les valeurs de GMAP Gs et GM sont fournies par l'utilisateur. Par exemple, dans un mode de réalisation, GMAP =1, GM =let Gs est un écart-type correspondant à la dispersion attendue pour le capteur considéré sur les gains, par exemple Gs =0,1. Le critère de maximum a posteriori sur les décalages est donné par : (Eq 7) K2 0'p / 2 OMAP * * m (Eq 11) M 2* OS N K Où 0 mAp est une pondération attribuée au maximum a posteriori sur les décalages, Os est une valeur d'écart-type pour la régularisation des décalages par maximum a posteriori et Om est une valeur moyenne pour la régularisation des décalages par maximum a posteriori. Les valeurs de 0 mAp , OS et Om sont fournies par l'utilisateur. Par exemple, dans un mode de réalisation, 0 mAp =1, Om = 0 et Os est un écart-type correspondant à la dispersion attendue pour le capteur considéré sur les décalages, par exemple Os =10. Dans ce mode de réalisation, le processus consiste à chercher, par itérations, à approcher le minimum global du critère J où la dérivée de J tend vers 0. Afin de faciliter les calculs, une implantation de la fonctionnelle de dérivée d'un critère convexe J à minimiser est implantée. Un ensemble de valeurs initiales des paramètres de gain et de décalage est fourni en entrée de l'algorithme. Un nombre maximal d'itérations Max iter est fixé à l'avance. De préférence, Max iter est égal à 200. La norme L2 de la dérivée du critère J est calculée à chaque itération et comparée à une valeur seuil prédéterminée J toi. Dans un mode de réalisation, J to1=1. De plus, une différence minimale entre valeurs de dérivée du critère entre deux itérations successives est fixée à une valeur Prec, par exemple égale à 10-5. L'algorithme itératif de recherche de valeurs optimales des paramètres de gain et de décalage prend fin si l'un des trois critères d'arrêt suivants est vérifié : nombre maximal d'itérations Max iter atteint, valeur de la dérivée de J inférieure à J tol, différence entre valeurs de dérivée du critère J entre deux itérations successives inférieure à Prec. Les valeurs Max iter, J tol et Prec sont fournies en entrée du procédé, comme paramètres d'entrée 30. A l'issue d'un nombre L d'itérations, un ensemble 50 de paramètres de gain et de décalage optimisés sont obtenus. Lors de l'étape suivante de correction 54, qui est optionnelle dans un procédé d'estimation des valeurs de paramètres d'égalisation mais qui est mise en oeuvre dans un procédé d'égalisation d'image, une transformation affine de correction utilise les paramètres 50 obtenus, pour chaque colonne de l'image initiale, selon la formule (Eq1). Une image numérique égalisée 60 est finalement obtenue à l'issue du processus d'égalisation. La figure 3 décrite ci-dessus explicite le processus d'égalisation statistique appliqué à une image initiale ayant un niveau de résolution initiale, qu'il s'agisse d'une image entière acquise par des capteurs d'acquisition ou d'un sous-ensemble extrait d'une telle image initiale, un tel sous-ensemble formant une sous-image de l'image initiale. Avantageusement, les paramètres de gain et de décalage sont estimés conjointement. Selon un mode de réalisation, une estimation des paramètres d'égalisation est effectuée pour chaque sous-ensemble formé par un groupe de lignes d'image initiale. La figure 4 illustre trois tels sous-ensembles notés Si, S2, S3. Dans ce cas, le procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation statistique comporte, comme illustré à la figure 5, outre les étapes déjà décrites, des étapes supplémentaires découpage de l'image traitée en sous-ensembles, et d'interpolation des valeurs de paramètres pour obtenir un ensemble de paramètres de gain et de décalage pour toute l'image initiale. Dans la figure 5, les références des étapes communes avec celles de la figure 3 ont été conservées. Une étape 40 de découpage en sous-ensembles intervient après l'étape 38. Lorsque le bruit d'acquisition est un bruit directionnel vertical, l'image est découpée à l'étape 40 en groupes de lignes d'image non recouvrants, comme illustré à la figure 4. En effet, dans cette figure, une image initiale I est découpée en trois sous-ensembles Si, S2, S3. Ensuite, pour chacun des groupes de lignes, en parallèle ou successivement, l'estimation statistique itérative des