FR 3060180 A1 20180615 FR 1662467 A 20161214 1 PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGE NUMÉRIQUE. DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne le domaine du traitement d'image numérique, ci-après « image » par concision, prise par un dispositif de prise de vue, typiquement un appareil photo ou une camera, ce pourquoi on entend indistinctement ici « image » et « prise de vue », le traitement d'image étant basé sur des calculs matriciels. Une vidéo comprend une pluralité d'images séquentielles. Sauf précision contraire, on entend ici par « image » indistinctement une image photographique ou une image individuelle d'une vidéo. Pour acquérir des images, le dispositif de prise de vue comprend un dispositif optique (par exemple un ensemble d'au moins une lentille), un capteur numérique (par exemple un capteur CMOS / CCD / photodiodes). Typiquement, on prévoit également un dispositif électronique comprenant un calculateur (typiquement un processeur et par exemple un DSP), qui effectue au moins un algorithme de traitement d'images, ledit dispositif électronique pouvant être embarqué 20dans le dispositif de prise de vue ou dans un ordinateur distinct. Le traitement selon la présente invention consiste a minima à détecter le fond et/ou le sujet d'une image initale, afin de pouvoir ensuite par exemple séparer le sujet du fond sur lequel celui-ci se trouve, que ce soit dans une image individuelle ou pour toutes les images d'une 25séquence vidéo, en vue notamment de fusionner le sujet avec le fond d'une autre image, dite image de fond, pour ajouter un objet virtuel entre le sujet et le fond, ou encore en supprimant des objets se situant devant le sujet (premier plan). L'image de fond peut être une image d'une séquence vidéo. 30 Par définition, on entend ici par « sujet » : tout élément situé dans le plan de mise au point du système optique ayant réalisé l'image, « fond » (ou background par anglicisme) toutes les autres parties de l'image, 35 devant ou derrière le sujet, 3060180 2 « scène » l'ensemble des éléments (sujet(s), objet(s), etc.) réels détectés par le capteur du dispositif de prise de vue et représentés dans l'image. En général, le sujet de la scène a des propriétés optiques différentes de celles du fond. 5Par exemple, dans le domaine de la vidéosurveillance, le sujet correspond à tous les objets (personnes, voitures etc.) qui se déplacent sur la scène, et le fond est un environnement fixe (rue, intérieur du bâtiment, etc.). En vidéo, l'intérêt de la détection de fond est de pouvoir filmer un sujet dans un 10environnement quelconque, et par exemple d'intégrer ensuite le sujet sur un autre fond pour créer un autre environnement (autre décor et/ou ajout d'informations, animations supplémentaires, etc.) par montage vidéo. Traditionnellement, l'opération d'extraction du sujet, pour pouvoir être automatisée, 15nécessite de réaliser la prise de vue dans un studio équipé d'un fond de couleur uniforme, généralement vert ou bleu. C'est ensuite en temps réel ou en post-production que le fond est « supprimé » informatiquement, en éliminant tous les pixels de la couleur uniforme choisie. Cette technique présente l'inconvénient de nécessiter des conditions de tournages très contrôlées (uniformité du fond, de l'éclairage, distance minimum du sujet par rapport au fond). En outre, cette technique peut causer des erreurs ou des imperfections de traitements dans certains cas, par exemple elle peut éliminer des objets présentant au moins localement une teinte de même couleur que la couleur uniforme choisie et nécessiter diverses opérations dont un traitement colorimétrique. Par ailleurs, l'opération de post-production est souvent au moins partiellement manuelle, elle peut être longue et fastidieuse, et nécessite des outils de calcul puissants pour pouvoir être réalisée en temps réel. RESUME DE L'INVENTION Plus précisément, l'invention concerne selon un premier de ses objets, un procédé de traitement d'un ensemble d'au moins une image numérique initiale comprenant un sujet et un fond, le procédé comprenant des étapes consistant à : - si l'image initiale est en couleur, transformer (100) au moins un des canaux de l'image initiale en une image en niveaux de gris en niveaux de gris, et enregistrer ladite image en niveaux de gris dans une mémoire. 