FR 2817375 A1 20020531 FR 0015413 A 20001129 L'invention concerne un procédé de construction d'un modèle de scène 3D par analyse de séquences d'images et exploitant des images clé. Il s'agit d'un perfectionnement d'une précédente invention dont une demande de brevet a été déposée par la Demanderesse le 17 septembre 1999 sous le numéro d'enregistrement 9911671. Cette précédente invention décrit une méthode de construction d'une représentation de scène 3D statique à partir d'une séquence vidéo et d'informations 3D associées, à savoir, pour chaque point de vue, une carte de profondeur et un jeu de paramètres décrivant la relation entre le repère image et le référentiel 3D. Le principe de construction consiste à sélectionner les informations nécessaires et suffisantes permettant de restituer les images de la séquence avec une qualité contrôlée. Un masque binaire associé à chaque image décrit les informations sélectionnées qui se présentent sous la forme de régions, c'est à dire d'ensembles de pixels connexes, généralement distribuées sur quelques images. A partir de ces masques et des informations d'origine, images vidéo, cartes de profondeur et paramètres des points de vue, il est possible de construire un modèle 3D à facettes. La sélection de pixels dans les images de la séquence est basée sur un critère de pertinence calculé pour chacun des pixels. Cette sélection est effectuée en comparant les valeurs de pertinence des pixels correspondant à un même point 3D, les pixels à plus grande pertinence étant alors sélectionnés. Le paramètre de pertinence est lui-même le résultat de la combinaison de la résolution 3D locale de la surface à laquelle le pixel correspond et d'un poids prenant en compte le coût de sélection du pixel : Pertinence [pixel] = Réso) ution [pixet] * (1 + Poids[pixel]) Le poids peut être fonction de différents paramètres : - la quantité de points sélectionnés dans l'image - la taille et/ou la compacité des régions - la classification des pixels dans l'environnement proche (sélectionné ou pas) Il peut donc être le même pour toute une image ou au contraire différent pour chaque pixel. La procédure de sélection est itérative : la résolution 3D d'un pixel reste constante, mais le poids associé à chaque pixel évolue en fonction de la sélection des pixels. Le choix du poids est très Important puisqu'il conditionne le résultat de la sélection mais aussi la vitesse de convergence de la procédure itérative. Or, la procédure peut être très longue si la redondance inter-images est très forte et si la résolution des pixels est semblable. Par exemple, un mouvement latéral lent crée ce genre de situation. Il a été proposé dans la demande de référence d'initialiser les cartes de poids de manière à favoriser d'emblée certaines images : un poids initial est calculé pour chaque image, par exemple sous la forme du pourcentage de pixels n'ayant pas de correspondants dans les autres Images. Ces pixels étant alors"pertinents", l'image qui les contient est favorisée. Malgré tout, la procédure reste coûteuse en temps de calcul, en particulier dans le cas d'un mouvement de caméra latéral. Au départ, les résolutions étant voisines et ne se distinguant dans certains cas que par le bruit, les pixels sélectionnés sont distribués de manière aléatoire sur les images. A la différence d'un mouvement frontal, la variation de résolution de surface entre points de vue est très faible et un grand nombre d'itérations est nécessaire avant qu'une image soit sélectionnée au dépens de ses voisines. La procédure de sélection ne converge donc que lentement. La présente invention a pour but de pallier les inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de construction d'un modèle de scène 3D par analyse de séquence d'images, chaque image correspondant à un point de vue défini par sa position et son orientation, comportant les étapes suivantes : - calcul, pour une image, d'une carte de résolution correspondant à la résolution 3D des pixels de l'image, - partitionnement des images de la séquence, effectué en identifiant, pour une image courante, les images dont les points de vue correspondants ont un champ d'observation possédant une intersection avec le champ d'observation relatif à l'image courante, et en choisissant parmi ces images celles possédant un nombre minimum de pixels communs c'est à dire correspondant à un même point 3D, pour former une liste d'images qui lui est associée, ces étapes étant suivies des itérations suivantes : - calcul d'un poids attribué au pixel à partir de son appartenance à une région et de caractéristiques de la région, sélection d'un pixel de l'image courante en fonction de sa résolution et de son poids comparés à ceux des pixels communs des autres images de sa liste, les pixels sélectionnés définissant les