FR 2803710 A1 20010713 FR 0000287 A 20000111 La présente invention s'inscrit de manière générale dans le domaine technique du marquage (en anglais watermarking ) ou tatouages des images numériques, et plus particulièrement des images fixes. La présente invention concerne en particulier un procédé d'insertion d'un signal de marquage dans un ensemble de coefficients représentatifs d'une image numérique, dans lequel au moins un sous-ensemble de coefficients est modifié par ledit signal de marquage. L'invention concerne également un dispositif apte à mettre en ceuvre un tel procédé. Le marquage de données numériques permet de protéger ces données par exemple en leur associant une information de droit d'auteur. Dans son principe général, marquage consiste à insérer une marque indélébile dans des données numeriques, assimilée à l'encodage d'une information supplémentaire dans les donnees. Le décodage de cette information supplémentaire permet de vérifier l'information de droit d'auteur qui a été insérée. Cette marque insérée doit par conséquent être à la fois imperceptible, robuste à certaines distorsions appliquées à l'image numérique et de détection fiable. manière classique, l'insertion d'un signal de marquage dans une image obtenue par la modification de coefficients représentatifs de l'image à marquer. Par exemple, une technique usuelle d'insertion d'un signal marquage dans une image numérique consiste à utiliser un modèle linéaire modulation dans lequel au moins un sous-ensemble de coefficients spectraux représentatifs l'image numérique est modulé selon ce modèle linéaire utilisant un coefficient pondérateur. notant X = {X;, 1 détection du signai de marquage consiste ensuite à détecter si l'on a inséré ou non une séquence de modulation dans un ensemble coefficients. Cette détection est faite sans utiliser l'image originale marquée est basée un calcul de corrélation ou sur un test statistique normalisé qui permet de calculer théoriquement une probabilité de détection correcte. Une telle technique d'insertion permet, par l'insertion d'un signal de marquage, d'insérer un seul bit d'information puisque la réponse du détecteur est binaire. Pour insérer un plus grand nombre de bits d'information dans l'image numérique, en particulier lorsqu'on désire un code de C bits indiquant par exemple le nom ou l'adresse du propriétaire ou de l'auteur de l'image, il est nécessaire de réitérer le procédé d'insertion décrit précédemment autant de fois que de bits d'information à insérer. Chaque coefficient pondérateur aj doit être supérieur à une valeur minimale, que l'on peut appeler amplitude de détection, de manière à permettre la détection du signal inséré avec un taux de probabilité correct. Cette valeur minimale ou amplitude de détection dépend notamment de la longueur du signal de marquage et du taux de probabilite de détection souhaité. Par ailleurs, chaque coefficient uj doit être inférieur à une valeur maximale que l'on peut appeler amplitude visuelle, notée généralement (en anglais Just Noticeable Difference) de manière à respecter le critere d'imperceptabilité du signal de marquage. II est connu de l'état de l'art, que le contenu local de l'image à marquer a un effet de masquage visuel qui se traduit par une baisse de sensibilité visuelle autorisant à augmenter localement l'amplitude de modulation dans l'addition du signal de marquage. Typiquement, on parle de masquage la luminance et masquage de contraste. s'agit alors d'appliquer des modèles psychovisuels dans le domaine du traitement d'image, et en particulier dans la compression d'images. L'utilisation des résultats des études psychovisuelles pour ajuster la pondération de marquage dans le domaine du marquage d'images numériques est connue de l'état de la technique. Par exemple, dans l'article intitulé "A DWT - based technique for spafio-frequency masking of digital signatures" de M. Barni, F. Bartolini V. Cappellini, Lippi et A. Piva, paru dans Proc. SPIE, pages 31-39, janvier 1999, on decrit un procédé d'insertion d'un signal de marquage dans le domaine de transformation digitale en ondelettes (en anglais "Digital Wavelef Transform" (DWT)) d'une image numérique. procédé utilise un modèle de masquage précédemment proposé pour compression d'image, pour adapter la force du marquage caractéristiques du système visuel humain. Le modèle utilisé permet en particulier de calculer l'amplitude de pondération (aj) maximale autorisée par rapport à chaque coefficient représentatif (Xj) modifié. Selon ce modèle, on calcule cette amplitude maximale de pondération aj à partir de l'énergie des coefficients représentatifs du voisinage du coefficient représentatif Xj considéré. Toutefois, ce procédé présente l'inconvénient d'être de type analytique, ce qui implique de nombreux calculs pour déterminer les paramètres adaptés à une image donnée. En outre, ces paramètres doivent être recalculés pour chaque image à marquer. Par ailleurs, il est connu que les modèles analytiques de masquage n'offrent qu'une approximation du masquage opéré par le système visuel humain. La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités. A ce titre, la présente invention a pour but de proposer un procédé d'insertion d'un signal de marquage dans une image par modification de coefficients représentatifs de l'image, la modification d'un coefficient considéré prenant en compte l'effet de masquage visuel de la modification par les coefficients situés dans un voisinage du coefficient considéré. La mise en oeuvre de ce procédé étant assez simple du point de vue calculatoire, et adaptative par rapport au type d'images à marquer. A cet effet, la présente invention concerne un procédé d'insertion d'un signal de marquage (w) dans un ensemble (X) de coefficients (X;) représentatifs d'une image numérique (I), dans lequel au moins un sous- ensemble de coefficients est modifié par le signal de marquage Ce procédé est caractérisé en ce qu'il comporte pour chaque coefficient représentatif (X;) à modifier, les étapes suivantes - déterminer un voisinage (V(X;)) du coefficient représentatif à modifier, dans l'image (I) ; - sélectionner un voisinage dans un dictionnaire voisinages représentatifs des coefficients représentatifs de l'image (I), selon un critère prédéterminé de similarité avec le voisinage (V(X;)) du coefficient représentatif (X;) ; et - modifier le coefficient représentatif (X;) en fonction du signal de marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage sélectionné dans le dictionnaire. En prenant en compte une donnée de masquage dans la modification d'un coefficient représentatif de l'image, on peut augmenter le degré de modification tout en respectant le critère d'invisibilité du signal inséré. Cela permet d'obtenir une meilleure détectabilité du signal de marquage dans l'image marquée, ou, à niveau de détectabilité fixé, d'avoir une plus grande capacité de marquage, c'est-à-dire pouvoir insérer un nombre plus important de bits de marquage. Comme cette donnée de masquage est obtenue à partir voisinage représentatif sélectionné dans un dictionnaire ou table mémorisée, modification à appliquer au coefficient considéré de l'image est calculée de façon très rapide. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le procédé d'insertion d'un signal de marquage comporte les étapes préalables suivantes - créer ledit dictionnaire de voisinages (Vd) représentatifs des coefficients représentatifs de l'image (I) ; - générer, pour chaque voisinage (Vd) du dictionnaire, une donnée de masquage (M(Vd)) représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage. génération d'une telle donnée de masquage présente l'avantage pouvoir utiliser, lors de l'insertion d'un signal de marquage, une mesure psychovisuelle de la modification apportée à l'image, sans utiliser de modèle analytique. De plus, la création d'un dictionnaire de voisinages permet une adaptation efficace au type d'images traitées. Selon un mode particulier de réalisation, les coefficients représentatifs (X;) sont des coefficients spatio-fréquentiels obtenus par une transformation spatio-fréquentielle (T) de l'image (I). La représentation de type spatio-fréquentiel est particulièrement adaptée à l'estimation de l'effet de masquage car elle correspond à la représentation du système visuel humain, du fait de la séparation du signal d'image en deux dimensions perceptuelles que sont la fréquence et l'orientation. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, l'étape de création du dictionnaire comporte les étapes suivantes (A)- constituer une base de données d'images, dites images d'apprentissage, caractéristiques d'un type d'images à marquer; - pour chaque image d'apprentissage )- sélectionner les coefficients représentatifs de l'image d'apprentissage considérée, obtenus par la transformation (T), appartenant à au moins sous-bande (SB) de l'image considérée ; et, (b2)- pour chaque coefficient représentatif (Xi) de la sous-bande (SB) déterminer un voisinage (V(Xi)) du coefficient représentatif (X;) considéré dans l'image d'apprentissage considérée ; - calculer une énergie (E[V(Xi)]) associée au voisinage (V(Xi)) du coefficient considéré ; - stocker le voisinage (V(Xi)) dans une base de données, dite base de vecteurs d'apprentissage, si l'énergie (E[V(X;)]) calculée du voisinage est supérieure à un seuil prédéterminé (E0) ; (C) appliquer un traitement prédéterminé aux vecteurs de la base de vecteurs d'apprentissage de manière à calculer un nombre plus réduit de vecteurs, lesdits vecteurs calculés constituant le dictionnaire de voisinages. Du fait de l'obtention d'un dictionnaire comprenant un nombre réduit de vecteurs, on réduit la quantité d'information à prendre en compte et donc la complexité calculatoire. De plus, l'utilisation d'un seuillage par rapport à une énergie calculée d'un voisinage, permet de ne prendre en compte que voisinages qui ont un effet réel de masquage. Selon une caractéristique du mode préféré de réalisation précédent, le dictionnaire de voisinages est obtenu par quantification vectorielle de la base de vecteurs d'apprentissage. La quantification vectorielle est une technique usuelle efficace pour réduire la quantité d'information (ici le nombre de vecteurs) à considérer c'est-à-dire, obtenir un nombre réduit de vecteurs représentatifs d'un grand nombre de vecteurs. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, l'étape génération, pour chaque voisinage (Va) du dictionnaire, d'une donnée masquage (M(Vd)) représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage, comporte les étapes suivantes, pour chaque voisinage (Vd) du dictionnaire appliquer l'inverse de la transformée (T-') au voisinage (Vd) de façon à obtenir l'image correspondante (Id) ; modifier tous les coefficients (Y;d ) du voisinage (Vd) par paliers successifs, appliquant une valeur de modification (M) variant selon un pas d'incrémentation (p) à chaque palier, et à chaque palier de modification appliquer la transformée inverse (l`1) audit voisinage modifié (V*d) de façon à obtenir l'image modifiée correspondante (1'd) ; - effectuer une mesure perceptuelle (MP(Id, I*d)) destinée à évaluer une différence visuelle entre les deux images ; - comparer le résultat de la mesure perceptuelle à un seuil prédéterminé (JND) ; - stocker la valeur de modification (M) lorsque le résultat de mesure perceptuelle atteint le seuil prédéterminé (JND), la valeur modification stockée constituant la donnée de masquage (M(Vd)) associee au voisinage (Vd) du dictionnaire. L'utilisation d'une norme perceptuelle (seuil JND) évite la mesure effective par observateur humain et donc la subjectivité liée à une telle mesure. Selon une caractéristique du mode de réalisation précédent, modification de chacun des coefficients du voisinage (Vd), est réalisee selon la formule suivante dans laquelle désigne le coefficient modifié et M; désigne valeur de modification (M) estimée pour le coefficient considéré. Plus particulièrement, dans ce mode de réalisation, la modification de tous les coefficients du voisinage (Vd) par paliers successifs, est réalisée selon la formule suivante dans laquelle Y *' désigne le coefficient modifié et a; designe une amplitude pondération mesurée au préalable pour la transformation (T) appliquée a une image uniforme (c'est-à-dire de luminance constante, ne créant donc pas de phénomène de masquage), de façon indépendante de l'image, en fonction de critères psychovisuels. L'utilisation de ce type de modèle exprimé par les formules ci- dessus, permet de se ramener au cas optimal en termes d'invisibilite du signal de marquage, indépendamment du signal d'image, lorsqu'il n'y a d'effet de masquage. De plus, le modèle est contrôlé par un seul paramètre ce qui facilite la mise en ceuvre d'une norme perceptuelle (seuil JND). Selon un mode particulier de réalisation de l'invention, l'étape de modification du coefficient représentatif (X;) en fonction du signal de marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage, est réalisée par modulation suivant la formule suivante -*=Xt +A;w; dans laquelle X;* désigne le coefficient représentatif X; modifié et dans laquelle est une amplitude de modulation calculée en fonction de ladite donnée de masquage représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage sélectionné dans le dictionnaire. Ainsi, le marquage est effectué à la limite de visibilité en tenant compte de l'effet de masquage du voisinage. Dans le mode de réalisation précédent, les amplitudes de modulation A; sont utilisées dans le choix d'un sous-ensemble de coefficients représentatifs à moduler. De cette façon, les amplitudes de modulation A; interviennent pour fixer la détectabilité du signal de marquage. Cela permet notamment d'augmenter la capacité de marquage (nombre de bits insérés) à degré de perceptibilité fixé. Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, la transformation (T) appliquée à l'image est une transformation en ondelettes discrète (DWT), et un voisinage d'un coefficient représentatif Xi quelconque l'image, est determiné comme étant l'arbre orienté de coefficients en ondelettes qui est dans voisinage du coefficient représentatif Xi, la racine dudit arbre étant constituée par le coefficient, appelé coefficient père, qui correspond niveau de décomposition le plus élevé de l'arbre. De cette façon, on prend en compte les effets de masquage selon l'orientation, conformément à des études psychovisuelles. Selon une caractéristique particulière de réalisation de l'invention le signal de marquage (w) est une séquence pseudo-aléatoire prédéterminée de moyenne nulle. Cela permet d'améliorer la détectabilité du signal de marquage inséré. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne dispositif d'insertion d'un signal de marquage (w) dans un ensemble (X) de coefficients représentatifs d'une image numérique (I), dans lequel au moins un sous-ensemble de coefficients est modifié par le signal de marquage (w). Conformément à l'invention ce dispositif comporte notamment, pour chaque coefficient représentatif (Xi) à modifier des moyens de détermination d'un voisinage (V(Xi)) du coefficient représentatif (Xi) à modifier, dans l'image (I) ; des moyens de sélection d'un voisinage dans dictionnaire (20) de voisinages représentatifs des coefficients représentatifs l'image (I), selon un critère prédéterminé de similarité avec le voisinage (V(Xi)) du coefficient représentatif (Xi) ; et des moyens de modification du coefficient représentatif (Xi) fonction du signal de marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage sélectionné dans le dictionnaire. Ce dispositif d'insertion présente des caractéristiques et avantages analogues à ceux décrits précédemment dès lors qu'il est adapté a mettre en oeuvre le procédé d'insertion conforme à l'invention. présente invention concerne également un ordinateur, un appareil traitement d'une image numérique, une imprimante numérique, un appareil photographique numérique, une caméra numérique un scanner comportant des moyens adaptés à mettre en oeuvre le procedé d'insertion conforme l'invention. Corrélativement, la présente invention concerne également un ordinateur, appareil de traitement d'une image numérique, imprimante numérique, appareil photographique numérique, une caméra numérique et un scanner comprenant un dispositif d'insertion conforme à l'invention. Ces appareils présentent des avantages similaires à ceux décrits pour le procédé d'insertion qu'ils mettent en oeuvre. L'invention vise également un programme d'ordinateur comportant une ou plusieurs séquences d'instructions aptes à mettre en oeuvre le procédé d'insertion signal de marquage selon l'invention lorsque le programme est chargé et executé dans un ordinateur. L'invention vise aussi un support d'informations, tel qu'une disquette ou un compact disque (CD), caractérisé en ce qu'il contient un tel programme d'ordinateur. Les avantages de ce dispositif, cet ordinateur, ce programme d'ordinateur et ce support d'informations sont identiques à ceux du procédé tel que succinctement exposés ci-dessus. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description, ci-après, de modes préférés de réalisation de l'invention. Aux dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs - la figure 1 est un schéma bloc illustrant un procédé classique d'insertion signal de marquage dans une image numérique ; - figure 2 illustre la mise en oeuvre d'une décomposition spatio- fréquentielle multi-résolution sur une image numérique ; - la figure 3 représente un organigramme général illustrant un procédé d'insertion d'un signal de marquage dans une image numérique, en conformité avec la présente invention ; - la figure 4 illustre de quelle manière on détermine un voisinage d'un coefficient représentatif d'une l'image à marquer, en conformité avec un mode préféré réalisation de l'invention ; - figure 5 représente un organigramme illustrant un procédé création d'un dictionnaire de voisinages, en conformité avec un mode préferé de réalisation l'invention ; - figure 6 représente un organigramme illustrant un procédé génération d'une donnée de masquage associée à chacun des voisinages dictionnaire, en conformité avec un mode préféré de réalisation de l'invention ; - figure 7 représente un organigramme illustrant un procédé d'insertion signal de marquage par modulation des coefficients selon un mode préfère réalisation de l'invention ; - figure 8 représente un organigramme illustrant un procédé d'insertion signal de marquage par modification des coefficients selon un autre mode realisation de l'invention ; - figure 9 représente un organigramme illustrant le calcul d'une valeur de masquage pour un ensemble de coefficients représentatifs d'une image, en conformité avec un autre mode préféré de réalisation de l'invention ; - figure 10 représente un organigramme illustrant un procédé d'insertion signal de masquage en conformité avec le mode de réalisation illustré à la figure 9 ; - la figure 11 représente schématiquement un ordinateur adapté à mettre en oeuvre le procédé d'insertion d'un signal de marquage conforme à la présente invention. Comme illustré à la figure 1, de manière classique dans domaine de l'insertion d'un signal de marquage dans une image numérique une transformation spectrale ou spatio-fréquentielle T est appliquée à l'image à marquer 1 lors d'une première étape E1 de manière à obtenir une représentation de l'image dans un domaine spectral ou hybride spatio- fréquentiel. Dans cet exemple, on utilise une transformation spatio- fréquentielle T basée sur une décomposition en ondelettes classique (en anglais Digital Wavelet Transform , DWT) qui permet d'obtenir des coefficients hybrides, c'est-à-dire