FR 2801992 A1 20010608 FR 9915281 A 19991203 La présente invention concerne un procède de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité d'images stockées dans une base de données, chacune des images stockées étant associée à une donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. L'invention concerne également un dispositif apte à mettre en oeuvre un tel procédé. Une méthode conventionnelle de recherche d'images numériques dans une base de données contenant des images repose sur un système d'indexation images dans la base de données. but du système d'indexation est d'associer à chaque image de la base une information caractéristique du contenu de l'image appelé index de l'image. L'ensemble de ces informations formant l'index de la base de données. utilisateur peut alors interroger la base de données d'images au travers d'une requête contenant une information caracteristique du type d'image recherchée. Le contenu de la requête est ensuite comparé suivant une stratégie de recherche avec le contenu de l'index de la base données. Finalement, l'image de la base dont l'information indexée a la plus grande similarité avec le contenu de la requête est alors extraite. Une pluralité d'images extraites de la base peut être également présentées à l'utilisateur, ordonnees selon l'importance de leur similarité avec la requête. Dans un système traditionnel d'indexation d'images numériques, l'index la base de donnée est composé de descripteurs textuels des images stockées. La requête de l'utilisateur est alors constituée de mots clés décrivant les caractéristiques du contenu de l'image à rechercher. Ce type d'indexation par descripteurs textuels présente l'inconvenient d'être imprécis en particulier parce qu'une meure image peut être décrite différente façon par différents utilisateurs. Pour pallier ce type d'inconvénient, le besoin s'est donc fait ressentir d'élaborer des techniques permettant de représenter et d'extraire le contenu sémantique d'une image numérique. Des méthodes sont apparues dans lesquelles une image est caractérisée selon la distribution des couleurs ou textures qui la composent. Dans d'autres méthodes, une image est caracterisée par la forme, le contour d'un objet qui la compose. Mais tous ces descripteurs appelés primitives de l'image, ne reflètent des caractéristiques physiques de l'image, sont donc de bas niveau semantique. Pour augmenter le caractère sémantique l'indexation des images, systèmes d'indexation qui utilisent la combinaison de primitives de bas niveau commencent à voir le jour. Un des plus célèbres est certainement le systeme QBIC ( query- by-image-content ) développé par la société IBM. Pour obtenir plus de détails sur ce système, peut se référer à l'article The QBIC Project : Querying Images by Content Using Color, Texture, and Shape , de Niblack, W et al., paru dans IBM Computer Sciences Research Report, pp 1-20 (1 e` fév. 1993). On peut également se reporter au brevet américain N 5579471 de la société IBM intitulé Image query system and method . Le système QBIC permet de retrouver des images fixes (ou la vidéo) numériques à partir d'une requête par l'exemple. Dans le cas particulier des images fixes, cette requête est définie soit comme une image complete, soit comme un objet de forme rectangulaire ou arbitraire, extrait d'une image ou défini par l'utilisateur. Le contenu des images de la base de donnée est caractérise sa distribution de couleurs (histogramme), sa texture et sa forme. Dans le cas où la requête est définie comme une portion encore appelée région d'une image, la mesure de similarité tient également compte la position spatiale de cette région. Toutefois, dans le système QBIC ainsi que dans les systemes d'indexation de ce type, l'indexation d'une image stockée dans la base données porte sur la totalité du contenu de l'image, sans considération de zone ou région particulièrement représentative du contenu visuel de l'image. Par ailleurs, la requête ne porte au mieux que sur une seule portion de l'image d'exemple. Or, dans une image donnée, plusieurs régions distinctes peuvent être riches en information sémantique. Par conséquent, malgré la combinaison de plusieurs primitives pour indexer le contenu d'une image, ce type d'index n'est pas suffisamment représentatif du contenu sémantique de l'image. Ainsi dans les systèmes d'indexation du type du système QBIC, l'analyse de la similarité entre un index tiré d'une requête et celui tiré d'une image stockée demeure à l'usage encore insuffisamment précise. Dans la description qui suit, on définit par l'expression région d'intérêt (en anglais region of interest , ROI), une portion délimitée d'une image donnée qui est prédéfinie comme contenant des éléments caractéristiques du contenu visuel de l'image, c'est à dire comme étant riche en information sémantique. La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités des systèmes d'indexation de l'art antérieur. A cet effet, la présente invention concerne un procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple (E1), parmi une pluralité d'images stockees dans une base de données, chacune des images stockées étant associée a une donnée d'un premier type représentative d'au moins caractéristique du contenu visuel de l'image. Conformément à l'invention ce procédé de recherche d'images comporte les étapes suivantes - chaque fois qu'une nouvelle image est stockée dans la base données, associer à la nouvelle image une donnée d'un deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans nouvelle image ; - recevoir une donnée du deuxième type représentative de localisation moins une région d'intérêt dans l'image d'exemple ; obtenir une donnée du premier type associée à l'image d'exemple ; - calculer une similarité entre l'image d'exemple et chacune images parmi au moins un sous-ensemble desdites images stockées, similarité étant calculée à partir des données du premier type et du second type associées respectivement à l'image d'exemple et à l'image stockée ; et - fournir au moins une image, dite image résultat, de la base données, l'image résultat étant sélectionnée parmi les images stockées de base de données selon son degré de similarité avec l'image d'exemple. De cette manière, en prenant en compte la donnée représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt (donnée du deuxième type), dans l'image d'exemple et dans les images de la base de données, recherche d'images dans la base de données est plus précise. En