régions, la construction du modèle 3D se faisant à partir des régions, caractérisé en ce qu'il comporte une étape supplémentaire de détermination d'images clés, une image étant définie comme image clé, lors d'un premier passage en revue des Images de la séquence, en fonction du pourcentage de pixels de l'image n'ayant pas de correspondant dans les autres images de sa liste, puis lors d'un second passage, si aucune image précédemment définie, y compris au cours de ce second passage, comme image clé n'appartient à sa liste, et en ce que le calcul du poids pour la première itération est effectué en fonction de l'appartenance ou pas du pixel à une image clé. Selon une variante, le procédé comprenant un codage des régions d'une image à partir d'un découpage de l'image en blocs d'image est caractérisé en ce qu'une région est définie par le plus petit rectangle comprenant l'ensemble des blocs d'image appartenant, même partiellement, à la région à coder et en ce que le poids attribué aux pixels d'un bloc est calculé en fonction du pourcentage de pixels sélectionnés dans le bloc. Selon une autre variante, le procédé comprenant un codage des régions d'une image à partir d'un découpage de l'image en blocs d'image est caractérisé en ce qu'une région est définie par le plus petit rectangle comprenant l'ensemble des blocs d'image appartenant, même partiellement, à la région à coder et en ce que le poids attribué aux pixels de la région est calculé en fonction du rapport entre le nombre de pixels sélectionnés et le nombre total de pixels des blocs non vides dans le rectangle englobant. Selon une autre variante, le procédé est caractérisé en ce que le calcul de la résolution attribuée à un pixel est effectué en prenant en compte la profondeur de pixels voisins sélectionnés à partir d'une information de discontinuité. Selon une autre variante, le procédé est caractérisé en ce qu'une information de discontinuité est prise en compte pour définir les régions. Selon une autre variante, le procédé est caractérisé en ce que les régions sont numérotées, les numéros des régions nécessaires à la construction d'une image sont associées à fumage, en ce que la numérotation est effectuée de manière ordonnée de la région la plus éloignée à la région la plus proche ou inversement. L'invention a également pour objet un procédé de navigation dans une scène 3D consistant à créer des images en fonction du déplacement du point de vue, caractérisé en ce que les images sont créées à partir du procédé de construction du modèle 3D précédemment décrit. La pondération ainsi effectuée sur les pixels sélectionnés appartenant à des images clés permet d'augmenter la rapidité de traitement en réduisant le nombre d'itérations. Elle permet une meilleure compression et/ou une meilleure qualité d'image. Dans la demande de référence, il a été défini un partitionnement des images de la séquence se traduisant par la constitution de listes affectées à chaque image. Ainsi, pour une image courante, sont identifiées les images de la séquence dont les points de vue ont, avec cette image courante, un nombre de points 3D en commun significatif, supérieur à un seuil. Cette opération effectuée préalablement à la sélection des pixels permet de limiter le nombre de comparaisons d'images puisque ne sont comparées à une image que celles appartenant à sa liste. La présente invention propose une nouvelle définition des poids d'images qui s'appuie sur les listes associées aux points de vue. Cette définition est basée sur la notion"d'image clé"de la séquence d'images. Une image clé est définie d'une part comme étant une image ne possédant, dans sa liste, aucune image clé déjà sélectionnée, d'autre part comme ayant un poids initial supérieur à un seuil prédéfini, c'est à dire ayant un pourcentage de pixels n'ayant pas de correspondants dans les autres Images supérieur à un seuil Ainsi, il existe peu de redondance entre les images clés. La figure 1 donne un exemple de sélection d'images en tant qu'images clés, dans une séquence constituée de 7 images. La scène référencée 8 est représentée par une ligne verticale. Les différentes images de la séquence représentant la scène sont matérialisées par le point de vue, numéroté de 1 à 7 et par l'angle de vision représenté par deux traits partant du point de vue pour se projeter sur la scène. On remarque, dans l'exemple, que l'image 1 (point de vue 1) a son angle de vue qui interfère avec ceux des images 2 et 3. Pour un point de vue, les points images sont les projections de la scène sur les plans images (plans focaux non représentés sur la figure) définis par la caméra en ce point de vue. L'image 1 et l'image 7 possédant un nombre non négligeable de points qui ne se retrouvent pas dans les autres images de la scène, leur poids initial est supérieur