valeurs des paramètres de gain et de décalage est appliquée, pour obtenir des valeurs optimisées de gain et de décalage par sous- ensemble. Ainsi, pour chaque sous-ensemble B, un vecteur de paramètres de gain GLB de taille égale au nombre de colonnes de l'image traitée, et un vecteur de paramètres de décalage 0,,B, chacun de taille égale au nombre de colonnes de l'image traitée, est obtenu. Une étape d'interpolation 52 des valeurs de paramètres permet d'obtenir les valeurs finales des paramètres de gain et de décalage à appliquer par ligne d'image traitée. Avantageusement, le traitement par sous-ensembles d'image permet de prendre en compte la variabilité temporelle des acquisitions d'images. Afin de mieux prendre en compte des effets progressifs de variabilité d'acquisition un traitement multi-échelle est proposé. Les étapes d'estimation des paramètres d'égalisation sont effectuées pour chaque image traitée à plusieurs niveaux de résolution spatiale, et des paramètres de gain et de décalage sont obtenus pour chaque niveau de résolution spatiale. Ensuite, les paramètres de gain et de décalage obtenus à des niveaux de résolution différents sont combinés pour obtenir finalement un ensemble de paramètres associés au niveau de résolution initial de l'image initiale, pour chaque ligne de l'image initiale, de manière à réaliser une égalisation localisée spatialement. La figure 6 illustre le principe du traitement multi-échelle pour trois niveaux de résolution spatiale. Partant d'une image initiale 10 de niveau de résolution spatial initial Ro associé, une estimation des paramètres de transformation affine d'égalisation est effectuée, et les paramètres sont appliqués pour égalisation de l'image. Ensuite l'image obtenue est sous-échantillonnée pour obtenir une image 1, de niveau de résolution R1 inférieur à Ro, selon l'une des dimensions de l'image ou selon les deux dimensions comme illustré à la figure 6. Toute méthode de sous-échantillonnage permettant de réduire le niveau de résolution d'une image numérique est applicable. Le facteur de changement d'échelle Ro/R, est prédéterminé. Par exemple, dans un mode de réalisation, le facteur de changement d'échelle est égal à 2, et le changement de résolution spatiale est appliqué uniquement sur les colonnes de l'image Io. Une estimation des paramètres d'égalisation statistique, suivi d'une application des paramètres d'égalisation pour obtenir une image 1, égalisée, sont appliquées. De même, une image 12 de niveau de résolution R2 inférieur à R1 selon au moins une de ses dimensions est obtenue. De manière analogue, des paramètres d'égalisation statistique sont obtenus pour l'image 12. Il est à noter qu'il n'est pas utile d'appliquer les coefficients de correction obtenus au niveau de résolution le plus bas. Les paramètres de gain et de décalage obtenus aux divers niveaux de résolution sont combinés ensuite, comme expliqué plus en détail ci-après, pour obtenir un ensemble de paramètres applicables pour l'image. La figure 7 détaille les principales étapes mises en oeuvre dans un procédé d'estimation statistique multi-échelle des paramètres d'égalisation selon l'invention. En entrée on fournit un ensemble de données d'entrée 70, comportant un ensemble de paramètres d'entrée ainsi qu'une image initiale 10, de niveau de résolution initial Ro. Lors d'une première étape préliminaire de préparation 72, une extension des colonnes de l'image initiale 10 est appliquée par recopie en miroir d'une ou plusieurs colonnes de droite. Ainsi, une image initiale de M lignes et N colonnes est étendue à une image de M lignes et N+c colonnes, où c est le nombre de colonnes rajoutées. Dans le mode de réalisation préféré, c est le demi-support du filtre de sous- échantillonnage de l'ensemble des itérations, par exemple c=320. Ensuite, une estimation statistique itérative des paramètres d'égalisation 74 telle que décrite ci-dessus est appliquée, à partir de valeurs initiales 75 des valeurs de gains et décalages. De préférence, une estimation conjointe des paramètres de gain et de décalage, telle que décrite en référence à la figure 3, est appliquée ici. Des paramètres d'égalisation 76 de gain et de décalage, en nombre correspondant au niveau de résolution Ro, est obtenu et mémorisé à l'issue de l'estimation