FR 2624680 A1 19890616 FR 8717292 A 19871211 Procédé et dispositif de réduction de la visibilité du bruit sur les Images de télévision L'invention concerne un procédé et un dispositif de reduction de la visibilité du bruit sur les images de télévision. Elle s'appllque notamment A la réalisation de systèmes de télévision numerique et à la réduction du débit des informations transmises dans ces systèmes, ainsi qu'à la restauration d'archives cinématographiques et au débruitage d'images dans le domaine militaire. Dans les procédés de réduction de bruit connus, le bruit est généralement considéré comme un facteur additif qui s'ajoute au signal utile. Pour filtrer le bruit la méthode généralement utilisée est celle du filtrage de Wiener, dont une description peut être trouvée par exemple dans la collection technique et scientifique des télécommunications (CNET-ENST) éditée par Mas son 2è édition page 127 dans l'article intitulé "Décisions en traitement du signal" ayant pour auteur P. Y. ARQUES. Cependant cette approche suppose que les caractéristiques spectrales du signal utile et du bruit sont connues. Or en télévision il est très difficile de caractériser le contenu des images et le bruit qui s'y ajoute. Contrairement aux principes qui conduisent A la méthode utilisant le filtrage de Wiener, la réduction de la visibilité du bruit sur les images de télévision repose sur les hypothèses, que le contenu des images est fortement corrélé d'une image à l'autre, en particulier dans le sens du mouvement, que le bruit est non corrélé d'une image A l'autre, que le contenu de l'image et le bruit sont indépendants, que le bruit a une densité spectrale constante et que sa valeur moyenne est nulle. Il apparaît dans ces conditions que le bruit pourrait être réduit tout simplement par un filtrage passe-bas temporel dans le sens du mouvement.Ces considérations ont jusqu'A présent conduit les concepteurs de matériels à réduire le bruit soit en effectuant un filtrage spatial de l'image ou un filtrage de l'image avec détection de mouvement ou encore un filtrage de l'image avec estimation de mouvement. Un filtrage spatial passe-bas limite le spectre spatial de l'image en réduisant les composantes à haute fréquence du bruit. Ce filtrage diminue la définition de l'image. Cependant par l'introduction d'un filtrage spatial adaptatif non-linéaire, il est possible de préserver la définition de l'image, mais la réduction de bruit est moindre, en particulier dans les zones uniformes où la visibilité du bruit est la plus gênante. Les filtres adaptatif s connus portent les noms suivants : médian, K nearest neighor averaging, sigma, ee, allis. D'après l'article de G. MASTIN intitulé "Adaptative filters evaluation" 1985, le filtre "K nearest neighbor averaging" est celui qui fournit la meilleure réduction de bruit additif ou multiplicatif. Ce filtre effectue la moyenne des luminances des K plus proches points voisins du point central d'une fenêtre.Ce filtrage peut aussi être itératif. Les auteurs HURT et ROSENFELD de l'article intitulé "Noise reduction in three dimensional digital images" publié dans la revue Pattern recognition vol. 17 n04, 1984 utilisent ce filtre dans un voisinage tridimensionnel sur des séquences quasiment fixes. Selon aussi une autre classe de filtres spatiaux, des filtres moyenneurs non linéaires (harmoniques, logarithmiques, etc) du type de ceux décrits par les auteurs PITAS-VENETSANOPOULOS dans l'article intitulé "Non linear means filters in image processing" et publié dans la revue IEEE TASSP vol. ASSP 34 n03, june 1986 permettent de transformer un bruit multiplicatif en un bruit additif. Cependant, le bruit qui physiologiquement apparaît le plus gênant est celui qui est dû aux composantes temporelles du bruit ainsi que le précise l'article des auteurs "ROGEL-KHADAVI dans l'article intitulé "Réduction de la visibilité du bruit sur ces images de télévision" et publié dans la revue de radiodiffusion télévision nO 52 1978. Ces composantes se traduisent par un fourmillement très visible dans les zones uniformes. L'inconvénient majeur du filtrage spatial adaptatif est de générer temporel lement un nouveau bruit initial. C'est pourquoi les concepteurs préfèrent souvent s'orienter vers une méthode de filtrage temporel du bruit. L'idée de cette méthode est de segmenter l'image, à l'aide d'un détecteur de mouvement, en deux classes de points, les points fixes, et les points en mouvement. Un filtrage récursif temporel du ler ordre est effectué sur les points fixes et les points en mouvement sont traités séparément. La qualité des résultats obtenus dépend essentiellement des performances du détecteur de mouvement qui commande le filtrage. Selon une méthode connue décrite dans un rapport d'étude publié en 1982 par le laboratoire LER de THOMSON-CSF ayant pour titre "Réduction de bruits sur images TV à bas niveau de lumièretles points de l'image sont classés suivant trois rubriques : fixe, bruit et mouvement. Les points fixes sont filtrés temporellement, ainsi que les points de "bruit", mais le filtrage est moins sélectif. Comme le filtrage temporel n'est pas possible sur les points en mouvement, il leur est appliqué un filtrage spatial (filtre médian).Mais ce réducteur de bruit convient mieux pour des images à bas niveau de lumière, car pour des images de télévision, il est très difficile d'empêcher l'apparition du phénomène de plaques qui se produit dans les zones uniformes en mouvement dues au détecteur de mouvement qui fonctionne par zones de connexité. Une autre méthode décrite dans le premier certificat d'addition à la demande de brevet français nO 77 11800 déposée le 11 mars 1987 et ayant pour inventeurs MM. PONCIN, ROGEL, REMY consiste A commander le filtrage temporel à partir d'un filtrage de la différence inter-image dont la caractéristique est très proche de celle de l'oeil humain.Cette méthode permet d'éviter de détecter en mouvement des détails peu importants pour l'oeil humain mais elle ne permet. pas par contre, de détecter correctement les détails fins en petit mouvement pour lesquels l'oeil ne supporte aucun défaut. Cette catégorie de réducteur de bruit rend l'image nonhomogène car le traitement est différent suivant que le point est fixe ou en mouvement. L'application de l'estimation de déplacement dans les systèmes de réduction de bruit permet de traiter temporellement quasiment tous les points d'une image, et par conséquent d'homogénéiser le filtrage ; il suffit d'estimer le déplacement de chaque point et d'effectuer un filtrage temporel le long de la trajectoire du mouvement. Le filtrage mis en oeuvre est un. filtrage temporel de type récursif du premier ordre de façon à obtenir une sélectivité meilleure que celle qui peut être obtenue avec un filtrage non-récursif. Cependant les réalisations précédentes ne possèdent pas d'estimateur de mouvement suffisamment robuste au bruit notamment dans le cas où les nouvelles zones d'image qui peuvent apparaître ne sont pas compensables en mouvement. En effet quand il est possible d'estimer parfaitement le vecteur déplacement d(z,t) d'un point P(z,t) d'un objet en mouvement dans une image, il est aussi possible d'écrire l'égalité I(z,t) = I(z-d(z,t),t-T) dans laquelle I(z,t) représente la luminance