3060180 3 Il est essentiellement caractérisé en ce qu'il comprend en outre, des étapes consistant à : déterminer (110) le contraste de l'image en niveaux de gris, en calculant le niveau de netteté locale pour chaque pixel de l'image en niveaux de gris, afin d'obtenir une matrice d'image contrastée comprenant un ensemble de coefficients, chaque coefficient de la 5 matrice de l'image contrastée correspondant à un pixel (P) de l'image en niveaux de gris, comparer (140) la valeur de chaque coefficient de la matrice de l'image contrastée à une valeur seuil (Th), éventuellement respective, enregistrée dans une mémoire, pour obtenir une image binarisée, sélectionner (145) les coefficients de la matrice de l'image contrastée dont la valeur est 10 supérieure à la valeur seuil, afin d'obtenir un masque binaire comprenant un ensemble de contours, et remplir (150) l'intérieur des contours du masque binaire de façon homogène. On peut prévoir en outre une étape (180) de filtrage des contours du masque binaire. 15 De préférence, l'étape (180) de filtrage des contours du masque binaire comprend une étape (190) de filtrage guidé dans laquelle l'image initiale en niveaux de gris sert d'image-guide sur le masque binaire, pour obtenir un masque en niveaux de gris. 20 Dans un mode de réalisation, l'ensemble d'au moins une image numérique initiale est une séquence vidéo, le procédé comprenant en outre une étape (200) de filtrage temporel d'un nombre prédéfini d'images individuelles séquentielles de la vidéo. De préférence, l'étape (110) de détermination contraste comprend une étape (130) 25consistant à calculer la matrice (C") résultante de la convolution de chacun des pixels de la matrice ( ) de l'image en niveaux de gris par un noyau Laplacien, le procédé comprenant optionnellement en outre et préalablement à l'étape (130), une étape (120) de filtrage passe-bas de l'image en niveaux de gris. 30 On peut prévoir que la valeur du seuil (Th) est prédéterminée. Le procédé peut comprendre en outre une étape consistant à : extraire (160) le sujet de l'image initiale par application du masque binaire ou du masque en niveaux de gris sur l'image initiale. 35 3060180 4 Le procédé peut comprendre en outre une étape de mélange par superposition de l'image initiale et de l'image de fond, réalisée en fonction de la valeur des coefficients de la matrice du masque, comme suit : pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est 1, les valeurs 5 d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale sont conservées sans modification, et les valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image de fond sont remplacées par lesdites valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale, pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est 0, les valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale sont remplacées par les valeurs 10 d'intensité des pixels du sujet de l'image de fond, et pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est comprise entre 0 et 1, l'intensité des pixels de l'image résultant dudit mélange est composée des valeurs des pixels du sujet de l'image initiale multipliées par les coefficients du masque plus les valeurs des pixels de l'image du fond multipliées par les coefficients inverses du masque.. 15 On peut prévoir que l'étape de remplissage (150) comprend : - une opération de remplissage qui consiste à remplir l'intérieur des contours du masque, et optionnellement en outre : - une opération de dilatation qui consiste à grossir les traits de l'image binarisée selon un 20 grossissement prédéfini. Selon un autre de ses objets, l'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 25 Selon un autre de ses objets, l'invention concerne un support de mémoire informatique dans lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon l'invention. Selon un autre de ses objets, l'invention concerne un dispositif optique, comprenant un 30objectif optique et une mémoire, dans lequel la mémoire comprend le programme d'ordinateur selon l'invention. L'invention proposée ici est une méthode automatique de traitement d'image, y compris vidéo qui diffère donc des méthodes au moins partiellement manuelles de séparation d'un sujet 35vs. fond qui existent notamment dans les logiciels de retouche photo. 3060180 5 L'invention proposée ici permet un grand nombre d'applications, et se révèle particulièrement pertinente pour plusieurs types d'applications, pour lesquelles les exigences en termes de qualité d'image, de temps de traitement et précision de détourage sont élevées. 