au seuil et elles sont donc déclarées, lors d'un premier passage en revue des images de la séquence, images clés. Les régions extrêmes de la scène sont vues des seuls points de vue 1 et 7. Un deuxième passage est ensuite effectué pour déterminer les autres images clé de la séquence. Les listes associées aux images précédemment sélectionnées comme images clés sont : - pour l'image 1, l'image 2 et 3. - pour l'image 7, l'image 5 et 6. Les images 2 et 3 ont, dans leur liste, des images clés et ne peuvent donc être déclarées images clés. La liste correspondant à l'image 4 regroupe les images 2,3, 5,6 et aucune des ces images ne sont des images clés. Cette image 4 est choisie comme image clé, en complément des images clés obtenues lors du premier passage. Enfin, les images 5,6 ont également, dans leur liste, des images clés et ne sont donc pas sélectionnées. La détermination des images clés est fonction de l'ordre dans lequel sont analysées les images. Si une image vient d'être déclarée image clé, l'analyse de l'image suivante en tient compte. Les images clés d'origine, c'est à dire déterminées lors du premier passage, sont des images qui ont beaucoup de points que l'on ne retrouve nulle part ailleurs. Les images clés suivantes sélectionnées sont des images qui n'ont pas, dans leur liste, d'image clé précédemment sélectionnées. Dans un exemple, le seuil correspondant au pourcentage de points ne se retrouvant pas dans d'autres images, au dessus duquel une Image peut être déclarée image clé, est pris égal à 0,01. Ce seuil peut être défini pour chaque séquence et peut être auto-adaptatif. On obtient ainsi un ensemble de points de vue qui résume le contenu informationnel de la séquence d'entrée. En affectant un poids supplémentaire dans l'évaluation de la pertinence des pixels contenus dans ces images clés, on privilégie la formation de régions dans ces points de vue par rapport aux autres points de vue. Cette initialisation permet une convergence plus rapide vers la représentation finale. La figure 2 représente un organigramme décrivant les différentes étapes du procédé selon l'invention. Nous disposons en entrée du système, référencée 9, des données relatives à une séquence d'images acquise par une caméra se déplaçant dans une scène réelle statique comme indiqué précédemment. Il est cependant tout à fait envisageable que certains objets mobiles soient présents dans l'image. Dans ce cas, un traitement spécifique identifie ces objets qui sont alors marqués pour être ignorés lors des traitements ultérieurs. Un traitement ad hoc fournit, pour chaque image, une carte de profondeur ainsi que la position et l'orientation du point de vue correspondant. Il n'y a pas d'information de profondeur dans les zones correspondant à des objets mobiles supprimés. Pour chaque pixel de chaque image est calculée une valeur de résolution, c'est l'étape 10. Un premier et un deuxième partitionnement sont ensuite réalisés lors de l'étape 11 pour déterminer des listes d'images. L'étape 12 effectue un calcul de poids initiaux. L'étape 13 consiste en la détermination des images clés à partir des listes et des poids initiaux. L'étape 14 effectue une modification des poids initiaux en fonction de l'appartenance ou pas des pixels à une image clé. L'étape suivante 15 effectue la mise à jour des poids en fonction des itérations, c'est à dire de l'évolution des masques pour fournir, étape 16, des valeurs de pertinence attribuées aux pixels. L'étape suivante 17 réalise une sélection des pixels en fonction de leur pertinence. Une séquence de masques des pixels sélectionnés est ensuite obtenue pour la séquence d'images, à l'étape 18. Après cette étape 18, les étapes 15 à 18 sont réitérées pour affiner les masques. Ces étapes sont réitérées Jusqu'à ce que les masques n'évoluent plus de manière significative. Alors, l'étape 19 est abordée pour réaliser la construction du modèle 3D à facettes à partir des seuls pixels sélectionnés. Les différentes étapes, particulièrement celles qui différent des étapes décrites dans la demande de référence, sont maintenant expliquées en détail. En entrée du système est disponible, pour chaque image de la séquence, une carte de profondeur ainsi que la position et l'orientation du point de vue correspondant. L'étape 10 consiste en un calcul, pour chaque pixel d'une image, d'une valeur de résolution donnant une carte de résolution pour l'image. Le procédé réalise ensuite, étape 11, une partition de la séquence. Deux opérations de partitionnement sont en fait effectuées pour limiter la manipulation des données, tant dans la phase de construction de la représentation que dans la phase d'exploitation (navigation). Un premier partitionnement de la séquence est effectué en identifiant les points de vue n'ayant pas d'intersection de leur