du point P(z) de coordonnées spatiales z(z,y) a l'instant t, et T l'intervalle de temps entre deux images. En suivant temporellement ce point d'objet, d'image à image, on obtient un signal monodimensionnel. Ce signal est la somme de l'information de luminance et d'un bruit. X(t) = I(t)+B(t) En supposant que ce point d'objet ne change pas de luminance d'une image à l'autre, ou varie très lentement, avec l'hypothèse que le bruit est un bruit supposé blanc, de valeur moyenne nulle, indépendant de I(t), et non corrélé temporellement, un filtre passe-bas temporel devrait dans ces conditions atténuer la visibilité du bruit. Le filtre qui convient, est alors un filtre récursif du premier ordre d'expression t(z,t) =o( I(z,t)+(l-O()r(z-a(z, t),(t-T)) où t(z,t) est la sortie du signal de luminance à la sortie de filtre I(z,t) est la valeur du signal de luminance A l'entrée du filtre d(z,t) est le déplacement estimé du point P(z,t) t(z-d(z,t),(t-T) est la prédiction de I(z,t) La fonction de transfert de ce filtre pour un déplacement d = 0, est alors H(f) = 1-(1-&alpha;;) exp (-2# ifT) T étant la période image En normalisant T à l'unité, l'atténuation maximale obtenue A la fréquence f=0,5 pour un bruit blanc est égal A (A)db = 20 log10(&alpha;/(2-&alpha;) En fait, pour un déplacement non nul, l'atténuation est différente à cause de l'interpolation spatiale.Il résulte de ce qui précède que la réduction du bruit peut être réallsée dans ces conditions par un filtre récursif du premier ordre qui effectue un filtrage temporel dans la direction du mouvement, mais cela suppose que l'estimateur de déplacement soit lui même très robuste au bruit, et en fait il subsiste un certain pourcentage de points de l'image qui restent non compensables par cette méthode et qui sont les points de bruit qui font diverger l'algorithme d'estimation de déplacement et qui appartiennent à des zones nouvelles de l'image qui apparaissent. Pour diminuer le pourcentage de points non compensables et réduire le bruit sur ces points non compensables tout en préservant la définition de l'image, une autre méthode connue sous la désignation de méthode de SABRI-DUBOIS utilise un algorithme différentiel d'estimation de déplacement par bloc. Cette méthode est décrite dans l'article "Noise reduction in images sequences using motion compensated temporal filtering" IEEE TC vol. com. 32 n07 1984. Le filtrage temporel mis en oeuvre est aussi réalisé pour un filtre récursif du premier ordre d'expression i(z,t)=k.l(z,t)+(1-k)l(z-d(z,t) ,t-1) mais à la différence de la méthode précédente le coefficient k est déterminé en fonction de l'erreur de prédiction e, vérifiant la relation e = I(z,t) - 1(z-#(z,t),t-1) L'idée dans la méthode de SABRI-DUBOIS est de filtrer fortement les points compensables (dont l'erreur de prédiction est inférieure au niveau de bruit Pb), et ne pas . filtrer les points non-compensables dont l'erreur de prédiction est supé rieure à P .Entre ces deux valeurs Pb et Pe, le coefficient de e filtrage k varie linéairement de kb à ke , de façon à radoucir les transitions entre les zones compensables et non-compensables. Cette méthode qui a déjà été utilisée dans des systèmes de réduction de bruit à détection de mouvement est toutefois vulnérable car elle rend le filtrage temporel non-homogène. En effet, la qualité d'une séquence d'images où le bruit est uniformément réparti avec les mêmes caractéristiques est meilleure que celle d'une séquence d'images où le bruit a des caractéristiques qui varient temporellement. Le bu.t de l'invention est de pallier les inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet, un procédé de réduction de la visibilité du bruit dans une séquence d'images animées du type télévision où chaque image est formée par un nombre déterminé de points lumineux disposés aux croisements de lignes et de colonnes caractérisé en ce qu'il consiste à effectuer un filtrage temporel de chaque image courante au moyen d'une estimation de déplacement dans l'image entre l'image courante filtrée spatialement (IMS(z,t)) et l'image déjà filtrée qui la précède mémorisée dans une mémoire d'image. L'invention a également pour objet un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé précité. L'invention a pour principai avantage qu'elle permet l'éla- boration d'une stratégie de réduction du bruit qui permet également d'agir sur les points non compensables en mouvement de l'image. Le résultat est une image filtrée homogène dont la définition est préservée. Entre autres avantages, elle permet - l'amélioration des reportages effectués dans de mauvaises conditions d'éclairage ou à l'aide d'un matériel léger de qualité insuffisante; - l'élimination du grain d'un film dans le cas d'un télécinéma - l'amélioration de l'image dans de mauvais conditions de réception ou encore la restauration d'archives anciennes. Comparé à l'approche de SABRI et DUBOIS qui met en oeuvre un estimateur de déplacement qui fonctionne par bloc, l'estimateur de déplacement selon l'invention fonctionne par point d'image ce qui permet d'obtenir un filtrage homogène de l'image. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront ci-après à l'aide de la description faite en regard des dessins annexés qui représentent - la figure 1 un organigramme décrivant le principe du procédé d'estimation du mouvement dans une séquence d'images animées utilisé pour la mise en oeuvre de l'invention - la figure 2 une représentation de zories d'estimation et d'exploration;; - les figures 3A, 3B et 3C, le sens de propagation de l'estimation de mouvement dans une trame, et la détermination des valeurs initiales pour les lignes impaires et paires de l'image la figure 4 un graphe pour illustrer le mode de calcul du gradient du point courant - la figure 5 un graphe montrant un déplacement dans une image précédent l'image courante - - la figure 6 une représentation d'un zone d'exploration - la figure 7 un organigramme pour illustrer l'algorithme de décision mis en oeuvre dans l'invention - la figure 8 un mode de réalisation d'un dispositif de détermination du gradient dans une image courante selon l'inven tion - la figure 9 un mode de réalisation d'un dispositif d'estlmation de déplacement A quatre branches selon l'invention - les figures 10A et lOB de représentation des états de la mémoire ligne d'initialisation dans les deux sens de balayage - la figure 11 un schéma synoptique détaillé d'une des branche du dispositif d'estimation de déplacement selon l'inven tion - la figure 12 un schéma synoptique du procédé pour la réduction de la visibilité du bruit selon l'invention - les figures 13 et 14 deux courbes représentant les fonctions de transfert des filtres spatiaux mis en oeuvre pour la réalisation du procédé schématisé sur la figure 12 - la figure 15 un schéma représentant un réducteur de bruit selon l'invention - la figure 16 l'application du dispositif selon l'invention au traitement des images en couleur. L'estimation de déplacement mis en oeuvre pour l'exécu- tion du procédé selon l'invention repose sur l'utilisation d'un algorithme d'estimation de déplacement du type de celui qui est décrit dans un article de la publication BELL SYSTEM TECHNOLO GIE volume 58 pages 631 A 670 de MARS 1979 Part. 1 ayant pour