5 Avantageusement, la présente invention met en oeuvre une solution passive, c'est-à-dire qu'elle ne nécessite pas de capteurs actifs de mesure de distance / profondeur, ce qui distingue la présente invention de tous les systèmes actifs, par exemple à base de capteurs infrarouge, qui peuvent en outre être perturbés par d'autres rayonnements infrarouge, e.g., le rayonnement du soleil. 10 En outre, selon l'invention, un seul objectif peut être utilisé, ce qui distingue la présente invention de tous les systèmes de stéréovision. De même, une seule image (une seule mise au point) peut être utilisée, ce qui rend la présente invention facile à mettre en oeuvre. 15 La présente invention élimine également la nécessité de fonds homogènes (par exemple verts ou bleus) utilisés en télévision ou cinéma. Le sujet peut donc porter des attributs / vêtements colorés en vert. Enfin, la présente invention peut être mise en oeuvre tant en intérieur qu'en extérieur. 20 D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante donnée à titre d'exemple illustratif et non limitatif et faite en référence aux figures annexées. 25 DESCRIPTIF DES DESSINS la figure 1A illustre une image initiale selon l'invention, la figure 1B illustre une image finale selon l'invention, la figure 2A illustre une image en niveaux de gris selon l'invention, en l'espèce le visage 30de la figure 1A, la figure 2B illustre une image filtrée selon l'invention, en l'espèce l'image de la figure 2A filtrée par un filtre passe-bas, la figure 2C illustre une image contrastée selon l'invention, en l'espèce l'image de la figure 2B transformée par un opérateur de Laplace, 35 la figure 3A illustre une image binarisée, en l'espèce l'image de la figure 2C, selon une première valeur de seuil, la figure 3B illustre une image binarisée, en l'espèce l'image de la figure 2C, selon une deuxième valeur de seuil, 3060180 6 la figure 3C illustre une image binarisée, en l'espèce l'image de la figure 2C, selon une troisième valeur de seuil, la figure 3D illustre une image binarisée, en l'espèce l'image de la figure 2C, selon une quatrième valeur de seuil, 5 la figure 4A illustre le résultat d'une opération de dilatation des contours d'un masque d'une image binarisée, en l'espèce celle de la figure 3D, la figure 4B illustre le résultat d'une opération de traitement du masque d'une image, en l'espèce celle de la figure 4A, la figure 4C illustre le résultat d'une opération de remplissage effectuée sur le masque 10d'une image, en l'espèce celle de la figure 4B, la figure 4D illustre le résultat d'une opération de traitement appliquée au masque d'une image, en l'espèce celle de la figure 4C, la figure 4E illustre le résultat d'une opération de traitement appliquée au masque d'une image, en l'espèce celle de la figure 4D, 15 la figure 5A illustre le résultat de l'application du masque de la figure 4E à l'image initiale de la figure 2A combiné à un autre fond que le fond de l'image initiale, la figure 5B illustre le résultat de l'application du masque de la figure 6A à l'image initiale de la figure 2A combiné au même fond que le fond de l'image de la figure 5A, la figure 6A illustre le résultat d'un algorithme de filtrage guidé sur le masque de la figure 204E grâce à l'image-guide de la figure 2A, la figure 7A illustre la fonction d'étalement de point, ou variation du diamètre du flou c, en fonction de la distance entre un dispositif optique et un sujet, ledit dispositif optique ayant une longueur focale prédéterminée, la figure 7B est une photographie illustrant la figure 7A, en l'espèce de 3 sujets (pommes) 25disposées à 3 distances distinctes d'un même dispositif optique, la figure 8 illustre un schéma optique représentant l'estimation de flou de défocalisation c en fonction de la distance du plan focal, et la figure 9 illustre un mode de réalisation du procédé selon l'invention. 30 DESCRIPTION DETAILLEE Principe Dans la présente description, on suppose un sujet placé dans le plan de mise au point de 351'objectif d'un dispositif de prise de vue. Le dispositif de prise de vue peut être de type standard, monovoie (c'est-à-dire pas de vision stéréo). 