FR 2688910 A1 19930924 FR 9203156 A 19920317 Procédé de segmentation non supervisé d'une image de texture L'invention se rapporte au domaine du traitement d'images et plus particulièrement à un procédé de segmentation d'images par analyse de texture. Le problème de la segmentation d'images consiste à obtenir la partition d'une image en un ensemble de régions ayant chacune une certaine homogénéité. Les critères d'homogénéité devraient être choisis de manière à ce que le résultat de la segmentation reste acceptable pour un observateur humain. En général, on procède de la manière suivante. On numérise tout d'abord l'image à analyser. L'image est ensuite traitée de manière à en extraire un ensemble d'attributs. On obtient ainsi un ensemble d'images appelées images d'attributs. Elles définissent les caractéristiques spatiales locales de l'image. On peut ainsi associer un vecteur d'attributs à chaque point (pixel) de l'image numérique originale. Cependant, le nombre d'images d'attributs est en général trop élevé pour servir directement au processus de classification ou de segmentation. Aussi on tend à réduire, le nombre de ces images d'attributs, en procédant à une étape supplémentaire de traitement. II existe deux catégories principales de méthodes opérant sur ces vecteurs d'attributs et aboutissant au résultat de la segmentation proprement dite : la segmentation dite "supervisée" et la segmentation dite "non supervisée". Selon la première approche, des régions prototypes devant être reconnues sont classées d'une façon supervisée à partir d'un ensemble d'images d'apprentissage. Après cette phase d'apprentissage, la méthode est capable de reconnaître de nouvelles régions sur la base de leurs vecteurs d'attributs. Chaque région prototype a permis d'identifier un vecteur d'attributs prototype pour chaque classe de l'image. Les nouveaux vecteurs d'attributs sont classés sur la base de leur proximité avec ces vecteurs d'attributs prototypes. Selon la deuxième approche, il n'existe pas de phase d'apprentissage. Le résultat est un ensemble de régions, mais celles-ci n'ont pas été identifiées au préalable avec l'aide d'un observateur humain utilisant souvent des critères d'information sémantique. Les régions identifiées comme appartenant à une même classe sont marquées d'un label unique. Dans ce qui suit les résultats du traitement supplémentaire seront identifiées par le terme "Image d'attributs". De nombreux procédés de segmentation d'image de texture sont mis en oeuvre et parmi ceux-ci, on peut citer les procédés ci-dessous, à titre d'illustration de l'Art Connu. Un premier procédé est décrit dans l'article de M. SPANN et R. WILSON : "A Quadtree approach to image segmentation which combines statisticals and spatial information", paru dans la revue "Pattern Recognition", vol. 18, NOS 3-4, pages 257 - 269. Ce procédé consiste à utiliser des arbres quaternaires pour obtenir la segmentation d'une image. Une version à faible résolution d'une image d'attributs est obtenue en remplaçant successivement quatre pixels (sur un voisinage 2X2) par leur valeur moyenne. L'image résultante contient donc un quart du nombre de pixels de l'image d'attributs originale. Ce processus est réitéré sur cette nouvelle image jusqu'à obtenir une image de taille prédéfinie. En appliquant cette opération sur toutes les images d'attributs, on obtient une représentation pyramidale pour chacun de ces attributs. Autrement dit, on obtient une seule pyramide dont chaque élément est un vecteur. L'espace d'attributs de l'étage le plus élevé ou histogramme vectoriel est ensuite modifié par un processus itératif d'analyse par une sphère multidimensionnelle glissante qui permet d'identifier les différents modes de l'espace d'attributs de départ. L'espace d'attributs résultant présente seulement un certain nombre d'entrées différant de zéro, chacune de ces entrées correspondant à une classe de l'image originale qui peut dès lors être agrandie sur la base de l'image d'attributs considérée. Cette procédure est répétée pour chaque image d'attributs. Une fonction de validation est alors estimée pour garantir la consistance des résultats obtenus pour chaque image d'attributs. La pyramide est ensuite parcourue (du niveau de résultat le plus bas jusqu'à la résolution de l'image originale), de manière à préciser la position de la frontière de chaque région. Un deuxième procédé est décrit dans la thèse de C. HORNE intitulés "Unsupervised image segmentation"; "Ph. D. Thesis", NO 905, Department of Electrical Engeneering, Swiss Federal Institute of Technology", Lausanne, 1990. Le procédé décrit dans cette thèse se base sur la décomposition pyramidale en arbre quaternaire où 4 pixels sont remplacés par leur valeur moyenne au niveau juste supérieur de la pyramide, s'ils appartiennent à une même région. Ainsi, des liens correspondant à cette "relation père-fils" sont créés pour tous les quadruplets. Lorsqu'un pixel n'a pas de frère à un certain niveau, les liens sont éliminés pour les pixels se trouvant plus haut dans la pyramide. Ces pixels définissent des classes et sont appelés des "noeuds". Chaque noeud est ensuite projeté sur les niveaux inférieurs de la pyramide en utilisant les liens existants de manière à obtenir les régions correspondant à chacune des classes. Enfin dans l'article de A. KHOTANZAD et J. CHEN : "Unsupervised Segmentation of Textured Images by Edge Detection in Multidimensional Features" paru dans les "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence", vol. II, N04, pp. 414-421 1989, il est proposé une approche permettant d'identifier les frontières séparant chaque