champ d'observation. Ce qui permettra d'éviter de les comparer, c'est à dire de comparer les images relatives à ces points de vue, lors des étapes suivantes. On détermine donc les intersections éventuelles entre les champs d'observation, de forme pyramidale, de chaque point de vue, en détectant les intersections entre les bords de ces champs. Cette opération ne dépend pas du contenu de la scène, mais uniquement de la position relative des points de vue. A chaque image courante est ainsi associé un ensemble d'images dont le champ d'observation possède une intersection avec celui de cette image courante, cet ensemble constituant une liste. Une projection est effectuée lors de cette étape 11 de partitionnement permettant un deuxième partitionnement. Pour chaque liste d'image, une projection, similaire à celle décrite plus loin en regard de l'étape 17, est réalisée pour identifier les pixels mis en correspondance. Si une image a trop peu de pixels mis en correspondance avec les pixels d'une image de sa liste, cette dernière est supprimée de la liste et une liste définitive est ainsi attribuée à chaque image. L'étape suivante 12 consiste en un calcul de poids initiaux pour les Images. Le calcul est effectué à partir du pourcentage de points de l'image n'ayant pas de correspondant dans les autres images par rapport au nombre de points de l'image. L'étape suivante 13 consiste en la détermination des images clés relatives à une séquence. À partir des listes définies pour les différents points de vue de la séquence, étape 11, et du calcul des poids initiaux pour les images, étape 12, on détermine les images clés pour la séquence. Le poids initial attribué à une image est comparé à un seuil afin de définir une première liste d'images clés. Une image est sélectionnée comme image clé si le poids initial est supérieur au seuil. Une première liste d'images clés est ainsi obtenue. Ensuite, pour chaque image non sélectionnée comme image clé, on regarde dans sa liste si aucune image clé ne s'y trouve. Si tel est le cas, alors l'image considérée vient rejoindre la liste des images clés. Puis, on passe à l'image suivante dans la séquence. Cette procédure permet d'identifier des images clés ayant peu de redondance entre elles mais telles que l'ensemble contient le maximum d'informations sur la scène visualisée. L'étape 14 suivante concerne la modification des poids initiaux en prenant en compte le type d'image. Si l'image n'est pas une image clé, les poids ne sont pas modifiés et ce sont donc les poids initiaux calculés à l'étape 12 qui sont exploités lors de la première itération Si l'image est une image clé, les poids initiaux sont modifiés. Ils sont augmentés, par exemple d'une unité. Ainsi, si l'image 1 est une image clé : Poids [l] = 1 + (% de points sélectionnés) Sinon : Poids [l] = (% de points sélectionnés) Ainsi, on surpondère le poids initial pour les images clés. L'étape 15 concerne la mise à jour des poids des pixels de l'image en fonction des itérations. Le calcul du poids, lors de cette mise à jour, peut être effectué de façon à pénaliser les régions de petite taille ou plus grossièrement, les images ayant peu de points sélectionnés. En fait, le calcul du poids peut se faire selon l'une des méthodes proposées dans la demande de brevet en référence. Une valeur de pertinence combinant la résolution et le poids est déduite lors de l'étape 16. Elle peut par exemple être calculée ainsi : pertinence = résolution x (1 + poids) Une valeur est attribuée à chaque pixel pour fournir une carte de pertinence par image. Les images clés étant surpondérées, elles sont favorisées lors de l'initialisation des cartes de pertinence. La sélection des pixels est l'objet de l'étape 17 Il s'agit ici d'une recherche, pour chaque pixel, du correspondant dans les autres points de vue, et d'une comparaison des valeurs de pertinence pour l'identification du pixel à meilleure pertinence qui est alors sélectionné. Il en résulte, pour chaque image de la séquence, un masque ou image binaire, les pixels pour lesquels la valeur 1 est attribuée correspondant par exemple aux pixels sélectionnés. L'étape 18 regroupe les masques relatifs à chacune des images constituant la séquence pour fournir la séquence de masques. L'étape 18 est rebouclée sur l'étape 15 pour affiner les valeurs de pertinence calculées. A chaque itération, les poids et donc les valeurs de pertinence sont recalculés à partir des masques obtenus à l'itération précédente. Un critère d'arrêt, calculé lors de l'étape 18, permet de terminer les itérations et ainsi de passer à l'étape 19. On considère par exemple le nombre Ni de pixels sélectionnés pour chaque image j à l'itération i, puis on calcule la différence correspondant à la somme sur les points de vue des différences, pour chaque point de