3060180 7 L'image de la scène comprenant le sujet est appelée « image initiale », figure 1A. Elle est par exemple enregistrée dans une mémoire, typiquement celle du dispositif de prise de vue ou envoyée sur une mémoire distante. Le traitement peut également être réalisé en diffusion en mode continu ou streaming par anglicisme, sans passer par la phase d'enregistrement de 5vidéo. Une image initiale est par exemple une image individuelle d'une séquence vidéo ou une image d'un appareil photo. Sauf précision contraire, il ne sera fait référence qu'à une image individuelle d'une séquence vidéo. 10 Comme illustré sur la figure 7, on définit par : D, la distance à l'objectif, c'est-à-dire la distance entre le dispositif de prise de vue et le sujet, DS, une distance dite « de sécurité », paramétrable, en avant et en arrière du 15 sujet, f, la focale de l'objectif utilisé par le dispositif de prise de vue. La distance D et la focale f sont connues. La profondeur de champ est connue ou déterminée. De préférence, la distance de sécurité DS est inférieure ou égale à la profondeur 20de champ. Par « avant », on entend en avant du sujet, et notamment entre le dispositif de prise de vue et le sujet. 25 Par « arrière » ou « au-delà », on entend en arrière du sujet, donc au-delà de la distance D et éventuellement au-delà de la distance de sécurité DS. La présente invention permet de supprimer tous les éléments de l'image initiale se situant au-delà de la distance de sécurité DS du sujet, comme décrit ci-après. 30 A cet effet, le principe de l'invention repose sur la segmentation de l'image initiale en utilisant les propriétés optiques distinctes du sujet et du fond dans ladite image initiale. Le sujet étant dans le plan de mise au point situé à une distance D du capteur optique, il 35est caractérisé par un très fort contraste. A l'inverse le fond, lui, a un contraste très faible. La présente invention tire astucieusement partie de cette caractéristique et permet d'obtenir un traitement d'image capable de segmenter avec précision les zones à fort contraste 3060180 8 et à faible contraste dans l'image initiale, et ce d'autant plus avec un dispositif optique capable d'avoir une forte différence de contraste entre le sujet et le fond. La présente invention prend en entrée une image initiale et la transforme en une image 5finale, dont un exemple est illustré figure 1B, traitée, de résolution inférieure ou égale à celle de l'image initiale, dans laquelle le sujet de l'image initiale est détouré grâce à un masque, et dans laquelle le fond de l'image initiale est supprimé ou remplacé par un autre fond. Niveaux de gris 10 L'image initiale peut être en couleur ou en niveau de gris. Si l'image initiale d'une vidéo est en couleur, alors cela signifie que chaque image individuelle initiale n de la vidéo est composée de trois canaux couleurs : rouge Rn, vert Gn et 15bleu Bn où pour le traitement numérique de l'image, chaque canal est une matrice. Chaque matrice comprend un ensemble de coefficients. Ainsi, chaque pixel P de coordonnées (xp, yp) de l'image initiale est représenté par un vecteur (triplet) de valeur [Rn(Xp, yp), Gn(Xp, yp), Bn(Xp, yp)]. Pour une image en couleurs, il existe 20donc une correspondance entre un triplet de coefficients et un pixel. Or, le principe de suppression de fond proposé ici n'est pas basé sur les informations de couleurs, et il est donc redondant de traiter ces trois canaux (ou matrices de pixels). 25 Pour éviter cette redondance, il est préférable de ne traiter qu'un seul canal. Tous les calculs exposés ci-après peuvent ainsi n'être réalisés que pour ce canal unique, ce qui permet d'augmenter la vitesse de calcul et de diminuer le temps de traitement. Pour une image en niveaux de gris, il existe donc une correspondance entre un pixel de 30ladite image et un coefficient de sa matrice correspondante. Chaque pixel P est caractérisé par sa position (x, y) et sa valeur d'intensité pour chaque canal R(x, y), G(x, y) et B(x, y). On peut donc considérer ici indistinctement un pixel ou son coefficient correspondant. Si l'image initiale est en couleur, on prévoit donc une étape 100 consistant à transformer 35au moins un des canaux de l'image initiale en niveaux de gris. De préférence cette étape est mise en oeuvre par tout logiciel approprié connu sur le marché. Par exemple, on peut utiliser la formule standard qui, pour chaque pixel, remplace le 3060180 9 triplet de valeur d'intensité ln d'une image individuelle initiale n de la vidéo par une seule valeur avec une certaine proportion/ de l'intensité de chacun des canaux : r(xp, yp) = 0.2989 *RnXp, yp) + 0.5870 *Gn(Xp, yp) + 0.1140 *Bn(Xp, yp) (1). 