région, à partir d'une mesure d'inhomogénéité estimée sur la base d'un ensemble d'images d'attributs. A partir de cette mesure, on construit une seule image représentant les transitions. Dans cette dernière image, une détection des bords est réalisée pour extraire les différentes régions formant la partition de l'image. Le procédé selon l'invention appartient à la catégorie des procédés de segmentation d'image de texture dits "non supervisés". Selon l'invention, on utilise l'information de contour et l'information de région. Le traitement est local. On peut y introduire une forte dose de parallélisme. Dans un premier temps, les frontières des diverses textures sont extraites au moyen d'un masque circulaire. Ce masque est uniformément décomposé en un ensemble de secteurs de tailles identiques orientés selon différentes directions. Deux secteurs contigus définissent une direction et de façon duale deux directions voisines définissent un secteur. A partir d'un point, et avec une certaine direction initiale, les valeurs moyennes des attributs pour certains secteurs sont cal culées. Une nouvelle direction est alors choisie sur la base des différences entre vecteurs de moyennes de deux secteurs adjacents. La nouvelle direction correspond à la direction associée aux deux secteurs adjacents qui maximisent cette différence. S'il existe plus d'un seul maximum, alors n'importe quelle direction ayant un tel maximum peut être choisie. Ce processus est répété jusqu'à ce que l'on atteigne une condition d'arrêt. Celle-ci se réalise soit lorsqu'on atteind un point déjà visité par le masque circulaire, soit lorsqu'on arrive sur un point du bord de l'image. En supposant avoir choisi un certain nombre de points de départ, par exemple, au hasard, on peut démarrer une nouvelle poursuite de contours. Une fois cette première phase terminée, un post-traitement est appliqué à la segmentation initiale ainsi obtenues de manière à joindre les points contours qui sont trop proches les uns des autres. Ce regroupement de tous les points contours permet d'identifier les différentes régions. Celles qui possèdent des vecteurs d'attributs voisins son alors reconnues comme appartenant à la même classe. Le procédé de l'invention suppose connus les images d'attributs associées à chaque pixel de l'image original, c'est à dire en dernier ressort les vecteurs d'attributs correspondants. De façon préférentielle, ces images d'attributs seront déterminées par le procédé décrit dans l'article de J. BIGÜN: "Frequency and orientation selective texture measures using linear symetry and Laplacian pyramid" paru dans les "Proceedings of the 1990 SPIE conference on Visual Communications and Images Processing", Lausanne, Vol. 1306, pages 1319-1331, 2-4 Octobre 1990. Mais tout autre procédé permettant la connaissance d'un ensemble d'images d'attributs adéquates peut être mis en oeuvre dans le cadre de l'invention. L'invention concerne donc un procédé de segmentation d'une image de textures, chaque texture définissant une région de l'image I'image étant composée d'un ensemble de pixels répartis à l'intérieur d'une figure géométrique plane de forme déterminée en définissant les bords et repérés chacun par des coordonnées dans un repère orthonormé ; chaque pixel étant associé à un ensemble de vecteurs d'attributs définissant les caractéristiques locales de l'image ; caractérisé en ce qu'il comprend au moins une phase de poursuite des frontières desdites régions à l'aide d'un masque de configuration déterminée, divisé en secteurs, la ligne de partage entre deux secteurs définissant une direction de poursuite dans ledit repère orthonormé; le masque ayant une coordonné référence d'origine ; la phase de poursuite comprenant au moins les étapes suivantes - une première étape préliminaire de fixation d'un nombre déterminé des points de départ de poursuite de coordonnées différentes, - une seconde étape préliminaire de choix d'un des ces points et d'une desdites directions de poursuite pour commencer l'acquisition d'une trace représentant l'une desdites frontières en positionnant l'origine du masque sur ce point, et des étapes itératives de - détermination des valeurs moyennes des vecteurs d'attributs pour quatre secteurs du masque centrés sur la direction de poursuite courante, - détermination de trois valeurs en effectuant les différences, deux à deux, desdites valeurs moyennes des vecteurs d'attributs de secteurs consécutifs, - détermination du gradient associé à la position courante du masque, ce gradient étant égal au maximum desdites différences, - détermination d'une nouvelle direction de poursuite définie par la ligne de partage entre deux secteurs consécutifs pour lesquels ladite différence est maximale, - détermination des coordonnées de la nouvelle position du masque en ajoutant un vecteur élémentaire aux coordonnées courantes dont les composantes sont colinéaires à ladite nouvelle direction, - mémorisation des coordonnées des gradients1 et des directions associés aux positions successives du masque, I'ensemble de ces positions définissant l'une desdites traces, - et répétition de ces étapes jusqu'à ce que l'une des conditions suivantes soit satisfaits - la position courante du masque atteint lesdits bords de l'image, - la position courante du masque atteint l'une des positions mémorisées et en ce que les étapes du procédé se répètent jusqu'à ce que tous lesdits points de départs aient été utilisés. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à l'aide de la description qui suit en référence aux figures annexées et parmi celle-ci - la figure 1 illustre les étapes générales des procédés de segmentation d'une image de textures, étapes communes à l'Art Connu, - la figure 2 illustre les étapes du procédé de segmentation de l'invention, - la figure 3 illustre un exemple de réalisation de masque de poursuite utilisé par le procédé de l'invention, - la figure 4 est un exemple d'image de texture utilisée pour illustrer le procédé de l'invention. - les figures 5 à 1 6 illustrent différentes images d'attributs correspondant à l'image de texture de la figure 4, - la figure 17 illustre l'image de texture de la figure 4 segmentée, avant regroupement des frontières trop proches, - les figures 18 et 19 illustrent les étapes de regroupement des frontières trop proches, Les principales étapes communes à la plupart des procédés de segmentation d'images de textures vont tout d'abord être rappelées par référence à la figure 1. L'image à segmenter est tout d'abord numérisée par des moyens connus. L'image numérisée A est traitée pendant l'étape 10 de manière à en extraire un ensemble d'attributs, ce pour chaque pixel de cette image incidente A. On obtient donc à cette étape un ensemble d'images d'attributs ou "feature images" selon la terminologie anglo-saxonne. Elles définissent les caractéristiques spatiales locales de l'image incidente A. En d'autres termes, on peut associer un vecteur d'attributs multidimensionnel à chaque point ou pixel de cette image. Cette opération se traduit, en général, par la génération d'un nombre très élevé de vecteurs d'attributs. Leur traitement direct, en vue d'obtenir la segmentation de l'image de texture, nécessiterait le recours à des moyens de calcul très puissants et se traduirait par des temps de calcul également très longs. Aussi, il est en général préférable de tenter de réduire le nombre de vecteurs d'attributs. Ceci est réalisé à l'étape 20. On obtient alors un ensemble définitif d'images d'attributs et donc de vecteurs associés. Dans le procédé de l'invention, on suppose que les images d'attributs définitives sont disponibles. Dans une variante préférée de l'invention, ces images d'attributs sont déterminées selon la méthode décrite dans l'article précité de J. BIGÜN. C'est à partir de ces images d'attributs que l'on procède à la segmentation proprement dite. Le procédé de l'invention concerne plus particulièrement le processus de segmentation repéré 30 sur la figure 1. On obtient, en fin de cette étape, une image segmentée B, dont on a identifié les différentes textures. Le procédé de l'invention va maintenant être décrit de façon détaillée. Le procédé comprend deux phases principales 31 et 32 comme illustré par la figure 2. La première phase 31 correspond à une détection approximative des frontières de régions. La deuxième phase 32 consiste à identifier plus précisément les différentes régions en utilisant comme apprentissage pour une classification supervisée l'information des régions obtenues par l'étape précédente. La phase de détection et d'acquisition des frontières implique le choix d'un certain nombre de points de départ avec des directions initiales de recherche. Les résultats expérimentaux ont montré qu'il n'est pas nécessaire de choisir ces points initiaux très proches des vraies frontières. En effet, la poursuite de contour qui va être décrite permettra d'identifier la vraie frontière. C'est pourquoi, il est possible de choisir ces conditions initiales (points de départ et direction initiales) au hasard. Le nombre de points de départ est choisi par l'utilisateur. En général, il est raisonnable de choisir ce nombre selon la relation ci-dessous, valeur tirée de l'expérimentation N = Is / Smin (1) relation dans laquelle Smin représente la surface minimum (en nombre de pixels) des classes qui peuvent être identifiées et Is correspond au nombre de points de l'image à segmenter. Le premier paramètre peut être fixé à l'avance par l'utilisateur et le second est une donnée de l'image à segmenter. La figure 4 représente un exemple d'image de textures I que l'on désire segmenter. En réalité, il s'agit d'une image test utilisée pour illustrer le procédé de l'invention. Elle est formée de sept textures aériennes réelles distinctes. Certaines textures apparaissent plusieurs fois de manière à ce que toutes les textures soient voisines les unes des autres au moins une fois. Au total, il y a seize textures. La répartition dans l'image des textures distinctes i1 à i7 est précisée dans un tableau en marge de la figure 4. Dans une image réelle, telle qu'une image aérienne par exemple, la répartition des textures ne suit, à priori, aucune loi prédéterminée. Comme il a été indiqué précédemment, on suppose connues les images d'attributs nécessaires pour achever l'étape de segmentation. Ces images, dans l'exemple décrit, sont au nombre de douze. Elles sont illustrées par les figures 5 à 16 et correspondent à douze ensembles de vecteurs d'attributs utilisés pour caractériser l'image de texture I de la figure 4. Ces douze ensembles représentent l'énergie locale et l'orientation de l'image de texture de la figure 4 dans quatre bandes différentes de fréquences spatiales. L'orientation a deux composantes selon deux axes orthonormés, x et y, donnant deux images des attributs par bande. Les figures 5 à 8 représentent l'énergie. Les figures 9-12 représentent les composantes X d'orientation et les figures 13 à 16 les composantes y. On peut reformuler l'assertion ci-dessus en indiquant qu'à chaque point ou pixel de l'image de textures I (figure 4) correspond un vecteur d'attributs, de dimension douze dans l'exemple illustré. Dans le cas général, il s'agira d'un vecteur de dimension n, avec n entier, égal ou plus grand