vue, entre le nombre de pixels sélectionnés à l'itération courante et ce nombre calculé à l'itération précédente, puis on compare la valeur absolue à un seuil. Un autre aspect de l'invention consiste à tenir compte des techniques de codage basées sur les blocs d'image (ou blocs de pixels) ou sur les macroblocs lors du calcul des pondérations et de la sélection des pixels pour limiter le coût de codage de cette sélection. Comme on l'a vu en introduction, un poids est associé à chaque pixel pour moduler le critère de résolution, son rôle étant de prendre en compte le coût de sélection des pixels. En effet, parmi les pixels sélectionnés et décrits dans un masque binaire, les pixels isolés sont plus coûteux à décrire que ceux regroupés en régions Ce poids évolue en fonction de la sélection des pixels dans les images. A chaque itération, un ensemble de pixels est sélectionné dans chaque image, et il est nécessaire d'évaluer le poids de chaque pixel de l'image, sélectionné ou pas, en fonction de cette nouvelle sélection pour faire évoluer la pertinence de chaque pixel et faire converger la sélection vers une solution optimale combinant meilleure résolution et coût de codage minimum. Le poids permet donc de prendre en compte le coût de codage dans le processus de sélection des pixels. Considérons des blocs de codage de dimensions K pixels par L lignes. Le codage de la forme d'un objet ou d'une région dans notre cas, consiste à coder le plus petit rectangle constitué d'un nombre entier de blocs contenant la région à coder. Ses dimensions sont par exemple M x K pixels en horizontal et N x L en vertical. Les M x N blocs de K x L pixels appartenant à ce rectangle sont codés. L'idée consiste à favoriser les blocs pleins et les blocs vides dans ce rectangle, c'est à dire les blocs K x L du rectangle se trouvant soit intégralement dans la région constituée des pixels sélectionnés, soit intégralement à l'extérieur de la région, par rapport aux blocs à cheval sur les frontières de la région. Pour cela, le calcul et l'assignation des poids se font en favorisant le remplissage des blocs presque pleins et le vidage des blocs presque vides. Ces blocs sont en effet généralement moins coûteux à coder que les autres et le coût de codage du masque s'en trouve ainsi réduit. L'image peut être prédécoupée en blocs K x L ou bien le découpage peut être adapté à chaque itération, aux régions courantes de façon à minimiser le nombre de blocs utiles. Dans la norme MPEG4, les valeurs de K et de L sont prises égales à 16 pixels. Le coût de codage de la forme, défini dans le cadre de la norme MPEG-4, pour un codage Intra, est calculé en découpant le rectangle englobant la région à coder en macroblocs 16 x 16, le rectangle englobant étant formé de façon à contenir un nombre entier minimal de blocs 16 x16. Les macroblocs vides ou pleins sont identifiés et un index leur est affecté selon le type de pixels contenu dans le macrobloc traité. Ces macroblocs ne sont pas codés en ce qui concerne la forme, ce qui les rend moins coûteux. Lorsque le macrobloc contient des pixels de types différents, sélectionnés et non sélectionnés, la classe des pixels, classe binaire définissant SI un pixel est sélectionné ou pas, peut être codée en utilisant un algorithme de codage arithmétique prédictif et adaptatif, en considérant l'environnement causal. Le coût de codage est défini sur la base de la probabilité de l'événement. La classe la plus probable en fonction de l'environnement causal sera la moins coûteuse à décrire. La manière de favoriser l'obtention de macroblocs pleins ou vides peut être la suivante. Un poids peut être calculé par macrobloc en fonction du rapport r entre le nombre de pixels sélectionnés dans le bloc et le nombre de pixels du bloc. Ce poids est attribué à tous les pixels du macrobloc. L'objectif est de minimiser le nombre de macroblocs incomplets contenus dans le rectangle englobant la région étudiée. Une autre solution consiste à prendre en compte la taille de la région dans le calcul de ce poids, par exemple de la façon suivante : considérant le rectangle constitué d'un nombre entier de blocs K x L et englobant une région donnée, aucun poids supplémentaire n'est affecté aux blocs vides et un poids supplémentaire est affecté aux autres blocs, correspondant au rapport entre le nombre de pixels sélectionnés et le nombre total de pixels des blocs non vides du rectangle englobant. Il est ici question de poids supplémentaire car il s'agit en fait d'une surpondération. Un poids attribué à un bloc, à l'étape 15, selon les méthodes précédemment décrites est conservé si aucun poids supplémentaire n'est affecté à ce bloc. Sinon ce poids est multiplié par le poids supplémentaire affecté au bloc. Cette modification du poids a lieu à l'étape 15. Prise en compte