des coefficients spectraux également localisés dans le plan l'image, dans le domaine spatial. Un schema de décomposition en ondelettes classique d'une image est illustré à figure 2 et on rappelle ci-après le principe d'une telle décomposition spatio-fréquentielle multi-résolution. L'image constituée d'une suite d'échantillons numériques. L'image I est par exemple représentée par une suite d'octets, chaque valeur d'octet représentant pixel de l'image I, qui peut être une image en noir et blanc, à 256 niveaux de gris. Les moyens de décomposition spectrale multi-résolution sont constitués d'un circuit décomposition en sous-bandes ou circuit d'analyse, formé d'un ensemble filtres d'analyse, respectivement associés à des décimateurs par deux. circuit de décomposition filtre le signal d'image I selon deux directions, en sous-bandes de basses fréquences et de hautes fréquences spatiales. Le circuit comporte plusieurs blocs successifs d'analyse pour décomposer l'image I en des sous-bandes selon plusieurs niveaux de résolution. A titre d'exemple, l'image I est décomposée ici en sous-bandes à un niveau de décomposition maximal égal à 3 (a,max=3). Chacune des sous-bandes est caractérisée par son niveau de décomposition (@,) et son orientation (0). Un premier bloc d'analyse reçoit le signal d'image I et le filtre à travers deux filtres numériques respectivement passe-bas et passe-haut, selon une première direction, par exemple horizontale. Après passage dans des décimateurs par deux les signaux filtrés résultants sont à leur tour filtrés par deux filtres respectivement passe-bas et passe-haut, selon une seconde direction, par exemple verticale. Chaque signal est à nouveau passé dans un décimateur par deux. obtient alors en sortie de ce premier bloc d'analyse, quatre sous-bandes LL, =1, 0=0), LH, (a,=1, 0=1), HL, (1=1, 0=2) et HH, (1=1, 0=3) de résolution la plus elevée dans la décomposition. La sous-bande LL, comporte les composantes de basse fréquence selon les deux directions du signal d'image I. La sous-bande LH, comporte les composantes de basse fréquence selon une première direction et de haute fréquence selon une seconde direction du signal image I. La sous- bande comporte les composantes de haute fréquence selon la première direction les composantes de basse fréquence selon la seconde direction. Enfin, la sous-bande HH, comporte les composantes de haute fréquence selon les deux directions. Un second bloc d'analyse filtre à son tour la sous-bande de basses frequences LL, pour fournir de la même manière quatre sous-bandes LL2 (X= =0), LH2 (@.=2, 0=1), HL2 (),=2, 0=2) et HH2 (7,=2, 0= de niveau de résolution intermédiaire dans la décomposition. Enfin, dans cette exemple, la sous-bande LL2 est à son tour analysée par un troisième bloc d'analyse pour fournir quatre sous-bandes LL3 (@,=3, 0=0), LH3 (a,=3, 0=1), (X=3, 0=2) et HH3 (1.= =3) de résolution la plus faible dans cette décomposition. On obtient ainsi 10 sous-bandes et trois niveaux résolution. La sous-bande de plus basse fréquence LL3 est appelee sous-bande d'approximation et les autres sous-bandes sont des sous-bandes de détail. Bien entendu, le nombre de niveaux de résolution, et par conséquent de sous-bandes, peut être choisi différemment, et par exemple être égal à quatre niveaux de résolution avec 13 sous-bandes. Comme illustré à la figure 1, on procède ensuite à l'insertion du signal de marquage lors d'une étape d'insertion E2, dans un ensemble de coefficients du domaine transformé en sous-bandes. On peut choisir, par exemple, les coefficients spectraux de la sous-bande haute fréquence HH,, au premier niveau résolution, correspondant à un filtrage passe-haut dans les directions horizontale et verticale. On dispose ainsi d'un ensemble de coefficients spatio- fréquentiels, de cardinal égal à N, noté par exemple X = @ Xi, 1 Pour une image I de taille 512x512, la sous-bande HH, est de taille N = 256x256. Le marquage devant être imperceptible et indélébile, donc difficile à localiser et à enlever par piratage, on choisit d'insérer un signal de marquage pseudo-aléatoire, en étalant son spectre afin de rendre ce signal indétectable analyse spectrale ou statistique. On considère par exemple une séquence pseudo-aléatoire w qui suit une loi uniforme sur l'intervalle [-1, 1] avec w = @w;, 1 Bien entendu, tout signal de marquage pseudo-aleatoire, de distribution connue et de moyenne nulle peut convenir. Les distributions les plus courantes pour le signal de marquage w sont, outre la distribution uniforme [-1, 1] précitée, la distribution binaire i-1,1 @ et la distribution Gaussienne normalisée centrée N(0, 1). En référence à la figure 3, on va maintenant décrire procédé général d'insertion d'un signal de marquage dans une image numerique, en conformité avec la présente invention. Dans l'organigramme de la figure 3, une image (I) à marquer , est d'abord entrée (étape E31) sous la forme d'un signal d'image, par exemple, une représentation de l'image en mode points (en anglais bitmap ). On applique ensuite (étape E32) à ce signal d'image une transformation spatio-fréquentielle, notée T, ce qui permet d'obtenir un ensemble de coefficients (X) représentatifs de l'image (I). A l'étape suivante (E33), on choisit parmi l'ensemble des coefficients représentatifs obtenus après transformation, un sous-ensemble de coefficients qui seront modifiés de manière à insérer le signal de marquage (w) dans l'image. Les étapes E35 à E39 vont être alors répétées pour chaque coefficient à modifier selon une boucle. A cet effet, on commence initialiser à un compteur i à l'étape E43, la valeur de ce compteur étant testee à l'étape test E40. A cette dernière étape (E40), on procède d'abord à l'incrémentation du compteur, puis on teste si la valeur du compteur est plus grande ou non que le nombre P de coefficients représentatifs de l'image qui doivent être modifiés. Si c'est le cas, on sort de la boucle pour passer à l'étape suivante (E41). Dans le cas contraire, on recommence boucle, en sélectionnant (E35) le coefficient de l'image suivant (puisque compteur i a incrémenté). A l'intérieur de la boucle, les étapes E36 à E39 sont répétées pour chaque coefficient sélectionné courant, X;. En conformité avec la présente invention, on détermine d'abord à l'étape E36, un voisinage, noté V(X;), du coefficient courant. Un exemple de détermination d'un voisinage d'un coefficient sera décrit plus loin en relation avec la figure 4. A l'étape suivante (E37), on sélectionne un voisinage, noté dans un dictionnaire 20 de voisinages représentatifs coefficients représentatifs de l'image (I). Dans le mode de réalisation préféré de l'invention, dictionnaire est préalablement créé, mais il pourrait également s'agir d'un dictionnaire existant déjà pour un type donné d'images auquel appartient l'image I à marquer. Dans le cadre de la présente invention, type d'une image est défini par le contenu visuel de l'image. Conformément à l'invention, le voisinage du dictionnaire est sélectionné (E37) selon un critère prédéterminé de similarité avec le voisinage (V(X;)) du coefficient représentatif courant (X;). On pourra par exemple utiliser un critère de ressemblance utilisant une mesure de distance quadratique entre deux vecteurs. On pourrait également utiliser une distance psychovisuelle. En conformité avec l'invention, chaque voisinage Vd du dictionnaire est associé à une donnée de masquage prédéfinie, notée M(Vd), et représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage Vd considéré du dictionnaire. L'ensemble des données masquage associées aux voisinages du dictionnaire est désigne ici sous l'expression base de données de masquage . De manière pratique, les voisinages du dictionnaire et les données de masquage associées, sont des données informatiques stockées dans une mémoire adaptée d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Un exemple de dispositif sera décrit plus loin en relation avec la figure 11. De retour à la figure 3, à l'étape qui suit, on extrait de la base de données de masquage 30, la donnée masquage associée au voisinage du dictionnaire sélectionné à l'étape précédente (E37). A l'étape E39 qui suit, conformément à l'invention, on modifie le coefficient représentatif courant X; en fonction signal de marquage w et de la donnée de masquage représentative l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage sélectionné dans le dictionnaire pour le coefficient représentatif courant. Lorsque les étapes E36 à E39 été mises en oeuvre pour tous les coefficients représentatifs choisis pour etre modifiés, on passe à l'étape finale E41 dans laquelle on applique à l'ensemble des coefficients représentatifs de l'image I, la transformation inverse, notée T-1, de la transformation T initialement appliquée à l'image I, à l'étape E32. De cette manière, on obtient une image marquée, notée l*, issue de l'image I initiale dans laquelle le signal de marquage w a été inséré. En conformité avec le mode préféré de réalisation de l'invention, le procédé d'insertion d'un signal de marquage comporte deux étapes préalables. Dans une première étape, on crée le dictionnaire (20) contenant des voisinages (Vd) représentatifs des coefficients représentatifs du type de l'image (I) à marquer. Dans une seconde étape, on génère pour chaque voisinage (Vd) du dictionnaire, une donnée de masquage (M(Vd)) représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage quelconque. En d'autres termes, on crée dans cette seconde étape, la base de données de masquage (30). Les procédés mis en oeuvre selon l'invention pour créer le dictionnaire et la base de données de masquage seront décrits plus loin en relation avec les figures 5 et 6. référence maintenant à la figure 4, on va décrire de quelle manière est selectionné un voisinage d'un coefficient représentatif d'une l'image à marquer, en conformité avec le