quel. Les images d'attributs sont choisies de la même taille, en pixels, que l'image de texture I de la figure 4. Selon une caractéristique importante de l'invention, pour effectuer la recherche des frontières, on utilise un masque ou fenêtre dont un exemple de réalisation est illustré par la figure 3. On appelera cette opération "poursuite" des frontières. Le masque M illustré sur la figure 3 est de forme circulaire et comporte huit secteurs de tailles identiques, repérés par les labels I à VIII. Les rayons délimitant ces secteurs définissent également huit direction, 1 à 8, par rapport à un repère orthonormé YOX commun à l'image I. Dans une variante préférée, le rayon a une dimension égale à la racine carrée de Smjn (ou voisine de cette valeur), valeur précédemment définie (relation (1)). L'origine 0M du masque M est son centre. Dans l'exemple illustré, la direction 1 fait un angle de 450 avec l'horizontal et I'incrémentation des directions (2, 3...) s'effectue dans le sens des aiguilles d'une montre. II en est de même de l'incrémentation des secteurs. Ce n'est naturellement qu'une convention commode parmi d'autres possibles. Le masque M, en début du processus de poursuite, est centré sur un point initial de poursuite qui, on l'a vu, peut être choisi au hasard. La poursuite va commencer suivant une des huit directions 1 à 8, direction qui peut elle aussi être choisi au hasard. Avant de décrire précisément le processus de poursuite, il est nécessaire de traiter un cas particulier qui va apparaître lors de cette poursuite. En effet, les positions successives du masque M vont faire que, lorsqu'il atteindra des régions proches des bords de l'image I, une partie des points couverts par le masque M seront situés en dehors de l'image. Pour fixer les idées, on va considérer un point de coordonnées (x,y) dont l'une des coordonnées x est supposée être en dehors de l'intervalle [0, Nx - 1], intervalle dans lequel Nx est la dimension horizontale de l'image en pixels. Pour les calculs effectués pendant le processus de poursuite, on remplacera le point extérieur à l'intervalle par un point de coordonnées "miroirs", à l'intérieur de l'intervalle [0, NX-1], soit x' qui satisfait la relation x' = - (x+ 1) (2). On travaille ici en arithmétique modulo Nx. On associe donc au point extérieur à l'intervalle les vecteurs d'attributs du point dont les coordonnées sont déterminées comme indiqué ci-dessus. Ce processus est naturellement généralisé à l'autre coordonnée, soit y, pour l'intervalle [0, Ny - 1]; intervalle dans le quel Ny est la dimension verticale de l'image en pixels. L'union des points successifs suivis par le masque M lors de la poursuite va être appelé dans ce qui suit "trace". L'ensemble des traces va constituer les frontières recherchées. Les différentes positions (coordonnées du centre du masque) sont mémorisées sous la forme d'une liste de coordonnées. Dans ce qui suit, on va noter fk le vecteur d'attributs multidimensionnel, associé au pixel k. Les vecteurs d'attributs, dans l'exemple illustré ont pour dimension douze. Chaque composante de ces vecteurs correspond à une image d'attributs distincte. Une composante du vecteur fk est la "valeur de gris" de l'image d'attributs correspondante, à la position de pixel k. Donc les images d'attributs sont supposées être représentées par des vecteurs multidimensionnels aux différentes positions de l'image originale I. Si on suppose que le masque est déjà en cours d'itération. On connaît donc la direction courante et le gradient. On appel "direction" la direction privilégiée pour continuer le processus et trouver la prochaine direction du masque. On appelle quelques fois cette direction, direction de traces à un point de trace donné. Cette direction qui peut prendre des valeurs discrètes, 1 à 8 dans l'exemple décrit, est stockée pour chaque position de masque. Pour fixer les idées, sans que cela soit limitatif, on va considérer que la trace initiale suit la direction 2 telle que définie sur la figure 3. Les étapes du processus de poursuite vont maintenant être décrites de façon détaillée. On procède selon le étapes suivantes 1. Détermination des valeurs moyennes des vecteurs d'attributs pour les quatre secteurs centrés autour de la direction courante (par exemple 2), identifiés en l'occurrence par les labels I, Il, III et IV. Les valeurs moyennes s'obtiennent comme indiqué par la relation ci-dessous où l'indice X représente un des quatre secteurs (par exemple: I, Il, III, IV), RT définit l'ensemble des points images à l'intérieur du secteur identifié par T et nX le nombre de pixels à l'intérieur de R. Enfin, k représente comme précédemment la position d'un pixel dans l'image originale. On peut noter ici une propriété importante du procédé selon l'invention. On peut en effet calculer ces quatre vecteurs nT de façon indépendante et en parallèle. Cela permet d'envisager de faire appel à des processeurs spécialisés pour chacun de ces quatre secteurs. 2. La détermination de trois valeurs de différences définies comme suit d1 = ||ml-mlll|| d2 = ||m (4) d3 = I iimîî-mîvii relations dans lesquelles Ed est un paramètre spécifié par l'utilisateur. Ce paramètre permet de favoriser une position du masque se trouvant dans la même direction que la direction courante. Ceci rend la méthode de poursuite plus robuste en présence du bruit en faisant l'hypothèse que toutes les frontières soient à faible courbure. Expérimentalement, il a été obtenu de bons résultats en choisissant d &num; 0,1. Cependant, en tout état de cause la multiplication par le coefficient (1 + #d) n'est pas strictement nécessaire. 