5 A la fin de cette étape, l'image initiale de la vidéo se présente en forme de matrice In dont les valeurs sont comprises entre 0 et 1, chaque valeur correspondant à un niveau de gris. Un exemple d'image en niveaux de gris est illustré en figure 2A. Par simplification on entend par matrice « grisée », la matrice correspondant à l'image en niveaux de gris. 10 Contraste Au stade de l'image en niveaux de gris, il n'est pas encore possible de savoir si un pixel de l'image en niveaux de gris correspond au sujet ou au fond. 15 En effet, si on se limite à mesurer l'intensité lumineuse seule d'un pixel, cette unique mesure ne suffit pas à déterminer si ce pixel correspond à un point d'un objet appartenant au sujet ou au fond. 20 Il est possible de s'affranchir de ce problème. A cet effet, on assume que plus un pixel est contrasté (ou net), plus la probabilité qu'il corresponde au sujet est grande. Inversement, moins un pixel est contrasté (ou net), plus la probabilité qu'il corresponde au sujet est faible. Par « pixel contrasté », on entend que la zone 25autour d'un pixel donné est contrastée, c'est-à-dire présente par exemple un gradient de contraste supérieur à une valeur seuil. En effet, au niveau optique, le niveau de contraste d'un objet dans une image dépend de la position de cet objet réel par rapport au plan de mise au point. Plus l'objet est loin du plan de 30mise au point (notamment en arrière) du sujet, plus le contraste se dégrade, ce dont il résulte une observation de flou dans l'image dudit objet, comme illustré figure 7B. On vise donc à remplacer un niveau de gris par un niveau de contraste ou de netteté pour chaque pixel. 35 A cet effet, on prévoit une étape 110 de détermination de contraste consistant à calculer le niveau de netteté locale pour chaque pixel P, c'est-à-dire à transformer la matrice r(xp, yp) de l'image en niveaux de gris en une matrice Cn(xp, yp) de même taille que l'image en niveaux de 3060180 10 gris In(xp, yp), également en niveaux de gris, et dont les valeurs représentent le niveau de netteté locale pour chaque pixel P. Pour l'étape 110 de détermination de contraste, on prévoit d'utiliser une métrique de 5contraste. Le niveau de netteté locale pour chaque pixel P est une valeur comprise en 0 et 1, calculée selon une fonction d'un gradient de luminosité selon une ou plusieurs directions prédéterminées à partir du pixel P. Plus le gradient est fort plus l'image est nette localement. 10 Par simplification, on entend donc ici par « pixel contrasté » la valeur de la fonction d'un gradient de contraste autour dudit pixel selon au moins une direction prédéterminée. On peut prévoir une métrique de contraste de type fonction d'étalement du point. Il existe 15aussi de nombreux algorithmes de métrique de contraste qui permettant de réaliser cette transformation, par exemple une revue de ces méthodes est présentée à l'adresse haps://www.researchgate.net/publication/234073157. Par exemple une valeur 1 signifie un pixel très contrasté et une valeur 0 signifie un pixel pas contrasté, les valeurs intermédiaires correspondant à un contraste graduel entre ces deux extrêmes. 20 Une autre possibilité de mesurer le contraste (ou, à l'inverse, la quantité de flou), est de faire une estimation de la fonction d'étalement du point FEP (ou PSF pour Point Spread Function en anglais) pour une image. Elle est évaluée localement autour de chaque pixel et représentée par une matrice de petite taille (e.g., 15x15, 21x21). La forme de la FEP représente 251a forme du flou de l'image, et les caractéristiques de cette forme (comme la largeur, l'inclinaison ou autres) peuvent servir à évaluer le contraste de chaque pixel de l'image. Cependant, un inconvénient de cette méthode de mesure de contraste est qu'il faut prendre en compte la conception optique et le capteur du système optique, et réaliser un ensemble d'au moins une calibration de camera pour pouvoir obtenir les différents niveaux de contraste et lier 30ensuite ces niveaux de contraste avec les caractéristiques de la FEP. De préférence la transformation utilisée ici est un opérateur de Laplace, qui est une fonction omnidirectionnelle. Cette méthode est simple, donc rapide en temps de calculs, et efficace, et la seule décrite en détails ici. 35 Cependant l'opérateur de Laplace est sensible aux bruits d'acquisition qui sont inévitables dans les caméras. Aussi, pour négliger l'influence du bruit, on applique avantageusement préalablement un filtrage passe-bas 120, qui permet de lisser l'image obtenue. 