FR 3038195 A1 20161230 FR 1555964 A 20150626 B14176FR 1 DETECTION DE PIXELS PARASITES DANS UN CAPTEUR D'IMAGE INFRAROUGE Domaine La présente description concerne le domaine des dispositifs de capture d'image en infrarouge, et en particulier un procédé et un dispositif pour corriger des pixels parasites dans une image capturée par un réseau de pixels sensible à la lumière infrarouge. Exposé de l'art antérieur Les dispositifs de capture d'image en infrarouge (IR), comme les micro-bolomètres ou les dispositifs de capture d'image IR refroidis, comprennent un réseau de détecteurs sensibles au rayonnement infrarouge formant un réseau de pixels. Pour corriger les non-uniformités spatiales entre les pixels d'un tel réseau de pixels, une correction de décalage et de gain est en général appliquée à chaque signal de pixel (ou "valeur de pixel") d'une image capturée avant qu'elle soit affichée. Les valeurs de décalage et de gain sont générées pendant une phase d'étalonnage préliminaire en usine du dispositif en utilisant des sources émettrices uniformes (corps noirs) à des températures contrôlées, et sont mémorisées par le dispositif de capture d'image. De telles non-uniformités spatiales varient non seulement dans le temps mais aussi en fonction de la température des composants optiques, mécaniques et électroniques du 3038195 B14176FR 2 dispositif de capture d'image, et par conséquent un obturateur mécanique interne est souvent utilisé dans le dispositif de capture d'image pour faciliter la correction d'image. Cela implique de capturer périodiquement une image pendant que 5 l'obturateur est fermé afin d'obtenir une image de référence d'une scène relativement uniforme qui peut ensuite être utilisée pour l'étalonnage. Il est courant que, à la suite du processus de fabrication de tels dispositifs de capture d'image infrarouge, 10 un ou plusieurs pixels du réseau de pixels soient déclarés non fonctionnels à la fin de la phase d'étalonnage initiale du fabricant. De tels pixels sont en général connus dans le technique sous le nom de "mauvais pixels", et ils sont identifiés dans une carte d'opérabilité mémorisée par le 15 dispositif de capture d'image. Les valeurs de pixels générées par les mauvais pixels ne peuvent pas habituellement être considérées comme fiables, et par conséquent leurs valeurs pixels sont remplacées par une valeur générée sur la base pixels voisins dans l'image. 20 En outre on a découvert que pendant la durée de vie de tels dispositifs de capture d'image, le comportement en signal d'un ou plusieurs pixels initialement fonctionnels ne pouvait plus être décrit de façon acceptable par leurs paramètres d'étalonnage initiaux. Cela peut provenir de diverses modifi- cations physiques ou même de dommages mécaniques provoqués par de minuscules particules mobiles internes laissées ou libérées dans le boitier du capteur par exemple. Ces pixels seront appelés ici pixels parasites. De tels pixels ne sont pas listés dans la carte d'opérabilité initiale, et ils peuvent dégrader la qualité de l'image. Dans le cas de dispositifs de capture d'image équipés d'un obturateur, la demande de brevet français publiée sous le numéro FR3009388 décrit un procédé d'identification de tels pixels parasites pendant une période de fermeture d'obturateur de de 3038195 3 quelconque, donnant des moyens pour mettre à jour de façon récurrente la carte d'opérabilité. Cependant, il y- a plusieurs inconvénients dans l'utilisation d'un obturateur, comme le poids et le coût 5 supplémentaires et la fragilité de ce composant. En outre, dans certaines applications, l'utilisation d'un obturateur est inacceptable en raison du temps perdu pendant que l'obturateur est fermé et que l'étalonnage a lieu. Pendant cette période d'étalonnage, aucune image de la scène ne peut être capturée. 10 Dans un dispositif de capture d'image sans obturateur, il y a une difficulté technique pour l'identification de tels pixels parasites dans la scène d'image, en particulier si les valeurs de pixels sont dans une zone texturée d'une image capturée. 15 En supposant que les pixels parasites puissent être identifiés, de tels pixels parasites pourraient simplement être ajoutés à la liste des mauvais pixels. Toutefois, si le dispositif de capture d'image reçoit par exemple de multiples chocs pendant sa durée de vie à un point tel que la densité de 20 pixels parasites dans l'image ne peut plus rester négligeable, une dégradation d'image pourrait se produire. Il existe donc un besoin dans la technique, en particulier pour la capture d'images en infrarouge sans obturateur, d'un dispositif et d'un procédé pour détecter des 25 pixels parasites, au moins pour mettre à jour la carte d'opérabilité, mais aussi pour ré-étalonner les pixels parasites particuliers qui seraient devenus mal étalonnés. Résumé Un objet de modes de réalisation de la présente 30 description est de résoudre au moins partiellement un ou plusieurs besoins de l'art intérieur. Selon un aspect, on prévoit un procédé de détection de pixels parasites d'un réseau de pixels d'un dispositif de capture d'image sensible au rayonnement infrarouge, le procédé 35 comprenant : recevoir, par un dispositif de traitement du 3038195 B1417 6X 4 dispositif de capture d'image, une image d'entrée capturée par le réseau de pixels ; calculer un score pour une pluralité de pixels cibles comprenant au moins certains des pixels de l'image d'entrée, le score pour chaque pixel cible étant généré sur la 5 base de k pixels voisins connectés de l'image d'entrée dans une fenêtre de H par H pixels autour du pixel cible, H étant un entier impair égal ou supérieur à 3, et k étant un entier compris entre 2 et 5, chacun des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec au moins un autre des 10 pixels voisins connectés et/ou avec le pixel cible, et au moins l'un des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec le pixel cible ; et détecter qu'au moins l'un des pixels est un pixel parasite sur la base des scores calculés. Selon un mode de réalisation, la détection dudit au 15 moins un pixel parasite comprend la comparaison d'au moins certains des scores à une valeur de seuil. Selon un mode de réalisation, la comparaison d'au moins certains des scores à une valeur de seuil implique la comparaison d'un sous-ensemble des scores à la valeur de seuil, 20 le sous-ensemble comprenant une pluralité des scores les plus élevés, et la valeur de seuil est calculée sur la base de l'équation suivante : thirsPuR = Q3 +xEi x (Q3 -(21) où XEI est un paramètre égal à au moins 1,0 et Q1 et Q3 sont 25 les premier et troisième quartiles respectivement du sous-ensemble. Selon un mode de réalisation, lesdits au moins certains scores sont sélectionnés en appliquant un autre seuil aux scores calculés. 