mode préféré de réalisation de l'invention. Dans ce mode de réalisation, on utilise une transformation spatio- fréquentielle basée sur une décomposition en ondelettes classique (DWT). Un schéma décomposition en ondelettes classique d'une image a été précédemment décrit en relation avec la figure 2. La transformation dans le cadre de ce mode de realisation est plus précisément une transformation en ondelettes discrète, exemple à filtres biorthogonaux 9-7. Pour obtenir plus de détails sur cette transformation, on pourra se référer à l'article intitulé Image coding using wavelet transform de M. Antonini al., IEEE Transactions on Image Processing, 1 1992. Cette transformation comporte trois niveaux de decomposition (Imax=3), 1 désigne le niveau de décomposition et 9 désigne l'orientation de chaque sous-bande. façon à simplifier la notation, on désigne coefficients dans le domaine transformé appartenant à la sous-bande de niveau de décomposition a, et d'orientation 9. On note N(k, 6) le nombre de coefficients associés à cette sous- bande. L'indice i varie donc entre 1 et N(#,,9). En réalité, l'indice i comprend deux sous-indices, un sous-indice de ligne et un sous-indice de colonne. conformité avec ce mode de réalisation de l'invention, on définit un voisinage, dit de masquage, d'un coefficient représentatif donné de l'image à marquer, comme l'arbre orienté de coefficients ondelettes qui est dans voisinage du coefficient. La racine de cet arbre constituée par le coefficient, appelé coefficient père, qui correspond au niveau de décomposition le plus élevé de l'arbre. Un tel arbre orienté est illustré à la figure 4. Dans l'exemple de la figure 4, le voisinage d'un coefficient X; appartenant à la sous-bande (1,1) a pour coefficient père le coefficient Comme on peut le voir, l'arbre orienté est considéré à orientation (0) constante. Ainsi, un arbre de coefficients est défini à partir de sa profondeur p, définie comme le nombre de niveaux moins un (#,ax -1), et du coefficient père, noté Le nombre de coefficients (taille) qui composent un tel voisinage V(XP) est conséquent obtenu par la formule suivante Taille[Y(XP)]=1+2x2+22 x 22 +...+2P x 2P (1) Dans la suite de la description, cette taille est notée Q . L'arbre de coefficients ainsi défini est le voisinage de chacun des coefficients le composent, ce qui permet d'effectuer une partition de l'espace voisinages psychovisuels dans une représentation en sous- bandes. D'autre part, un tel arbre est constitué d'un ensemble de coefficients appartenant divers niveaux de décomposition (c'est à dire, diverses sous- bandes spectrales). Dans le cas d'une représentation en ondelettes à 3 niveaux de décomposition, chaque arbre de coefficients ou voisinage 400 (fig. contient 21 coefficients (p=2 dans la formule (1) supra). Pour simplifier la notation, on note dans le cadre de exposé V(Xi) le voisinage d'un coefficient X; quelconque, sélectionné selon méthode décrite ci-dessus en relation avec la figure 4. Le voisinage d'un coefficient X; quelconque, ainsi obtenu peut être donc considéré comme vecteur unidimensionnel de taille 21, dont chacune des composantes, notée Vi, est un coefficient particulier de l'arbre de coefficients contenant le coefficient Xi. II est à noter que l'on peut utiliser une autre méthode de sélection d'un voisinage que celle présentée dans le cadre de ce mode de réalisation. On pourra par exemple, définir un voisinage de masquage d'un coefficient donné comme l'arbre complet, toutes orientations comprises, contenant ce coefficient. Dans ce cas, un voisinage comportera trois éléments définissant chacun un voisinage tel que défini précédemment en relation avec la figure 4. En référence maintenant avec la figure 5, on va décrire le procédé de création d'un dictionnaire de voisinages, en conformité avec un mode préféré de réalisation de l'invention. Le procédé de création d'un dictionnaire de voisinages commence par une étape d'initialisation dans laquelle on initialise un compteur I à 1 utilisé par la suite. A l'étape suivante on sélectionne une image I, parmi un ensemble d'images stockées dans une base d'images 50, dite base d'images d'apprentissage, en commençant par une première image reperée par l'indice 1 (puisque I = 1). Cette base de données d'images 50 a été constituée au préalable et contient des images numériques choisies par qu'elles sont caractéristiques d'un type d'images auquel appartient la les images sur lesquelles on désire procéder à l'insertion d'un signal de marquage. Ces images sont caractéristiques du type d'images à marquer, par exemple parce que leur contenu visuel comporte un même type d'éléments : paysages naturels, paysages urbains, portraits de personnes etc. Cette base de données d'images d'apprentissage peut, à titre d'exemple, contenir un nombre minimum de trente images de taille 512 par 512, correspondant à approximativement 250000 vecteurs d'apprentissage selon la richesse du contenu des images à représenter. Une fois une image sélectionnée (E502), on applique à cette image, à l'étape suivante (E503), une transformée T, la même que celle utilisée pour l'image I à marquer (voir fig. 3). Comme mentionné précédemment, cette transformée est une transformation spatio-fréquentielle basée sur une décomposition en ondelettes dans le mode préféré de réalisation de l'invention. On obtient ainsi un ensemble de coefficients spatio-fréquentiels X; représentatifs l'image I, considérée de la base d'images 50. l'étape suivante (E504), on initialise deux compteurs #. et 0, représentatifs respectivement du niveau de décomposition de l'orientation considérés. commence ainsi par l'orientation horizontale =1) et le niveau de décomposition maximal (XmaX) soit 3 dans le cas présent. l'étape E505 qui suit, on sélectionne la sous-bande SB(1, 0) correspondante. Comme 0 a été initialisé à 1, on sélectionnera toutes les sous- bandes de décomposition maximale à l'exception de la sous-bande de basse fréquence en commençant par la sous-bande LH3. l'étape E506 suivante, on extrait l'ensemble des N(1.,0) coefficients associés à la sous-bande SB(k, 0) considérée. L'étape suivante E507 est une étape d'initialisation dans laquelle on initialise à un compteur i. étapes suivantes E508 à E511 sont répétées pour chacun des coefficients XI extraits (étape E506) pour la sous-bande considérée en commençant par celui d'indice 1. Après sélection d'un coefficient à l'étape E508, on sélectionne son voisinage V(X;) comme précédemment expliqué en relation avec la figure A l'étape E510 on calcule une énergie E[V(X;)] associée au voisinage (V(X;)) du coefficient considéré. Dans un mode de réalisation de l'invention cette énergie est calculée selon la formule suivante où Q désigne le nombre de coefficients dans le voisinage considéré (taille du voisinage), Vq désigne un coefficient quelconque du voisinage et pq un coefficient pondérateur compris entre zéro et un. Dans le mode préféré de réalisation de l'invention, Q est égal à 21 et tous les coefficients pq sont égaux à 1. L'étape suivante, E511 est une étape de test dans laquelle on teste l'énergie calculée pour le voisinage considéré par rapport à un seuil prédéterminé EO (E0 = 50, par exemple). Si l'énergie calculée pour le voisinage considéré est supérieure à ce seuil, on stocke (E512) le voisinage (V(X;)) dans une base de données 60, dite base de vecteurs d'apprentissage, puis on passe à l'étape E513. Dans le cas contraire, on passe directement à l'étape E513 sans stocker le voisinage. A cette étape, on incrémente d'abord le compteur i, puis on compare sa valeur au nombre total N(1,0) de coefficients dans la sous- bande considérée. Si valeur du compteur i est supérieure à ce nombre (N(a,,0)), cela signifie tous les coefficients de la sous-bande considérée ont eté sélectionnés, dans ce cas on passe l'étape suivante (E514). Dans le cas contraire, on retourne à l'étape E508 pour sélectionner autre coefficient et on recommence les étapes E509 à E513 comme précédemment. Quand tous les coefficients de la sous-bande considérée ont eté traités, on passe à l'étape E514 dans laquelle on teste si toutes les sous- bandes (de niveau de décomposition 3) d'orientation 0 variant de 1 à 3 ont eté traitées. Dans la négative on retourne à l'étape E505 pour sélectionner la sous-bande correspondant à 0+1, puisque le compteur 0 a été incrémenté à l'étape E514, et on recommence les étapes E506 à E513 pour cette sous- bande. Dans le cas contraire, on passe à l'étape de test E515 dans laquelle on incrémente d'abord le compteur I, puis on compare la valeur du compteur avec le nombre L d'images stockées dans la base d'images d'apprentissage 50. Si la valeur du compteur est strictement supérieure à L, cela signifie que toutes les images de la base 50 ont été traitées. Dans le cas contraire, on retourne à l'étape E502 pour sélectionner une nouvelle image et le processus recommence comme précédemment. En résumé, comme exposé ci-dessus, pour chaque image d'apprentissage, on sélectionne (E505) les coefficients représentatifs de l'image, appartenant à au moins une sous-bande (SB) de l'image considérée. Dans le mode de réalisation décrit, on considère les sous-bandes de niveau décomposition maximale (X=3) et d'orientation (0) variant entre 1 et 3, soit sous-bandes : LH3, HL3, HH3 (voir fig. 2). Puis, pour chacune de ces sous- bandes, on détermine un voisinage pour chacun des coefficients représentatifs (Xi) de la sous-bande. On calcule ensuite (E510) une énergie (E[V(Xi)]) associée au voisinage (V(Xi)) du coefficient considéré. Finalement, on stocke (E512) voisinage (V(Xi)) dans la base (60) de vecteurs d'apprentissage, si l'énergie (E[V(X;)]) calculée du voisinage est supérieure à un seuil prédéterminé (E0). Une fois la base de vecteurs d'apprentissage constituée on procède ' un traitement (E520) des vecteurs d'apprentissage de maniere à