FR 2711880 A1 19950505 FR 9312746 A 19931026 PROCEDE DE CODAGE D'InlAGES COULEURS hlETTANT EN OEUVRE UNE PALETTE DE COULEURS La présente invention a pour objet un procédé de codage d'images couleurs mettant en oeuvre une palette de couleurs. La couleur dans une image est une information de confort. Les systèmes de télévision actuels traitent l'information colorimétrique comme s'il s'agissait d'une information secondaire. Par exemple la norme de stockage d'images numériques 4:2:2 accorde plus d'importance à la luminance qu'aux composants de couleurs étant donné que seulement une information couleur sur deux est stockée (la trame est YCrYCbYCrYCb, etc, alors qu'en toute rigueur, on devrait avoir YCrCbY...). La prédominance de l'information de luminance est liée au système nerveux visuel. L'homme analyse principalement la luminance dans une image, et d'ailleurs certains animaux (par exemple le chat) ne perçoivent pas les couleurs. Cependant, dans l'état actuel des techniques, si nous désirons afficher une image il n'est plus guère question de le faire en noir et blanc. La présente invention se propose pour objet d'améliorer le codage des couleurs significatives des images couleurs, de manière à pouvoir coder des images de la manière la plus judicieuse possible. Au départ, I'image est un signal analogique. Il est continu et bidimensionnel. Comme l'ensemble des informations, I'image se convertit au numérique. En d'autres termes, I'image peut être représentée comme une suite de nombres, cette représentation étant particulièrement adaptée à la mise en oeuvre de techniques de traitement de l'information. L'image numérique est constituée d'une matrice de points élémentaires appelés pixels. Dans une image noir et blanc, les pixels sont des niveaux de gris ou de luminance. Un niveau de gris est codé numériquement par exemple par un nombre de 8 bits. Dans le cas de l'image couleur, il faut trois composants différents (rouge, vert, bleu par exemple) pour coder un point de couleur. De nombreux systèmes de représentation de la couleur existent. Si le système de représentation est le système RVB alors chaque pixel de l'image est représenté par trois valeurs numériques une pour le rouge, une pour le vert, une pour le bleu. Une image couleur de n fois n points est représentée par 3 x n x n valeurs. Une image couleur de 512 x 512 points dont chaque couleur est codée sur 8 bits 224, soit 16.777.216 de couleurs possibles nécessite 3 x 512 x 512 octets, soit 768 kOctets. Pour des raisons techniques, elle doit être mémorisée dans une unité de mémoire relativement rapide et donc relativement coûteuse. Des raisons économiques ont conduit à diminuer la taille de la mémoire consacrée à l'image. Pour ce faire, les ordinateurs actuels ne peuvent afficher simultanément que 256 couleurs parmi 262.144 (218). Ceci est réalisé grâce à une table appelée palette. Chaque point de l'image numérique couleur est alors codée sur 8 bits. Cette valeur ne représente pas la luminance ou la couleur du point mais une adresse dans la palette. Cette table donne 256 fois 3 valeurs. C'est la liste des couleurs que le système peut visualiser simultanément. Un exemple de palette est donné à la figure 1. Ce procédé est particulièrement utilisé dans les ordinateurs qui affichent des images synthétiques et peu souvent des photographies nécessitant des couleurs exactes. Comme le montre la figure 1, l'emplacement mémoire correspondant à la ligne 40 et à la colonne 127 par exemple de la mémoire vidéo, mémorise le chiffre 48. Ce chiffre 48 est l'adresse d'un vecteur parmi les 256 vecteurs de la palette présentant la valeur 54 pour le rouge, 47 pour le vert, et 129 pour le bleu. Sur l'écran, le point affiché correspondant au pixel disposé à la ligne 40 et à la colonne 127 aura de ce fait les valeurs 54 pour le rouge, 47 pour le vert, et 129 pour le bleu. Il arrive de plus en plus souvent que l'on souhaite afficher des photographies (des images numériques avec des pixels choisis parmi 16.777.216 couleurs) avec ce type de palette. Le nombre de couleurs simultanées sur l'écran reste cependant limité à 256. Il faut donc choisir les 256 couleurs représentant le mieux l'ensemble des couleurs dans l'image. Le problème qui se pose est alors le suivant : soit une image donnée de X points, chaque point étant une couleur parmi 16.777.216. Il s'agit de choisir une palette de Y couleurs parmi les 16.777.216 permettant d'afficher l'image avec la meilleure qualité. Pour afficher l'image d'origine, on cherche, pour chaque point, la couleur de la palette le représentant le mieux (la plus proche de la couleur), puis cette couleur est affichée. La notion de proximité signifie ici que l'on calcule une distance (euclidienne, de Minkowsky, min/max, etc,) et que l'on cherche l'entrée de la palette dont la distance et la couleur des pixels à afficher est la plus petite. D'un point de vue mathématique, l'image est un ensemble de vecteurs à trois composantes, et la palette est un autre ensemble de vecteurs à trois composantes de plus petite taille que l'ensemble des vecteurs constitués par l'image. L'opération permettant de créer des valeurs à stocker dans la mémoire d'images est une quantification vectorielle. La recherche de la palette optimale consiste à chercher l'ensemble de Y représentants tel que l'erreur commise lors de la quantification vectorielle de tous les pixels de l'image est minimale. La figure 2 montre, à titre purement illustratif, un exemple de mise en oeuvre d'une palette représentant six couleurs avec une image de quatre points. Chaque point est représenté par trois composantes rouge, verte, bleue. La vectorisation donne comme vecteur de la palette le plus représentatif du pixel 0 de l'image ligne 1, colonne 1 de l'image, le vecteur d'adresse 1. Pour le pixel n"l (ligne 1 colonne 2 de l'image), c'est le vecteur d'adresse 2 qui est le plus proche alors que pour le pixel n"2 (ligne 2 colonne 1) c'est le vecteur d'adresse 5, alors que pour le pixel n"3 (ligne 2 colonne 2) c'est de nouveau, le vecteur d'adresse 2 qui est le plus proche. Par conséquent, après quantification vectorielle, l'image sera stockée dans la mémoire vidéo sous la forme d'un tableau d'adresse 0,1,2,3 correspondant aux pixels 0,1,2,3 de l'image et par l'adresse des vecteurs de la palette qui sont pertinents, à savoir respectivement, 1, 2,5, et 2. Par conséquent, l'image affichée comprendra un premier pixel 0 qui sera le vecteur d'adresse 1 de la palette, un pixel n"l qui sera le vecteur d'adresse 2 de la palette, le pixel n"2 qui sera le pixel d'adresse 5 de la palette et un pixel n"3 qui sera représenté par le vecteur d'adresse 2 de la palette. Bien entendu, l'exemple ci-dessus est très simplifié par rapport au cas réel mettant en oeuvre une palette à 256 vecteurs. La recherche du dictionnaire optimal pour un ensemble de vecteurs donné, c'est-à-dire la définition de la palette de couleurs et pour une distance donnée, est un problème d'optimisation. Il est connu d'obtenir une palette de couleurs par la méthode dite de Heckbert qui est mise en oeuvre en particulier dans le programme "Image alchemy" commercialisé par la société HANDMADE SOFTWARE Inc 15951 Los Gatos Boulevard - suite 17 - LOS GATOS (Californie 95032 USA). Cet algorithme permet une extraction d'une palette de couleurs. Cette méthode permet d'assimiler chaque pixel aux coordonnées à trois dimensions d'un objet. L'objet complet forme l'ensemble des micro-objets (ou "petites billes") placés aux coordonnées déterminées par chaque pixel. La mécanique nous apprend qu'il est possible de trouver le plan séparant un objet en deux poids égaux les plus ramassés possibles, c'est-à-dire de plus faible volume possible. Ceci est fait en calculant les deux premiers axes principaux d'inertie de l'objet. On obtient de part et d'autre de ce plan principal deux objets sur lesquels on peut reproduire cette même opération. A la fin, l'objet "initial" est séparé par 2n- 1 plans principaux définissant 2n des cases dont les centroïdes fournissent un bon dictionnaire représentatif de l'image. Cette méthode permet d'obtenir une palette avec une convergence rapide. D'autre part, deux autres méthodes, non encore utilisées dans ce but, ont été expérimentées par l'inventeur pour obtenir des palettes de couleurs. La première est la méthode L.B.G. Une telle méthode est décrite dans l'article de Y.Linde publiée dans IEEE Transaction on communications, Vol.28 n"l Janv.1980 et intitulée "An algorithm for Vector Quantizer Design". Pour cette application, on part d'un dictionnaire initial contenant le nombre de vecteurs que l'on désire obtenir dans le dictionnaire final. La particularité de l'algorithme L.B.G. réside dans la création de ce dictionnaire intial. Ensuite, pour chaque vecteur d'une ensemble de départ, on cherche le vecteur du dictionnaire initial le plus proche. Une fois cette procédure effectuée pour l'ensemble des vecteurs de l'ensemble de départ, (c'est-à-dire l'image), on calcule le centroïde des vecteurs de l'ensemble de départ qui sont les plus proches d'un vecteur du dictionnaire, et le vecteur du dictionnaire est alors remplacé par le centroïde. La