30 Selon un mode de réalisation, l'autre seuil est calculé sur la base d'une supposition que les valeurs de pixels dans l'image ont une distribution de probabilités basée sur la distribution de Laplace. Selon un mode de réalisation, l'autre seuil est 35 calculé sur la base de l'équation suivante : 3038195 B14176FR 5 ln(4) 1'(3) throutii, 1.5 x A où Â est une estimation du paramètre de la distribution exponentielle f(x)==fle-Ax correspondant à la valeur absolue (ISI) des scores calculés. 5 Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre, avant, le calcul des scores, une correction de la première image d'entrée en appliquant des valeurs de gain et de décalage à au moins certaines des valeurs de pixels de la première image d'entrée. 10 Selon un autre aspect, on prévoit un support de stockage lisible par ordinateur mémorisant des instructions pour mettre en oeuvre le procédé ci-dessus lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement. Selon un autre aspect, on prévoit un dispositif de 15 traitement d'image comprenant : une mémoire mémorisant une image d'entrée ; et un dispositif de traitement adapté à : recevoir une image d'entrée capturée par un réseau de pixels ; calculer un score pour une pluralité de pixels cibles comprenant au moins certains des pixels de l'image d'entrée, le score pour chaque 20 pixel cible étant généré sur la base de k pixels voisins connectés de l'image d'entrée dans une fenêtre de H par H pixels autour du pixel cible, H étant un entier impair égal ou supérieur à 3, et k étant un entier compris entre 2 et 5, chacun des pixels voisins connectés partageant une frontière avec au moins un autre des 25 pixels voisins connectés et/ou avec le pixel cible, et au moins l'un des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec le pixel cible ; et détecter qu'au moins l'un des pixels est un pixel parasite sur la base des scores calculés. Brève description des dessins 30 Les caractéristiques susmentionnées et d'autres et leurs avantages apparaitront clairement avec la description détaillées suivantes de modes de réalisation, donnés à titre d'illustration et non de limitation, en faisant référence aux dessins joints dans lesquels : la figure 1 illustre schématiquement un dispositif de capture d'image selon un exemple de réalisation 5 la figure 2 illustre schématiquement un bloc de traitement d'image du dispositif de capture d'image de la figure 1 plus en détail selon un exemple de réalisation ; la figure 3 est un organigramme représentant des opérations dans un procédé de détection et de correction de 10 pixels parasites selon un exemple de réalisation de la présente description ; la figure 4 est un organigramme illustrant des opérations dans un procédé de génération de valeurs de correction de décalage et de gain selon un exemple de 15 réalisation de la présente description ; la figure 5 est un organigramme illustrant des opérations dans un procédé de validation de valeurs de correction de décalage et de gain selon un exemple de réalisation ; 20 la figure 6 est un organigramme illustrant des opérations dans un procédé d'identification de pixels parasites selon un exemple de réalisation ; la figure 7 est un organigramme illustrant des opérations dans un procédé de génération de scores de pixels 25 selon un exemple de réalisation ; la figure 8A illustre un exemple de sélection de pixels voisins connectés selon un exemple de réalisation de la présente description ; la figure 8B illustre des exemples de pixels voisins 30 connectés et non connectés selon un exemple de réalisation ; et la figure 8C illustre un exemple d'un bord et d'un pixel parasite selon un exemple de réalisation. Description détaillée Bien que certains des modes de réalisation dans la 35 description suivante soit décrits en relation avec un réseau de B14176FR 3038195 6 3038195 B14176FR 7 pixels du type micro-bolomètre, il sera clair pour l'homme de l'art que les procédés décrits ici pourraient également être appliqués à d'autres types de dispositifs de capture d'image IR, y compris des dispositifs refroidis. En outre, bien qu'on 5 décrive ici des modes de réalisation en relation avec un dispositif de capture d'image IR sans obturateur, ces modes de réalisation pourraient également s'appliquer à un dispositif de capture d'image IR comprenant un obturateur mécanique et à des images capturées par un tel dispositif. 10 La figure 1 illustre un dispositif de capture d'image IR 100 comprenant un réseau de pixels 102 sensible à la lumière IR. Par exemple, dans certains modes de réalisation, le réseau de pixels est sensible à la lumière IR à ondes longues, comme la lumière ayant une longueur d'onde comprise entre 7 et 13 pm. Le 15 dispositif 100 est par exemple capable de capturer des images seules et aussi des séquences d'images constituant de la vidéo. Le dispositif 100 est par exemple un dispositif sans obturateur. Pour faciliter l'illustration, on a illustré en figure 1 un réseau de pixels 102 de seulement 144 pixels 104, agencés 20 en 12 rangées et 12 colonnes. Dans des variantes de réalisation, le réseau de pixels 102 pourrait comprendre un nombre quelconque de rangées et de colonnes de pixels. Typiquement, le réseau comprend par exemple 640 par 480, ou 1024 par 768 pixels. Chaque colonne de pixels du réseau 102 est associée à 25 une structure de référence correspondante 106. Bien qu'elle ne soit pas fonctionnellement un élément d'image, cette structure va être appelée ici "pixel de référence" par analogie structurelle avec les pixels de formation d'image (ou actifs) 104. En outre, un bloc de sortie (OUTPUT) 108 est couplé à 30 chaque colonne du réseau de pixels 102 et à chacun des pixels de référence 106, et fournit une image brute RAW. Un circuit de commande (CTRL) 110 fournit par exemple des signaux de commande au réseau de pixels, aux pixels de référence 106 et au bloc de sortie 108. L'image brute RAW est 35 par exemple fournie à un bloc de traitement d'image (IMAGE 3038195 B14176FR 8 PROCESSING) 112, qui applique des décalages et des gains aux pixels de l'image pour produire une image corrigée CORR. Chacun des pixels 104 comprend par exemple un bolomètre. Les bolomètres sont bien connus dans la technique, et comprennent 5 par exemple une membrane suspendue au-dessus d'un substrat, comprenant une couche de matériau absorbant l'infrarouge et ayant la propriété que sa résistance est