effet, d'une part, pour chaque image de la base de données, le gestionnaire de la base données a pris soin d'isoler le contenu sémantique de l'image au travers cette donnée du deuxième type. L'utilisateur, d'autre part, au travers de donnée du deuxième type associée à l'image d'exemple, peut également préciser sa requête en choisissant dans l'image, certaines régions correspondent à ce qu'il désire retrouver. Par conséquent, on obtient une similarité plus proche de la réalité par rapport à ce que l'on obtient lorsque l'on ne prend pas en compte ce type de données à la fois dans l'image d'exemple et dans les images de la base de données. Selon le mode de réalisation préféré, la donnée du premier type obtenue pour chacune des images stockées et pour l'image d'exemple réalisation d'une première opération de découpage de l'image en un nombre prédéfini N de blocs suivie d'une seconde opération d'extraction pour chacun blocs (B;) d'une donnée représentative du contenu visuel du bloc, cette donnée du premier type étant constituée d'un vecteur (G(Im)) ayant composantes chacune desquelles étant la donnée représentative du contenu visuel extraite pour un bloc de l'image. Ainsi, on obtient pour chaque image, une donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image (donnée du premier type) qui a un caractère local (par bloc). Ce caractère local permet notamment de mettre en oeuvre le calcul de similarité selon l'invention. Selon une caractéristique particulièrement avantageuse du mode réalisation préféré de l'invention, l'étape de calcul d'une similarité, notée entre l'image d'exemple, Q, et chacune des images, D, parmi au moins un sous-ensemble des images stockées, est réalisée par le calcul d'une distance entre le vecteur, G(Q), associé à l'image d'exemple et le vecteur, G(D), associe a l'image stockée considérée, cette distance étant pondérée par l'intermédiaire d'une pluralité N de coefficients pondérateurs W;, la valeur de chacun desquels étant indicative d'un degré de proximité dans un des blocs B; issu découpage des images, de régions d'intérêt associées à l'image d'exemple et a l'image stockée considérée. Ainsi, au travers du simple calcul de ces coefficients pondérateurs (W;), on reflete la prise en compte des régions d'intérêts dans le calcul de la similarité entre l'image d'exemple et une image de la base de données. Selon un aspect particulier du mode de réalisation de l'invention, cette étape de calcul d'une similarité, SIM, est réalisée par le calcul de la somme de valeurs, chacune desquelles, notée disf(q;, dd-, étant une mesure de similarité, entre une composante, q;, du vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, B;, l'image d'exemple et la composante, d;, du vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée considérée, ces mesures similarité, dist(q;, dd, étant pondérées par les coefficients pondérateurs, susmentionnes. Selon un autre aspect du mode de réalisation préféré l'invention, coefficients pondérateurs (W;) ont une valeur qui est fonction la surface l'intersection entre les régions d'intérêt de l'image d'exemple, celles de l'image stockée considérée et le bloc du plan image considéré. Ainsi, la proximité entre les régions d'intérêts de l'image d'exemple de l'image stockée considérée à l'intérieur d'un bloc du plan image est precisément évaluée. Selon encore un autre aspect du mode de réalisation préfere l'invention, donnée représentative du contenu visuel d'un bloc de l'image un histogramme de couleurs dans le bloc considéré. Dans ce cas, chacune mesures similarité, disf(q;, dd-, entre un histogramme q;, du vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, B;, de l'image d'exemple et un histogramme, du vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée considéree, est obtenue le calcul de l'intersection entre ces deux histogrammes. Ainsi, par la comparaison de la distribution des couleurs dans chaque bloc de l'image d'exemple et de l'image stockée considérée, on augmente précision de la recherche, par rapport à l'utilisation d'un autre descripteur que la texture. Selon toujours un autre aspect du mode de réalisation préféré de l'invention, donnée du deuxième type représentative de la localisation d'au moins une region d'intérêt dans chacune des images stockées et dans l'image d'exemple, constituée d'un ensemble de points à deux dimensions indicatifs de la forme ou des région(s) d'intérêt et de sa(leur) localisation dans le plan image de l'image. cette façon, on obtient un mode de représentation d'une région d'intéret qui est peu coûteux en termes de ressources informatiques utilisées et est suffisant du point de vue de l'exploitation qui en est fait. Finalement, la comparaison de descripteurs du contenu visuel images (d'exemple et stockées), tel que la distribution des couleurs, à l'intérieur d'un bloc donné de ces images, associé à l'évaluation d'une proximité régions d'interêts définies dans ces images, grâce au calcul des coefficients pondérateurs susmentionnés, confère au procédé de recherche d'images l'invention une précision et une efficacité inconnues jusqu'alors dans techniques recherche d'images de l'art antérieur. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne dispositif de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple, parmi pluralité d'images stockées dans une base de données. Conformément à l'invention ce dispositif comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé de recherche d'images selon l'invention, que définit ci-dessus. La présente invention concerne également un ordinateur, comprenant dispositif de recherche d'images conforme à l'invention ou moyens adaptés à mettre en oeuvre le procédé de recherche d'images conforme à l'invention. L'invention vise également un programme d'ordinateur comportant une ou plusieurs séquence d'instructions apte à mettre en oeuvre le procédé recherche d'images selon l'invention lorsque le programme est chargé exécuté dans 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. Aux dessins annexés, donnés à titre d'exemples de réalisation non limitatifs - figure 1 est un diagramme blocs illustrant l'architecture générale un dispositif de recherche d'images dans une base données selon la présente invention ; - figure 2 représente un organigramme illustrant la séquence des étapes procédé de recherche d'images conforme à la présente invention; - figure 3 représente un organigramme illustrant le procédé d'extraction d'une information représentative du contenu