3060180 11 Le filtrage passe-bas est réalisé par application d'un filtre de convolution avec un noyau G, ce qui consiste à calculer la matrice r i n résultante de la convolution de chacun des pixels de la matrice grisée r(xp, yp) par le noyau G, soit Ï" = conv(I" , G) . En l'espèce, le noyau G est un noyau Gaussien. 1 x2+ y2 En l'espèce, on utilise une forme discrète du noyau Gaussien G(x, y) = e 2,72 27-co-2 qui se présente sous la forme de matrice d'une taille prédéfinie, en l'espèce carrée, par exemple une matrice 3*3 ; une matrice 5*5, etc. A titre purement illustratif, le noyau G peut se présenter sous la forme discrète : 1 4 7 4 1 4 16 26 16 4 1 7 26 41 26 7 G= 273 4 16 26 16 4 1 4 7 4 1 Par souci de clarté, l'image en niveaux de gris ainsi transformée est appelée image 15« filtrée ». Un exemple d'image filtrée par un filtre passe-bas est illustré sur la figure 2B. On peut voir que l'image filtrée est légèrement floutée. Le niveau de ce flou dépend du filtre, notamment des paramètres de son noyau. 20 Après le filtrage passe-bas, la transformation par un opérateur de Laplace est aussi réalisée par une convolution, mais avec un autre noyau, et de préférence sous forme discrète. 2i F a i 2 En l'espèce, on utilise le noyau Mx, y) = ax - pour calculer 130 la matrice c" a ay 25résultante de la convolution de chacun des pixels de la matrice 'in de l'image en niveaux de gris par le noyau Laplacien L, soit : c" = conv(Ï " , L) Deux exemples typiques de noyaux Laplaciens discrets et carrés, en l'espèce 3*3, sont les suivants : 5 10 3060180 12 0 -1 0 -1 -1 -1 L = -1 4 -1 ou L = -1 8 -1 0 -4 0 -1 -1 -1 Le choix d'un noyau Laplacien ou d'un d'autre permet d'évaluer le contraste en utilisant les pixels verticaux, horizontaux, ou diagonaux, et de détecter les détails du sujet avec différents niveaux de contrastes 5 L'image filtrée ainsi transformée est appelée image « de mesure de contraste » et ci-après « image contrastée » par simplification. Un exemple d'image contrastée est illustré sur la figure 2C. 10 Seuillage Après l'étape de détermination de contraste, on prévoit une étape 140 de seuillage qui consiste à comparer la valeur de chaque pixel P de la matrice de l'image contrastée à une valeur seuil Th enregistrée dans une mémoire. 15 La valeur seuil Th peut être prédéterminée. Elle peut être identique pour tous les pixels ou différente pour au moins deux pixels, c'est-à-dire qu'à chaque pixel correspond une valeur seuil Th respective. 20 La valeur seuil Th est choisie de sorte à simuler la valeur de la limite de netteté. La comparaison avec la valeur seuil permet d'obtenir un résultat binaire : soit le résultat est positif, soit le résultat est négatif. 25 Si le résultat est positif, c'est-à-dire que la valeur de la matrice de l'image contrastée correspondant à un pixel P donné est supérieure à la valeur seuil, alors on considère que ledit pixel P est suffisamment contrasté et fait partie du sujet. Inversement, si le résultat est négatif, c'est-à-dire que la valeur de la matrice de l'image 30contrastée correspondant à un pixel P donné est inférieure à la valeur seuil, alors on considère que ledit pixel P est insuffisamment contrasté et fait partie du fond. On peut donc déterminer le degré d'appartenance de pixel P de l'image contrastée au sujet ou au fond. 35 Il y a plusieurs options possibles pour l'étape de seuillage. 3060180 13 Dans une première variante, la plus simple, on applique une valeur seuil uniforme sur toute l'image contrastée. 5 L'étape de seuillage permet de transformer la matrice Cn en matrice binaire Bn telle que : Bn = 1 Si Cn > Th, et Bn = 0 Si Cn DS > EP. En effet, tout élément de la scène compris dans la distance de sécurité est considéré 15comme appartenant au sujet. De préférence on prévoit une distance de sécurité DS_AV en avant du sujet et une distance de sécurité DS_AR en arrière du sujet, la distance de sécurité DS_AV en avant du sujet pouvant être de valeur différente de la distance de sécurité DS_AR en arrière du sujet. De préférence, on prévoit de configurer le dispositif optique de sorte que le gradient de flou selon l'axe optique soit supérieur à une valeur seuil prédéterminée. La présente invention n'est pas limitée aux modes de réalisation précédemment décrits. 