3. La détermination du gradient associé à la position courante du masque, ce gradient étant défini comme le maximum des différences précédemment estimées g = max (di) (5) 4. La détermination d'une nouvelle direction correspondant à la valeur i associée au maximum défini par la relation (5) et noté imax. 5. La détermination de la nouvelle position du masque M : c'est la position k se trouvant le plus près de la direction obtenue lors du pas précédent. En supposant que imax = 1, cette nouvelle position sera donnée par la relation ci-dessous r(k)+(1 1)T (6) relation dans laquelle r(k) définit les coordonnées du pixel identifié par la position k. D'une façon similaire, les vecteurs (0 1)T et (1 1)T seraient ajoutés respectivement à r(k) si imax prenait la valeur 2 ou 3. De façon plus générale, on ajoute un des huit vecteurs élémentaires de direction selon la direction courante. Les composantes de ces vecteurs sont compris dans l'intervalle [-1, +1] exprimé en pixels. On procède alors à la répétition des étapes 1 à 5. Toutes les positions prises par le masque M sont mémorisées ainsi que les directions associés à chaque position. Lorsqu'une itération du processus de poursuite commence, les gradients initiaux sont relativement faibles. Ceci reste vrai tant que l'on se trouve loin d'un point frontière et dans la mauvaise direction de poursuite. Pour éviter d'introduire des erreurs lorsqu'on se trouve au début d'une itération, les points présentant un faible gradient sont éliminés de la trace. En pratique, tous tes poins se trouvant au début d'une trace sont éliminés à la fin de chaque itération si leur gradient est inférieur à un certain seuil. La valeur de ce seuil est différente pour chaque itération et se détermine comme étant un pourcentage du maximum des gradients des points sur la trace. Ce pourcentage est fixé par l'utilisateur. Si le point initial fait partie de la section de la trace qui a été éliminée, la poursuite de frontières est recommandée à partir du premier point inclus dans la trace. L'orientation initiale associée à ce point est changée de 180 . Ainsi, par exemple, si la direction était 2, elle prendrait maintenant la valeur 6 pour éviter de parcourir la même portion de trace. Enfin, si le dernier point de la trace tombe sur la section éliminée précédemment, la poursuite est recommencée également pour ce point mais sans inversion de la direction de recherche. Les itérations pour déterminer une trace (étapes 1 à 5) se terminent soit lorsqu'on atteint un point déjà visité par le masque M, soit lorsqu'on atteint un des bords de l'image. Le processus est repris ensuite à partir d'un autre point initial. Il s'arrête définitivement lorsque tous les points initiaux ont été utilisés. Comme il a été indiqué, dans une variante préférée de l'invention, le nombre de points initiaux a été déterminé conformément à la relation (1) et leurs positions choisies au hasard. La figure 17 illustre le résultat de la poursuite. L'image I (figure 4) est de nouveau représentée sur cette figure. Les traces sont représentées par une suite de courbes Ti qui délimitent de façon plus ou moins précise les différentes régions de l'image de textures I. On voit sur cette figure que certaines lignes déterminent des parcours très proches les uns des autres. Cela suggère que les frontières proches ainsi définies par le processus qui vient d'être décrit doivent en réalité être confondues, du moins si certaines conditions sont remplies. II y a donc lieu d'affiner le plus souvent la détermination des frontières. Ceci est réalisé dans une phase de post-traitement qui va maintenant être décrite en relation avec les figures 18 et 19. On appelera cette phase "regroupement " de frontières. Les frontières ayant la même direction et très proches les unes des autres vont être regroupées. Ce regroupement consiste en l'élimination d'une section de trace, celle-ci étant remplacée par la section de l'autre trace. Deux traces sont considérées comme voisines l'une de l'autre si certains de leurs points respectifs sont séparés par une distance inférieure à une valeur dc. Cette valeur est déterminée par l'utilisateur, selon la précision qu'il désire obtenir. Sur la figure 18, on a représenté deux portions de traces T1 et T2. La trace supérieure T1 a été décrite lors du processus de poursuite de frontière de droite à gauche et la trace inférieure T2 en sens inverse. Des sections de traces voisines peuvent être détectées en faisant glisser un cercle C de rayon dc le long de l'une des deux traces. En l'occurrence le cercle C glisse le long de la trace T1 , le centre c étant confondu avec la trace T1. Lorsqu'un point P tombe à l'intérieur d'un tel cercle, il reste à déterminer si les directions respectives associées à ce point, noté 4 > i, et au point situé au centre 0c du cercle, notée c, coïncident. Autrement dit, les directions doivent satisfaire la relation ci-des sous 2(c-í) =o 4 > ) = O (7) On travaille ici en arithmétique modulo 8. Si cette condition n'est pas satisfaite, le cercle est déplacé au point suivant de la trace et la condition (7) est alors réévaluée. Le cercle se déplace ainsi jusqu'à ce que l'on atteigne la fin de la trace ou que la condition (7) soit satisfaite. Lorsque la condition (7) est réalisée, les points correspondants sont identifiés et mémorisées. La nouvelle trace est obtenue en déplaçant les sections correspondant à des points trop proches et dans la même direction, aux point situés entre ces sections présentant un maximum de gradient. Sur la figure 19, on a illustré le résultat de ce traitement. Une portion de la trace T1 a été éliminée de façon à être regroupée avec la