procédure est itérée jusqu'à ce qui y ait convergence vers un dictionnaire qui constitue la palette de couleurs. Cette procédure est assez rapide et efficace. L'autre méthode, la méthode de Kohonen, mettant en oeuvre des réseaux de neurones, a été mise en oeuvre pour obtenir des palettes discontinues. Cette méthode est décrite dans le livre de T. Kohonen "Self-Organization and Associative Memory", Springer-Verlag (RFA) 3ème Ed. 1989. Les méthodes indiquées ci-dessus ne permettent pas d'obtenir des images qui peuvent être traitées par des algorithmes de compression d'images, lesquels sont des algorithmes ne conservant pas les informations. L'inventeur a mis en évidence que ceci était dû au fait que les algorithmes connus permettant de réaliser des palettes de couleurs fournissent des palettes discontinues et que l'image qu'on retrouve après application d'un algorithme de compression à perte, par exemple JPEG, est pratiquement méconnaissable : lors de la compression, I'adresse d'un vecteur est rarement conservée et dans la plupart des cas ceci aboutit à remplacer une couleur par une couleur correspondant à un autre vecteur qui n'a aucun lien avec le vecteur qui a été codé à l'origine. La présente invention a pour objet un procédé permettant d'éviter ces inconvénients et de permettre une image présentant une palette de couleurs d'être comprimée, puis décomprimée par des algorithmes (par exemple JPEG) ne conservant pas l'information. Le procédé selon l'invention est caractérisé en ce que la palette de couleurs est classée de manière continue de telle sorte qu'à deux éléments voisins quelconques de la palette ayant des adresses voisines soient associés deux vecteurs représentant des couleurs visuellement proches. n en résulte que, lors d'une transmission, si un vecteur est remplacé, raison de l'algorithme de compression de données, par un autre vecteur d'adresse proche, la perturbation de l'image sera relativement peu sensible pour le spectateur. Le classement de la palette est avantageusement effectué selon les étapes suivantes: a) établissement d'une palette de couleurs non continues à N éléments, par exemple par la méthode de Heckbert précitée, b) mise en oeuvre d'une procédure d'apprentissage pour obtenir ladite palette continue à partir de la palette non continue, notamment selon une procédure d'apprentissage mettant en oeuvre un réseau de neurones, de préférence par la méthode de Kohonen, par itération sur les couleurs de la palette à partir de ladite palette non continue, jusqu'à obtention de la palette continue. La méthode de Kohonen met avantageusement en oeuvre une distance quadratique pour les neurones du réseau de Kohonen. Les neurones du réseau sont organisés de manière monodimensionnelle à l'exception des neurones de l'extrémité, chaque neurone a 2 voisins, un de chaque côté, et l'on considère que la distance entre deux neurones voisins est de 1. Le procédé comporte avantageusement, pour la méthode de Kohonen, une fenêtre de voisinage triangulaire présentant une valeur de sommet a et un rayon de voisinage r, les valeurs de r et de a étant modifiées après chaque itération des couleurs de la palette. Selon un mode préféré, la valeur a du sommet de la fenêtre de voisinage décroît linéairement en fonction du temps. En ce qui concerne le rayon de voisinage r, et selon un mode de réalisation préféré, il est soumis à une décroissance arithmétique en fonction du temps. La méthode de Kohonen est avantageusement itérée jusqu'à ce que le rayon de voisinage r soit de l'ordre de la distance inter-neurones. En effet, ainsi qu'il a été constaté, on évite ainsi une hyperspécialisation des neurones et l'itération n'est poursuivie tant qu'elle intéresse chaque neurone et son environnement. Si on poursuit trop loin l'itération, on constate en effet que la continuité de la palette n'est plus optimale. Selon une variante, le classement de la palette est effectué par la mise en oeuvre d'un procédé d'apprentissage sur l'image à coder pour obtenir ladite palette continue. L'invention concerne également un procédé de transmission d'images couleurs du type à compression de données caractérisé en ce qu'il comporte une étape de codage des images couleurs par le procédé tel que défini ci-dessus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d'exemple non limitatif en liaison avec les dessins qui représentent - la figure 1, une palette de couleurs à 256 vecteurs, - la figure 2, un exemple de mise en oeuvre d'une palette simplifiée à 6 vecteurs. Ces deux figures ont déjà été décrites dans l'introduction de la présente