statistique 72. Ainsi, pour une image de M lignes, N+c colonnes, un vecteur de paramètres de N+c valeurs de gain et décalage (G,, 0,) est obtenu. Une image égalisée notée ro au niveau de résolution spatial Ro, est obtenue et mémorisée à l'étape 78 par application d'une égalisation avec les valeurs de paramètres obtenues à l'étape précédente. Ensuite un indice q mis à la valeur 1, et un sous-échantillonnage 80 des colonnes est appliqué à l'image ro pour obtenir une image numérique traitée lq de niveau de résolution spatial Rq (ici R1) inférieur à Rq_, (ici Ro) dans une des directions de la matrice d'image. Le sous-échantillonnage 80 consiste par exemple, dans un mode de réalisation, à appliquer un sous échantillonnage de facteur p, par exemple par application d'un filtre de sous-échantillonnage sur p de colonnes adjacentes. Dans un mode de réalisation, le facteur de sous-échantillonnage p est fixé et par exemple égal à 2. Dans un mode de réalisation alternatif, le facteur de sous- échantillonnage p dépend du niveau de résolution courant, par exemple p={4,2,2} pour trois niveaux de résolution. Une étape d'estimation statistique des paramètres d'égalisation 82, analogue à l'étape 74, est appliquée à l'image traitée lq, en utilisant des paramètres d'entrée 83 spécifiques au niveau de résolution courant q, en particulier des valeurs initiales des paramètres de gain et de décalage à ce niveau de résolution. A l'issue de l'étape 82, un ensemble 84 de valeurs estimées des paramètres de gain et de décalage, correspondant au niveau de résolution spatiale Rq est obtenu. L'ensemble 84 est un vecteur de paramètres de (N+c)/p valeurs de gain et décalage (G,, 0,), qui est mémorisé également pour utilisation ultérieure. Ensuite, les paramètres 84 sont utilisés dans une étape d'égalisation 86 permettant d'obtenir une image 1*q égalisée. L'indice q est par la suite comparé lors d'une étape 88 à un paramètre NbPass de valeur préalablement fixée, par exemple égal à 6 pour une image initiale de N=2000 colonnes. Si q est inférieur à NbPass, alors q est incrémenté de 1, et l'algorithme retourne à l'étape 80 précédemment décrite. Lors de cette nouvelle passe, on obtient un vecteur de valeurs de paramètres de gain et de décalage correspondant au niveau de résolution spatial Rq. Lorsque l'indice q atteint la valeur NbPass fixée, une étape 90 de combinaison des paramètres mémorisés pour chacune des passes est mise en oeuvre. Un ensemble 92 de paramètres de gain et de décalage, correspondant au niveau de résolution initial Ro, est obtenu à l'issue de l'étape de combinaison 90. La combinaison consiste, dans un mode de réalisation dont les principales étapes sont illustrées à la figure 8, à partir du niveau de résolution le plus bas, et à interpoler au fur et à mesure les valeurs de paramètres obtenues pour les combiner avec les valeurs de paramètres mémorisées au niveau de résolution suivant. Pour la mise en oeuvre de cette étape de combinaison, il est supposé que les valeurs de paramètres 76, 84 obtenues pour chaque niveau de résolution sont stockées également dans leur représentation AJ, B, explicitée ci-dessus par les équations (Eq2). Si besoin, un calcul préalable est effectué, à partir des valeurs de paramètres GJ, 0, mémorisées, pour obtenir les valeurs AJ, 13J correspondantes. Lors d'une première étape 100, un compteur I est initialisé à la valeur NbPass-1, et lors de l'étape suivante d'initialisation 102, un vecteur A est initialisé avec les valeurs de paramètres A,' et un vecteur B est initialisé avec les valeurs de paramètres BJ'. Chacun des vecteurs de paramètres A, B a une taille égale au nombre de colonnes de l'image traitée à la résolution R,. Il est ensuite vérifié lors d'une étape 104 si le compteur I est supérieur ou égal à 0. En cas de réponse positive au test de l'étape 104, une interpolation ou changement d'échelle de facteur p(I) est appliquée à l'étape 106. Ainsi, les vecteurs A' et B' résultants ont la même taille que les vecteurs de paramètres A", B" correspondant au niveau de résolution spatial R1_1. Par exemple, si le facteur de changement d'échelle est constant et égal à 2, l'interpolation de l'étape 106 consiste à effectuer une transformée de Fourier discrète de chacun des vecteurs de paramètres, puis à compléter