modifiée par l'élévation de température de la membrane associée à la présence de rayonnement IR. 10 Le pixel de référence 106 associé à chaque colonne comprend par exemple un bolomètre aveugle, qui a par exemple une structure similaire à celle des bolomètres actifs des pixels 104 du réseau, mais qui est rendu insensible au rayonnement provenant de la scène image, par exemple par un écran constitué d'une 15 barrière réfléchissante et/ou par un dissipateur thermique obtenu par conception, par exemple en assurant une conductance thermique élevée vers le substrat, le bolomètre étant par exemple formé en contact direct avec le substrat. Pendant une opération de lecture du réseau de pixels 20 102, les rangées de pixels sont par exemple lues une par une. Un exemple de réseau de pixels du type bolomètre est par exemple décrit plus en détail dans le brevet des États-Unis d'Amérique US 7700919, cédé à la demanderesse. La figure 2 illustre le bloc de traitement d'image 112 25 de la figure 1 plus en détails selon un exemple de réalisation. Les fonctions du bloc de traitement d'image 112 sont par exemple mises en oeuvre par du logiciel et le bloc de traitement d'image 112 comprend un dispositif de traitement (PROCESSING DEVICE) 202 comportant un ou plusieurs processeurs sous le 30 contrôle d'instructions mémorisées dans une mémoire d'instructions (INSTR MEMORY) 204. Dans des variantes de réalisation, les fonctions du bloc de traitement d'image 112 pourraient être mises en oeuvre partiellement par du matériel dédié. Dans un tel cas, le dispositif de traitement 202 comprend 3038195 B14176FR 9 par exemple un ASIC (circuit intégré spécifique d'application) ou un FPGA (réseau de portes de programmable sur site), et la mémoire d'instructions 204 peut être omise. Le dispositif de traitement 202 reçoit l'image d'entrée 5 brute RAW et génère l'image corrigée CORR, qui est par exemple fournie à un afficheur (non illustré) du dispositif de capture d'image. Le dispositif de traitement 202 est aussi couplé à une mémoire de données (MEMORY) 206 mémorisant des valeurs de décalage (OFFSET) 208, des valeurs de gain (GAIN) 210, une liste (LSPUR) 10 212 de pixels parasites identifiés et une liste (L BADPIXEL) de mauvais pixels. Les valeurs de décalage sont par exemple représentées par un vecteur VCOL représentant un écart de colonne structurel, et une matrice OFFElisp représentant une dispersion structurelle 15 2D non de colonne introduite par le réseau de pixels 102. L'écart de colonne résulte par exemple principalement de l'utilisation du pixel de référence 106 dans chaque colonne, alors que la rangée de pixels de référence de colonne n'est en général pas parfaitement uniforme. La dispersion 2D non de colonne résulte 20 par exemple principalement de différences locales physiques et/ou structurelles entre les bolomètres actifs du réseau de pixels, résultant par exemple de dispersions technologiques dans le processus de fabrication. La génération du vecteur Vcol, et de la matrice OFFDIsp, 25 et la correction de valeurs de pixel sur la base de ce vecteur et de la matrice sont décrites plus en détail dans la demande de brevet US US14/695539, déposée le 24 avril 2015, cédée à la demanderesse, dans la demande de brevet français FR14/53917 déposée le 30 avril 2014, et dans la demande de brevet japonais 30 JP2015-093484, déposée le 30 avril 2015, aussi au nom de la demanderesse. On va maintenant décrire un procédé tel que décrit dans ces demandes. On supposera que l'image brute RAW a été capturée par le réseau de pixels 102 de la figure 1, et que le 35 3038195 B14176FR 10 réseau de pixels est du type où chaque colonne du réseau est associée à un pixel de référence 106 correspondant. Une image corrigée CORR est par exemple générée sur la base de l'image brute RAW en appliquant l'équation suivante : CORR (x, = GAIN(x,y) x (RAW(x, y) - aOFFc0L(x,y) - flOFFDIsp(x, y) - y) - res -1 où x, y sont les coordonnées de pixel 104, a et p sont des facteurs d'échelle, y est une valeur de correction de gain, GAIN(x,y) est une valeur de gain, °FFCOL(x,Y) et OFFDIsp(x,y) 10 sont des valeurs de décalage, OFFCOL étant une matrice comprenant, dans chacune de ses rangées, le vecteur de colonne VCOL, OFFDISP étant la matrice de dispersion de référence, et res est une correction résiduelle, qui par exemple est utilisée dans certains modes de réalisation pour corriger les résidus de 15 colonne et/ou les résidus de dispersion restants dans l'image. Le facteur d'échelle a est par exemple déterminé sur la base de l'équation suivant : ExeyT(RAw(x,y))xT(vcoL(x))) a - -2 Ex 7' (17 coL(x))xT (17 co L(x)) où T() représente un filtre passe-haut appliqué au vecteur de 20 colonne Vcol, et à l'image d'entrée RAW, et m est le nombre de rangées dans l'image. En d'autres termes, la détermination du facteur échelle a implique par exemple l'application du filtre passe-haut à l'image brute suivant ses rangées et aussi au vecteur de colonne de référence, la détermination de moyennes de 25 colonnes de l'image filtrée, donnant un vecteur de la même taille que le vecteur de colonne de référence, puis la détermination du facteur d'échelle en tant que minimisation des différences entre les deux vecteurs, c'est à dire entre les moyennes de colonne de l'image filtrée et le vecteur de colonne 30 filtré. Le facteur d'échelle p est par exemple déterminé sur la base de l'équation suivante : 3038195 B14176FR fl = E((vxoFFD/sp)2+ (Vy OFFDIST )2) 11 E(VxRAW.Vx0FFDIsp+VyRAW.Vy0FFDisp) où Vx est la valeur de gradient de pixel entre des pixels adjacents dans la direction horizontale de l'image, en d'autres termes suivant chaque rangée, et Dy est la valeur de gradient de 5 pixel entre des pixels adjacents dans la direction verticale de l'image, en d'autres termes suivant chaque colonne. Bien que dans la suite la correction de gain et de décalage soit, décrite comme étant basée sur les équations 1 et 3 susmentionnés, dans des variantes de réalisation on pourrait 10 utiliser d'autres procédés de correction. La figure 3 est un organigramme représentant des opérations dans un procédé de détection et de correction de pixels parasites selon un exemple de réalisation. Ce procédé est par exemple mis en oeuvre par le circuit 112 de la figure 2 15 chaque fois qu'une nouvelle image est capturée. Des pixels parasites sont des pixels pour lesquels le décalage et le gain se sont écartés de leurs valeurs étalonnées d'origine, par exemple en conséquence d'un choc mécanique ou de dommages dus à de minuscules particules internes mobiles. Un 20 pixel parasite peut correspondre à un "mauvais pixel" supplémentaire, qui a par exemple été détruit et qui est par conséquent incapable de donner un signal utilisable en relation avec la scène. Cependant, les présents inventeurs ont trouvé que souvent un pixel parasite peut encore être capable de donner un 25 signal utilisable en relation avec la scène, mais que sa valeur est devenue décalée en permanence, de façon stable, en termes de décalage et de gain par rapport à la valeur étalonnée d'origine. Dans une opération 301, des pixels parasites sont détectés dans une image CORR, qui correspond à une image brute 30 RAW corrigée sur la base des valeurs de gain et de décalage. Les pixels parasites détectés forment la liste LSPUR- Comme on va le décrire plus en détail ci-après, dans un mode de réalisation les pixels parasites sont détectés sur la base d'un calcul de la distance (en terme de valeurs de pixels) par rapport à des 3038195 B14176FR 12 voisins connectés de chaque pixel dans l'image. Cependant, dans des variantes de réalisation, on pourrait appliquer d'autres techniques afin d'identifier les pixels parasites. Par exemple, un ou plusieurs pixels parasites pourraient être identifiés 5 manuellement par un utilisateur. En outre, dans certains modes de réalisation, l'image CORR pourrait être une scène uniforme, par exemple si elle est capturée avec un obturateur fermé d'un dispositif de capture d'image, facilitant par cela l'identification de pixels parasites. 10 Dans une opération suivante 302, des valeurs de correction de décalage et de gain sont calculées pour chaque pixel parasite identifié. En d'autres termes, pour chaque pixel parasite identifié, des valeurs de correction sont calculées pour corriger les valeurs de décalage et de gain courantes 15 mémorisées. Ce calcul est par exemple basé sur au moins deux images capturées. Dans une opération suivante 303, une validation de ces valeurs de correction de décalage et de gain est par exemple réalisée pour chaque pixel parasite. La validation est par 20 exemple réalisée à une température du plan focal différente de la température au moment où les valeurs de correction de décalage et de gain ont été calculées, afin de vérifier que les corrections calculées assurent une correction appropriée pour ces pixels lorsque la température du plan focal change. La 25 température du plan focal correspond à la température du réseau de pixels. En d'autres termes, les inventeurs ont remarqué qu'au moins une partie des pixels parasites détectés peuvent encore être corrigés de façon permanente, même si leurs décalages et leurs gains se sont décalés, et que la qualité des valeurs de 30 correction de décalage et de gain calculées obtenues pour ces pixels parasites est par exemple vérifiée par leur stabilité alors que la température du plan focal a changé. Si dans l'opération 303, les valeurs de correction de gain et de décalage sont validées, les valeurs de gain et de 35 décalage 208, 210 pour les pixels parasites sont par exemple 3038195 B14176FR 13 mises à jour, dans une opération 304, par les valeurs de correction calculées dans l'opération 302. Dans l'autre cas, si dans l'opération 303 les valeurs de correction de gain et de décalage ne sont pas validées, dans 5 une opération 305 les pixels parasites, sont ajoutés à une liste de mauvais pixels. En d'autres termes, les pixels parasites pour lesquels les corrections sont instables avec les changements de température du plan focal sont classés COREle mauvais pixels supplémentaires. Les pixels se trouvant sur la liste de mauvais 10 pixels ont par exemple leur valeur de pixel remplacée par une estimation de pixel basée sur un ou plusieurs de leurs pixels voisins. Dans une variante de réalisation, tous les pixels parasites identifiés dans l'opération 301 sont systématiquement 15 ajoutés à la liste de mauvais pixels, et ne sont ensuite retirés de cette liste que si la correction est validée dans l'opération 303. Dans certains modes de réalisation, plutôt que d'essayer de corriger les pixels identifiés comme étant 20 parasites, les opérations 302, 303 et 304 pourraient être omises, et le procédé pourrait impliquer systématiquement l'ajout de tous les pixels parasites détectés à la liste de mauvais pixels dans l'opération 305. Une telle approche économiserait le coût du traitement associé aux opérations 302 25 et ' 303. Dans encore une autre variante, certains pixels pourraient être initialement ajoutés à la liste des mauvais pixels, et si le nombre de mauvais pixels dépasse un niveau de seuil, un ou plusieurs pixels parasites précédemment identifiés, ou un ou plusieurs pixels parasites nouvellement identifiés, 30 pourraient être corrigés en utilisant les opérations 302 et 303. La figure 4 est un organigramme illustrant un exemple d'opérations pour calculer des valeurs de correction de décalage et de gain dans l'opération 302 de la figure 3. Dans une opération 401, une image est par exemple 35 capturée et les valeurs de pixel d'au moins certains des pixels B14176FR 14 sont corrigées en utilisant les valeurs de décalage et de gain 208, 210, par exemple sur la base de l'équation 1 susmentionnée. Les entrées du procédé sont par exemple l'image capturée brute RAW, les valeurs de décalage OFFCOL et OFFDISP, les valeurs de 5 gain GAIN et les termes cx, p et y utilisés pour corriger l'image selon l'équation 1 susmentionnée. On supposera aussi que la liste LSPUR de pixels parasites a été générée dans l'opération 301 de la figure 3. Dans une opération 402, les pixels pi de la liste 10 LSPUR pour lesquels la fréquence de détection FREQ dépasse un niveau de seuil FREQMIN sont sélectionnés, et les opérations suivantes du procédé sont réalisées seulement sur ces pixels. Cette opération signifie par exemple que l'algorithme de correction est appliqué seulement aux pixels qui sont détectés 15 de façon répétée comme pixels parasites. Par exemple, à chaque fois qu'un pixel pi est détecté comme pixel parasite, la fréquence de détection FREQ est calculée comme étant égale au nombre de fois que le pixel a été détecté conute parasite dans les N images précédentes, où N est par exemple compris entre 2 20 et 20. Si cette fréquence est supérieure à FREQMIN, égale par exemple à N/2, le pixel est sélectionné. Dans certains modes de réalisation, cette opération est omise, et les opérations suivantes du procédé sont appliquées à tous les pixels se trouvant sur la liste LSPUR. 