descnption. La figure 3 représente une image (ou partie d'image) présentant 5x3 pixels codés selon une palette de couleurs avant codage (I) et après codage et décodage (II). La figure 4 représente un schéma général des algorithmes de compression connus. La figure 5 représente un schéma général d'algorithme de codage selon l'invention. La figure 6 illustre la mise en oeuvre d'un réseau de neurones pour l'obtention d'une palette de couleurs selon l'invention, avec, en encadré, une fenêtre de voisinage. Selon la figure 4, une image couleur à 16.777.216 de couleurs IM1 est introduite dans un circuit EXTR pour extraire, de manière connue en soi, la luminance LUM et les composantes de couleurs CHR, lesquelles seront codés suivant un algorithme de compression, respectivement dans des codeurs COD1 et COD2 dont les informations sont ensuite entrelacées par un circuit d'entrelacement ENT qui produit en sortie l'ensemble des informations numériques INFN représentant l'image originale. Ce flux de codage n'est pas adapté à des images codées avec une palette puisque, dans ce cas, pour coder ces images on les considère comme des images à 16.777.216 de couleurs et l'algorithme est tel que le fichier final, en raison des pertes d'informations, représente effectivement une image à 16.777.216 de couleurs. Il n'est donc pas possible de conserver une palette. La figure 5 montre un flux de codage selon l'invention permettant de coder une image couleur IM2 avec une palette continue P. L'ensemble est codé par un codeur COD10 qui traite l'image de la même manière que le codeur COD1 code les luminances LUM. En sortie, on obtient l'ensemble des informations numériques INP représentant l'image originale plus la palette. Selon l'invention, on classe la palette des couleurs pour qu'elle présente une continuité. En effet, comme le montre la figure 3, si on compare le tableau I avant décodage, et le tableau II après codage et décodage (par exemple JPEG), les nombres représentant l'image sont proches des nombres originaux mais pas toujours identiques. Dans le cas d'une palette de couleurs selon l'art antérieur, deux couleurs représentées par des adresses voisines de la palette représentent en général des couleurs totalement différentes. Or, comme on l'a dit ci-dessus, le codage avec palette consiste à représenter chaque pixel de l'image par son adresse dans la palette. Pour éviter ce défaut, on transforme, selon l'invention, la palette de couleurs en une palette P qui soit la plus continue possible du point de vue visuel, c'est-à-dire qu'à des adresses voisines, correspondent des couleurs proches. En d'autres termes, une image codée à l'aide de la palette couleur P se présente sous la forme d'un tableau d'adresses, à raison d'une adresse par point image (ou pixel), c'est-à-dire sous forme analogue à une image noir et blanc pour laquelle chaque point image est aussi représenté par un chiffre, lequel désigne le niveau de gns. Plusieurs algorithmes de création d'une palette continue peuvent être mis en oeuvre. La méthode la plus élémentaire consiste en un classement par la luminance, c'est-à-dire que différentes couleurs composant la palette sont classées selon ce paramètre. Cette méthode permet une bonne reconstruction de l'image et en particulier évite de perdre les contours des objets. Cependant, elle est relativement agressive car des couleurs trop proches peuvent être fondues en une seule et inversement des couleurs qui n'existent pas dans la palette peuvent être créées pour des raisons de continuité. Une méthode nettement plus performante consiste à mettre en oeuvre une méthode d'apprentissage par réseau de neurones. Pour des raisons de rapidité, il est préférable de partir d'une palette Po de N couleurs de l'image originale à 16.777.216 de couleurs obtenue par une méthode connue, par exemple la méthode de Heckbert. Comme indiqué ci-dessus, cette méthode permet d'obtenir une palette, par exemple 256 éléments dont chacun comporte une adresse et un vecteur représentant une couleur, soit donc 256 couleurs, mais discontinue. La méthode d'apprentissage, en particulier la méthode de Kohonen est alors utilisée pour donner une continuité à la palette d'origine Po, et fournir de ce fait une palette continue P. La figure 6 représente le réseau de Kohonen utilisé qui comporte 256 neurones NO, N1, . . numérotés de O à 255, chaque neurone comportant trois chiffres significatifs représentant les couleurs rouge, verte et bleue du vecteur qu'elles représentent. A chaque neurone est associé un vecteur de poids ayant autant de composantes qu'il