les signaux par un nombre de valeurs nulles (zéros) équivalant à la taille du vecteur initial, puis à effectuer une transformée de Fourier discrète inverse de chaque vecteur complété (technique connue sous le nom de « zero padding »).En variante, l'interpolation de l'étape 106 consiste à intercaler des zéros entre les valeurs précédentes de chacun des vecteurs de paramètres, puis d'effectuer une convolution par un filtre de zoom spatial, par exemple de type spline cubique. Ensuite les vecteurs A', B' sont combinés selon les formules suivantes : BJ 13J + AJ J * 131-1 (Eq 12) A~=A~*Aji1 (Eq 13) Le compteur I est ensuite décrémenté de 1 à l'étape suivante 110, suivie de l'étape de vérification 104 déjà décrite. Lorsque le compteur I atteint la valeur de zéro, l'ensemble des valeurs de paramètres mémorisées, à tous les niveaux de résolution, a été traité. L'étape 104 de vérification est alors suivie de l'étape 112 d'obtention des paramètres finaux, à laquelle les paramètres finaux obtenus A, B sont transformés en vecteurs de paramètres G,,O, correspondant au niveau de résolution initial Ro, applicables à l'image initiale. Selon un autre mode de réalisation de l'invention, le procédé d'estimation multiéchelle des coefficients tel que décrit ci-dessus en référence aux figures 7 et 8 est combiné avec un traitement localisé spatialement par groupe de lignes d'image tel qu'explicité ci-dessus à la figure 5. Selon une première variante de mise en oeuvre, à chaque niveau de résolution spatial, l'estimation des valeurs de paramètres de gain et de décalage est calculée par groupes de lignes. Ainsi, pour chaque niveau de résolution spatial, on obtient un vecteur de paramètres par groupe de lignes. L'étape de combinaison décrite en référence à la figure 8 ci-dessus est appliquée pour chaque groupe de lignes, aux ensembles de valeurs de paramètres obtenues pour les différents niveaux de résolution. Selon une deuxième variante de mise en oeuvre, l'algorithme explicité ci-dessus en référence à la figure 5 est appliqué, l'étape d'estimation statistique 44 étant appliquée sur un nombre fixé de niveaux de résolution, selon l'algorithme d'estimation multirésolution des paramètres. La figure 9 illustre un procédé d'utilisation des paramètres d'égalisation estimés pour l'évaluation du niveau de bruit d'acquisition pour diverses valeurs moyennes de radiométrie d'images. Avantageusement, les valeurs de paramètres d'égalisation sont estimées selon le procédé de l'invention décrit ci-dessus, lors d'une première étape 120, à partir d'une acquisition d'image quelconque et sont utilisées pour évaluer le bruit d'acquisition pour un ensemble de valeurs moyennes de radiométrie. Des valeurs de gain 122, G, et de décalage 0,,,, sont obtenues pour chacun des pixels de l'image initiale acquise. Selon un mode de réalisation, lorsque le bruit d'acquisition est de type rayures verticales, les valeurs des paramètres ne dépendent que de la colonne, et non de la ligne : G, et O. Les valeurs de gain et de décalage 122 sont mémorisées dans une mémoire du dispositif mettant en oeuvre le procédé de l'invention. Ensuite, une valeur de radiométrie moyenne, notée X, est obtenue lors d'une étape 124, et un niveau de bruit d'acquisition est calculé lors d'une étape suivante 126, en fonction du niveau de radiométrie moyen X et des valeurs de paramètre mémorisées 122. Dans un mode de réalisation, le niveau de bruit d'acquisition est calculé suivant la formule mathématique suivante : C(X)= Max stat( Aan(k) (Eq 14) RMS col(k)) k=1 N, La fonction Max stat donne la valeur maximale statistiquement à P pour cent des valeurs d'un vecteur, avec P=99,7% par exemple. Am(k) = max (m(q)) - min (m(q)) (Eq 15) q=k k+F q=k...k+F Où (Eq 16) N, m(k) = t-1 Y, k = Gk * X +0k (Eq 17) Nc est un nombre de colonnes, F=Nc-1 et NI un nombre de lignes, et RMS col(k) ="\ c+F NI-F (Eq 18) IICY (g) q=k 1=1 (N1 - F)* N Avec cs (q) I+F (Eq 19) 1(17i, 1111(q))2 i=1 N, I+F Y 1,,q et m1(q) = P-1 (Eq 20) N, Bien évidemment, le critère C(X) peut être remplacé par tout autre critère d'évaluation analogue. Les procédés de l'invention ont été décrits ci-dessus dans le cas d'un exemple particulier dans lequel le bruit structuré est un bruit comportant des rayures verticales. Cependant, comme déjà mentionné