trace T2 qui reste inchangée dans cet exemple. La trace T1 de la figure 18 est désormais représentée par une trace comportant les tronçons T11, T12, T13, T14 et T15. Le tronçon T13 est confondu avec la trace T2 qui devient la "vraie" frontière entre deux régions R1 et R2 contigües. Les tronçons T12 et T14 sont les directions des rayons du cercle C aux points P1 et P2 de la trace T2, respectivement premier et dernier points pour lesquels la relation (7) est vérifiée. La portion T16 en pointillé sur la figure 19, entre T11 et T15, a été éliminée. Le processus de regroupement, illustré par les figures 18 et 19, est répété pour chaque trace extraite par l'étape de poursuite de frontière décrite précédemment. A la fin de cette phase de regroupement, on obtient un ensemble de frontières qui délimitent des régions, normalement sans ambigüité. Cependant, il reste à identifier le contenu de ces régions, c'est à dire à les classifier. En effet, ces régions sont sensées représenter des textures normalement différentes. Cependant, comme c'est le cas pour l'image test I représentée à la figure 4, certaines textures peuvent se répéter dans l'image. L'image I de la figure 4 comporte seize textures au total mais seulement sept textures distinctes. Le procédé de l'invention peut donc comprendre une phase finale de détection et de classification des régions. Cette phase du procédé comprend dans un premier temps l'identification de régions non voisines par la même classe, si leurs vecteurs d'attributs sont suffisamment proches. Dans un deuxième temps, il s'agit d'éliminer les frontières "isolées". L'étape de regroupement de frontières décrite précédemment définit un ensemble de courbes fermées qui à leur tour définissent les frontières des différentes textures de l'image. Les points de ces courbes sont appelés point frontières. La phase de classification des régions comprend les étapes suivantes 1. Initialisation : cette étape consiste à marquer du label I = x un point image quelconque P1 qui ne correspond pas à un point frontière; on peut prendre par exemple x = 1, comme valeur initiale. 2. Identification récursive de l'ensemble des points voisins au point P1 à l'intérieur d'une même frontière par le même label 1. Les points sont considérés comme voisins s'ils sont connectés selon une grille à connectivité quatre. C'est-à-dire que s'il existe seulement un coin commun, on considère que ces points ne sont pas voisins. 3. Incrémentation par 1 de la valeur de I et identification d'un point en decca de la région correspondant au label (I-i) par ce nouveau label, puis répétition de l'étape 2 jusqu'à ce que tous les points de l'image soient balayés. 4. Détermination du nombre de points identifiés par un même label ; détermination de la valeur moyenne et la matrice de covariance associée aux vecteurs d'attributs de l'ensemble de ces points ; groupement des ensembles de points définissant ainsi une même classe si les relations ci-dessous sont vérifiées (|| p - q|| p- q||) Le choix d'un label numérique est retenu par pure commodité de calcul. Tout autre choix reste ouvert : il suffit qu'il y ait une relation biunivoque entre un label donné et la région qui lui est associée. Enfin, le cas échéant, il reste une étape ultime à réaliser. II s'agit d'éliminer les points frontières isolés et de les marquer avec le label d'un de leur voisin déjà identifié. Un point frontière est "isolé" s'il possède au plus un point frontière voisin, c'est-à-dire un point qui lui est adjacent sur une grille 8-connexe. Cette étape doit être répétée jusqu'à la disparition de tous les points frontières isolés. A la fin de cette étape, I'image est segmentée et les différentes classes de textures qui la constituent identifiées. Naturellement, le procédé selon l'invention fait appel en général à des moyens de traitement de l'information pour sa mise en oeuvre. Ces moyens comprennent, comme il est connu, des organes de calcul et des organes associés de stockage de l'information. En effet, même s'il est admis que le nombre de vecteurs d'attributs peut être optimisé, il n'en est pas moins vrai que celui-ci reste important, ce qui justifie de faire appel à des moyens automatisés de calcul. De façon pratique, I'image I de la figure 4 est numérisée et le résultat de cette numérisation est stocké dans une mémoire. Il en est de même des images d'attributs et des vecteurs attributs associés. La configuration des moyens de traitement de l'information utilisés pour effectuer les calculs nécessaires au procédé de l'invention peut être diverse. Cependant la poursuite de contours dans l'espace des attributs se traduit généralement, d'une façon ou d'une autre, par un balayage d'un espace d'adresses de mémoire. En effet, on peut faire correspondre une adresse à une coordonnée de l'image I, c'est à dire à un pixel. A cet adresse, on stocke les paramètres nécessaires au déroulement du procédé selon l'invention et notamment les vecteurs attributs associés au pixel de l'image I. On a en effet admis que les dimensions, en pixel, des images d'attributs et de l'image I à segmenter étaient identiques. Dans cet esprit, le masque M correspond à une "fenêtre" virtuelle dans ledit espace d'adresses. L'arrangement des données en mémoire peut d'ailleurs ne pas correspondre à un arrangement spatial en deux dimensions, tel que celui présenté par la répartition des pixels dans une image plane. II suffit qu'il y ait une relation biunivoque reliant les coordonnées des pixels de l'image I et les adresses des données mémorisées correspondantes. Un programme est prévu pour explorer les différentes adresses selon la configuration du