visuel d'une image selon un mode préféré de réalisation de l'invention ; - figure 4 illustre un exemple de mode de découpage d'une image en N blocs en conformité avec le procédé d'extraction d'une information représentative contenu visuel d'une image illustré à la figure ; - figure 5 représente un organigramme illustrant le procédé de calcul de la similarité entre une image d'exemple et une image de la base de données selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; - figure 6 représente schématiquement un ordinateur adapté à mettre en ceuvre le procédé de recherche d'images conforme à la présente invention. va décrire tout d'abord en référence à figure 1, un diagramme blocs illustrant l'architecture générale d'un dispositif de recherche d'images (1) conforme à la présente invention. Le dispositif comporte des éléments électroniques (désignés en anglais sous le terme hardware ) et des éléments logiciels (désignés en anglais sous le terme software ). dispositif représenté à la figure 1 comprend une unité 10 d'entrée/sortie données d'images destinée à permettre l'entrée dans une base de donnees 11 de nouvelles images à stocker, et de récupérer une image stockée et/ou données indexées à l'image stockée. unité 30 d'entrée d'une image d'exemple est associée à un dispositif d'entree 31 pour permettre à un utilisateur d'entrer ou d'indiquer une image d'exemple dont la comparaison avec les images stockées dans la base de données permettra d'obtenir une ou plusieurs images comme résultat de recherche. images pourront être affichées sur une unité d'affichage 90. dispositif 1 comprend également une unité 20 de stockage données d'images, destinée à mémoriser de façon temporaire les données récupérées base de données 11 ou bien les données associées à l'image d'exemple obtenue par les unités 30 et 31. dispositif de la figure 1 comprend en outre une unité 40 récupération données d'index associées aux images stockées dans la base de données 1, ou d'extraction de données d'index associées à des images devant être stockées dans la base de données, selon le cas. la même façon une unité 50 est chargée d'extraire ou récupérer les données d'index de l'image d'exemple. unité 60 de calcul de similarité est chargé d'évaluer similarité de l'image d'exemple avec les images de la base de données. Une unité 70 de selection d'images est ensuite chargée de trier les images de base de donnees en fonction de leur similarité avec l'image d'exemple, et sélectionner ou plusieurs images stockées comme résultat de la recherche. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention les images sélectionnées sont ensuite affichées par l'unité d'affichage 90. Finalement, le dispositif de recherche d'images représenté à figure 1 comporte une unité de commande 80, pour commander fonctionnement global du dispositif. Chaque image stockée de la base de données 11 est indexée de la façon suivante. Lorsqu'une nouvelle image doit être stockée dans base de donnees, il est extrait préalablement de celle-ci une donnée représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. Conformément à un mode de réalisation préféré de l'invention, cette donnée est caractéristique de la distribution des couleurs (histogrammes de couleurs) dans l'image. L'invention s'applique également au cas où les images sont stockees sous forme compressée. Dans ce cas, une image est représentée par un train binaire. Par exemple, dans le cas où l'algorithme de compression utilise la décomposition en ondelettes (en anglais wavelet transform ) connue de l'état de la technique, on pourra caractériser le contenu l'image originale en considérant une sous-bande particulière de l'image. Conformément à l'invention, il est en outre associé à chacune des images devant être stockée dans la base de données, une seconde donnée représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image. Ces régions d'intérêt (ROIs) qui sont des régions l'image considérées comme étant riches en information sémantique, peuvent être définies par la personne gestionnaire de la base de données, en fonction de sa perception individuelle des informations visuelles caractéristiques l'image, en utilisant par exemple des moyens similaires à ceux mentionnés précédemment pour l'utilisateur (souris, clavier, etc.). Les régions d'intérêt peuvent être encore définies automatiquement selon d'autres critères, au moment où l'image entrée dans base de données. En particulier, dans le cas ou les images sont stockées sous forme compressée, les régions d'intérêts peuvent coïncider avec les zones de l'image qui ont été spécifiées pour l'algorithme de compression, dans but de coder plus finement certaines zones de l'image. Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, donnée représentative de ou des ROIs associées à une image stockée dans base de donnees comprend un ensemble de points à deux dimensions (points 2D). En définitive, à chaque image stockée de la base de donnée, est associé une première donnée, référencée dans la suite de la description par l'expression donnée de contenu ou donnée du premier type , représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image, et une seconde donnée, référencée dans la suite de la description par l'expression donnée indicative de ROIs ou donnée du second type , représentative la localisation d'au moins une région d'intérêt dans l'image. réunion des deux types de données susmentionnés constitue l'index de l'image. L'indexation d'une image devant être stockée dans la base de données effectuée comme mentionné précédemment, par l'unite 40 d'extractionlrécupération d'index des images stockées. référence maintenant à la figure 2, on va décrire le procédé de recherche d'images conforme à la présente invention mis en oeuvre le dispositif de recherche d'images (1) représenté à la figure 1. procédé de recherche commence par l' étape E1 dans laquelle un utilisateur humain utilise l'unité 30 d'entrée d'image d'exemple associee au dispositif d'entree 31 pour définir une image d'exemple qui servira de référence pour la recherche d'images dans la base de données. L'utilisateur à le choix, pour définir l'image d'exemple, entre désigner une image de la base de données, ou bien fournir une image extérieure à la base de données. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, le dispositif d'entrée 31 comporte un dispositif de pointage telle qu'une souris, ainsi 'un clavier, et l'unite d'affichage 90 comporte un écran. Pour permettre à l'utilisateur de choisir une image de la base de données comme image d'exemple, le dispositif de recherche affiche à l'ecran 90 des icônes représentant les images de la base de données. L'utilisateur peut alors sélectionner à l'aide de la souris, l'icône de l'image dont le contenu lui semble être plus proche de celui de ou des images qu'il recherche. En variante, l'utilisateur peut également utiliser le clavier pour entrer la référence de l'image stockee qu'il choisit comme image d'exemple. Si l'utilisateur choisit de fournir une image extérieure à la base de données, il pourra par exemple fournir au dispositif de recherche 1 le chemin d'accès à l'image d'exemple qui sera accessible via une lecteur de disquettes ou de compact disques (CDROM) intégrés au dispositif d'entrée 31. De retour à la figure 2, une fois l'utilisateur a entré (étape E1) une image d'exemple dans le dispositif de recherche d'images 1, celui-ci définit, à l'étape E2, une ou plusieurs régions d'interêts (ROIs) associées à l'image d'exemple. Selon un mode préféré de realisation de l'invention, l'image d'exemple choisie est affichée à l'écran, l'utilisateur utilise la souris du dispositif d'entrée 1 pour dessiner le contour d'une région d'intérêt (ROI) de l'image, par exemple en utilisant la souris selon le mode connu sous l'expression anglaise drag and drop . contour dessiné peut être d'une forme géométrique courante telle qu'un cercle, un polygone, ou d'une forme quelconque. Une fois le contour de la région d'intérêt dessiné, l'utilisateur valide le contour, par exemple en appuyant une touche du clavier. Le contour est alors transformé en un ensemble points 2D qui définit la forme et la position spatiale de cette région sur le plan image. L'utilisateur a la possibilité définir plusieurs régions d'intérêts selon la même opération. L'ensemble des données correspondant aux régions d'intérêts de l'image d'exemple sont alors mémorisées dans l'unité 20 de stockage de données d'images. Remarque : lorsque l'image d'exemple est une image extérieure à la base de données et si l'utilisateur ne definit de régions d'intérêt dans l'image d'exemple choisie, alors le dispositif recherche utilise par défaut, pour le calcul de similarité, les régions d'interet prédéfinies pour l'image d'exemple dans la base de données. A l'étape E3 qui suit, l'unité d'extractionlrécupération d'index de l'image d'exemple est chargée d'obtenir une information de contenu visuel de l'image d'exemple, c'est à dire, une donnée représentative d'au moins une caractéristique contenu visuel de l'image d'exemple. Cette donnée est du même type que celles sont indexées aux images stockées dans la base de données. Deux cas peuvent alors se produire. Si l'image d'exemple est une image stockée, l'unité 50 va chercher cette donnée dans l'index associé à cette image dans la base de donnée (11). revanche, si l'image d'exemple est une image extérieure à la base de donnees fournie par l'utilisateur, l'image d'exemple est d'abord recopiée en mémoire dans l'unité 20 du dispositif 1. L'unite 50 procède alors à l'extraction de la donnée de contenu (représentative d'au moins une caractéristique contenu visuel de l'image) de l'image d'exemple. II à noter que le procédé d'extraction de donnée de contenu de l'image d'exemple est le même que celui qui est appliqué à une image destinée à être stockée dans la base de donnée. Ce procedé d'extraction de la donnée de contenu d'une image sera détaillé plus loin dans la description en relation avec figures 3 et 4. fois extraite ou récupérée, la donnée de contenu est associée à la donnée indicative de ROIs obtenue à l'étape précédente, pour constituer l'index de l'image d'exemple. L'index de l'image d'exemple est alors sauvegardé dans l'unité 20 de stockage de données d'images pour être utilisé ultérieurement. l'étape E4 suivante, l'unité 40 de récupération d'index des images stockées va récupérer dans la base de données index associés aux images parmi au moins un sous-ensemble des images stockées. Comme expliqué précédemment, chaque index comprend une donnée de contenu et une donnée indicative de ROIs. Les index extraits de la base de données sont alors sauvegardés dans l'unité 20 de stockage de données d'images. Comme mentionné ci-dessus, il peut être suffisant d'extraire de la base de données les index associés à seulement une partie des images stockées. En effet, cela peut être le cas lorsque la base de données est organisée hierarchiquement, de manière à grouper les images la base de données en différentes classes. Chacune des classes est alors représentée par un index ayant une valeur sémantique différente. Ainsi, en definissant une mesure de similarité associée à chacun de ces index, on effectuera un nombre de calculs similarité inférieur à celui que l'on aurait obtenu si base n'était pas organisee hiérarchiquement. l'étape E5, l'unité 60 de calcul de similarité récupere les index des images stockées et l'index de l'image d'exemple precédemment mémorisés dans l'unité 20, et effectue un calcul de similarité entre l'image d'exemple chacune des images stockées dont l'index a été extrait de la base de données. conformité avec la présente invention, le calcul similarité effectué à l'etape E5 prend en compte les données de contenu de ROIs associées respectivement à l'image d'exemple et à une image stockee donnée. procédé de calcul de similarité selon un mode réalisation préféré de l'invention sera détaillé ultérieurement en relation avec figure 5. fois le calcul de similarité effectué à l'étape E5, procédé, à l'étape a un tri et à une sélection des images stockées ont été comparées avec l'image d'exemple, selon leur degré de similarite avec l'image d'exemple. exemple, selon un mode particulier de réalisation de l'invention, seules les images stockées dont le degré de similarite calculé est supérieur à une seuil prédéfini sont conservées. Parmi ces dernieres seul un nombre prédefini d'images (par exemple dix) sont sélectionnées, celles ayant le degré de similarité le plus élevé. Les images sélectionnées sont alors affichées à l'écran (étape E7) dans une ordre de similarité (croissante ou decroissante). L'utilisateur fait alors son choix. variante, toutes les images qui ont été comparées avec l'image d'exemple sont affichées à l'écran dans un ordre de similarité. seconde variante, seule l'image de la base de données qui présente la plus grande similarité avec l'image d'exemple est affichée. étapes E6 (tri/sélection) et E7 (affichage) sont