calculer nombre plus réduit de vecteurs, dits vecteurs représentatifs la base de vecteurs d'apprentissage. Le résultat de cette sélection est stocké dans autre base de données 20, dite dictionnaire de voisinages. Dans un mode préféré de réalisation de l'invention, les vecteurs représentatifs (voisinages) du dictionnaire 20 sont obtenus (E520) par quantification vectorielle des vecteurs de la base 60 de vecteurs d'apprentissage, selon une méthode connue sous le nom de méthode de Kohonen . Pour obtenir plus de détails sur cette méthode on pourra se référer à l'article intitulé Vector quantization of images based upon the Kohonen self- organizing feature map , de N.M. Nasrabadi et Y. Feng, Proc. of IEEE international conference on Neural Networks, pages 101-107, 1988. II est à noter que tout autre méthode de quantification vectorielle peut etre utilisée, en particulier les méthodes décrites dans l'ouvrage intitulé Vector quantization and signal compression de A. Gersho et R. M. Gray, Kluwer Academic Publishers, 1992. Dans un mode préféré de réalisation de l'invention, le nombre de voisinages contenus dans le dictionnaire (20) est 512. On va maintenant décrire le procédé mis en oeuvre selon l'invention pour créer la base de données de masquage 30 (voir figure 3) associée au dictionnaire 20. En référence à la figure 6, il est représenté un organigramme illustrant le procédé de génération d'une donnée de masquage associée à chacun des voisinages du dictionnaire selon un mode préféré de réalisation de l'invention. A la figure 6, le procédé de génération d'une donnée de masquage commence par une étape d'initialisation (E601), dans laquelle un certain nombre de variables utilisées par la suite sont initialisées. Les étapes E602 à E603 suivantes sont alors répétées selon boucle commandée par l'étape de test E612 dans laquelle on compare compteur d (initialisé à 1 à l'étape E601) par rapport au nombre total D de voisinages dans le dictionnaire (20). Si ce compteur, incrémenté au préalable, est strictement supérieur à D, on sort de la boucle, tandis que l'on rentre à nouveau dans la boucle (à l'étape E602) dans le cas contraire. Ainsi, pour chaque voisinage Vd du dictionnaire sélectionné l'étape E602, on applique d'abord (E603) l'inverse de la transformée ondelettes discrete T, notée T-1, de façon à obtenir l'image correspondante (Id). A l'étape suivante, E604, on extrait des amplitudes pondération notees a;(@,,0) d'une base de données 70 préalablement constituee et désignée sous l'expression : base d'amplitudes . ensemble d'amplitudes a(@,,0) est constitué d'amplitudes pondération correspondant à chaque niveau de décomposition ;, et à chaque orientation 0, mesurées préalablement pour la transformation (T) appliquée a une image uniforme, de façon indépendante de l'image, en fonction de critères psychovisuels. amplitudes extraites à l'étape E604 correspondent par conséquent au niveau de décomposition (?,) et à l'orientation (0) des sous- bandes auxquelles appartiennent les coefficients du voisinage Vd considéré dictionnaire. exemple, si on considère l'orientation 0=1, pour chacun voisinages sélectionnés (E602), on extrait les trois amplitudes suivantes a(3,1), a(2,1), ,1). l'étape suivante, E605, on incrémente une variable de modification M selon un pas d'incrémentation p. Au préalable, à l'étape E602, M a été mis à zéro. En pratique, dans le mode de réalisation décrit, la valeur du pas d'incrémentation p est choisie égale à 0,01. A l'étape suivante E606, on modifie tous les coefficients (V;d ) du voisinage (Va) d'orientation 0 courante (0 a été initialisée à 1 à l'étape E601), conformément à un mode préféré de réalisation de l'invention, selon la formule dans laquelle désigne le coefficient modifié et a; désigne l'amplitude extraite correspondant (en fonction de a. et 0) au coefficient considéré du voisinage. manière générale, selon l'invention, on modifie chaque coefficient sélectionné (étape E602) selon la formule générale suivante où M; désigne une valeur de modification (M) estimee pour le coefficient considéré. L'indice i varie entre 1 et Q, nombre total de coefficients dans le voisinage. rappellera ici que Q est égal à 21 dans un mode préféré de réalisation l'invention (voir fig. 4). l'étape suivante, E607, on applique la transformée inverse (T"1) au voisinage modifié, noté V*d, de façon à obtenir l'image modifiée correspondante, notée I*d. A l'étape qui suit, E608, on effectue une mesure perceptuelle, notée, MP(Id, destinée à évaluer une différence visuelle entre les deux images, Id et obtenues précédemment. compare ensuite (étape E609) le résultat de cette mesure perceptuelle a un seuil prédéterminé JND (JND : comme just notificeable difference ). Pour obtenir plus d'informations sur le seuil JND, on pourra se reporter, par exemple, à l'ouvrage intitulé Digital images and human vision de A.B. Watson, Cambridge MA, MIT Press, 1993. Si le résultat de la mesure est strictement inférieur au seuil JND on retourne à l'étape E605 dans laquelle on incrémente à nouveau variable de modification M dans l'état où elle se trouve par le pas d'incrémentation p, et on recommence les étapes qui suivent comme précédemment exposé. En revanche, dans le cas contraire, on passe à l'étape E610 dans laquelle on stocke la valeur de modification M dans la base 30 comme faisant partie de la donnée de masquage associée au voisinage sélectionné du dictionnaire. valeur de M correspond à la valeur de la donnée de masquage correspondante à l'orientation 0 courante. conséquent, comme on traite successivement les coefficients d'orientation égale à 1, puis à 2, et enfin à 3, chaque donnée de masquage M(Vd) associee à un voisinage Vd quelconque du dictionnaire, contient trois valeurs du coefficient de modification M : MI, M2, M3, correspondant aux trois orientations possibles des coefficients : M(Vd) = (MI, M2, M3) l'étape suivante, E611, on incrémente d'abord la variable représentative de l'orientation, et on compare la variable par rapport à 3. Si valeur de 0 inférieure ou égale à 3, on retourne à l'étape E604 pour traiter les coefficients du voisinage sélectionné (Vd) d'orientation 0 courante, et cycle recommence comme précédemment. Dans le cas contraire (la valeur de 0 est strictement supérieure 3) cela signifie que l'on a traité tous les coefficients du voisinage considéré, ayant consideré d'abord l'orientation 1 puis 2 et enfin 3. Dans ce dernier cas contraire, on passe à l'étape de test E61 dans laquelle on détermine si tous les voisinages du dictionnaire ont été traités. Dans la négative on retourne à l'étape E602 pour sélectionner un autre voisinage (d a été incrémenté) et le processus recommence pour voisinage. Dans l'affirmative, le processus de génération des données de masquage terminé. résumé, comme exposé ci-dessus, le procédé de génération des données masquage associées aux voisinage du dictionnaire, comporte les étapes principales suivantes. A chaque voisinage (Vd) sélectionné du dictionnaire, applique (E603) d'abord la transformée inverse (T-1) de façon à obtenir l'image correspondante (Id). On modifie (E606) ensuite tous les coefficients (V,') du voisinage (Vd) courant par paliers successifs, en appliquant une valeur modification (M) variant selon un pas d'incrémentation (p) à chaque palier. D'autre part, à chaque palier de modification, on applique (E607) la transformée inverse (T-) au voisinage ainsi modifié (V*d) de façon à obtenir l'image modifiee correspondante (I*d). On effectue alors (E608) une mesure perceptuelle ( (Id, I*d)) destinée à évaluer une différence visuelle entre les deux images; et on compare (E609) le résultat de cette mesure perceptuelle à un seuil prédeterminé (JND). Finalement, on stocke (E61 la valeur de modification lorsque le résultat de la mesure perceptuelle atteint le seuil prédéterminé (JND). La valeur de modification (M) stockée constitue la donnée de masquage (M(Vd)) associée au voisinage (Va) sélectionné dictionnaire. II y a lieu de noter ici que dans le procédé génération des données de masquage que l'on vient de décrire, ces donnees de masquage (M(Vd)) sont obtenues selon une technique de mesure (E609) de la distance perceptuelle entre les deux images Id et I*d. Cette mesure une mesure de visibilité opéree par des observateurs humains et consiste, pour des observateurs, a juger si oui ou non la modification opérée dans l'image I*d est visible en comparaison de l'image Id. Dans l'affirmative, considère que la distance perceptuelle est supérieure au seuil de visibilité (JND). Dans la négative, on considère que la distance perceptuelle est inférieure à ce seuil. Selon une variante de réalisation de l'invention, on peut également générer les données de masquage par une technique de calcul, en utilisant un modèle analytique de norme perceptuelle. Par exemple, on pourra utiliser le modele décrit dans l'ouvrage précité intitulé Digital images and human vision A.B. Watson, Cambridge MA, MIT Press, 1993. relation maintenant avec la figure 7, on va décrire un procédé d'insertion signal de marquage dans une image par modification des coefficients représentatifs de l'image, selon un mode préféré réalisation de l'invention dans lequel la modification des coefficients réalisée par modulation. Le procédé illustré à la figure 7 commence à l'étape E36 de la figure 3, dans laquelle pour chaque coefficient X; du sous-ensemble de P coefficients choisis pour être modifiés (fig. 3, E33), on détermine un voisinage (V(Xi)) selon la méthode exposée précédemment en relation avec la figure 4. calcule ensuite (E701) une énergie E[V(Xi)] associée au voisinage (V(X, du coefficient considéré (selon la formule (2) supra). L'étape suivante, E702 est une étape de test dans laquelle détermine si l'énergie calculée pour le voisinage considéré est supérieure non à un seuil prédéterminé E0. Dans la négative, on met