20 25 REVENDICATIONS1. Procédé de traitement d'un ensemble d'au moins une image numérique initiale comprenant un sujet et un fond, le procédé comprenant des étapes consistant à : si l'image initiale est en couleur, transformer (100) au moins un des canaux de l'image initiale en niveaux de gris, et enregistrer ladite image en niveaux de gris dans une mémoire, caractérisé en ce qu'il comprend en outre, des étapes consistant à : déterminer (110) le contraste de l'image en niveaux de gris, en calculant le niveau de netteté locale pour chaque pixel de l'image en niveaux de gris, afin d'obtenir une matrice d'image contrastée comprenant un ensemble de coefficients, chaque coefficient de la matrice de l'image contrastée correspondant à un pixel (P) de l'image en niveaux de gris, comparer (140) la valeur de chaque coefficient de la matrice de l'image contrastée à une valeur seuil (Th), éventuellement respective, enregistrée dans une mémoire, pour obtenir une image binarisée, - sélectionner (145) les coefficients de la matrice de l'image contrastée dont la valeur est supérieure à la valeur seuil, afin d'obtenir un masque binaire comprenant un ensemble de contours, et remplir (150) l'intérieur des contours du masque binaire de façon homogène. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape (180) de filtrage des contours du masque binaire. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape (180) de filtrage des contours du masque binaire comprend une étape (190) de filtrage guidé dans laquelle l'image initiale en 25niveaux de gris sert d'image-guide sur le masque binaire, pour obtenir un masque en niveaux de gris. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'ensemble d'au moins une image numérique initiale est une séquence vidéo, le procédé 30comprenant en outre une étape (200) de filtrage temporel d'un nombre prédéfini d'images individuelles séquentielles de la vidéo. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape (110) de détermination contraste comprend une étape (130) consistant à calculer la matrice ( 35 C") résultante de la convolution de chacun des pixels de la matrice (Tin) de l'image en niveaux de gris par un noyau Laplacien, le procédé comprenant optionnellement en outre et préalablement à l'étape (130), une étape (120) de filtrage passe-bas de l'image en niveaux de gris. 3060180 23 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la valeur du seuil (Th) est prédéterminée, le procédé comprenant en outre une étape consistant à : - extraire (160) le sujet de l'image initiale par application du masque binaire ou du masque 5 en niveaux de gris sur l'image initiale, le procédé comprenant optionnellement en outre une étape de mélange par superposition de l'image initiale et de l'image de fond, réalisée en fonction de la valeur des coefficients de la matrice du masque, comme suit : pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est 1, les valeurs 10 d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale sont conservées sans modification, et les valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image de fond sont remplacées par lesdites valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale, pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est 0, les valeurs d'intensité des pixels du sujet de l'image initiale sont remplacées par les valeurs 15 d'intensité des pixels du sujet de l'image de fond, et pour les coefficients de la matrice du masque dont la valeur est comprise entre 0 et 1, l'intensité des pixels de l'image résultant dudit mélange est composée des valeurs des pixels du sujet de l'image initiale multipliées par les coefficients du masque plus les valeurs des pixels de l'image du fond multipliées par les 20 coefficients inverses du masque. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape de remplissage (150) comprend : - une opération de remplissage qui consiste à remplir l'intérieur des contours du masque, 25et optionnellement en outre : une opération de dilatation qui consiste à grossir les traits de l'image binarisée selon un grossissement prédéfini. 8. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour 301'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 9. Support de mémoire informatique dans lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 8. 35 10. Dispositif optique, comprenant un objectif optique et une mémoire, dans lequel la mémoire comprend le programme d'ordinateur selon la revendication 8.