mises en #uvre par l'unité 70 de sélection d'images, du dispositif 1 de recherche d'images représenté à la figure 1. L'unité de commande 80 du dispositif 1 commande séquencement des étapes du procédé de recherche d'images et gère l'interopérabilité entre les différentes unités constituant ledit dispositif. référence maintenant à la figure 3, on va décrire le procédé d'extraction d'une information représentative du contenu visuel d'une image selon un mode préféré de réalisation de l'invention. procédé d'extraction représenté à la figure 3 est à la fois utilise pour extraire donnée de contenu lors de l'indexation d'une image devant être stockée dans base de données, et pour extraire la donnée de contenu d'une image d'exemple lorsque celle-ci est fournie de façon externe à la base données par l'utilisateur. Dans le premier cas, l'opération est accomplie l'unité 40 de récupération/extraction d'index des images stockées. Dans dernier cas, l'extraction de la donnée de contenu est accomplie par l'unité de récupératio nlextraction d'index de l'image d'exemple. procédé d'extraction représenté à la figure 3 débute l'étape E310 dans laquelle l'image lm à traiter est récupérée. S'il s'agit l'image d'exemple, celle-ci pourra être récupérée sous la forme d'une représentation en mode points (en anglais bitmap ) mémorisée préalablement dans l'unité 20 de stockage de données d'images. En variante, l'image pourra etre récupérée sous la forme d'une image compressée. Toujours à l'étape E310, un compteur i est initialisé à la valeur A l'étape E312 suit, l'image lm récupérée est découpée selon une partition de N (N est un entier) blocs B, à BN. rappellera ici que le terme partition doit être compris dans son sens mathématique que l'on rappelle ci-après. partition d'un ensemble est un partage de cet ensemble parties non vides, deux à deux disjointes, et dont la réunion est égale à l'ensemble. II est à noter que cette partition est quelconque et peut être differente pour chacune des images stockées dans la base données et pour l'image d'exemple. Cependant, il faut que le nombre de blocs soit le même et le nombre de points d'image (en anglais pixel ou picture element ) dans chaque bloc (B;) soit suffisant. En pratique, le nombre points devra être supérieur à 100. En effet, si cette condition n'est satisfaite, les histogrammes de couleurs ne seront que très peu significatifs contenu visuel bloc donné. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention, l'image à traiter est découpée selon une grille rectangulaire en 16 blocs =16), comme illustré à la figure 4, dans laquelle une image à indexer 2 est decoupée en 16 blocs de même surface B, à 13,6. Comme expliqué ci-après en relation avec la figure 3, chacun des blocs composant l'image est considère après l'autre, pour y extraire une information représentative du contenu visuel ce bloc. De retour à la figure 3, une fois l'image à traiter decoupée en N blocs (étape E312), à l'étape E314 qui suit, un bloc l'image B; est selectionné. Comme le compteur i a été préalablement initialisé à 1 (étape 0), on commence par sélectionner le bloc B, (i=1). A l'étape suivante, E316, l'histogramme de couleurs H; associé au bloc B; sélectionné est calculé. Le procédé utilisé dans le cadre de la présente invention pour calculer un histogramme de couleurs à partir d'une image est connu de l'état de technique. On pourra, pour obtenir plus de détails sur l'indexation d'une image basée sur la couleur, se référer par exemple à l'article M. J. Swain et H. Ballard, intitulé Color Indexing , International Journal of Computer Vision, 7:1, 1991. A l'étape E318 qui suit, l'histogramme de couleurs calculé à l'etape précédente (E316) pour le bloc de l'image sélectionne, est sauvegardé dans l'unité 20 de stockage de données d'images. A l'étape suivante E320, le compteur i est incrémenté. L'étape suivante, E322, est une étape de décision dans laquelle il déterminé si le compteur i est strictement supérieur ou non au nombre N prédéfini (nombre de blocs dans l'image). Dans la négative, l'étape E312 est accomplie à nouveau afin de sélectionner le prochain bloc de l'image pour en calculer l'histogramme de couleurs correspondant (étapes E316 et E318), le compteur i est alors à nouveau incrémenté (E320) et testé (E322). Si le compteur i est strictement supérieur au nombre N de blocs, cela signifie que le dernier bloc qui a été sélectionné est bloc BN. Par conséquent, tous les blocs de l'image ont été traités. Dans ce cas, on passe à l'étape finale E324, dans laquelle tous les histogrammes de couleurs calculés correspondant aux différents blocs de l'image lm sont regroupés en un vecteur de N composantes G(Im) _ [ H,, ... , HN]. Chacune des composantes H; du vecteur G(Im) correspond à l'histogramme de couleurs calculé pour le bloc B; de l'image. Il est à noter que si C désigne le nombre total de couleurs disponibles (palette de couleurs), chaque histogramme ; comporte C éléments. On peut également noter que bien que dans le mode de réalisation préféré de l'invention, l'espace des couleurs utilisé est l'espace RGB, tout autre espace, par exemple l'espace HSV, peut etre également utilisé. Le vecteur G(Im) associé à l'image lm constitue donnée de contenu ou donnée du premier type , représentative moins une caractéristique du contenu visuel de l'image. La caractéristique du contenu visuel de l'image étant constituée, en conformité avec un mode réalisation préféré de l'invention, de l'ensemble dés distributions couleurs (histogrammes) associées aux blocs de l'image. Par conséquent l'index d'une image quelconque issue de la base de donnée ou entrée comme image d'exemple, une fois cet index récupéré ou extrait, est constitué du vecteur G(Im) ci-dessus defini, et d'une donnée représentative de la localisation d'au moins une région d'intéret dans l'image (donnée indicative de ROIs) notée à partir de maintenant: (I m). Dans la suite de l'exposé, on désignera par ROI(Im) indifféremment une région d'intérêt associée à l'image lm ou bien donnée indicative de régions d'intérêt dans cette image. Ainsi, on peut noter l'index associé à une image lm quelconque, Index(Im), de la façon suivante Index (1m) = ( G(Im) ; ROI(lm) ). En référence maintenant à la figure 5, on va décrire procédé de calcul de similarité entre une image d'exemple et une image de base de données selon un mode de réalisation préféré de l'invention. L'organigramme de la figure 5 détaille l'étape E5 de la figure 2 précédemment