25 Dans une opération 403, une valeur attendue PEXP du pixel est calculée. Par exemple, lorsqu'un pixel est devenu parasite, sa valeurPOORR, après la correction de gain et de décalage, mais qui a été identifiée comme aberrante, peut être exprimée par : 30 PCORR = g X (PSPUR - a x °COL - f3 X opisp - y) - res -4 où PSPUR est la valeur de pixel du pixel parasite de la matrice RAW, °col, et °DISP sont les valeurs de la matrice OFFCOL et OFFDISP appliquée au pixel, g est la valeur de la matrice GAIN appliquée au pixel, et a, p, y et res sont les mêmes que dans 35 l'équation 1 susmentionnée. En supposant que ce pixel peut être 3038195 B14176FR 15 corrigé de façon appropriée, il existe des valeurs de correction de gain et de décalage sGain et soff telles que : PEXP = (g - SGain) X (PSPUR a X °COL - (oDisp - soif) - y) - res -5 où pExp est la valeur de pixel attendue, et est par exemple 5 égale à ou proche de la valeur qui pourrait avoir été obtenue si les valeurs de gain et de décalage avaient été recalculées sur la base d'une ou plusieurs nouvelles images de référence. Étant donné qu'il y a deux inconnues, pour déterminer les valeurs de sGain et de soff, deux valeurs attendues sont par exemple 10 calculées comme on va le décrire maintenant. La valeur de la valeur attendue de PEXP est par exemple calculée sur la base de ses pixels voisins. Par exemple, un algorithme couramment utilisé pour corriger des mauvais pixels est appliqué, comme une interpolation de données de 15 pixels, une extrapolation et/ou une technique connue dans la technique sous le nom de "Inpainting". Dans une opération 404, on vérifie si, en plus de la nouvelle valeur PEXP, une valeur précédente PEXP1 ou PEXP2 est aussi disponible pour le pixel,SPUR, en d'autres termes si 20 l'ensemble fPEX Pl, PE X P2}pi est vide ou pas. Si une valeur précédente PEXP1 existe, cela implique qu'elle a été déterminée pour une image précédente dans laquelle les valeurs de pixel d'au moins certains des pixels ont été corrigées en utilisant les mêmes valeurs de décalage et de gain 208, 210 que celles 25 appliquées à l'image courante. En d'autres termes, les emplacements des pixels corrigés dans les images courante et précédente sont par exemple les Si l'ensemble t mêmes. PExp PEXP2}pi est vide et qu'il n'y a pas de valeurs précédentes, dans une opération 405 la valeur de PEXP est mémorisée comme 30PEXP1, et les facteurs d'échelle a et p et la valeur de correction de gain y appliqués au pixel sont mémorisés comme valeurs al, pl, 1,1, et la valeur de pixel PSPUR est aussi mémorisée comme valeur PSPUR1. Dans une opération 406, le pixel suivant de la liste LSPUR pour lequel la fréquence de détection B14176FR 16 FREQ est supérieure à FREQMIN est par exemple sélectionné, et le procédé revient à l'opération 403. Si, lorsque l'opération 404 est réalisée, il y a déjà une valeur de PEXP1 pour le pixel, dans une opération suivante 5 407, on détermine par exemple si la différence absolue entre la valeur nouvelle PEXP et la valeur précédente PEXP1 est supérieure à une valeur de seuil thrdiffmin. Dans la négative, le procédé revient à l'opération 406. Autrement si les valeurs de pixel sont suffisamment espacées, l'opération suivante est 10 l'opération 408. Dans l'opération 408, la nouvelle valeur pExp est mémorisée comme PEXP2 et les facteurs d'échelle a et (3 et la valeur de correction de gain y appliqués au pixel sont mémorisés comme valeurs a2, p2, 72, et la valeur de pixel PSPUR est aussi 15 mémorisée comme valeur PSPUR2- Dans une opération 409, des valeurs de correction de décalage et de gain SGain et SOff sont par exemple calculées sur la base des estimations PEXP1 et PEXP2- Par exemple, la valeur de soff est calculée sur la base de l'équation suivante : PEXP2X(PSPUR1-61)-PEXP1X(PSPUR 2 -62) -7 f32 XPEXP1 -fl1XPEXP2 où ôi = ai X °COL + ODISP yi - La valeur de SGain est par exemple calculée sur la base de l'équation suivante : PEXP1 d'abord une de calculer SGain == g valeurs de par exemple PSPUR1-61+131X-Offset 25 Bien sûr, il serait possible de calculer valeur de SGain puis de substituer cette valeur afin la valeur Soff. Dans une opération suivante 410, les correction de gain et de décalage sGAiN et soFF sont 30 mémorisées dans la liste LSPUR en association avec le pixel PSPUR- Le procédé revient ensuite par exemple à l'opération 406 jusqu'à ce que tous les pixels de la liste LSPUR pour lesquels la fréquence de détection FREQ est supérieure à FREQMIN aient 20 Soft.= 3038195 B14176FR 17 été traités. Le procédé est ensuite par exemple répété lorsqu'une image suivante est capturée. Bien que dans certains modes de réalisation, les valeurs de correction de décalage et de gain calculées son et 5 sGain puissent être utilisées pour modifier directement les valeurs de gain et de décalage 208, 210, au moins une vérification de ces valeurs est par exemple réalisée pour vérifier leur validité en présence d'un changement de température, comme on va le décrire maintenant en référence à la 10 figure 5. La figure 5 est un organigramme illustrant un exemple de mise en oeuvre de l'opération 303 de la figure 3 pour valider les valeurs de correction de décalage et de gain pour un ou plusieurs pixels. 15 Dans une opération 501 une image est capturée et corrigée en utilisant les valeurs de décalage et de gain 208, 210, en fournissant comme entrées l'image capturée RAW, et les valeurs de décalage OFFoeL, OFFDISP, les valeurs de gain GAIN, et les termes a, p et y utilisés pour corriger l'image confor- 20 mément à l'équation 1 susmentionnée. En outre, une indication de la température du plan focal est par exemple reçue. En effet, comme cela a été mentionné précédemment en relation avec l'opération 303 de la figure 3, une validation des valeurs de décalage et de gain est par exemple réalisée à une température 25 du plan focal différente de celle du moment où les valeurs de décalage et de gain ont été calculées. Ainsi, l'indication de la température du plan focal est utilisée pour vérifier si la température du plan focal a changé. Dans l'exemple de la figure 5, l'indication de température est donnée par la valeur du 30 facteur d'échelle p, qui varie avec la température. Les inventeurs ont remarqué que les informations de température fournies par le facteur 3 sont suffisamment fiables dans ce contexte de validation des nouvelles corrections de pixels parasites. Cependant, dans des variantes de réalisation, une 35 valeur de température T générée par un capteur de température 3038195 B14176FR 18 pourrait être utilisée. Par exemple, le réseau de pixels comprend un capteur de température intégré dans le réseau ou en contact avec lui pour fournir la température du plan focal. Dans une opération 502, des pixels sont par exemple 5 sélectionnés parmi les pixels pi de la liste LSPUR pour lesquels la fréquence de détection FREQ dépasse un niveau de seuil FREQMIN et les opérations suivantes du procédé ne sont réalisées que sur ces pixels. Dans une opération 503, on détermine ensuite si des 10 valeurs de correction de gain et de décalage existent pour un premier des pixels pi. Si oui, l'opération suivante est l'opération 504, alors que dans la négative l'opération suivante est l'opération 505 dans laquelle le pixel suivant dans la liste est sélectionné et le procédé revient à l'opération 503. 