ci-dessus, l'invention ne se limite pas à ce cas, mais s'applique à tout type de bruit structuré directionnel. Ainsi, par exemple dans le cas de présence de rayures horizontales, il suffit d'appliquer une transposition de la matrice d'image et d'appliquer les procédés tel que décrits ci-dessus. Par exemple, des rayures horizontales sont constatées lorsque le capteur d'images comporte une fluctuation temporelle, soit pour un capteur comportant un seul détecteur qui défile dans la direction horizontale grâce à un mécanisme de miroir, soit pour un capteur à multiples détecteurs utilisés en mode de balayage «push-broom » et présentant une fluctuation temporelle. Dans ce dernier cas, on peut soit considérer que les capteurs ne présentent pas de variabilité entre eux, et calculer un paramètre de gain et un paramètre de décalage par ligne, commun à tous les capteurs, soit prendre en compte à la fois la variabilité temporelle et la variabilité inter-capteurs en appliquant une estimation des paramètres par colonne et une égalisation suivie d'une estimation et égalisation par lignes de l'image numérique traitée. Dans le cas d'une présence à la fois de rayures horizontales et verticales, il est possible d'appliquer successivement un traitement d'égalisation permettant d'éliminer les artefacts verticaux, puis d'appliquer une transposition de l'image égalisée et de répéter le traitement d'égalisation, afin d'éliminer les artefacts horizontaux par la même méthode. La description ci-dessus a été faite pour des rayures d'orientation verticale ou horizontale, les rayures étant donc orientées selon un angle de 0° ou de 90°par rapport à la verticale. Cependant, l'invention n'est pas limitée à ces cas et s'applique également lorsque l'angle 0 est un angle différent de 0° et de 90°. Dans ce cas de figure, selon un premier mode de réalisation, une étape supplémentaire de rotation de l'image numérique à traiter d'angle -0 est effectuée, et l'ensemble des étapes ultérieures décrites ci-dessus, selon les différents modes de réalisation de l'invention, s'appliquent. Selon un deuxième mode de réalisation, en variante, des sous-ensembles de pixels sont définis selon l'orientation 0, sans étape d'interpolation préalable. Il est également à noter que dans la description ci-dessus il a été décrit un procédé d'égalisation statistique sur une image numérique traitée, par application des valeurs de paramètres d'égalisation acquis sur cette image numérique traitée. En variante, il est envisagé d'utiliser un ensemble de paramètres d'égalisation sur une pluralité d'images, par exemple des images dont les caractéristiques spectrales sont similaires. Avantageusement, le procédé d'estimation statistique des paramètres est mis en oeuvre une seule fois, et les paramètres sont utilisés plusieurs fois, ce qui représente un gain en temps et en ressources calculatoires. Selon une autre variante, le procédé d'estimation statistique des paramètres d'égalisation est mis en oeuvre pour plusieurs images ayant des contenus d'intensité différents, de manière à obtenir une pluralité d'ensembles de valeurs de paramètres. Ces valeurs de paramètres sont ensuite combinées, par exemple par calcul d'une moyenne pondérée, pour obtenir un jeu de valeurs de coefficients à appliquer sur un grand ensemble d'images ayant des caractéristiques spectrales et d'intensité quelconques.5 REVENDICATIONS1.- Procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique à égaliser, l'image numérique à égaliser comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associé, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes, mises en oeuvre pour une image numérique traitée ayant un niveau de résolution spatiale courant, l'image numérique traitée étant initialisée à ladite image numérique à égaliser: a)- pour une pluralité de sous-ensembles prédéterminés d'échantillons de l'image numérique traitée, estimation (44, 74, 82) par une méthode statistique d'au moins une valeur de paramètre d'une transformation d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon de l'image numérique traitée, une valeur d'intensité corrigée et mémorisation des valeurs de paramètres estimées en association avec le niveau de résolution spatiale courant, b) application (54, 78, 86), pour chaque sous-ensemble