décrite. De manière à simplifier l'exposé de l'invention, dans l'exemple de réalisation illustré par la figure 5, on suppose que pour chacune images stockées, ainsi que pour l'image d'exemple, la donnée indicative ROIs indexée n'est représentative de la localisation dans l'image, que d'une seule région d'intérêt. Toutefois, comme expliqué plus loin dans la description, l'invention s'applique également au cas où un nombre quelconque régions d'intérêt a été défini dans les images stockées et dans l'image d'exemple. Par ailleurs, dans un souci de simplification de l'exposé de l'invention, on suppose que l'image d'exemple et les images stockées ont toutes la même taille. Cependant, l'invention s'applique également au cas où images sont taille différente. Dans cette hypothèse, il faudra veiller à ce la grille de découpage de l'image (illustrée à la figure 4) soit la même pour l'image d'exemple et pour les images stockées, pour le calcul de l'index associe. Dans la figure 5, le procédé de calcul de similarité débute par une étape 510 d'initialisation de variables utilisées par le procédé, notamment - un compteur i initialisé à 1 ; - des variables W, à WN initialisées à zéro, qui correspondent à des coefficients pondérateurs entrant dans le calcul de la similarité ; - une variable INTER initialisée à zéro, cette variable contiendra un résultat intermédiaire pour le calcul de la similarité ; - une variable initialisée à zéro et destinée à recevoir le résultat final du calcul de similarite. Cette étape d'initialisation est suivie par deux étapes accomplies en parallèle, les étapes E51 et E514 dans lesquelles il est récupéré respectivement l'index de l'image d'exemple Q, noté Index(Q), et l'index d'une image D stockée dans la base données, noté Index(D). Comme mentionné précédemment, chacun des deux index comprend un vecteur de N composantes (G(Q), G(D), chacune des composantes étant un histogramme de couleurs, et une donnée indicative de ROIs (ROI(Q), ROI(D)). Les index de l'image stockée considérée et de l'image d'exemple sont récupérés dans l'unité 20 stockage de données d'images, où ils ont été préalablement mémorisés (fig. étapes E2 à E4). A l'étape E516 suivante, on sélectionne un bloc B; de chacune des images (Q et D), en commençant par le bloc B,, puisque le compteur i a été préalablement initialisé à valeur 1 (étape E510). Sélectionner le bloc B; signifie ici, considérer r chacune des images d'exemple et stockée, la localisation en termes de coordonnées 2D du bloc considéré dans le plan image correspondant à chacune des images. Ainsi, ayant selectionné le bloc B;, on peut passer à l'étape suivante E518 dans laquelle est procédé au calcul de l'intersection, en termes de surface, entre le bloc (B; considéré, la région d'intérêt indexée à l'image d'exemple (ROI(Q)), et celle indexée à l'image stockée considérée (ROI(D)). La valeur de cette intersection est notée INTER . A l'étape suivante, E520, est une étape de décision dans laquelle on détermine si la surface l'intersection, INTER, calculée à l'étape précédente est nulle ou non. Dans l'affirmative, le coefficient W; correspondant au bloc B, selectionné conserve (étape E522) la valeur zéro initialisée à l'étape E520. Selon une variante de réalisation de l'invention, la valeur attribuée à W; à l'etape E522 peut être choisie de façon adéquate différente de zéro. Dans la négative, on passe à l'étape E524 dans laquelle on affecte au coefficient W; la valeur obtenue par le rapport entre la surface INTER calculée précédemment et la surface totale du bloc ; courant (SURFACE(B;)). A l'étape suivante E526, le compteur i est incrémenté. L'étape suivante, E528, est une étape de décision dans laquelle il est déterminé si le compteur i est strictement supérieur ou non au nombre N de blocs définis dans images. Dans la négative, l'étape E516 est accomplie à nouveau afin de selectionner le prochain bloc et calculer (E518) comme précédemment la surface de l'intersection INTER associée à ce bloc, affecter en conséquence valeur au coefficient W; correspondant (étapes E520, E522, E524). Le compteur i est ensuite à nouveau incrémenté (E526) testé (E528). De retour à l'étape E528, si le compteur i strictement supérieur nombre N de blocs, cela signifie que le dernier bloc a été sélectionné est le bloc BN. Par conséquent, tous les blocs du plan image été traités. On passe alors à l'étape E530, dans laquelle on détermine une valeur de similarité, affectée à la variable SIM, entre l'image d'exemple Q et l'image stockée D considérée, selon la formule suivante dans laquelle q; et d; désignent respectivement une composante quelconque, correspondante au même bloc 8" du vecteur G(Q) associé à l'image Q et du vecteur G(D) associé à l'image D, et dist(q;, d;) désigne une mesure de similarité entre deux histogrammes de couleurs. Dans une mode de réalisation préféré de l'invention, la mesure utilisée est l'intersection entre histogrammes connue de l'état de la technique. On pourra, pour obtenir plus de détails sur l'intersection entre histogrammes, se reporter par exemple à l'article de M. J. Swain et D. H. Ballard, intitulé Color Indexing , International Journal of Computer Vision, 7:1, 1 Finalement à l'étape E532, la valeur de similarité (SIM) entre l'image d'exemple et l'image stockée considérée est sauvegardée dans l'unité 20 de stockage de données d'images pour être utilisée ultérieurement lors de l'étape de tri/sélection, décrite précédemment en relation avec la figure 2 (étape E6), des images stockées en fonction de leur degré similarité avec l'image d'exemple. Le processus de calcul de similarité décrit ci-dessus en relation avec la figure 5 est recommencé pour chaque image stockée a comparer avec l'image d'exemple. Ainsi, pour chaque image stockée à comparer avec l'image d'exemple, on obtient une valeur de similarité dont le calcul prend en compte les données de contenu (histogrammes de couleurs) et les données indicatives des régions d'intérêt associées respectivement à l'image d'exemple et à l'image stockée. De façon générale, on peut dire que le calcul similarité (SIM) entre l'image d'exemple et une image stockée, est réalisée le calcul d'une distance entre le vecteur, G(Q), associé à l'image d'exemple et le vecteur, G(D), associé à l'image stockée considérée. Cette distance pondérée par l'intermédiaire des N coefficients pondérateurs W;, la valeur de chacun desquels étant indicative d'un degré de proximité dans un blocs B;, de régions d'intérêt associées