15 Dans des variantes de réalisation, on pourrait appliquer le procédé de la figure 5 à tous les pixels Pi de la liste pour lesquels des valeurs de correction de décalage et de gain ont été calculées, indépendamment de la fréquence de détection. Ainsi l'opération 502 pourrait être omise. 20 Dans une opération 504, on détermine si la valeur 3 dépendant de la température courante est égale ou proche de l'une ou l'autre des valeurs pl et p2 associées aux pixels PSPUR1 et PSPUR2 mémorisés dans la liste LSPUR dans des opérations 405 et 408 respectivement du procédé de la figure 4. 25 Par exemple, on détermine si la différence absolue entre p et pi est supérieure à un seuil pmin, et si la différence absolue-entre p et p2 est supérieure au seuil 3min- Si l'une ou l'autre de ces différences est inférieure au seuil, le procédé revient par exemple à l'opération 505. Par contre, s'il y a eu un 30 changement significatif de température (changement de (3) depuis le calcul des valeurs de correction de gain et de décalage, l'opération suivante est l'opération 506. Comme cela a été mentionné précédemment, plutôt que d'utiliser le facteur d'échelle p comme indication de la température, une valeur de 35 température T pourrait être capturée par un capteur de B14176FR 19 température. Dans un tel cas, les valeurs p, pi et p2 vont être remplacées dans l'opération 504 de la figure 5 par des températures T, T1 et T2 respectivement, où les valeurs T1 et T2 sont des valeurs de température mesurées en relation avec les images précédentes et mémorisées dans les opérations 405 et 408, respectivement, de la figure 4. Dans l'opération 506, les valeurs de correction de gain et de décalage pour le pixel pi sont utilisées comme essai pour corriger la valeur de pixel PSPUR obtenue pour l'image 10 capturée dans l'opération 501, par exemple en appliquant les équations 1, 2 et 3 susmentionnées, avec les valeurs de gain et de décalage modifiées conne dans l'équation 5. Dans une opération 507, on détermine ensuite si la valeur modifiée du pikel pi est encore aberrante, et d'autres 15 termes s'il est encore identifié comme pixel parasite. Par exemple, la technique utilisée dans l'opération 301 pour détecter des pixels parasites est appliquée à l'image avec le pixel pi corrigé. Si la valeur n'est pas aberrante, les valeurs de 20 correction sont considérées comme validées, puisque la température du plan focal a été trouvée, dans l'étape 504, comme étant suffisamment éloignée de ses deux valeurs précédentes, et malgré ce changement de température la valeur de pixel n'est pas aberrante. Ainsi, dans une opération suivante 508, de nouvelles 25 valeurs de décalage et de gain corrigées en utilisant les valeurs de correction soffset et sGain sont par exemple mémorisées dans les tables de décalage et de gain 208, 210, puis dans une opération 509, elles sont retirées de la liste LSPUR de pixels parasites. 30 Autrement, si le pixel pi est encore aberrant, on suppose alors par exemple que le pixel ne peut pas être corrigé par des corrections des valeurs de gain et de décalage. Le pixel est par conséquent par exemple ajouté à la liste L BADPIXEL des mauvais pixels dans une opération 510, puis l'opération 509 est 35 réalisée pour retirer le pixel de la liste LSPUR- 3038195 B14176.KR 20 Un exemple de procédé pour détecter des pixels parasites mis en oeuvre dans l'opération 301 de la figure 3 va maintenant être décrit plus en détail en faisant référence aux figures 6, 7 et 8. 5 La figure 6 est un organigramme illustrant un exemple d'opérations dans un procédé de détection de pixels parasites dans une image capturée. Le procédé est par exemple mis en oeuvre par le dispositif de traitement 112 de la figure 2, et l'image capturée a par exemple été corrigée en appliquant les valeurs de 10 décalage et de gain 208, 210. Dans une opération 601, un score est calculé pour chaque pixel de l'image d'entrée sur la base d'une distance en termes de valeurs de pixels, calculée par rapport à des pixels voisins connectés. 15 Dans une opération 602, des valeurs aberrantes sont par exemple identifiées en comparant les scores calculés à un premier seuil. Cette étape est par exemple utilisée pour sélectionner seulement un sous-ensemble des pixels comme pixels parasites potentiels. Dans certains modes de réalisation, cette 20 étape pourrait toutefois être omise. Dans une opération 603, des pixels parasites sont par exemples identifiés sur la base des valeurs aberrantes identifiées dans l'opération 602 (ou à partir de l'image entière dans le cas où l'opération 602 est omise). 25 La figure 7 est un organigramme illustrant un exemple des opérations pour mettre en oeuvre l'opération 601 de la figure 6 pour produire les scores. Ce procédé est par exemple appliqué à chaque pixel de l'image tour à tour, par exemple dans un ordre de balayage en trame, bien que les pixels puissent être traités 30 dans n'importe quel ordre. Les opérations de ce procédé vont être décrites en faisant référence à la figure 8A. La figure 8A illustre neuf vues 801 à 809 d'une fenêtre de 5 par 5 pixels représentant un exemple d'application du procédé de la figure 7. Plus généralement, la taille de la 35 fenêtre peut être définie comme étant H x H, où H est un entier B14176tH 21 impair égal au moins à 3, et par exemple égal au moins à 5. Dans certains modes de réalisation, H est égal ou inférieur à 15. La fenêtre de H par H est autour d'un pixel cible pour lequel un score doit être généré, en d'autres termes, le pixel cible est 5 par exemple le pixel central de la fenêtre. En faisant de nouveau référence à la figure 7, dans une opération 701, une liste de voisins du pixel connectés est générée. Les voisins connectés sont tous les pixels partageant une frontière ou un coin avec un pixel qui a déjà été 10 sélectionné. Ainsi, pour un pixel qui n'est pas au niveau d'un bord de l'image, il y aura huit voisins connectés. Initialement, seul le pixel pour lequel un score doit être généré est sélectionné. Ce pixel va être appelé ici