prédéterminé d'échantillons, de la transformation d'égalisation avec ladite au moins une valeur de paramètre estimée pour ledit sous-ensemble d'échantillons, afin d'obtenir une image numérique traitée égalisée, c) sous-échantillonnage (80) d'au moins une partie ladite image numérique traitée égalisée, permettant d'obtenir une image numérique sous-échantillonnée ayant une résolution spatiale inférieure à la résolution spatiale courante, le procédé comportant en outre, d) l'itération des étapes a), b) et c) un nombre prédéterminé de fois, avec comme 25 image numérique courante l'image numérique sous-échantillonnée obtenue précédemment à l'étape c), et e) une étape de combinaison (90) des valeurs de paramètres estimées en association avec chaque niveau de résolution spatiale, pour obtenir un ensemble de valeurs finales desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale. 30 2.- Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'image numérique à égaliser est acquise par balayage d'une zone par déplacement selon une direction prédéterminée d'au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs organisés selon une matrice de détecteurs, caractérisé en ce que chaque sous-ensemble d'échantillons 35 comprend une ligne ou une colonne d'une image numérique traitée. 3.- Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque sous- ensemble d'échantillons comprend un groupe de lignes ou un groupe de colonnes (S1, S2, S3) d'une image numérique traitée. 4.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la transformation d'égalisation est une transformation affine en fonction des valeurs d'intensité, les paramètres de la transformation d'égalisation étant un paramètre de gain et un paramètre de décalage. 5.- Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'application de ladite transformation d'égalisation consiste à transformer une valeur d'intensité de l'échantillon de l'image numérique traitée en une valeur d'intensité corrigée Y;J obtenue par la formule : 01,j)/GI,J Où est le paramètre de décalage et le paramètre de gain, les valeurs desdits paramètres de décalage et de gain étant les valeurs estimées associées au sous- ensemble d'échantillons auquel appartient l'échantillon 6.- Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les valeurs de paramètres de gain et de décalage dépendent uniquement de la direction des rayures du bruit d'acquisition structuré. 7.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la méthode d'égalisation statistique est basée sur une minimisation itérative d'un critère de maximum a posteriori sur chaque sous-ensemble d'échantillons de l'image traitée. 8. -Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de sous-échantillonnage comporte l'application d'un filtre pour chaque échantillon d'image par ligne ou par colonne de l'image numérique traitée. 9. -Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de combinaison des valeurs de paramètres estimées en association avec chaque niveau de résolution spatiale comprend des étapes d'interpolation (106) d'un vecteur de paramètres correspondant à niveau de résolution spatiale donné pour obtenir un vecteur interpolé correspondant à un niveau de résolution supérieur, et decombinaison (108) entre le vecteur de paramètres interpolé et le vecteur de paramètres correspondant audit niveau de résolution spatiale supérieur. 10.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'image numérique à égaliser au niveau de résolution spatiale initiale est obtenue par acquisition d'une image numérique comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles et application d'une méthode d'égalisation classique sur ladite image numérique acquise. 11.- Procédé d'égalisation statistique pour une image numérique à égaliser, acquise par au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs, une dite image numérique à égaliser comprenant une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image ayant chacun une valeur d'intensité associée, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associée, comportant l'application d'une transformation paramétrée d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon d'image acquise par un desdits détecteurs, une valeur d'intensité corrigée, l'estimation étant mise en oeuvre par une méthode statistique, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'obtention d'un ensemble de valeurs desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale par un procédé d'estimation selon l'une des revendications 1 à 10, et une étape d'application de ladite transformation avec les valeurs de paramètres obtenues. 