à zéro une variable M (E703), puis on passe directement à une étape de calcul (E391) d'une valeur de masquage décrite plus loin, avec M égal à zéro. Dans le cas contraire, on considère que l'énergie calculée pour voisinage suffisamment grande (supérieure à EO) pour être significative. Dans ce on passe à l'étape E37 (identique à celle de la figure 3) dans laquelle sélectionne un voisinage du dictionnaire 20 le plus similaire avec le voisinage courant. l'étape suivante E38, comme dans la figure 3, on extrait données masquage M(Vsd") associée au voisinage VS'.", sélectionné dictionnaire. Cette donnée de masquage comme précédemment mentionnée en relation avec la figure 6, contient trois valeurs du coefficient de modification M : Ml, M3, correspondant aux trois orientations possibles des coefficients. A l'étape E391 suivante, on calcule une valeur de masquage A; associée à chaque coefficient Vq (avec q compris entre 1 et Q=21) du voisinage V(X;) du coefficient X; à modifier. Cette valeur de masquage A; est obtenue par la formule suivante Ai =a;(1+M) (4) dans laquelle ai est une amplitude extraite de la base d'amplitudes 70 dont la définition a été donnée précédemment en relation avec la figure La valeur de ai extraite correspond à l'orientation 0 et au niveau décomposition 1 du coefficient Vq du voisinage considéré. De même, donnée de masquage M extraite, est une des valeurs Ml, MZ ou correspondant à l'orientation 0 du coefficient Vq. A l'étape suivante, E392, on génère un nombre aléatoire wi. En effet, le signal de marquage w est ici obtenu par génération d'une séquence pseudo-aléatoire de nombres à partir d'une clé (K). On considère par exemple une séquence pseudo-aléatoire w qui suit une loi uniforme sur l'intervalle [-1, 1]. Bien entendu, tout signal de marquage pseudo-aléatoire, de distribution connue et de moyenne nulle peut convenir. distributions les plus courantes pour le signal de marquage w sont, outre distribution uniforme sur [-1, 1] précitée, la distribution binaire @- 1,1 @ et la distribution Gaussienne normalisée centrée N(0, 1). Finalement, à l'étape E393, on modifie le coefficient par modulation selon la formule suivante dans laquelle Xi* désigne le coefficient Xi ainsi modifié. est finalement une amplitude de pondération calculee en fonction de donnée de masquage représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, du voisinage sélectionné dans le dictionnaire comme étant le plus similaire du voisinage V(Xi) déterminé pour Xi. Dans le mode de réalisation décrit ci-dessus, Ai est aussi fonction d'une amplitude de pondération ai prédéfinie et indépendante de l'image à marquer. On notera que l'amplitude Ai est supérieure à l'amplitude de pondération ai. Cela permet d'obtenir une meilleure détectabilité du signal de marquage dans l'image marquée, ou, à niveau de détectabilité fixé, d'avoir une plus grande capacité de marquage, c'est-à-dire pouvoir insérer un nombre plus important de bits de marquage. En référence maintenant à la figure 8, on va décrire un procédé d'insertion d'un signal de marquage par modification des coefficients représentatifs de l'image à marquer, selon un autre mode de réalisation de l'invention. Dans la figure 8, les étapes E36 à E38, E701 à E703 et E391 sont identiques à celles de la figure 7 précédemment décrite, par conséquent ne les décrira pas à nouveau. Dans ce mode de réalisation, le signal de marquage w est un signal binaire, noté fwij, chacune de ses composantes représentant un bit de message. On suppose dans un but de simplification qu'il y a autant de composantes dans le signal de marquage, qu'il y a de coefficients représentatifs Xi de l'image à modifier (P coefficients choisis). A l'étape E396, on extrait la ième composante du signal w c'est à dire de meure rang que le coefficient Xi dans le sous-ensemble des coefficients à modifier. A l'étape suivante, E396, on calcule la partie entière ni rapport entre le coefficient Xi et la valeur de masquage Ai calculée à l'étape E391 précédente. L'étape E397 suivante est une étape de test dans laquelle on détermine si l'on est dans l'un des deux cas suivants - la composante wi courante est égale à zéro et la valeur de ni obtenue à l'étape précédente est impaire ; - la composante wi courante est égale à 1 et la valeur de ni obtenue à l'étape précédente est paire. Si l'on est dans un des deux cas précédents alors on incrémente la valeur ni à l'étape E398, et on passe l'étape finale E399. Dans la négative, on passe directement à l'étape E399 dans laquelle modifie (sans modulation) le coefficient Xi courant selon formule suivante X *; où X*i désigne le coefficient modifié. Ainsi dans le mode de réalisation que l'on vient décrire, l'insertion du signal de marquage est effectuée par quantification d'un ensemble de coefficients Xi, cette quantification étant dépendante de l'amplitude calculée (valeur de masquage) Ai et du signal de marquage w. En référence maintenant aux figures 9 et 10, on va décrire un autre mode de réalisation de l'invention dans lequel on commence (figure 9) par calculer, pour chaque coefficient Xi parmi un sous-ensemble choisi (par exemple une ou plusieurs sous-bandes) de coefficients représentatifs de l'image à marquer, un vecteur de masquage A associé au voisinage du dictionnaire sélectionné comme étant le plus similaire du voisinage du coefficient considéré. obtient une matrice, désignée par matrice de masquage , dont chaque élement A; est une valeur de masquage associée à un coefficient d'un voisinage, dans l'image à marquer, d'un des coefficients X; du sous- ensemble choisi. Ainsi tous les coefficients de l'image à l'exception de la sous- bande de basse fréquence LL3, (puisqu'elle est exclue des voisinages), ont une valeur de masquage associée dans la matrice de masquage. Une fois la matrice de masquage obtenue, on choisit un sous- ensemble P coefficients à modifier par modulation (figure 10) comme dans le mode de realisation illustré à la figure 7. On extrait alors une amplitude Ai de la matrice masquage, pour chacun des coefficients à moduler, puis on module chacun des coefficients en utilisant le signal de marquage et l'amplitude extraite de la matrice. En référence à la figure 9 pour commencer, on va décrire un procédé de calcul d'une valeur de masquage pour un ensemble de coefficients représentatifs d'une image, en conformité avec un autre mode préféré de réalisation de l'invention. Selon ce procédé, l'image à marquer est d'abord entrée (E901) puis transformee (E902) de façon à obtenir l'ensemble des coefficients représentatifs l'image dans le domaine transformé. sélectionne ensuite une sous-bande de niveau de décomposition maximal (XmaX=3), en commençant par celle d'orientation 1 (8=1 étape E903). considère ensuite successivement chacun des coefficients contenus dans sous-bande SB sélectionnée. A l'étape E906 on détermine voisinage du coefficient XI courant: V(XI). Les étapes E906 à E911 sont similaires respectivement étapes E36, E701, E702, E703, E37, E38, de la figure 7, par conséquent on référera à la description précédente de ces étapes en relation avec la figure 7. A l'étape E912, on calcule un vecteur de masquage, noté A , associé au voisinage V(XI) courant. Chaque composante de ce vecteur correspond à un des coefficients contenus dans le voisinage V(XI) courant. Chacune des composantes du vecteur de masquage est donc une valeur de masquage (A;) qui peut être obtenue de façon similaire aux valeurs de masquage obtenues à l'étape E391 de la figure 7. A l'étape suivante E913 on sauvegarde le vecteur masquage en mettant en correspondance une valeur de masquage (A;) et coefficient représentatif (X;) de l'image auquel cette valeur se rapporte. Cela accompli au travers d'une matrice 80, dite matrice de masquage , contenant toutes les valeurs de masquage obtenues. Une correspondance indicielle permet d'établir correspondance entre une valeur de masquage stockée dans la matrice et coefficient représentatif de l'image auquel elle se rapporte. On répète les opérations précédentes (E905 à E913) pour tous les coefficients d'une sous-bande sélectionnée par l'intermédiaire l'étape de décision E914. D'autre part, on recommence l'ensemble de ces opérations pour toutes sous-bandes de niveau de décomposition maximal partant de celle d'orientation 0 = 1 (E903), par l'intermédiaire de l'étape test E915 associée a l'étape de sélection E904. Ainsi on aura calculé des valeurs de masquage (stockées dans la matrice) pour tous les coefficients représentatifs de l'image, à l'exception de ceux correspondant à la sous-bande de basse fréquence LL3 (orientation 0 = 0). En référence maintenant à la figure 10, on va décrire procédé d'insertion d'un signal de masquage utilisant la matrice de masquage (80) obtenue comme décrit ci-dessus en relation avec la figure 9. Dans cet exemple de réalisation, on va moduler un ensemble de P coefficients représentatifs de l'image pour insérer dans l'image un seul bit d'information. On procède d'abord au choix (E921) des P coefficients X; à moduler, puis, on sélectionne (E922) successivement chacun des coefficients en commençant par celui d'indice i égal à 1 (E121). A l'étape E923, on extrait de la matrice de masquage 80, l'amplitude de masquage correspondant au coefficient courant. A l'étape suivante, E924, on génère un nombre pseudo-aléatoire wi. En effet, signal de marquage w est, ici encore, obtenu par génération d'une séquence pseudo- aléatoire de nombres à partir d'une clé (K). l'étape suivante, E925, on procède à la modification par modulation coefficient X; courant, en utilisant la formule suivante * = X; + bA; w, (7) où X*i désigne le coefficient modulé ; i est l'indice coefficient avec 1 l'on veut insérer plusieurs bits d'information dans l'image, il faut répéter cette opération autant de fois que le nombre de bits que l'on veut insérer. Pour tester la