titre "Motion compensated television coding" et pour auteur A.N NETRAVALI et JD. ROBBINS. L'algorithme de gradient qui y est développé rend minimal l'écart quadratique des variations locales de luminance de chaque point courant d'une image de télévision entre le point courant et ie point qui lui est homologue dans l'image précédente. L'expression de cet algorithme est définie par une relation de la forme - où z(x,y) désigne les coordonnées spatiales du point courant P(z,t), en fonction de sa position repérée dans le plan (x, y) de l'image. - I(z,t) est la luminance du point courant P(z,t) à l'instant t. - Di(z,t) est le déplacement estimé au point P(z,t) à l'itération i et DFD(z,D) désigne l'erreur de prédiction e ou encore la différence inter-image déplacée, cette différence vérifiant la relation DFD(z,D) = I(z,t) - I(z-D,t-T) (2) - T désigne la période image et grad l(z > t) désigne le vecteur gradient du point courant P(z,t). E désigne le gain de l'algorithme. Pour améliorer la vitesse et la précision de convergence de l'algorithme, E est défini par la relation E = 1/2. |grad I(z-D1-1,t-1|2 (3) où d1(zDi1,tI)ia == g22x I(z-D t-1)+g I(z-Dî > t-) (4) i-i > - y avec la condition que si : |=I(z-Di 1,t-1)l2 = O, alors E = O (5) La relation (3) fait apparaître que plus le gradient devient grand plus le terme correctif au déplacement estimé à l'itération précédente décroît. Pour estimer le mouvement le procédé selon l'invention utilise les différences inter-image existantes entre deux images successives IMSt 1 et IMSt dans une séquence d'images, IMSt désignant l'image à l'instant t et IMSt 1 l'image précédente, l'unité de temps considérée étant la période image. Le procédé se déroule suivant plusieurs étapes qui sont représentées schématiquement sur l'organigramme de la figure 1 Selon une première étape représentée en I à la figure 1, chaque image courante IMS est analysée point à point en balayant chaque ligne. Le gradient de luminance de chaque point courant de coordonnée z = (x,y) dans le plan d'images est calculé à l'étape 2, sa valeur absolue est comparée à l'étape 3 à une valeur de seuil déterminée de référence Sg. Si la valeur du gradient trouvé A l'étape 3 est inférieure au seuil Sg, le procédé exécute l'étape 4 qui consiste à choisir un déplacement dans le voisinage causal du point courant P(z,t).Par contre, si å l'étape 3 la valeur du gradient trouvé est supérieure au seuil Sg, le procédé exécute les traitements indiqués à l'étape 5 pour estimer quatre nouveaux déplacements à partir de quatre valeurs initiales de déplacement dans le voisinage causal du point courant. A la fin de l'exécution de ltétape 5 le procédé passe à l'exécution de l'étape 6 et fait le choix d'un déplacement parmi les quatre déplacements qui ont été estimés à l'étape 5. Le procédé se déroule ainsi par itérations successives, chaque fin d'exécution des étapes 4 ou 6 provoquant l'initialisation du point suivant (étape 7) et les déplacements sont enregistrés à l'étape 8. Le déplacement estimé est limité dans l'image en lignes et en colonnes à l'intérieur d'un rectangle de coordonnées #DXMAX et +DYx par rapport au point courant. La zone d'estimation du mouvement dans l'image courante est limitée à par DXMAX et DYMAX (figure 2). La recherche du point déplacé se fait dans toute l'image précédente. L'image est composée de deux trames entrelacées, une trame 1 et une trame 2. Dans l'analyse la trame 1 est prise à T l'instant t et la trame 2 à l'instant + 2 t+t, T représentant la pé- riode imagé. L'estimation du mouvement a lieu suivant un mode inter-image c'est-à-dire en comparant les trames 1 et les trames 2 de deux images successives. Si q désigne le nombre de li- gnes comprises dans une image, les lignes de la trame 1 sont numérotées de 1 A 2 et celles de la trame 2 sont numérotées de 2 2 Une représentation des zones d'estimations correspondantes est montrée à la figure 2 sous la forme d'un rectangle pour chacune des trames 1 et 2 respectivement de l'image courante IMS(t) et de l'image précédente IMS(t-T).Sur cette figure DC et FC désignent respectivement la première et la dernière colonne utile de l'image, DL1 et FL1 désignent respectivement la première et la dernière ligne utile de la trame n 1 et DL2 et FL2 désignent respectivement la première et la dernière ligne utile de la trame n 2. En désignant par P(k,l) le point de l'image courante dont le mouvement est estimé, la zone d'estimation Z1 de la trame 1 est définie par la relation Z1 #p(k,l)/K |DC+DXMAX,FC-DXMAX| et 1#DL2+DYMAX,EL2-DYMAX|# (6) et celle de ia trame 2 est définie par la relation Z2 #p(k,1)/K |DC+DXMAX,FC-DXMAX| et 1#|DL2+DYMAX,FL2-DYMAX|# (7) Les déplacements qui sont estimés dans le plus proche voisinage causal du point courant servent à initialiser. l'algorithme d'estimation de mouvement. Ce voisinage causal contient quatre déplacements qui sont utilisés pour initialiser quatre estimations de mouvement en parallèle. La propagation de l'estimation suit dans le procédé le balayage normal des images de télévision. Cependant pour éviter de privilégier un sens de propagation dans l'image de la gauche vers la droite par exemple, le sens de balayage est inversé une ligne sur deux de façon alternée. Une représentation de ce balayage en lignes paires et impaires alternées est représentée à la figure 3A et les valeurs initiales DOA, DOB, DOC et DOD pour les lignes impaires et paires sont représentées respectivement aux figures 3B et 3C. En suivant la représentation de la figure 4, le calcul du gradient dans l'image courante est effectué au point courant P(z,t) suivant le balayage de la ligne courante. Comme ce calcul respecte la causalité il est différent suivant le sens de balayage. Pour uné ligne impaire le gradient vérifie la relation : gradx = I(k,l)-I(k-1,1); grady = I(k,1)-I(k,1-1) (8) pour une ligne paire le gradient vérifie la relation gradx = I(k+1,l)-I(k,l) ; grady = I(k,l)-I(k,l-1) (9) Comme l'algorithme de base employé est un algorithme de gradient, aucune itération (nouvelle estimation de déplacement) n'est faite dans les zones A gradients faibles. Le seuil Sg est le seuil employé sur le module du gradient courant. Pour effectuer l'interpolation et le calcul des gradients dans l'image précédente, chaque déplacement D=(DX,Dy) est décomposé suivant ses deux composantes D et D suivant les x y relations Dx = IDx + FDx et Dy = IDy + FDy, où ID et FD désignent respectivement les parties entières et décimales du déplacement. L'unité du déplacement en X est formée par l'intervalle séparant deux points sur la même ligne et l'unité du déplacement en Y est constituée par l'intervalle séparant deux lignes dans la même trame. Quant aux gradients, ceux-ci sont calculés suivant la méthode connue décrite dans l'article IEEE Trans. on Com., vol. com.32, n08 d'Août 1984 ayant pour titre "Movement compensated inter-trame prediction for NTSC color TV signals" et ayant pour auteur S. SABRI. Une représentation graphique de ces calculs est montrée à la figure 5 qui représente des déplacements dans l'image précédente IMS(t-1). La luminance 1B du point courant déplacée dans l'image précédente est obtenue par interpolation bilinéaire des luminances In des points voisins, ce qui se traduit avec les notations de la figure 5 par la relation IB = I5.