y a d'entrées, les poids étant initialisés aléatoirement au départ. Les couleurs de la palette sont introduites successivement dans le réseau qui entame l'apprentissage. Au fùr et à mesure, se crée une palette de couleurs qui tend vers une bonne représentation. On obtient donc un dictionnaire à 256 éléments qui est organisé en réseau. Chaque élément du dictionnaire est constitué par un neurone. Selon un mode de réalisation préféré, les paramètres qui sont utilisés pour le réseau de Kohonen sont les suivants: - N = 256 neurones dans le réseau, - N = 256 couleurs dans la palette de départ, - distance quadratique utilisée dans les neurones du réseau de Kohonen, - la fenêtre de voisinage est de type triangulaire, elle présente une valeur au sommet a dont la décroissance est linéaire en fonction du temps, c'est-à-dire en fonction du nombre des itérations et un rayon de voisinage r dont la décroissance est arithmétique en fonction du temps, c'est-à-dire en fonction du nombre des itérations. Les valeurs du rayon d'apprentissage r et de la valeur au sommet a sont modifiées après chaque passage de l'ensemble des couleurs de la palette, - au départ, tous les vecteurs sont initialisés à des petites valeurs, et on choisit ro = N et aini = 0,95. Au cours des itérations, on atteint une palette esthétique et continue après quoi, le réseau tend à se spécialiser lorsque le voisinage influencé par un neurone se réduit à celui-ci, c'est-à-dire que le rayon d'apprentissage devient de l'ordre de la distance inter-neurones. La continuité existe toujours, mais une petite rupture apparaît dans les couleurs. On obtient alors une image représentant mieux l'image mais dont la continuité est moins affirmée. Pour sélectionner la palette optimale du point de vue de la continuité et de la représentativité, on opère visuellement. La loi d'apprentissage utilisée est: ni(t+1) = ni(t) + a (t,ri)(e - ni(t)) avec a(t,ri)= (1 - ) partie partieentière( ) + 1 256 Si ri et ni(t+l) = ni(t) sinon ri est la distance entre le neurone dont on change le poids et le neurone le plus proche du vecteur d'entrée e, t désigne le nombre d'itérations, c'est-à-dire le nombre de vecteurs (de couleurs) présenté au réseau depuis le début de l'apprentissage. rmax (t) est la valeur du rayon maximum pour le cycle, soit rmax (t) = rmax m 2pafleentière(2) Nous choisissons rmax ini = N, soit le nombre de neurones dans le réseau. Le choix des paramètres donnés ci-dessus est guidé par le souci de privilégier la continuité entre les couleurs proches les unes des autres dans la palette finale plutôt que toute autre qualité du réseau. Ce souci tend à imposer en particulier une fenêtre de voisinage triangulaire autour du neurone gagnant. La décroissance linéaire du coefficient d'apprentissage a est explicitement recommandé par Kohonen pour assurer la convergence de l'algorithme. La décroissance arithmétique du rayon de voisinage r permet un apprentissage assez rapide. Même si les algorithmes standard utilisent une décroissance des paramètres après présentation de chaque vecteur au réseau, la décroissance des paramètres après un cycle de passage de tous les vecteurs (c'est-à-dire de l'ensemble des couleurs) est préférable, car elle permet de réduire l'influence de l'ordre de présentation des vecteurs au réseau. Il est possible également d'effectuer la présentation des couleurs au réseau de manière aléatoire à chaque cycle de façon à limiter l'influence de l'ordre de la palette initiale sur la palette finale. Exemple : D'une image originale codée avec 16.777.216 couleurs, une palette est extraite par l'algorithme de Heckbert puis classée, ainsi que mentionné cidessus, par la méthode de Kohonen. Une palette de couleurs optimale a été obtenue en choisissant une durée d'apprentissage de 32 cycles, soit 8192 passages de vecteurs avec la loi d'apprentissage donnée ci-dessus. L'image originale transformée en une image n'utilisant que 256 couleurs de la palette continue est codée avec un algorithme de codage à perte, par exemple l'algorithme JPEG avec un facteur de 32 en entrée. Ceci correspond à une image légèrement dégradée après décompression. L'image comprimée occupe une place de 34306 octets, non comprise la palette P qui comprend 768 octets. L'image originale 16.777.216 de couleurs comprimée JPEG avec les mêmes facteurs 32 de qualité occupe 43325 octets. Il est également possible de comprimer la palette en réalisant un codage différentiel des couleurs de la palette P, puis un codage en tropique. La continuité de la palette P assure que le codage différentiel fournira des