à l'image d'exemple et à l'image stockée considérée. Selon le mode de réalisation préféré de l'invention coefficients pondérateurs, W;, ont une valeur qui est fonction de la surface l'intersection entre les régions d'intérêt associées à l'image d'exemple, celles associées à l'image stockée considérée, et le bloc considéré du plan image de l'image d'exemple et de l'image stockée considérée. Plus précisément, la valeur de similarité (SIM) définie précédemment (formule (1)) est le résultat de la somme de valeurs, chacune desquelles étant obtenue par le calcul de l'intersection entre l'histogramme de couleurs associé à un bloc donné de l'image d'exemple et celui associé au même bloc l'image stockée considérée. Chaque valeur d'intersection pondérée conformément à l'invention par un coefficient pondérateur W;, dont valeur est indicative d'une proximité dans le bloc considéré B; du plan image, des regions d'intérêt associées à l'image d'exemple et de celles associées à l'image stockée. Plus cette proximité est grande et plus la valeur coefficients pondérateurs (W;) est grande, et donc plus la valeur de similarite (SIM) obtenue est grande, à valeur constante de l'intersection entre composantes (histogrammes) des données de contenu. effet, plus la valeur de la surface d'intersection INTER grande et plus le coefficient pondérateur W; correspondant est grand. pourra remarquer que, pour un bloc B; donné, la valeur du coefficient pondérateur est comprise entre zéro et 1 (quand INTER est égal à surface de B; ailleurs, comme on peut le voir dans la formule (1) supra, valeur de similarité (SIM) est normalisée à 1 en divisant la somme pondéree des intersections d'histogrammes parla somme des coefficients pondérateurs. D'autre part, plus le nombre N de blocs de découpage d'une image est grand et plus la granularité du calcul de la proximité des régions d'intérêt est grande, et donc il en va de même de la précision de la valeur similarité calculee. Conformément à l'invention, on peut généraliser le procède calcul de similarité décrit ci-dessus en relation avec la figure 5, au cas ou existe un nombre quelconque de régions d'intérêt définies dans l'image d'exemple et dans les images stockées dans la base de données. Supposons que l'image d'exemple Q comporte un nombre est un entier quelconque) de régions d'intérêts : ROIr(Q) avec r E {1, 2, ...,R} ; et l'image stockée considérée D en comprenne un nombre T est un entier quelconque) : ROI,(D) avec t E {1, 2, ...,T}. Alors la formule générale pour déterminer coefficients pondérateurs W; est la suivante En conclusion, on peut dire que la comparaison descripteurs contenu visuel des images (d'exemple et stockées), tel que distribution couleurs, à l'intérieur d'un bloc donné de ces images, associé a l'évaluation d'une proximité de régions d'intérêts définies dans ces images, grâce au calcul coefficients pondérateurs susmentionnés, confère au procédé de recherche d'images de l'invention une précision et une efficacité inconnues jusqu'alors dans les techniques de recherche d'images de l'art antérieur. En référence maintenant à la figure 6, on va décrire un ordinateur adapté à mettre en oeuvre le procédé de recherche d'images conforme à la présente invention et décrit précédemment en relation avec les figures 2 à 5. II à noter que l'ordinateur illustré à la figure 6 est un mode de réalisation particulier et préféré du dispositif général décrit précédemment en relation avec figure1. Dans ce mode de réalisation, le procédé de recherche d'images selon l'invention est mis en oeuvre sous la forme d'un programme d'ordinateur. programme d'ordinateur comporte une ou plusieurs séquences d'instructions dont l'exécution par ledit ordinateur permet la mise en oeuvre des étapes du procédé de recherche d'images selon l'invention. Dans la figure 6, l'ordinateur 3 qui peut être typiquement un micro- ordinateur ou une station de travail, est connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 310 ou tout autre dispositif d'acquisition ou de stockage d'images, tel qu'un scanner, fournissant des informations (images, vidéo) à indexer à l'ordinateur 3. Ces images peuvent être stockées dans les moyens de stockage dont dispose l'ordinateur tels qu'un disque dur 304. L'ordinateur 3 comporte également une interface de communication 308 relié à un réseau de communication 309, par exemple le réseau Internet, apte à transmettre à l'ordinateur des informations numériques à indexer. L'ordinateur 3 comporte également des moyens de stockage de données tels qu'un disque dur 304, un lecteur de disquettes 305 permettant d'écrire des données sur une disquette 306 et de lire ces données. L'ordinateur peut également comporter un lecteur de compact disques (CDROM) (non représenté) sur lesquels peuvent être stockées les images de la base de données, ainsi qu'un lecteur de cartes informatiques (PC-CARD) (non représenté). Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le code exécutable du programme permettant de mettre en oeuvre le procède de recherche d'images selon l'invention, est mémorisé dans le disque dur 304. Selon une variante de réalisation, le code exécutable du programme selon l'invention est stocké dans une mémoire morte 300 (ROM, read onlymemory ) de l'ordinateur. Selon une seconde variante de réalisation, le code exécutable du programme peut être téléchargé à partir du réseau de communication via l'interface de communication 308 pour être mémorisé sur le disque dur L'ordinateur 3 comporte en outre un écran 302 permettant de visualiser les images à indexer ou indexées et servir d'interface graphique avec l'utilisateur pour lui permettre notamment de définir une image d'exemple de définir des régions d'intérêt, à l'aide d'un dispositif de pointage (non représenté) tel qu'une souris ou un crayon optique, et d'un clavier 303. L'ordinateur comporte une unité centrale de traitement (CPU) par exemple un microprocesseur, qui commande et dirige l'exécution instructions du programme de l'invention stockées dans la mémoire morte ou dans le disque 304. L'unité centrale de traitement exerce la fonction de l'unité de commande 80 décrite précédemment en relation avec la figure 1. L'ordinateur comporte également une mémoire vive 307 (RAM, en anglais random access memory ) comportant des registres destinés à mémoriser les variables créées et modifiées pendant l'exécution du programme, notamment les variables mentionnées précédemment en relation avec la description la figure 5, comme