(1-FDx).(1-FD)+I6.FDx.(1-FDy) + I2.(1-FDx).FDy + I1.FDy (11) Le gradient horizontal est Ix = (I5-I6+I2-I1)/2 (12) Le gradient vertical est Iy = (I5-I2+I6-I1)/2 (13) Si FDx = O : Ix = (I4-I6+I3-I1)/4 (14) Iy = (I5-I2) (15) Si FDy = O Ix = (I5-I6) (16) Iy = (I7-I1+I8-I2)/4 (17) Si FDx = O et FDy = O Ix = (I4-I6+I3-I1)/4 (18) Iy = (I7-I1+I8-I2)/4 (19) Pour limiter les risques de divergence ou d'annulation des termes de correction ceux-ci sont majorés et minorés.On a Dxi = Dxi-1 - (terme de correction)x (20) Dyi = Dyi-1 - (terme de correction)y (21) (terme de correction)x=DFD(z,Di-1).gradx I(z-Di-1,t-1). (22) (terme de correction)y=DFD(z,Di-1).grady I(z-Di-1,t-1). (23) En calculant le gradient dans l'image précédente avec une précision maximale de 0.25 on obtient en vertu.de la relation (3) e MAX = 8 (24) En général, FD et FD sont différents de zéro, et la x y précision maximale sur le gradient est de 0.5. On obtlent alors #MAX = 2. Suivant un mode possible de réalisation de l'invention des tests de limitation des termes de correction exprimés en unité de déplacement pourront être éventuellement définis de la façon suivante 1. Si | (terme de correction) 2. Si | (terme de correction)x > 3, alors le (terme de correction) x sers pris égal à t3 3. Si | (terme de correction) > 2, alors le (terme de correction) sera pris égal à +2 egalement dans ce mode de réalisation on pourra prendre à titre d'exemple comme déplacement maximal en x, DMAXx =#15 et comme déplacement maximal en y, DMAXy =#15 Si le déplacement estimé dépasse l'une ou l'autre de ces valeurs il est remis à zéro. Dans ces conditions la zone de recherche dans la trame IMS(t-1) pour un point courant P(z,t) est définie dans un rectangle de dimension 30xlO comme cela est représenté A la figure 6. Les quatre estimations de déplacement sont menés en paralièle à partir des 4 valeurs initiales DOA, DOB DOCet DOD. Un point est considéré comme convergent, quand au moins une des 4 valeurs de déplacement DiA, DiB, DiC et DiD donne une valeur absolue de la différence inter-image déplacée DFD(z,Di) inférieure au seuil S défini précédemment pour un numéro d'ltéra- tion i supérieur ou égal à zéro (i = O désignant une valeur initiale) et inférieur ou égal au numéro d'itération maximal iMAX (O # i # iMAX). Si aucune valeur de déplacement ne donne une valeur IDFDI inférieure ou égale à S, le point est considéré comme divergent, mais il lui est attribué malgré tout un déplacement, celui qui parmi DiMAXA DiMAXB , DiMAXC , DiMAXD donne la valeur absolue de DFD la plus faible. Si le gradient de l'image courante est faible, le choix d'un déplacement se fait dans le voisinage causal du point courant P(z,t) et aucune itération n'est effectuée (i = O). Le critère de décision consiste alors à choisir le déplacement qui parmi les valieurs DOA, DOB, DOC et DOD donne la valeur absolue de différence inter-image déplacée DFD(z,Do) la plus faible. En cas d'égalité, le choix est effectué dans l'ordre DA B DC et DOD (étapes 9 à 13 de la figure 7). Cependant, si la diffé rence inter-image déplacée des déplacements choisis n'est pas inférieure ou égale au seuil S (étape 16) (seuil de test de convergence) le déplacement prend la valeur O (étape 17). Si le gradient de l'image courante est élevé à chaque itération (de O à iMAX), on obtient quatre valeurs de |DFD(Di)| qui sont comparées au seuil S. Le déplacement retenu est le premier qui donne une |DFD| inférieure ou égale au seuil S. Si plusieurs déplacements sont obtenus A la même itération, celui qui donne la différence inter-image déplacée |DFD| la plus faible est choisi. En cas de nouvelle égalité sur | DFD , un choix arbitraire est effectué dans l'ordre : DiA, DiB, DiC, DiD. A chaque itération i (O # i # iMAX) est associé ainsi un déplacement Di, une différence inter-image déplacée DFD et un nombre d'itération i. La décision se prend alors sur le nombre d'itérations le plus faible, puis sur la différence inter-image déplacée DFD minimale, pour ensuite fsire éventuellement un choix arbitraire. Un exemple de réalisation d'un dispositif correspondant au procédé de l'invention est représenté à la figure 8. I1 est constitué par un ensemble de mémoires ligne 18, une mémoire d'image 19, un dispositif de calcul du module du gradient courant 20, un dispositif d'aiguillage 21 ainsi que par des organes de décision 22 et 22 bis et d'estimation de déplacement 23. Le dispositif de calcul du module du gradient courant reçoit ses informations de l'ensemble des mémoires lignes 18 et fournit le résultat des calculs au dispositif d'estimation de déplacement 23 et au dispositif d'aiguillage 21. Le dispositif d'estimation de déplacement possède également deux entrées qui sont reliées d'une part, à la sortie de l'ensemble des mémoires ligne 18 et d'autre part, à la sortie de la mémoire d'images 19.La mémoire ligne 18 sert de tampon à la mémoire d'image 19 pour stocker les informations de rafraîchissement de la mémoire d'image 19 en attendant que les points analysés soient en dehors de la fenêtre d'exploration. Avec une fenêtre d'exploration occupant un espace de 10 lignes du type décrit à la figure 6, une mémoire ligne ayant une capacité de stockage de points correspondants à 5 lignes successives parait suffisante. Les calculs effectués ont lieu A la fréquence point, au rythme d'impulsions d'horloge H1 et Hk fournies par une horloge ligne non représentée. Le dispositif 20 détermine le numéro de la ligne courante i et en fonction de la parité du numéro de la ligne courante 1 il déter- mine le numéro de la colonne du point courant k.Disposant alors des coordonnées (k,l) du point courant le dispositif 20 calcule le module du gradient courant. Le dispositif d'aiguillage 21 compare le résultat du calcul fournit par le dispositif 20 à un seuil de référence Sg et conformément A l'algorithme représenté à la figure 1 valide son entrée 1 ou 2. L'entrée 1 est choisie si |grad I(z,t)| # Sg et l'entrée 2 est choisie si |grad I(z,t)| # Sg. Les organes de décision 22 et 22 bis ont les fonctionnalités décrites par l'organigramme de la figure 7, et peuvent être réalisées de façon connue, soit à l'aide d'une structure microprogrammée du type à microprocesseur, soit encore à l'aide d'une logique cablée composée dé façon connue par des circuits comparateurs. Le dispositif d'estimatlon de déplacement qui est représenté à la figure 9 est constitué par un bloc d'initialisation 24 constitué de registres 25 et 26 et par un ensemble de calcul 23 formé par les éléments 27 à 46. Ce dernier fournit les lnforma- tions de déplacement DA DB DC DD A l'organe de décision 22. i, i, i, i L'entrée 2 de du dispositif d'aiguillage 21, figure 8, est reliée A l'organe de décision 22. Le bloc de l'initialisation 24 permet d'initialiser l'algorithme de calcul de déplacement. Le bloc 24 comprend un premier registre 25 et un deuxième registre 26. Ces registres sont formés de deux parties distinctes, l'une pour mémoriser des mots binaires représentant le mode de déplacement en x ou en y appelés respectivement MDX et MDY et l'autre pour servir de mémoire tampon aux modes de déplacement MTDX et MTDY calculés par l'organe de décision 22. En utilisant les notations précédentes on a MDX = (FC-DC-2DXMAX+3) déplacements MDY = (FC-DC-2DXMAX+3) déplacements MTDX = 1 déplacement et MTDY = 1 déplacement Au début de chaque trame d'images l'ensemble des mots MDX, MDY1 MTDX et MTDY est remis à zéro. MTDX et MTDY sont utilisés en tant qu'intermédiaires avant d'écraser les mots MDX et MDY correspondant aux déplacements D(k-1, l-1) pour le passage à l'analyse du point suivant (k+1,1) ter que cela est représenté à la figure îOA. Il servent également d'intermédiai- res avant d'écraser les mots MDX et MDY correspondant aux déplacements D(k+1,l-1) pour le passage à l'analyse du point suivant (k-1,1) tel que cela est représenté à la figure 10B. Dans le cas de la figure 10A, quand k est égal à FC, le déplacement estimé D(FC,l) est mis automatiquement dans les mots (MTDX,MTDY) et en plus dans les mots de (MDX,MDY) correspondant aux déplacements D(FC,l) et D(FC+1,l). Dans le cas de la figure 10B, quand k est égal à DC, le déplacement estimé D(DC,I) est mis automatiquement dans les mots (MTDX,MTDY) et en plus dans les mots de (MDX,MDY) correspondant aux déplacements (D(DC,I) et D(DC-1,l). Le dispositif de calcul des estimations de déplacement, composé des éléments 27 à 46, effectue quatre calculs de déplacements en parallèle A partir de quatre valeurs initiales DOA, DOB, DOC, DOD contenues dans le bloc d'initialisation 24 lorsque le gradient spatial de l'image courante est supérieur au seuil Sg défini précédemment. Les informations DOA, DOB, D,C DOD sont rappliquées respectivement sur des premières entrées des circuits aiguilleurs 27, 32, 37 et 42 dont les sorties sont reliées' A des blocs de test de convergence et de calcul de termes de corrections notés respectivement (28,29), (33,34), (38,39) et (43,44). Les résultats des teste de convergence et le calcul des termes de correction sont appliqués sur des entrées de dispositifs d'aiguillage notés respectivement 30, 35, 40 et 45 qui les dirigent ensuite, soit sur des entrées respectives de l'organe de décision 22, soit sur des dispositifs de calcul de nouveaux déplscements, notés respectivement 31, 36, 41 et 46, lorsque la résolution de l'algorithme décrit précédemment diverge pour i inférieur à iMAX Les nouveaux déplacements fournis par les dispositifs de calculs 31, 36, 41 et 46 sont appliqués respectivement sur les deuxièmes entrées des dispositifs d'aiguillages 27, 32, 37 et 42. Les détails de réalisation d'un bloc de test de convergence 28 sssociés à un bloc de calcul des termes de corrections 29 et à un bloc de calcul de nouveaux déplacements 31 sont représentés à la figure 11 à l'intérieur de lignes en pointillées. Le bloc de test de convergence 28 comprend d'une part, un circuit d'interpolation 47 couplé à un dispositif 48 de calcul de valeur absolue de la différence inter-image déplacée |DFD|, ce dernier étant couplé à l'organe de décision 22 au travers des commutateurs 49, 50 et d'autre part, un dispositif 51 de calcul de gradient couplé à un dispositif 52 de calcul de la somme des carrés des gradients déplacés. Le circuit d'interp.olation 47 constitué éventuellement par une mémoire morte programmable est également couplé à la mémoire d'images 19. Le bloc de calcul des termes de correction 29 comprend un dispositif de calcul 53 de la valeur ç décrite précédemment couplé à un dispositif de calcul d'incrément 54 et à un dispositif de calcul 55 de valeurs de correction, ainsi que des circuits comparateurs 56 et 57. Le bloc de calcul de nouveaux déplacements 31 comprend des circuits soustracteurs 58 et 59 couplés tous deux A un cir cuit comparateur 60. Le couplage entre le bloc de test de convergence 28 et le bloc de calcul des termes de correction 29 est réalisé comme sur la figure 9 par le commutateur 30. L'entrée du commutateur est couplée directement A la sortie du dispositif de calcul 52 et à la sortie du dispositif de calcul 48 au travers des commutateurs 49 et 50. D'autre part, comme sur la figure 9, le bloc d'initialisation 24 est couplé au bloc de test de convergence 28 par l'intermédiaire du commutateur 27.Ce commutateur relie le bloc dtinitiaiisation 24 d'une part, à une première entrée du circuit d'interpolation 47 et d'autre part, à une première entrée du dispositif de calcul 51. La deuxième entrée du commutateur 27 est également couplée à la sortie du bloc de calcul du nouveau déplacement 31 qui est constitué par le circuit comparateur 60. Le fonctionnement du dispositif d'estimation de déplacement est le suivant. Pour chacun des points courant de l'image, le commutateur 27 transmet une valeur initiale D,, trouvée dans le registre 24, au circuit d'interpolation 47 et su dispositif de calcul de gradient 51. La valeur Do initialise l'estimation. Un calcul d'interpolation bilinéaire sur la valeur Do est effectué par le circuit d'interpolation 47 pour déterminer la luminance du point courant déplacé dans l'image précédente I(z-DO, t-l). La différence inter-image déplacée DFD(Z,DO) et sa valeur absolue sont calculées par le dispositif de calcul 48 à partir de l'information de luminance du point courant. Le commutateur 49 transmet la valeur calculée par le dispositif de calcul 48 à destination de l'organe de décision 22 lorsque la valeur obtenue est inférieure ou égale au seuil S précédemment défini.Le déplacement Do et la valeur absolue de la différence inter-image déplacée IDFD(D") sont appliqués aux entrées de l'organe de décision 22. Dsns le cas contraire, le résultat fourni par le dispositif de calcul 48 est appliqué à entrée du commutateur 50 puis à celle de l'organe de décision 22 lorsque la valeur de l'itération i est égale A la valeur d'itération maximale iMAX. Par contre, lorsque la valeur de l'itération i est inférieure A la valeur maximale, le résultat est appliqué aux entrées du bloc de calcul de correction 29 au travers du commutateur 30. Au cours de ces calculs, qui sont effectués durant un temps # depuis l'instant t=O, les gradients déplacés gradx et grady et le terme G2 = 2.(grad2x + grad2y) sont calcuiés. Suivant la valeur de G2, le commutateur 30 dirige le résultat obtenu soit en direction de l'organe de décision 22 si la valeur de G2 obtenue est inférieure ou égale A une valeur de coefficient égale par exemple A O, 125, soit vers le bloc de calcul des termes de correction de nouveaux déplacements 29 et 31. Le dispositif de calcul 53 calcule la valeur # =1/G2. La valeur de- l'itération i est augmentée de une unité par le dispositif de calcul d!incrément 54 et est remis A zéro A l'analyse du point courant suivant. Le calcul des termes (TC)X et (TC) de correction en X et Y est effectué par le circuit 55.Les valeurs (TC)x et (TC)y obtenues sur les sorties du dispositif de calcul 55 vérifie les relations (TC)x = DED(z,Di) x gradx(Di) x# et (TC)y = DFD(z,Di) x grady(Di) x # -Les valeurs (TC)X et (TC)y obtenues sont appliquées respectivement aux entrées des comparateurs 56 et 57 pour être limités, à des conditions de signes près, A des valeurs maximales et minimales. Suivant un mode préféré de réalisation de l'invention les valeurs minimales de (TC)X et de (TC)Y sont les mêmes et fixées à 1/16, par contre la valeur maximale de (TC)x est fixée égale à 3 et la valeur maximale de (TC)Y est fixée égale à 2.Les termes (TC)X et- (TC)Y obtenus sont ajoutés aux valeurs de