des discontinuités Lorsque des pixels connexes dans une image appartiennent en fait à des surfaces 3D différentes, le risque est important, au moment de la synthèse d'images de créer de fausses surfaces. En effet, la plupart des traitements dédiés au rendu d'image, par exemple ceux utilisés dans les cartes graphiques, ont pour primitives de base des facettes triangulaires. Si une facette est formée à partir de pixels représentant des surfaces situées à des distances différentes, c'est à dire de part et d'autre d'une discontinuité de profondeur, de fausses surfaces sont créées aboutissant à des erreurs de reconstruction importantes. Ces informations de discontinuité en profondeur sont donc essentielles. Issues d'un traitement adéquat. elles sont associées aux cartes de profondeur. Elles peuvent être utilisées lors du calcul des valeurs de résolution associées à chaque pixel. En effet, la résolution, calculée à partir d'une fenêtre centrée sur chaque pixel, est censée représenter la résolution 3D de la surface à laquelle correspond ce pixel. Il est donc nécessaire que les pixels pris en compte dans ce calcul correspondent à une seule et même surface. Les informations de discontinuités permettent de ne prendre en compte, lorsque la fenêtre contient plusieurs surfaces différentes, que les pixels appartenant à la même surface que le pixel courant. L'étape 10 calcule, pour chaque pixel de l'image, une valeur de résolution. Cette valeur est obtenue à partir d'une fenêtre centrée sur le pixel en prenant en compte l'information de profondeur. Une répartition sur une grande profondeur donne une plus faible résolution qu'une répartition sur une faible profondeur. L'idée est de ne conserver dans la fenêtre, lors de cette étape, que les pixels n'ayant pas de discontinuité avec le pixel du centre de la fenêtre. C'est à partir de ces seuls pixels sélectionnés que se fait le calcul de la valeur de résolution. L'information de discontinuité est obtenue par un traitement adéquat des cartes de profondeur. Une carte des discontinuités faisant apparaître la segmentation peut ainsi être couplée à la carte de profondeur pour être exploitée lors de cette étape 10. Cette information de discontinuité permet également d'éviter de créer des fausses surfaces entre surfaces différentes, au moment du rendu. En conséquence, cette information de discontinuité doit être incluse dans la représentation et transmise au récepteur. Si la représentation est un modèle 3D à facettes, la facettisation s'appuie sur ces discontinuités, et les facettes contiennent implicitement cette information. Si la représentation est basée image, ce sont les bords des régions sélectionnées qui doivent contenir implicitement les discontinuités. Pour cela, chaque image est préalablement segmentée en pré-régions connexes dont les bords s'appuient sur les discontinuités. Après chaque itération du processus de sélection des pixels pertinents, les régions qui en résultent sont sursegmentées de manière qu'une région quelconque finale possède tous les pixels de la région d'origine qui appartiennent par ailleurs à une même pré-région. Les discontinuités sont donc prises en compte pour le calcul des masques lors de l'étape 17. les régions définies par les pixels sélectionnés subissant une partition en fonction des informations de pré-régions. En effet, cette étape 17 permet d'identifier et supprimer la redondance interimages en ne conservant que les pixels à meilleure pertinence, les pixels sélectionnés définissant les régions. Les images relatives aux régions ainsi obtenues sont donc comparées aux cartes de discontinuité définissant les pré-régions pour subir un traitement supplémentaire, toujours lors de cette étape 17, une segmentation, de façon à ce que chaque région finale n'appartienne qu'à une seule pré-région. Une région initiale peut ainsi se transformer en plusieurs régions. Ces régions sont numérotées et le calcul des poids lors de l'itération suivante se fera en considérant que l'on est en présence de plusieurs régions de plus faible surface et non pas une seule région les englobant. Ainsi, si une région préalablement définie dans une image est traversée par une discontinuité, cette région est séparée en deux régions et le traitement est effectué comme s'il existait deux régions indépendantes. Les masques obtenus en final intègrent donc cette information de discontinuité. Si l'on considère les techniques de codage précédemment décrites, au lieu d'exploiter un seul rectangle inscrit dans la région préalablement définie, deux rectangles inscrits dans les régions considérées indépendantes sont utilisés. Liste ordonnée de régions Tous les pixels de toutes les images peuvent être reconstruits à partir des pixels sélectionnés. La représentation finale est ainsi constituée de