masque M de la figure 3. Les données nécessaires à l'exécution des étapes 1 à 5 de la phase de poursuite sont extraites à ces adresses de mémoires, ou à des adresses prédéterminées en ce qui concerne les paramètres fournis par l'utilisateur et les paramètres prédéfinis. A la fin de chaque itération7 les données calculées, telles que les coordonnées successives des traces, sont également stockées à des adresses correspondant aux coordonnées. Des informations supplémentaires sont associées aux coordonnées ainsi calculées pour indiquer si elle doivent ou non être conservées comme coordonnées de trace selon que leur gradient est ou non inférieur à un certain seuil. Ce seuil est obtenu par un calcul de pourcentage comme il a été précédemment indiqué. Le regroupement des frontières peut s'effectuer, à l'aide des même moyens de traitement de l'information, à partir des données caractérisant les coordonnées desdites frontières et qui ont été stockées pendant a phase de poursuite de frontières. Le fenêtre virtuelle utilisée est ici un cercle, comme il a été indiqué. On effectue un balayage des adresses correspondant aux coordonnées des différentes traces et, pour chaque adresse on explore les adresses correspondant aux pixels situés à l'intérieur d'un cercle sur l'image physique, de rayon dc comme indiqué précédemment. Enfin, la dernière phase, c'est à dire la classification des régions peut faire également appel à ces moyens de traitement de l'information, puisqu'il y a balayage des différents pixels de l'image I. Ces opérations se traduisent par des extractions de données aux adresses correspondant à ces pixels, suivies des calculs qui ont été décrits, calculs de moyennes et de co-variances nécessaires à la classification des régions en textures distinctes ; ainsi que les calculs nécessaires à l'élimination éventuelle de frontières isolées. L'invention n'est pas limitée aux seules variantes du procédé précisément décrites. En outre, on peut faire appel à des moyens de mise en oeuvre autres que ceux décrits. En particulier, le masque de poursuite de frontières, de forme circulaire et à huit secteurs et directions privilégiés, dans une variante préférée de l'invention, peut être remplacé par une configuration différente. La forme circulaire s'adapte particulièrement bien à la segmentation d'un image aérienne, à priori isotrope, car elle ne favorise aucune direction particulière. Pour d'autres applications, on peut avoir recours, par exemple, à des formes carrées ou rectangulaires. De même, le partage en huit secteurs et donc huit directions de poursuite permet de symétriser la tâche de poursuite par rapport à des repères orthonormés. En outre, il n'y a pas de chevauchement entre les secteurs. On peut donc effectuer en parallèle les calculs de moyennes, ce qui va augmenter la vitesse de traitement. De toute facon, le temps de traitement est relativement rapide, même sans avoir recours à ce traitement parallèle, car le masque ne visite pas tous les points d'images. Les composantes des vecteurs élémentaires ajoutés aux coordonnées courantes à l'étape 5 de la poursuite se réduisent aux valeurs O et + 1: angles 00, 45 et 900, ou multiples entiés de ces angles pour les huit directions considérées. II a été également indiqué que le procédé de l'invention supposait connu les vecteurs attributs associés à une image de structures. Bien que le procédé exposé dans l'article de J. BIGUE précité soit particulièrement bien adapté pour générer de tels vecteurs, I'inven- tion n'est pas limitée à l'exploitation de ceux-ci. Tous procédé permettant la génération d'un ensemble de vecteurs attributs décrivant correctement l'image de texture est utilisable. Un tel procédé est réalisé préalablement aux étapes de la segmentation selon l'invention. Enfin, la forme de l'image de textures n'a pas d'importance. Dans ce cas les intervalles [0, Nx - 1] et [O, Ny - 11 précités devront être appréciés lignes par lignes et colonnes par colonnes dans un repère orthonormé de coordonnées, puisqu'ils ne seront plus constants comme dans le cas d'une image de forme carrée ou rectangulaire. REVENDICATIONS 1. Procédé de segmentation (I) d'une image de textures, chaque texture (i1 à i7) définissant une région de l'image (I) ; I'image étant composée d'un ensemble de pixels répartis à l'intérieur d'une figure géométrique plane de forme déterminée en définissant les bords et repérés chacun par des coordonnées (x, y) dans un repère orthonormé (YOX) chaque pixel étant associé à un ensemble de vecteurs d'attributs définissant les caractéristiques locales de l'image ; caractérisé en ce qu'il comprend au moins une phase de poursuite des frontières desdites régions à l'aide d'un masque de configuration déterminée, divisé en secteurs (I à VIII), la ligne de partage entre deux secteurs définissant une direction de poursuite (1 à 8) dans ledit repère orthonormé (YOX); le masque ayant une coordonné référence d'origine (OM); ; la phase de poursuite comprenant au moins les étapes suivantes - une première étape préliminaire de fixation d'un nombre déterminé des points de départ de poursuite de coordonnées différentes, - une seconde étape préliminaire de choix d'un des ces points et d'une desdites directions de poursuite pour commencer l'acquisition d'une trace représentant l'une desdites frontières en positionnant l'origine du masque sur ce point et des étapes itératives de - détermination des valeurs moyennes des vecteurs d'attributs pour quatre secteurs du masque (M) centrés sur la direction de poursuite courante, - détermination de trois valeurs en effectuant les différences, deux à deux, desdites