détectabilité d'un bit d'information on opère généralement calcul de corrélation C(X*, w) entre l'ensemble de coefficients modulés X* et le signal de marquage w et on décide s'il y a eu effectivement tatouage de l'image lorsque le résultat du calcul de corrélation C(X*, w) est supérieur à une valeur de seuil prédéterminée Tc. Dans l'affirmative on extrait la valeur du bit b selon le signe du résultat. On peut également utiliser un test statistique normalisé pour la détection tel que celui décrit dans l'article intitulé "A method signature casting on digital images" de I. PITAS, dans Proc. ICIP, pages 215-218, Septembre 1996. On caractérise alors la détection en terme de probabilité. On peut ainsi choisir la valeur de seuil Tc correspondant à un taux de probabilité de détection fixé, par exemple 99,95%. On montre que la valeur du test statistique dépend de la variance de l'ensemble des amplitudes de pondération (dans le cas présent : Ai), de la variance de l'ensemble des coefficients modulés et du nombre P choisi de coefficients. Ainsi, connaissant les amplitudes de masquage Ai et les coefficients Xi, on peut déterminer théoriquement le nombre de coefficients nécessaires pour obtenir un taux de probabilité de détection superieur à un seuil fixé. C'est notamment pour cette raison, que dans le mode réalisation exposé en relation avec les figures 9 et 10, on commence par calculer les amplitudes A; pour tous les coefficients de l'image (exception faite de la sous- bande de basse fréquence). Dans la figure 10, la flèche représentée entre la matrice 80 et l'étape E920, illustre l'utilisation, conformément à l'invention, des amplitudes de masquage A; dans le choix des P coefficients à moduler. La présente invention concerne également un dispositif d'insertion d'un signal de marquage w dans un ensemble de coefficients représentatifs d'une image numérique I. dispositif d'insertion d'un signal de marquage w comprend exemple moyens de transformation spatio-fréquentielle d'une image comme filtres d'analyse associés à des décimateurs par deux adaptés a réaliser une decomposition en ondelettes d'une image I. II comporte alors également moyens de recomposition spatio-fréquentielle inverse pour recomposer l'image I après l'insertion du signal de marquage dans le domaine transformé sous-bandes. II comporte également des moyens d'insertion d'un signal marquage w de longueur P adaptés à modifier un sous-ensemble coefficients de cardinal P, en particulier par modulation des coefficients selon modèle décrit précédemment, conformément à un mode de réalisation de l'invention. Ce dispositif d'insertion comporte également des moyens détermination d'un voisinage d'un coefficient représentatif à modifier. comporte également des moyens de sélection d'un voisinage dans un dictionnaire de voisinage représentatifs des coefficients représentatifs de l'image à marquer (ou à tatouer selon une expression équivalente), selon un critère prédéfini de similarité tel que décrit précédemment dans l'exposé du procédé d'insertion d'un signal de marquage conforme à la présente invention. Ce dispositif, selon un mode préféré de réalisation de l'invention, comporte en outre, des moyens de création d'un dictionnaire de voisinages représentatifs de l'image à marquer, ainsi que des moyens de génération pour chaque voisinage du dictionnaire, d'une donnée de masquage représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage quelconque. De manière générale, un tel dispositif comporte tous les moyens nécessaires pour la mise en oeuvre du procédé d'insertion d'un signal de marquage dans un ensemble de coefficients représentatifs d'une image numérique, conforme à la présente invention et décrit supra à l'appui de la figure 3. En particulier, ce dispositif comporte tous les moyens necessaires à la mise en ceuvre d'un ou de plusieurs modes de réalisation procédé d'insertion conforme à l'invention et décrits supra en relation avec figures 4 à 10. Un tel dispositif peut être mis en oeuvre dans tout système de traitement d'informations et en particulier d'images numériques, tel qu'une camera numérique, une imprimante numérique, un appareil photographique numerique, un scanner. En particulier, un dispositif d'insertion d'un signal de marquage en conformité avec l'invention, peut être mis en oeuvre dans un ordinateur 10 tel qu'illustré à la figure 11. Dans ce mode de réalisation, le procédé d'insertion signal de marquage en conformité avec l'invention est mis en oeuvre sous forme d'un programme d'ordinateur associé à des éléments électroniques anglais hardware ) nécessaires à son stockage et à son exécution. Ce programme d'ordinateur comporte une ou plusieurs séquences d'instructions dont l'exécution par l'ordinateur permet la mise en oeuvre des étapes procédé d'insertion d'un signal de marquage selon l'invention. Dans l'ordinateur représenté à la figure 11, les moyens mentionnés ci-dessus du dispositif sont incorporés notamment, dans un microprocesseur 100, mémoire morte 102 mémorisant un programme pour insérer un signal de marquage w dans une image I et une mémoire vive 103 comportant des registres adaptés à mémoriser des variables modifiées lors de l'exécution du programme. Le microprocesseur 100 est intégré à un ordinateur 10 qui peut etre connecté à différents périphériques, par exemple, une caméra numérique ou un microphone 111 par l'intermédiaire d'une carte entrée/sortie 106 afin réceptionner et stocker des documents. La caméra numérique 107 permet notamment de fournir images à authentifier par insertion d'un signal de marquage. Cet ordinateur 10 comporte une interface de communication 1 reliée à un réseau de communication 113 pour recevoir éventuellement images à marquer. L'ordinateur 10 comporte en outre des moyens de stockage documents, tels qu'un disque dur 108, ou est adapté à coopérer au moyen lecteur de disquettes 109 avec des moyens de stockage de documents amovibles tels que des disquettes 110. Par ailleurs, le disque dur pourra permettre de stocker des images numériques, réalisant ainsi une base de donnée d'images d'apprentissages (50), utiles pour créer le dictionnaire de voisinages. Ces moyens de stockage fixes ou amovibles peuvent comporter en outre le code du procédé d'insertion conforme à l'invention, qui, une fois lu le microprocesseur 100, sera stocké dans le disque dur 108. A titre de variante, le programme permettant au dispositif d'insertion de mettre en #uvre l'invention pourra être stocké dans la mémoire morte 102 (ROM ou Read Only Memory en anglais). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké comme décrit précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 113. L'ordinateur 10 possède également un écran 104 permettant par exemple de servir d'interface avec un opérateur à l'aide du clavier 114 ou de tout autre moyen. L'unité centrale 100 (CPU) va exécuter les instructions relatives à mise en oeuvre de l'invention. Lors de la mise sous tension, les programmes méthodes relatives à l'invention stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la mémoire morte 102, sont transférés dans la mémoire vive 103 ou Random Access Memory en anglais) qui contiendra alors le code executable de l'invention ainsi que les variables nécessaires à la mise en aeuvre de l'invention. Cette mémoire vive 103 comporte un ensemble de registres pour stocker les variables nécessaires à l'exécution du programme, et notamment un registre pour stocker la matrice de masquage (80) contenant les amplitudes masquage Ai, un registre pour stocker la base (70) d'amplitudes de pondération a(@,,6), un autre pour stocker les coefficients spectraux X;, un registre pour stocker les voisinages V(Xi) déterminés pour les coefficients de l'image choisis pour être modifiés, un registre pour stocker le dictionnaire de voisinages (20), un autre pour stocker les données de masquage associées voisinages du dictionnaire (base de données de masquage 30), un registre pour stocker l'ensemble des coefficients de l'image après modification. Un bus de communication 101 permet la communication entre differents sous-éléments de l'ordinateur 10 ou liés à lui. La représentation 101 n'est pas limitative et notamment le microprocesseur 100 susceptible de communiquer des instructions à tout sous-élément directement par l'intermédiaire d'un autre sous-élément. Bien entendu, de nombreuses modifications pourraient être apportées aux exemples de réalisation décrits ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. On pourrait ainsi utiliser les coefficients transformés de la sous- bande de basse fréquence LL, représentatifs de la luminance moyenne locale de l'image, pour exploiter le phénomène de masquage visuel de la luminance. Cela se traduirait alors par une modification de la valeur des amplitudes de pondération (ai). D'autre part, la technique d'insertion utilisée pourrait être appliquée à l'image numérique brute, sans subir de transformation spatio- fréquentielle préalablement à la modulation des coefficients. Dans ce cas, les coefficients modulés sont des coefficients représentatifs de l'image numérique uniquement dans le domaine spatial. Par ailleurs, transformation spatio-fréquentielle appliquée à l'image peut utiliser d'autres filtres d'analyse et de synthèse que ceux décrits précédemment, et être autre transformation telle que la transformation de Fourier discrète par blocs la transformation en cosinus discrète par blocs. Ces transformations sont utilisées couramment dans les traitements classiques des images numériques. REVENDICATIONS . Procédé d'insertion d'un signal de marquage (w) dans un ensemble de coefficients (Xi) représentatifs d'une image numérique (I), dans lequel moins un sous-ensemble de coefficients modifié par ledit signal de marquage (w), caractérisé en ce qu'il comporte pour chaque coefficient représentatif (Xi) à modifier, les étapes suivantes déterminer (E36) un voisinage (V(Xi)) dudit coefficient représentatif (Xi) à modifier, dans l'image (I) ; - sélectionner (E37) un voisinage dans dictionnaire (20) de voisinages représentatifs des coefficients représentatifs ladite image (I), selon un critère prédéterminé de similarité avec ledit voisinage (V(Xi)) dudit coefficient représentatif (Xi) ; et - modifier (E39) ledit coefficient représentatif (Xi) en fonction du signal de marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage un signal de marquage, dudit voisinage sélectionné dans le dictionnaire. 2. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte les etapes préalables suivantes - créer (fig. 5) ledit dictionnaire (20) de voisinages (Vd) représentatifs des coefficients représentatifs de ladite image (I) ; - générer (fig. 6), pour chaque voisinage (Vd) dudit dictionnaire, une donnée de masquage (M(Vd)) représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage. 3. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 2, caractérisée en ce que lesdits coefficients représentatifs (Xi) sont des coefficients spatio-fréquentiels obtenus par une transformation spatio- fréquentielle (T) de ladite image (I). 4. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de création dudit dictionnaire comporte les étapes suivantes (A)- constituer une base de données (50) d'images, dites images d'apprentissage, caractéristiques d'un type d'images à marquer ; - pour chaque image d'apprentissage )- sélectionner (E505) les coefficients représentatifs de l'image d'apprentissage considérée, obtenus par ladite transformation (T), appartenant à au moins sous-bande (SB) de l'image considérée ; et, (b2)- pour chaque coefficient représentatif (Xi) de ladite sous- bande (SB) déterminer (E508) un voisinage (V(Xi)) du coefficient représentatif (Xi) considéré dans l'image d'apprentissage considérée ; - calculer (E510) une énergie (E[V(Xi)]) associée au voisinage (V(Xi)) du coefficient considéré ; - stocker (E512) le voisinage (V(Xi)) dans une base de données (60), dite base de vecteurs d'apprentissage, si l'énergie (E[V(Xi)]) calculée du voisinage est supérieure à un seuil prédéterminé (E0) ; (C) appliquer un traitement prédéterminé aux vecteurs de base de vecteurs d'apprentissage (60) de manière à calculer un nombre plus réduit de vecteurs, lesdits vecteurs calculés constituant le dictionnaire (20) de voisinages. 5. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 4, caractérisé en ce que ledit dictionnaire de voisinages (20) est obtenu par quantification vectorielle (E520) de la base (60) de vecteurs d'apprentissage. 6. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que l'étape de génération, pour chaque voisinage (Vd) dudit dictionnaire, d'une donnee de masquage (M(Vd) ) représentative de l'effet de masquage du voisinage un signal de marquage, comporte les étapes suivantes, pour chaque voisinage (Va) dudit dictionnaire - appliquer (E603) l'inverse de ladite transformée (T-1) audit voisinage (Va) de façon à obtenir l'image correspondante (la) ; - modifier (E606) tous les coefficients (Vid ) dudit voisinage (Va) par paliers successifs, en appliquant une valeur de modification (M) variant selon un pas d'incrémentation (p) à chaque palier, et à chaque palier de modification - appliquer (E607) la transformée inverse (T-') audit voisinage modifié (VA ) de façon à obtenir l'image modifiée correspondante (I*d) ; - effectuer (E608) une mesure perceptuelle (MP(Id, I*d)) destinée à évaluer une différence visuelle entre les deux images ; - comparer (E609) le résultat de ladite mesure perceptuelle à un seuil prédéterminé (JND) ; - stocker (E610) ladite valeur de modification lorsque le résultat ladite mesure perceptuelle atteint le seuil prédétermine (JND), ladite valeur modification (M) stockée constituant ladite donnée masquage (M(Vd)) associée audit voisinage (Va) du dictionnaire. 7. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 6, caractérisé en ce que la modification (E606) de chacun des coefficients (V;d ) dudit voisinage (Va), est réalisée selon la formule suivante dans laquelle V *d désigne le coefficient modifié et M; désigne une valeur modification (M) estimée pour le coefficient (V;d) consideré. 8. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 7, caractérisé en ce que la modification (E606) de tous les coefficients dudit voisinage (Va) par paliers successifs, est réalisée selon la formule suivante dans laquelle V *' désigne le coefficient modifié et désigne une amplitude de pondération mesurée au préalable pour ladite transformation (T) appliquée à un image uniforme, de façon indépendante de l'image, en fonction de critères psychovisuels. 9. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce l'étape modification (E39) dudit coefficient représentatif (Xi) en fonction du signal marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage, est réalisée par modulation suivant la formule suivante X;*=X; +A;w; dans laquelle Xi* désigne le coefficient représentatif X; modifié et dans laquelle Ai est une amplitude de modulation calculée en fonction de ladite donnée de masquage ireprésentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, dudit voisinage sélectionné dans le dictionnaire. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication caractérisé en ce que lesdites amplitudes de modulation Ai (80) sont utilisees dans le choix (E920) d'un sous-ensemble de coefficients représentatifs à moduler. 1 . Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication caractérisé en ce que ladite donnée de masquage (M(Vd)) générée pour chaque voisinage (Va) dudit dictionnaire est calculée en utilisant un modèle mathématique. 12. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon l'une quelconque des revendications 3 à 11, dans lequel ladite transformation (T) est une transformation en ondelettes discrète (DWT), caractérisé en ce voisinage d'un coefficient représentatif Xi quelconque de ladite image, déterminé (fig. 4) comme étant l'arbre orienté de coefficients en ondelettes est dans le voisinage dudit coefficient représentatif Xi, la racine dudit arbre étant constituée par le coefficient, appelé coefficient père, qui correspond niveau de décomposition le plus élevé de l'arbre. Procédé d'insertion d'un signal de marquage selon l'une quelconque revendications précédentes, caractérisé en ce que le signal de marquage (w) est une séquence pseudo-aléatoire prédéterminée de moyenne nulle. Dispositif d'insertion d'un signal de marquage (w) dans un ensemble (X) coefficients (Xi) représentatifs d'une image numerique (1), dans lequel au moins un sous-ensemble de coefficients est modifie par ledit signal de marquage (w), caractérisé en ce qu'il comporte pour chaque coefficient représentatif (Xi) à modifier des moyens de détermination (100, 102, 103) d'un voisinage (V(Xi)) dudit coefficient représentatif (Xi) à modifier, dans l'image (I) ; des moyens de sélection (100, 102, 103) d'un voisinage dans un dictionnaire (20) de voisinages représentatifs des coefficients représentatifs de ladite image (I), selon un critère prédéterminé similarité avec ledit voisinage (V(Xi)) dudit coefficient représentatif (Xi) ; et moyens de modification (100, 102, 103) dudit coefficient représentatif en fonction du signal de marquage (w) et d'une donnée de masquage prédéterminée représentative de l'effet de masquage sur un signal de marquage, dudit voisinage sélectionné dans le dictionnaire. 15. Dispositif d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il comporte - des moyens de création (100, 102, 103, 108) dudit dictionnaire (20) de voisinages (Vd) représentatifs des coefficients représentatifs de ladite image (I) ; - des moyens de génération (100, 102, 103), pour chaque voisinage (Vd) dudit dictionnaire, d'une donnée de masquage (M(Vd)) représentative de l'effet de masquage du voisinage sur un signal de marquage. 16. Dispositif d'insertion d'un signal de marquage selon la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé d'insertion d'un signal de marquage en conformité avec l'une quelconque des revendications 3 à 13. 17. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé d'insertion d'un signal marquage selon l'une quelconque des revendications 1 à 13. 18. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte dispositif d'insertion signal de marquage conforme à l'une quelconque des revendications 4 à 16. Appareil de traitement d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé d'insertion conforme à l'une des revendications 1 à 13. 20. Appareil de traitement d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif d'insertion conforme à l'une des revendications 14 à 16. 21. Imprimante numérique, caractérisée en ce qu'elle comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé d'insertion conforme à l'une des revendications 1 à 13. 22. Imprimante numérique, caractérisée en ce qu'elle comporte un dispositif d'insertion conforme à l'une des revendications 14 à 16. 23. Appareil photographique numérique, caractérisé en ce qu'il comporte moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé d'insertion conforme a l'une des revendications 1 à 13. 24. Appareil photographique numérique, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif d'insertion conforme à l'une des revendications 14 à 16. 25. Caméra numérique, caractérisée en ce qu'elle comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé d'insertion conforme à l'une des revendications 1 à 13. 26. Caméra numérique, caractérisée en ce qu'elle comporte un dispositif d'insertion conforme à l'une des revendications 14 à 16. 27. Scanner, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé d'insertion conforme à l'une des revendications 1 à 13. 28. Scanner, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif d'insertion conforme à l'une des revendications 14 à 16.