12.- Procédé d'évaluation de qualité d'images numériques comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : -acquisition d'une image numérique ayant des caractéristiques spectrales et d'intensité quelconques, comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, - application d'un procédé d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique selon l'une des revendications 1 à 10 à l'image numérique acquise, - application d'un critère d'évaluation de niveau de bruit d'acquisition utilisant les paramètres d'égalisation statistique estimés. 13.- Dispositif d'estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique à égaliser, l'image numérique à égaliser comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associé, caractérisé en ce qu'il comporte, pour une image numérique traitée ayant un niveau de résolution spatiale courant, l'image numérique traitée étant initialisée à ladite image numérique à égaliser: a)- pour une pluralité de sous-ensembles prédéterminés d'échantillons de l'image numérique traitée, des moyens d'estimation par une méthode statistique d'au moins une valeur de paramètre d'une transformation d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon de l'image numérique traitée, une valeur d'intensité corrigée, et des moyens de mémorisation des valeurs de paramètres estimées en association avec le niveau de résolution spatiale courant, b) des moyens d'application, pour chaque sous-ensemble prédéterminé d'échantillons, de la transformation d'égalisation avec ladite au moins une valeur de paramètre estimée pour ledit sous-ensemble d'échantillons, afin d'obtenir une image numérique traitée égalisée, c) des moyens de sous-échantillonnage d'au moins une partie ladite image numérique traitée égalisée, permettant d'obtenir une image numérique sous-échantillonnée ayant une résolution spatiale inférieure à la résolution spatiale courante, les moyens a), b) et c) étant aptes à être appliqués itérativement un nombre prédéterminé de fois, avec comme image numérique courante l'image numérique sous-échantillonnée obtenue par les moyens de sous-échantillonnage, et e) des moyens de combinaison des valeurs de paramètres estimées en association avec chaque niveau de résolution spatiale, pour obtenir un ensemble de valeurs finales desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale. 14.- Dispositif d'égalisation statistique pour une image numérique à égaliser, acquise par au moins un capteur comprenant une pluralité de détecteurs, une dite image numérique à égaliser comprenant une matrice bidimensionnelle d'échantillons d'image ayant chacun une valeur d'intensité associée, l'image numérique à égaliser ayant un niveau de résolution spatiale initiale associée, comportant des moyens d'application d'une transformation paramétrée d'égalisation permettant d'obtenir, à partir d'une valeur d'intensité d'échantillon d'image acquise par un desdits détecteurs, une valeur d'intensité corrigée, l'estimation étant mise en oeuvre par une méthode statistique,caractérisé en ce qu'il comporte des moyens d'obtention d'un ensemble de valeurs desdits paramètres associé au niveau de résolution spatiale initiale par un dispositif d'estimation statistique selon la revendication 13, et des moyens d'application de ladite transformation avec les valeurs de paramètres obtenues. 15.- Dispositif d'évaluation de qualité d'images numériques comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens d'obtention d'une image numérique ayant des caractéristiques spectrales et d'intensité quelconques, comportant un bruit d'acquisition structuré selon des rayures directionnelles, - des moyens d'application d'un dispositif d"estimation statistique de paramètres d'égalisation pour une image numérique selon la revendication 13 à l'image numérique acquise, et - des moyens d'application d'un critère d'évaluation de niveau de bruit d'acquisition utilisant les paramètres d'égalisation statistique estimés.20