pixel cible. Par exemple, comme cela est représenté par la vue 801 de la figure 15 8A, un score doit être calculé pour un pixel central, grisé dans la figure, ayant une valeur de pixel de 120. Comme cela est représenté par la vue 802, les voisins connectés sont les huit pixels entourant le pixel central 120. Dans une opération 702, parmi les voisins connectés, 20 un pixel ayant une valeur de pixel ayant la distance la plus faible par rapport à la valeur du pixel cible est sélectionné. Par exemple, la distance d(a, b) entre des valeurs de pixels a et b est définie par d(a,b)==la--bl. Comme cela est représenté par la vue 803 en figure 8A, un pixel ayant une valeur de 120, 25 égale à la valeur de pixel cible, est sélectionné. Dans une opération 703, le voisin sélectionné dans l'opération 702 est retiré la liste de voisins connectés du pixel cible, et de nouveaux voisins connectés sont ajoutés, qui comprennent des voisins "connectés du voisin nouvellement 30 sélectionné identifié dans l'opération 702. Par exemple, comme cela est représenté par la vue 804 en figure 8A, trois nouveaux pixels connectés au pixel nouvellement, sélectionné sont ajoutés à la liste. Dans une opération 704, on détermine si k voisins 35 connectés ont été sélectionnés. Le nombre k de voisins à prendre 3038195 B14176R 22 compte est par exemple un paramètre fixe qui est sélectionné sur la base du nombre le plus élevé attendu de pixels parasites connectés. Par exemple, pour certains capteurs d'images, on peut considérer que les pixels parasites sont toujours isolés l'un 5 par rapport à l'autre. Dans un tel cas, k peut être choisi comme égal à juste 2. En variante si on considère qu'il est possible que pour un capteur d'image donné deux pixels parasites connectés puissent être identifiés, une valeur de k supérieure est par exemple sélectionnée, par exemple égale à une valeur 10 comprise entre 3 et 5. Dans l'exemple de la figure 8A, k est égal à 4. Si k voisins non pas encore été sélectionnés, le procédé revient à l'opération 702, dans laquelle un nouveau voisin connecté est de nouveau sélectionné. Les opérations 703 et 704 sont ensuite répétées jusqu'à ce que k voisins aient été 15 sélectionnés, puis une opération 705 est réalisée. Comme cela est représenté dans les vues 805 à 809 de la figure 8A, un bloc de quatre voisins du pixel cible est sélectionné. La figure 8B illustre des vues d'une fenêtre de H par H pixels, et démontre la différence entre un calcul de distance 20 basé simplement sur les plus proches voisins dans une fenêtre, et un calcul basé sur les voisins connectés les plus proches. Comme cela est représenté par une vue 810, le pixel central est aberrant, puisse que la différence entre sa valeur et son voisinage est élevée. 25 Une vue 811 représente quatre voisins sélectionnés dans la fenêtre qui ont les valeurs les plus proches du pixel central, et qui sont non connectés avec celui-ci. Ce calcul va conduire à un faible score indiquant que le pixel n'est pas aberrant. 30 Une vue 812 représente quatre voisins connectés sélectionnés. Dans ce cas, quatre pixels complètement différents sont sélectionnés, et les scores indiquent clairement que le pixel cible est aberrant. En faisant de nouveau référence à la figure 7, dans 35 l'opération 705, le score pour le pixel cible est calculé sur la B14176FR 23 base des voisins connectés sélectionnés. Par exemple, le score si pour un pixel cible pi est calculé sur la base de l'équation suivante : xrk si Wi Li=1(5Si - Pi) -9 5 où wi est un poids associé au pixel, et pi à pk sont les k voisins connectés sélectionnés. Le poids wl pour un pixel pi est par exemple déterminé en utilisant l'équation suivante wi = \11/(Ep 112.,..H11 sraloc(p) + E) 10 où stdioc est un réseau d'écarts types locaux calculé pour les pixels se trouvant dans la fenêtre de H par H du pixel pi, triés dans l'ordre croissant, et s est un paramètre, par exemple réglé à une très faible valeur comme 0,0001. Ainsi le poids est basé sur les écarts types d'une sous-plage des pixels dans la fenêtre 15 H par H, la sous-plage étant sélectionnée comme étant les pixels entre H et (H2-H) sur la base des écarts types classés des pixels. Dans des variantes de réalisation, le poids pourrait être calculé sur la base de l'écart type d'un sous-ensemble différent des pixels. 20 Dans des variantes de réalisation, un poids différent pourrait être appliqué aux scores, où aucun poids ne pourrait être appliqué aux scores. Un avantage de l'application d'un poids basé sur l'écart type local du pixel est que la texture de la zone du pixel peut être prise en compte, une pondération 25 supérieure étant donnée aux scores des pixels se trouvant dans des zones douces, et une pondération inférieure étant donnée aux scores des pixels se trouvant dans des zones texturées où un écart relativement élevé peut être attendu. La figure 8C illustre des vues 813, 814 de deux 30 fenêtres de pixels H par H, et démontre l'avantage d'appliquer le poids sur la base de l'écart type local des pixels. Le score B14176tR 24 du pixel cible dans les deux vues devrait être le même. Toutefois, dans la vue 813, il y a un bord passant à travers le pixel cible, et ainsi le pixel ne devrait pas être considéré comme aberrant. Dans la vue 814, l'image est relativement lisse 5 dans la région du pixel cible, et le pixel cible devrait être considéré comme aberrant. Le poids wi calculé pour la vue 814 sur la base de l'écart type local va être supérieur au poids calculé pour la vue 813. En faisant de nouveau référence au procédé de la 10 figure 6, l'opération 602 'implique par exemple de déterminer un score de seuil sur la base d'une distribution de probabilité pour des scores attendus dans l'image. Les présents inventeurs ont trouvé que la distribution de Laplace est particulièrement bien adaptée à la plupart des scènes d'image en infrarouge. 15 Il est connu que si S-Laplace(0,o-), alors ISI-Exp(o--1) est une distribution exponentielle. La fonction de densité de probabilité ISI-Exp(2), avec Â.==o--1, est par conséquent de la forme f(x)=2e-Àx, avec Â.