déplacement de DOx et DOy par les circuits 58 et 59 et les résultats obtenus D@x et D@y qui correspondent aux déplacements estimés sont A nouveau limités par le circuit comparateur 60 avant d'être appliqués sur la deuxième entrée du commutateur 27. A l'ltérstion i suivante (i = 2) le commutateur 27 applique les déplacements estimés Dx et Djv aux circuits 47, 51, 58 1 D1 aux circuits 47, 51, 58 ou 59. En sortie de l'organe de décision 22 un déplacement est choisi pour le point courant et est écrit dans la mémoire tampon 24 MTDX et MTDY. i est remis à zéro et le commutateur 27 retourne sur sa position de départ et les calculs décrits précédemment sont recommences pour estimer le déplacement du nouveau point courant. Le procédé selon l'invention qui est décrit ci-après à l'aide du schéma de la figure 12, associe à chaque point (z) de l'image un vecteur déplacement obtenu entre l'image source courante filtrée spatialement IMS(z, t) et l'image filtrée IMS(z,t-1) qui la précède, par le réducteur de bruit de l'invention. Selon ce procédé chaque point de l'image courante IMS(z,t) est traité une première fois selon une méthode de filtrage temporel, figurée en 61, et une deuxième fois, . selon une méthode de filtrage spatial figuré en 62. Une estimation de déplacement, figurée en 63 et conforme au procédé décrit précédemment à l'aide des figures 1 à 8 a alors lieu entre les points courants de l'image source IMS(z,t) filtrés par la méthode de filtrage spatial 62 et les - points IMF(t-1) de l'image précédente déjà filtrée et mémorisés dans une mémoire 64. L'image source IMS(z,t) est filtrée spatialement (62) car il est vérifié expérimentalement que l'estimateur de déplacement est d'autant plus performant qu'il est appliqué entre deux images filtrées. Le gain en points compensables en mouvement obtenu dans ces conditions devient appréciable. Une décision figurée en 65 est prise pour sélectionner soit les points de l'image filtrée par la méthode de filtrage temporel 61 lorsque l'erreur de prédiction e(z, t) est inférieure à un seuil S déterminé ou ceux de l'image filtrée par la méthode de filtrage spatial 62. La méthode de filtrage temporel 61 n'est appliquée qu'aux points compensables en mouvement pour ne pas dégrader l'image. Comme l'estimation de déplacement a lieu entre les points de l'image source courante filtrée spatialement et ceux de l'image filtrée précédente, la méthode de filtrage temporel 61 prend également en compte les points de l'image source courante IMS(z,t). Le signal de luminance filtrée i (z, t) obtenu vérifie alors la relation t(z,t) = k I(z,t)+(1-k)I(z-8(z,t),t-1) où I(z,t) représente la luminance du point courant P(z,t) dans l'image courante IMS(t), d(z,t) est le déplacement estimé du point P(z,t) î(z-d(z,t),t-1) est la luminance prédite du point P(z,t) dans l'image filtrée précédente IMF(t-l) et k est un coefficient inférieure à 1. La valeur de l(z-d(z,t),t-1) est défini à partir de l'er- reur de prédiction e(z,t) pour la relation e(z,t) = I(z,t)-I(z-d(z,t),t-1) où I (z, t) représente la valeur de lùminance filtrée spatialement du point P(z,t). Comme la méthode de filtrage temporel ne peut être appliqué aux points compensables en mouvement sous peine d'une dégradation de l'image, le filtrage spatial 62 permet de filtrer spatialement les points non compensables A l'aide d'un filtre de réduction de bruit spatial. Le filtrage des points non compensables s'écrit alors l(z,t) = I(z,t). Cependant le choix d'un filtre spatial pour appliquer cette méthode dépend du niveau de bruit suivant que ce bruit est A fort ou faible niveau. L'application de la méthode amène à considérer pour chacun d'eux un filtre particulier. Un premier filtre est employé quand le niveau de bruit est élevé et que la définition de l'image est dégradée. Dans ces conditions le filtre spatial qui convient est un filtre passe-bas bidimensionnel du premier ordre. Ces caractéristiques spatiales peuvent alors être définies dans une fenêtre de 3x3 points de l'image disposée au croisement de trois lignes et trois colonnes de l'image centrée sur le point courant, les coefficients de ce filtre étant défini par une relation matricielle de la forme 1 2 1 H1 = 1/16 # 2 4 2 1 2 1 Ce filtre bidimensionnel est séparable car il peut être considéré comme résultant du produit de deux filtres monodimensionnels dont la fenêtre de coefficients - est H = 1 ji 2 11 La fonction de transfert H1 (u, v) de ce filtre séparable s'écrit alors Hl(u,v) = (eoslRxu)2. (coslRyv)2 (1) où u est la fréquence spatiale horizontale v est la fréquence spatiale verticale x est la période d'échantillonnage vertical et y est la période d'échantillonnage vertical Une représentation d'une courbe amplitude fréquence fonction transfert monodimensionnelle H1 (f) = (cos.#.T.f)2 est représentée à la figure 13. Sur cette figure f e désigne la fréquence d'échantil lonnage f = e T' Ce premier filtre réduit fortement les composantes spatiales du bruit au détriment cependant de la définition de l'image. C'est pourquoi, dans l'invention, il n'est utilisé que lorsque le niveau de bruit est élevé et lorsque la définition de l'image est dégradée. Notamment son filtrage diminue la précision de l'estimation de déplacement au niveau des contours et le champ de vitesse est lissé. En fait, la réduction du bruit effectuée dans ces conditions staccompagne d'une perte de définition due A l'imprécision de l'estimation de déplacement. Lorsque le niveau de bruit est peu élevé, le procédé selon l'invention met en oeuvre un deuxième filtrage, qui consiste à réduire le bruit par un filtre spatial adaptatif. Ce filtre a l'avantage de préserver la définition de l'image. La méthode de filtrage consiste A calculer pour chaque point courant de l'image un gradient de luminance selon quatre - directions et à faire une moyenne sur trois points, point courant et deux points voisins entourant le point courant, qui dans chaque direction donne le gradient le plus élevé. Les gradients sont calculés à l'aide de masques H0, H45, H90 et H135 définis comme suit -1 -1 -1 -1 -1 2 H0=1/9 2 2 2 H45= 1/9 -1 2 -1 -1 -1 -1 2 -l -1 -1 2 -1 | | 2 -1 -1 H90= 1/9 , -1 2 -1 H135= 1/9 . -1 +2 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 Dans ces conditions si H2 désigne le masque du filtre spatial adaptatif, H2 = Max(H0,H45,H90,H135)+Hm avec Hm= 1/9 1 1 1 1- 1 1 1 1 Le masque H2 effectue une moyenne sur 3 points dans la direction du contour H2 = 1/3.