valeurs moyennes des vecteurs d'attributs de secteurs consécutifs, - détermination du gradient associé à la position courante du masque, ce gradient étant égal au maximum desdites différences, - détermination d'une nouvelle direction de poursuite définie par la ligne de partage entre deux secteurs consécutifs pour lesquels ladite différence est maximale, - détermination des coordonnées de la nouvelle position du masque (M) en ajoutant un vecteur élémentaire aux coordonnées (r(k)) courantes dont les composantes sont colinéaires à ladite nouvelle direction, - mémorisation des coordonnées, des gradients et des directions associées aux positions successives du masque (M), I'ensemble de ces positions définissant l'une desdites traces, - et répétition de ces étapes jusqu'à ce que l'une des conditions suivantes soit satisfaits - la position courante du masque atteint lesdits bords de l'image (I), - la position courante du masque atteint l'une des positions mémorisées et en ce que les étapes du procédé se répètent jusqu'à ce que tous lesdits points de départs aient été utilisés. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les coordonnées des points de départ sont choisis au hasard à l'intérieur de l'image (I) de structures. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les textures sont réparties dans des classes distinctes ; caractérisé en ce que le nombre de points de départ est choisi proportionnel au nombre de pixels que comporte l'image (I) de texture et inversement proportionnel à une surface prédéterminée en pixels, cette surface correspondant à une surface minimale de classe pouvant être différenciée. 4. Procédé selon la revendication 1 ; caractérisé en ce que les dites valeurs moyennes sont égales à la somme des vecteurs d'attributs à l'intérieur de l'un desdits secteurs, divisée par le nombre de pixels de l'image (I) d'attributs couverts par ce secteur. 5. Procédé selon la revendication 1 ; caractérisé en ce que la différence entre les valeurs moyennes des vecteurs d'attributs des deux sec teurs (II et lil) contigus à ladite direction de poursuite courante (2) est multipliée par un coefficient prédéterminé plus grand que l'unité, de manière à favoriser une position du masque (M) se trouvant dans la même direction que la direction courante (2). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ledit coefficient prédéterminé est égal à 1,1. 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les points correspondant aux positions prises par le masque (M) lors de la poursuite dont le gradient est inférieur à un seuil déterminé sont éliminés de l'ensemble de points définissant une trace. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ledit seuil est égal à un pourcentage prédéterminé du maximum des gradients des points sur une même trace. 9. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit masque (M) est de forme circulaire et comprend huit secteurs (I à Vlil) équirépartis, les secteurs contigus définissant deux à deux huit directions de poursuite (1 à 8) rayonnant à partir du centre (OM) du cercle délimitant le masque (M). 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que, les textures étant réparties dans des classes distinctes, le rayon dudit cercle est égal à la racine carré d'une valeur correspondant à la surface minimale d'une classe pouvant être différenciée. 11. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une étape supplémentaire de regroupement des frontières ayant la même direction et séparées d'une distance inférieure à une valeur prédéterminée (duc) 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que ledit regroupement est réalisé en faisant glisser le centre (OC) d'une fenêtre circulaire (C) le long de toutes les dites traces, en détectant les points d'une trace contigüe situés à l'intérieur de la fenêtre et dont les directions associées coïncident avec celles des points successifs des centres de la fenêtre et en déplaçant l'une des sections (T16) de traces contigües vers l'autre (T13) présentant un maximum de gradient. 13. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une phase de détection desdites régions réalisée à la suite de la phase de poursuite de frontières et en ce que cette phase comprend les étapes suivantes - marquage par un premier label déterminé d'un point image quelconque mais différent d'un point appartenant à l'une desdites frontières, - identification récursive de l'ensemble des points voisins audit point image à l'intérieur d'une même frontière par le meme label, - répétition de l'étape précédente pour des points appartenant à d'autres régions et marquage de ceux-ci avec une suite de labels déterminées tous différents, jusqu'à ce que tous les points de l'image aient été marqués - détermination du nombre de points identifiés pour chaque label détermination de la moyenne associée aux vecteurs d'attributs de l'ensemble de ces points, - groupage des ensembles de points correspondant à deux régions de labels p et q dans une même classe de texture si les moyennes, C1 p et ,u q de ces ensembles satisfont la relation suivante (p ffi q p-CL qll) 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que le premier label est fixé égal à 1 et les labels successifs par incrémation de cette valeur, l'incrément étant + 1. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 13 et 14, caractérisé en ce qu'il comprend une étape supplémentaire consistant en l'élimination des points frontières ne possédant au plus qu'un point frontière adjacent sur une grille à connectivité huit et à leur identification par un label commun avec celui d'un de leur point voisin déjà identifier.