on peut le voir dans la représentation agrandie de la à la figure 6. Finalement, l'ordinateur comporte un bus communication 311 pour permettre communication et l'interopérabilité entre différentes unités précitées composant l'ordinateur 3. Bien entendu, de nombreuses modifications peuvent être apportées au modes de réalisation de l'invention décrits ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de recherche d'images, à partir d'une image d'exemple (E1), parmi une pluralité d'images stockées dans base de données, chacune desdites images stockées étant associée à donnée d'un premier type représentative d'au moins une caractéristique du contenu visuel de l'image, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes - chaque fois qu'une nouvelle image est stockée dans ladite base de données associer à ladite nouvelle image une donnée d'un deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans ladite nouvelle image ; - recevoir (E2) une donnée dudit deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans ladite image d'exemple ; - obtenir (E3) une donnée dudit premier type associee à ladite image d'exemple; - calculer (E5) une similarité entre ladite image d'exemple et chacune images parmi au moins un sous-ensemble desdites images stockées, ladite similarité étant calculée à partir des données dudit premier type et dudit second type associées respectivement à ladite image d'exemple et à l'image stockée ; et fournir (E6, E7) au moins une image, dite image résultat, de la base de données, ladite au moins une image résultat étant sélectionnée parmi lesdites images stockées de la base de données selon son degré similarité avec ladite image d'exemple. Procédé de recherche d'images selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite donnée du premier type est obtenue pour chacune images stockées et pour l'image d'exemple par la réalisation d'une première opération de découpage (E312) de l'image en un nombre prédéfini N blocs suivie d'une seconde opération (E316) d'extraction pour chacun desdits blocs (B;) d'une donnée représentative du contenu visuel du bloc, ladite donnée du premier type étant constituée d'un vecteur (G(Im), E324) ayant N composantes chacune desquelles étant la donnée représentative du contenu visuel extraite pour un bloc de l'image. 3. Procédé de recherche d'images selon revendication 2, caractérisé en ce que l'étape de calcul (E5) d'une similarité, SIM, entre ladite image d'exemple, Q, et chacune des images, D, parmi au moins un sous- ensemble desdites images stockées, est réalisée par le calcul d'une distance entre le vecteur, G(Q), associé à ladite image d'exemple et le vecteur, G(D), associé à l'image stockée considérée, ladite distance étant pondérée par l'intermédiaire d'une pluralité N de coefficients pondérateurs W;, valeur de chacun desquels étant indicative d'un degré de proximité dans un blocs B;, régions d'intérêt associées à ladite image d'exemple et à l'image stockée considérée. 4. Procédé de recherche d'images selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de calcul (E5) d'une similarité, SIM, réalisée le calcul de la somme de valeurs, chacune desquelles, notée dist(q;, dj, étant une mesure de similarité, entre une composante, q;, du vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, B;, de ladite image d'exemple et la composante, d;, du vecteur, G(D), correspondant au même bloc l'image stockée considérée, lesdites mesures de similarité, dist(q;, dj, étant pondérées lesdits coefficients pondérateurs, W;, dont la valeur est indicative degré proximité dans ledit bloc, de régions d'intérêt associées à ladite image d'exemple et à l'image stockée considérée. 5. Procédé de recherche d'images selon la revendication 4, caractérisé en ce que ladite similarité, SIM, est obtenue par formule suivante Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque revendications 3 à 5 caractérisé en ce que lesdits coefficients pondérateurs, ;, ont une valeur qui est fonction de la surface de l'intersection entre les régions d'intérêt associées à l'image d'exemple, celles associées à l'image stockee considérée, le bloc considéré de ladite image d'exemple et de l'image stockée considérée. Procédé de recherche d'images selon la revendication 6, dans lequel ladite image d'exemple Q comporte un nombre entier quelconque régions d'interêt, notées ROI,(Q), r étant un entier compris entre 1 et l'image stockée considérée D comporte un nombre entier quelconque régions d'interêt, notées ROI,(D), t étant un entier compris entre 1 caractérisé en ce que chacun desdits coefficients pondérateurs W; est obtenu selon 1a formule suivante l'indice i étant un nombre entier compris entre 1 et ledit nombre prédéfini N blocs. Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque revendications 2 à 7, caractérisé en ce que ladite donnée représentative contenu visuel d'un bloc de l'image est représentative de la distribution couleurs (H;) dans ledit bloc. Procédé de recherche d'images selon la revendication lorsqu'elle est combinée avec l'une quelconque des revendications 4 à caractérisé en ce que chacune desdites mesures de similarité, dist(q;, dj, entre une composante, q;, du vecteur, G(Q), correspondant à un bloc donné, B;, ladite image d'exemple et la composante, d;, du vecteur, G(D), correspondant au même bloc de l'image stockée considérée, est obtenue par le calcul l'intersection entre ces deux composantes. Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite donnée du deuxième type représentative de la localisation d'au moins une région d'intérêt dans chacune des images stockées et dans l'image d'exemple, constituée d'un ensemble de points à deux dimensions indicatifs de la forme ladite au moins une région d'interêt et de sa localisation dans le plan image l'image. 1 . Procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications à 10, caractérisé en ce que ledit nombre predéfini N de blocs est égal à seize (FIG. 4). Dispositif de recherche d'images (figure ), à partir d'une image d'exemple, parmi une pluralité d'images stockées dans une base de données caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé de recherche d'images selon l'une quelconque des revendications précédentes. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre un procédé de recherche d'images conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 11. Ordinateur, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de recherche d'images conforme à la revendication 12.