[1 1 La fonction de transfert H2 (f) d'un filtre monodimensionnel est défini alors par une relation de la forme H2(f)=1/3(1+2cos2#fT) (2) où T désigne la période d'échantillonnage Une représentation d'une courbe amplitude fréquence de la fonction de transfert H2(f) est représentée à la figure 14. Sur cette figure f e désigne la fréquence d'échantillonnage. Le filtrage spatial ainsi mis en oeuvre agit dans l'une des quatre orientations possibles 00, 450; 900 et 135 qui correspond, du fait de la méthode du. gradient employé à la direction d'un contour auquel appartient le point courant, la fréquence spatiale suivant cette direction étant basse. Il apparaît alors d'après la fonction de transfert H2(f) qui est représentée à la figure 14, en comparaison avec le tracé de fonction Hl(f) précédent, que la définition de l'image est conservée. Naturellement le deuxième filtrage spatial ne peut être employé que lorsque le niveau de bruit est faible et que la définition de l'image ntest pas trop perturbée. Dans ce cas, l'estima- tion de déplacement est plus précise au niveau des contours. Un mode de réalisation d'un réducteur de bruit pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention est représenté de façon plus détaillée figure 15 où les éléments homologues à ceux de la figure 12 sont représentés avec les mêmes références. Par rapport à la figure 12 l'exemple décrit diffère essentiellement au niveau des représentations du filtre temporel 61 et de l'organe de décision 65. L'implantation des masques pour la réalisation des premier et deuxième filtrage est réalisée de façon connue à l'aide de filtres numériques à structure transverse non représentée où les coefficients des masques sont les coefficients multiplicateurs de ces filtres. Comme indiqué précédemment le filtre temporel 61 permet d'obtenir pour chaque point P(z, t) de l'image traitée un signal de luminance filtré t(z,t) défini par une relation de la forme I(z,t) = kI(z,t)+(1-k)I(z-d(z,t),t-1) Ceci est obtenu dans le filtre temporel 61 par les circuits multiplicateurs 66, 67 et le circuit additionneur 68. - Le circuit multiplicateur 66 effectue le produit (1-k) .t(z-d(z,t),t-l). Le circuit multiplicateur 67 effectue le produit kI(z,t). Le circuit additionneur effectue l'addition des résultats fournis par les circuits multiplicateurs 66 et 67. L'organe de décision 65 comprend un circuit multiplexeur 69 à deux entrées commandé par un organe de commande 70. Une première entrée du circuit multiplexeur 69 est reliée à la sortie du circuit additionneur 68 et la deuxième entrée reçoit le signal IMS(z,t) filtré par l'organe de filtrage spatial 62. L'organe de commande 70 compare l'erreur de prédiction l(z,t) fournie par l'estimateur de déplacement 63 à une valeur de seuil S déterminée pour relier la sortie du circuit multiplexeur 69 sur la sortie du circuit additionneur 68 lorsque l'erreur de prédiction l(z, t) est inférieure au seuil S déterminé, ou relie la sortie du circuit multiplexeur 69 sur la sortie du dispositif de filtrage spatial 62 dans le cas contraire. Le seuil S représente le seuil de convergence de l'estimateur de déplacement 63. Le coefficient "k" est déterminé suivant 1) le niveau de bruit 2) le nombre de points non-compensables. Plus le coefficient "k" diminue, plus le nombre de points non-compensables augmente. En général, tant que le nombre de points non-compensables ne dépasse pas 10% des points de l'image, il est possible de diminuer le coefficient "k". I1 faut trouver le compromis entre le coefficient "k" et le pourcentage de points non-compensables. Quand le coefficient "k" diminue le filtrage temporel devient plus sélectif pour les points compensables et par conséquent, les points non-compensables qui sont uniquement filtrés par le filtre spatial deviennent plus visibles, ceci à cause du fait que la réduction de bruit n'a pas les mêmes caractéristiques en spatial qu'en temporel. Un filtrage passe-bas horizontal se traduit par une limitation de la bande du signal vidéo et une perte de définition horizontaie. Un filtre passe-bas vertical se traduit par un filtrage en peigne autour des fréquences multiples de la fréquence ligne sur le signal vidéo, et entraîne une perte de définition verticale. Tandis que le filtrage temporel est un filtre en peigne ayant son maximum autour des multiples de la fréquence image A 25 Hz. Le spectre du signal vidéo de télévision se répartit autour de raies situées aux multiples de la fréquence image à 25 Hz. Le filtrage temporel s'avère être celui qui filtre le mieux le signal de télévision du bruit, sans dégrader la défini tion. Expérimentalement, le compromis est réalisé avec le filtre spatial 1 quand la variable "k" est fixée A 1/3 ou 1/8, et avec le filtre spatial 2 quand la variable "k" est fixée à 1/3 ou 1/8. L'algorithme de réduction de bruit élaboré pour la luminance s'applique aussi bien à la chrominance. I1 peut réduire le bruit de source ou d'antenne, sur les composantes de couleur du signal de télévision, ainsi que la diaphotie colorée ou "cross-color" en anglais. L'implémentation du réducteur de bruit de l'invention dans un téléviseur peut s'avérer interes- sante vu la gamme des sources de bruit qu'il est capable d'atténuer. Le dispositif final comporte un réducteur de bruit élémen- taire sur chaque composante de luminance Y, de rouge DR et de bleu DB du signal. Ces trois réducteurs de bruit fonctionnent en parallèle de la façon représentée à la figure 16. Selon une autre variante de réalisation du réducteur de bruit selon l'invention, le deuxième mode de filtrage spatial pourra être réalisé à l'aide des cinq masques suivants 1 1 1 O O O Hm=1/3 , | 1 1 1 | #0= 1/3 . 1 1 1 1 1 1 O O O 0 0 0 0 1 0 #45=1/3. 0 1 0 #90=1/3. 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 #135=1/3. 0 1 0 O O I H2 représente le masque . de sortie du filtre spatial 2. Dans ce cas il suffit de prendre la valeur absolue des différen ces (#0 - Hm), (#45 - Hm), (#90 - Hm), (#135 - Hm) et de retenir pour H2 le masque qui parmi #0, #45, #90, #135 donne la différence la plus élevée. Sachant que :#i = Hi + Hm quelque soit i appartenant A l'ensemble des angles (0 , 450, 900, 1350). REVENDICATIONS 1. Procédé de réduction de la visibilité du bruit dans une séquence d'images animées du type télévision où chaque image est formée par un nombre déterminé de points lumineux disposés aux croisements de lignes et de colonnes caractérisé en ce qu'il consiste à effectuer un filtrage temporel (61) de chaque image courante au moyen d'une estimation de déplacement (63) dans l'image entre l'image courante filtrée spatialement (IMS(z,t)) et l'image déjà filtrée qui la précède mémorisée dans une mémoire d'image (64). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le filtrage temporel (61) de chaque image courante consiste à attribuer pour chaque point P(z,t) courant de l'image une valeur de luminance t(z,t) en fonction de la valeur de luminance réelle I(z,t) du point courant et d'une valeur de luminance I(z-d(z,t) ,t-1) prédite du point homologue du point courant P(z,t) dans l'image précédente, la valeur t(z,t) étant défini par une relation de la forme I(z,t) ~ kI(z,t)+(l-k)r(z-dh(z,t),t-l) où k est un coefficient inférieur à l'unité. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2 caractérisé en ce que l'estimation de mouvement est obtenue par l'exécution d'un algorithme de gradient qui rend minimal l'écart quadratique des variations locales de luminance du point courant de l'image avec le point qui lui est homologue dans l'image précédente à l'initialisation (7) de l'algorithme étant réalisée à partir de valeurs de déplacements estimées selon plusieurs directions à l'intérieur du proche voisinage causal du point courant, chacune des valeurs estimées étant propagée dans le sens du balayage des lignes de l'image. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le sens du balayage est alterné une ligne sur deux. 5. Procédé selon les revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu'il consiste à choisir (1) un sens de propagation de l'algorithme en fonction de la position dans l'image de la ligne à laquelle appartient le point courant, à calculer le module du gradient (2) du point courant pour le comparer à une valeur de seuil prédéterminée (3), à choisir (4) un déplacement pour le point courant dans le voisinage causal de ce point lorsque le module du gradient obtenu est inférieur à la valeur de seuil prédéterminée en retenant le déplacement qui donne la différence inter-image déplacée la plus faible ou à estimer (5, 6) un flou- veau déplacement lorsque le module du gradient obtenu est supérieur à la valeur de seuil prédéterminée. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'il consiste lorsque le module du gradient obtenu est supérieur à la valeur de seuil prédéterminée, à effectuer un calcul d'estimation (4) simultané d'un nombre déterminé N de déplacements à partir de N valeurs de déplacement. initiales et à retenir la valeur de déplacement D1 (O # i 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que le filtrage spatial de l'image courante est effectué à l'aide d'un masque de coefficients pondérateurs des valeurs de luminance du point courant et d'un nombre déterminé de points entourant le point courant. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications i à 7 caractérisé en ce que le filtrage spatial de l'image courante est effectué à l'aide de masques (H0, H45, Hgg > H135) de coefficients pondérateurs des valeurs de luminance du point courant et d'un nombre déterminé de points entourant le point courant définis selon plusieurs orientations de l'image. 9. Procédé selon la revendication 8 caractérisé en ce que le nombre d'orientations est de quatre, celles-ci étant décalées entre elles autour du point courant de 450. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 A 8 caractérisé.en ce que le coefficient k du filtre temporel est variable en fonction du niveau de bruit et du nombre de points non compensables c'est-à-dire- lorsque l'erreur de prédiction (eb) ou la différence inter-image déplacée IDFD(D11 est supérieure à un seuil d'erreur de prédiction déterminé. 11. Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce qu'il consiste à mémoriser dans la mémoire d'image (64) les valeurs de luminance des points courants filtrés spatialementlors- que l'erreur de prédiction est supérieur au seuil d'erreur de prédiction déterminée. 12. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11 caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif de filtrage spatial (62) de chaque point courant de l'image, une mémoire d'image (64) pour mémoriser chaque point courant filtré de l'image, un estimateur de déplacement couplé au dispositif de filtrage spatial (63) et la mémoire d'image (64) pour calculer IMF(z-d,t-1) une erreur de prédiction et fournir une valeur de prédiction de la luminance du point courant dans l'image précédente, un filtre temporel (61) couplé à l'estimateur de déplacement (63) et recevant la luminance |IMS(z,t) | non filtré du point courant pour fournir une valeur de luminance du point courant filtré temporellement, et un organe de décision couplé d'une part au filtre spatial (1) et d'autre part au filtre temporel (4) pour transmettre à la mémoire d'image une valeur de luminance filtrée du point courant provenant soit du dispositif de filtrage spatial (62) soit du filtre temporel (61) en fonction de la valeur de l'erreur de pré- diction fournie par ltestimateur de déplacement. 13. Dispositif selon la revendication 12 caractérisé en ce que le dispositif de filtrage spatial (62) comprend un filtre passe-bas bidimensionnel pour filtrer chaque point courant de l'image lorsque le niveau de bruit est élevé et un filtre spa tial adaptatif permettant de calculer dans quatre directions décalées angulairement de 450 à partir du point courant un gradient de luminance en faisant la moyenne des luminances des points voisins du point courant dans la direction qui donne le gradient le plus élevé, lorsque le niveau de bruit est faible. 14. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 et 13 caractérisé en ce que le filtre temporel (61) est un filtre récursif du premier ordre. 15. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 14 caractérisé en ce que l'estimateur de déplacement comprend un dispositif de calcul du module du gradient de luminance du point courant (20), un premier et un deuxième organe de décision (22 et 22 bis) et un dispositif d'estimation de déplacement (23), les sorties des deux organes de décision (22 et 22 bis) étant couplées aux entrées d'un dispositif d'aiguillage (21) piloté par le dispositif de calcul du module du gradient courant (20), si la valeur du module du gradient courant est inférieure ou égale à une valeur de seuil prédéterminée le déplacement retenu est celui issu du deuxième organe de décision (22 bis) sinon le déplacement retenu est celui issu du premier organe de décision (22). 16. Dispositif selon la revendication 5, caractérisé en ce que le dispositif d'estimation de déplacement comprend un bloc dtinitialisation (24) pour mémoriser des déplacements initiaux suivant plusieurs directions couplé à un ensemble de calcul (27 --- 46) pour calculer à partir des valeurs de déplacement initiales des valeurs de déplacement pour lesquelles l'algorithme du gradient converge. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que l'ensemble de calcul est couplé à l'organe de décision (22) pour sélectionner la valeur de déplacement qui donne la convergence de l'algorithme la plus rapide. 18. Dispositif selon les revendications 16 et 17; caractérisé en ce que l'ensemble de calcul comprend pour chaque valeur de déplacement estimée Di (O 4 i 4 1MAX) un bloc de test de convergence (28, 33, 38, 43); couplé à un bloc de calcul de termes de correction (31, 36, 41, 46) et à un dispositif de calcul de nouveaux déplacements (31, 36, 41, 46). 19. Dispositif selon la revendication 1E, caractérisé en ce que le bloc de test de convergence comprend d'une part, un circuit d'interpolation (47) couplé à un dispositif de calcul (48) de valeur absolue de la différence inter-image déplacée, et d'autre part, un dispositif (51) de calcul de gradient couplé à un dispositif (52) de calcul de la somme des carrés des gradients déplacés obtenus suivant les deux directions de balayage horizontale et verticale de l'image. 20. Dispositif selon les revendications 18 et 19, caractérisé en ce que le bloc de calcul des termes de correction (29) comprend un dispositif de calcul (53) du gain de l'algorithme du gradient couplé A un dispositif de calcul d'incrément (54) et de valeur de correction (55). 21. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 18, 19 et 20, caractérisé en ce que le dispositif de calcul de nouveaux déplacements comprend des circuits soustracteurs (58, 59) pour calculer des valeurs de déplacement en fonction des termes de correction calculés par le bloc de calcul de termes de correction (31, 36, 41, 46). 22. Dispositif selon les revendications 20 et 21, caractérisé en ce que chaque terme de correction (TC) fourni par le bloc de calcul des termes de correction est égal au 'produit de la différence inter-image déplacée (DFD(Z,D) par la valeur de gradient du point déplacé P(Z-D,t-1) et par le gain de l'algorithme E