>0. Sa fonction de distribution est F(x)=.1--e-;1'. Le paramètre A. de l'exponentielle peut être 20 estimé en estimant la moyenne, sur la base de la moyenne de l'échantillon, et en prenant l'inverse de cette moyenne : = rl11S1 où n est le nombre de pixels dans l'image. En appelant le seuil throutlier, ce seuil est par 25 exemple calculé sur la base de Â. en utilisant l'équation suivante ln(4) ln(3) -12 throutiier + 1.5 x Plutôt que de calculer le seuil en utilisant cette équation, une alternative consisterait à simplement choisir un 30 seuil qui élimine par filtrage un certain pourcentage des scores, comme 95% des scores. Toutefois, un avantage d'un filtrage utilisant le seuil comme décrit ci-avant sur la base de la distribution de Laplace est que cela évite des problèmes 3038195 B141'76FR 25 introduits par le bruit. En effet, si un pourcentage fixe des scores est sélectionné, le nombre de pixels sélectionnés va être le même pour une même image avec ou sans bruit. Toutefois, le seuil déterminé sur la base de la distribution de Laplace va 5 varier en fonction du niveau de bruit dans l'image. L'opération 603 de la figure 6 implique par exemple l'identification de pixels parasites parmi les pixels aberrants identifiés dans l'opération 602. Cela est par exemple obtenu en sélectionnant des scores au-dessus d'un niveau de seuil calculé 10 sur la base des scores des pixels aberrants. Le seuil thrspuR est par exemple déterminé en utilisant l'équation suivante : thrspUR = Q3 + xEr x (Q3 - Q1) -13 où xEI est un paramètre choisi par exemple entre 1,0 et 5,0 et par exemple égal à 1,5, et Q1 et Q3 sont les premier et 15 troisième quartiles des pixels aberrants identifiés dans l'opération 602, respectivement. Dans certains modes de réalisation, pour éviter de fausses alertes, un pixel n'est considéré comme pixel parasite que si son score dépasse le seuil thrSPUR et son score est 20 supérieur à un seuil minimum thrscoremin égal à une valeur fixe. Un avantage des modes de réalisation décrits ici est qu'on peut détecter des pixels parasites en utilisant un procédé relativement simple et efficace. En outre, le procédé de correction de pixels parasites signifie que, plutôt que d'être 25 classés comme mauvais pixels, des valeurs de pixels, portant des informations de la scène, provenant de certains pixels peuvent continuer à être utilisées pour générer des pixels de l'image. Avec la description ainsi faite d'au moins un mode de réalisation illustratif, diverses altérations, modifications, et 30 améliorations apparaitront à l'homme de l'art. Par exemple, bien qu'on ait décrit un exemple spécifique de micro-bolomètre en relation avec les figures 1 et 2, il apparaitra clairement à l'homme de l'art que les procédés décrits ici pourraient être appliqués à diverses autres mises en 3038195 B14176FR 26 oeuvre d'un micro-bolomètre, où à d'autres types de dispositifs de capture d'image en infrarouge. En outre, il apparaitra clairement à l'homme de l'art que les diverses opérations décrites en relation avec les divers 5 modes de réalisations pourraient être réalisées, dans des variantes de réalisation, dans des ordres différents sans impacter leur efficacité. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de pixels parasites d'un réseau de pixels (102) d'un dispositif de capture d'image sensible au rayonnement infrarouge, le procédé comprenant : recevoir, par un dispositif de traitement (202) du 5 dispositif de capture d'image, une image d'entrée (RAW) capturée par le réseau de pixels (102) ; calculer un score pour une pluralité de pixels cibles comprenant au moins certains des pixels de l'image d'entrée, le score pour chaque pixel cible étant généré sur la base de k 10 pixels voisins connectés de l'image d'entrée dans une fenêtre de H par H pixels autour du pixel cible, H étant un entier impair égal ou supérieur à 3, et k étant un entier compris entre 2 et 5, chacun des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec au moins un autre des pixels voisins connectés 15 et/ou avec le pixel cible, et au moins l'un des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec le pixel cible ; et détecter qu'au moins l'un des pixels est un pixel parasite sur la base des scores calculés. 20 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détection dudit au moins un pixel parasite comprend la comparaison d'au moins certains des scores à une valeur de seuil (thrspuR). 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la 25 comparaison d'au moins certains des scores à une valeur de seuil implique la comparaison d'un sous-ensemble des scores à la valeur de seuil, le sous-ensemble comprenant une pluralité des scores les plus élevés, et dans lequel la valeur de seuil est calculée sur la base de l'équation suivante : 30 "IrSPUR = Q3 + xEi x (Q3 - Q1) où XEI est un paramètre égal à au moins 1,0 et Q1 et Q3 sont les premier et troisième quartiles respectivement du sous-ensemble. 3038195 B14176FR 28 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel lesdits au moins certains scores sont sélectionnés en appliquant un autre seuil (thr outlier) aux scores calculés. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel 5 l'autre seuil est calculé sur la base d'une supposition que les valeurs de pixels dans l'image ont une distribution de probabilités basée sur la distribution de Laplace. 6. Procédé selon la revendication 4 ou 5, dans lequel l'autre seuil est calculé sur la base de l'équation suivante : ln(4) ln(3) 10 throutiier = où Â est une estimation du paramètre de la distribution exponentielle f(x)=À.e-Àx correspondant à la valeur absolue (ISI) des scores calculés. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 15 à 6, comprenant en outre, avant le calcul des scores, une correction de la première image d'entrée en appliquant des valeurs de gain et de décalage à au moins certaines des valeurs de pixels de la première image d'entrée. 8. Support de stockage lisible par ordinateur mémo-20 risant des instructions pour mettre en oeuvre le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 7 lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement. 9. Dispositif de traitement d'image comprenant : une mémoire (206) mémorisant une image d'entrée ; et 25 un dispositif de traitement (302) adapté à : recevoir une image d'entrée (RAW) capturée par un réseau de pixels (102) ; calculer un score pour une pluralité de pixels cibles comprenant au moins certains des pixels de l'image 30 d'entrée, le score pour chaque pixel cible étant généré sur la base de k pixels voisins connectés de l'image d'entrée dans une fenêtre de H par H pixels autour du pixel cible, H étant un entier impair égal ou supérieur à 3, et k étant un entier compris entre 2 et 5, chacun des pixels voisins connectés 3038195 B14176FR 29 partageant une frontière avec au moins un autre des pixels voisins connectés et/ou avec le pixel cible, et au moins l'un des pixels voisins connectés partageant une frontière ou un coin avec le pixel cible ; et détecter qu'au moins l'un des pixels est un pixel parasite sur la base des scores calculés.