Brevet FR3046281A1 (20170630)
REVENDICATIONS1. Procédé de détection automatique d'une zone d'intérêt (ROI) d'une image numérique (IM), ce procédé comprenant : une étape (E10) de partitionnement de l'image en une pluralité de sous-images ; une étape (E20) de détermination, pour chaque sous-image, d'un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction déterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; une étape (E30) de génération, selon une distribution et une densité prédéfinies, d'un ensemble de points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; une étape (E40) de sélection, pour chaque point virtuel généré, de la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au modèle d'attraction prédéterminé sur ledit point virtuel ; et une étape (E50) de détection de ladite zone d'intérêt à partir des points remarquables des sous-images sélectionnées.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon la revendication 1 dans lequel au cours de l'étape de partitionnement (E10), l'image est partitionnée récursivement en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon la revendication 2 dans lequel : l'étape de sélection est mise en oeuvre récursivement sur tout ou partie des niveaux de partitionnement, une sous-image étant sélectionnée à chaque niveau de partitionnement considéré ; et - au cours de cette étape de sélection récursive, une sous-image est sélectionnée sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée sur un niveau de partitionnement précédent.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon la revendication 2 ou 3 dans lequel le nombre k est égal à\n<CLM>\1\t5. Procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel : - le modèle d'attraction prédéterminé est un modèle de gravitation universelle ; - le point remarquable de la sous-image au regard du modèle d'attraction prédéterminé est un centre de gravité de la sous-image ; et 3046281 16 - ladite force d'attraction est une force de gravitation exercée par ledit centre de gravité sur ledit point virtuel.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon la revendication 5 dans lequel ladite force de gravitation 5 est pondérée par un facteur de correction tenant compte d'un écart entre le poids du centre de gravité et la valeur de consigne.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel la distribution des points virtuels considérée lors de l'étape de génération est une distribution 10 uniforme sur l'image.\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel l'étape de sélection est mise en oeuvre en parallèle pour chacun des points virtuels dudit ensemble de points virtuels. 15\n<CLM>\1\tProcédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel ladite image est une image codée en niveaux de gris.\n<CLM>\1\tProgramme d'ordinateur (PROG) comportant des instructions pour l'exécution des 20 étapes du procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.\n<CLM>\1\tSupport d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de 25 détection selon l'une quelconque des revendications 1 à\n<CLM>\1\t12. Dispositif (1) de détection automatique d'une zone d'intérêt d'une image (IM) numérique, ce dispositif comprenant : un module de partitionnement (1A), configuré pour partitionner l'image en une pluralité de 30 sous-images ; un module de détermination (1B), configuré pour déterminer pour chaque sous-image un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; un module de génération (1C), configuré pour générer selon une distribution et une densité 35 prédéfinies un ensemble de points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; 3046281 17 un module de sélection (1D), configuré pour sélectionner pour chaque point virtuel généré la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au modèle d'attraction prédéterminé sur ledit point virtuel ; et un module de détection (1E), configuré pour détecter ladite zone d'intérêt à partir des points 5 remarquables des sous-images sélectionnées.\n<CLM>\1\tDispositif de détection (1) selon la revendication 12 dans lequel : le module de partitionnement est configuré pour partitionner l'image de manière récursive en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement ; et 10 le module de sélection est configuré pour sélectionner récursivement une sous-image sur tout ou partie de ladite pluralité de niveaux de partitionnement, une sous-image étant sélectionnée par le module de sélection sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée par ledit module de sélection sur un niveau de partitionnement précédent. 15