valeurs petites puisque les différences sur les composantes sont petites d'une couleur à sa voisine. L'avantage de la méthode est particulièrement à trouver dans la rapidité de la décompression puisqu'il suffit de retrouver pour chaque pixel le vecteur de la palette qui correspond à son adresse. On notera par ailleurs, que si on extrait de l'image originale, l'image noir et blanc correspondante et que l'on comprime cette image par le même algorithme JPEG, on obtient alors un fichier comprimé dont la taille est de 34001 octets. Cette valeur peut être comparée aux valeurs précédentes : elle prouve que le principal de l'information est restitué dans la luminance et non dans les composants de couleurs. Elle montre aussi que le surcoût du codage de la couleur avec l'algorithme présenté ci-dessus est très faible. On remarquera qu'il est possible de définir une palette continue entièrement avec la méthode de Kohonen. Les calculs en sont toutefois plus longs que selon le procédé défini ci-dessus (méthode de Heckbert), puis méthode de Kohonen). Le procédé selon l'invention est particulièrement avantageux dans le cadre d'une transmission d'images couleurs du type à compression de données. En effet, le décodage des images est simple étant donné qu'il suffit de remplacer chaque adresse par le vecteur correspondant de la palette P. En particulier, il est avantageux d'utiliser comme procédé de compression de données, celle qui est décrite dans la demande de brevet européen EP524 871 déposée le 21.07.92 par la demanderesse. Comme mentionné ci-dessus, on applique ce procédé aux blocs d'image dont chaque point image est représenté, non par une information de luminance (niveau de gris), mais par une information représentant une adresse dans la palette de couleur continue. Ce procédé permet un décodage rapide en raison du fait qu'il n'est pas besoin d'effectuer la transformée en cosinus discrète TCD inverse, et qu'il s'agit de remplacer chaque adresse par le vecteur correspondant de la palette P. REVENDICATIONS 1. Procédé de codage d'images couleurs mettant en oeuvre une palette de couleurs, caractérisé en ce que ladite palette de couleurs (P) est classée de manière continue de telle sorte qu'à deux éléments voisins quelconques de la palette (P) ayant des adresses voisines, soient associés de vecteurs représentant des couleurs visuellement proches. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le classement de la palette est effectué selon les étapes suivantes a) établissement d'une palette de couleurs (PO) non continue à N éléments, b) mise en oeuvre d'une procédure d'apprentissage pour obtenir ladite palette continue (P) à partir de la palette non continue. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape a) est réalisée par la méthode de Heckbert. 4. Procédé selon une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que l'étape b) est réalisée selon une procédure d'apprentissage mettant en oeuvre un réseau de neurones (NRO, NR1, ...). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape b) comporte la mise en oeuvre de la méthode de Kohonen par itérations sur les couleurs de la palette, à partir de ladite palette non continue (PO) jusqu'à obtention de la palette continue (P). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre une distance quadratique pour les neurones (NRO, NRI, ...) du réseau de Kohonen. 7. Procédé selon une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce qu'il comporte, pour la méthode de Kohonen, une fenêtre de voisinage triangulaire présentant une valeur de sommet a et un rayon de voisinage r, les valeurs de r et de a étant modifiées après chaque itération des couleurs de la palette. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre une décroissance linéaire en fonction du temps de la valeur a du sommet de la fenêtre de voisinage. 9. Procédé selon une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre une décroissance arithmétique du rayon de voisinage r en fonction du temps. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la méthode de Kohonen est itérée jusqu'à ce que le rayon de voisinage r soit de l'ordre de la distance inter-neurones. 11. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le classement de la palette est effectué par la mise en oeuvre d'une procédure d'apprentissage sur l'image à coder pour obtenir ladite palette continue (P). 12. Procédé de transmission d'images couleurs du type à compression de données, caractérisé en ce qu'il comporte un étape de codage des images couleurs par le procédé selon une des revendications précédentes.