masques décrivant les régions, des textures et cartes de profondeur correspondant à ces masques, et des paramètres de points de vue. L'un des résultats de cette représentation est aussi une numérotation des régions, et pour chaque point de vue de la séquence d'origine une liste des numéros de régions nécessaire à la reconstruction de l'image. Cette reconstruction se fera par projection des régions 3D sur le point de vue courant, en tenant compte des distances respectives des différentes régions pour occultations d'une région par une autre. La numérotation des régions est effectuée lors de l'étape 17 qui définit les différentes régions pour chaque image. Il est alors possible. dans la représentation. d'ordonner les numéros de régions en fonction de leur distance au point de vue. de façon à alléger le processus de rendu. Cet ordonnancement préalable permet, au moment du rendu, de projeter les régions de la plus éloignée à la plus proche sans avoir à comparer les distances. A chaque image est donc affectée une liste de régions permettant de reconstruire l'image. En projetant en premier les points des régions les plus éloignées, les pixels correspondant aux régions les plus proches écraseront les pixels correspondant aux régions les plus éloignées conformément à ce qui est effectivement vu du point de vue, les régions les plus proches cachant les régions les plus éloignées. Il n'est ainsi plus utile de comparer, pour deux points de l'espace dont la projection correspondant à un même pixel, leur profondeur pour effectuer la sélection. Cette information de numéro de région est incluse dans le modèle de représentation 3D et est utilisée par le procédé de rendu, lors de la création des images, qui est ainsi allégé. L'insertion dans la représentation d'une liste, pour chaque image d'entrée, des régions nécessaires à la reconstruction de cette image, telle que cette liste est ordonnée de la région la plus éloignée à la région la plus proche, permet donc de faciliter l'étape de rendu d'image, en projetant les régions successivement de la plus éloignée à la plus proche. On évite ainsi, au moment du rendu d'image, d'avoir à comparer les profondeurs pour gérer les occultations. Les différentes variantes de réalisation décrites peuvent être mises en oeuvre indépendamment du procédé de sélection des images clés et peuvent donc être exploitées en combinaison du procédé objet de la demande de référence. Revendications 1 Procédé de construction d'un modèle de scène 3D par analyse de séquence d'images, chaque image correspondant à un point de vue défini par sa position et son orientation, comportant les étapes suivantes : - calcul, pour une image, d'une carte de résolution (10) correspondant à la résolution 3D des pixels de l'image, - partitionnement (11) des images de la séquence, effectué en identifiant, pour une image courante, les images dont les points de vue correspondants ont un champ d'observation possédant une intersection avec le champ d'observation relatif à l'image courante, et en choisissant parmi ces images celles possédant un nombre minimum de pixels communs c'est à dire correspondant à un même point 3D, pour former une liste d'images qui lui est associée, ces étapes étant suivies des itérations suivantes : - calcul d'un poids (15) attribué au pixel à partir de son appartenance à une région et de caractéristiques de la région, - sélection d'un pixel de l'image courante (16,17) en fonction de sa résolution et de son poids comparés à ceux des pixels communs des autres images de sa liste, les pixels sélectionnés définissant les régions, la construction du modèle 3D (18) se faisant à partir des régions, caractérisé en ce qu'il comporte une étape supplémentaire de détermination d'images clés (13), une image étant définie comme image clé, lors d'un premier passage en revue des images de la séquence, en fonction du pourcentage de pixels de l'image n'ayant pas de correspondant dans les autres images de sa liste, puis lors d'un second passage, si aucune image précédemment définie, y compris au cours de ce second passage, comme image clé, n'appartient à sa liste, et en ce que le calcul du poids (14) pour la première itération (15,16, 17,18) est effectué en fonction de l'appartenance ou pas du pixel à une image clé. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les images déclarées images clés lors du premier passage sont celles pour lesquelles le pourcentage est supérieur à un seuil. 3 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le seuil est adapté pour chaque séquence. 4 Procédé selon la revendication 1 comprenant un codage des régions d'une image à partir d'un découpage de l'image en blocs d'images, caractérisé en ce qu'une région est définie par le plus petit rectangle comprenant l'ensemble des blocs d'image appartenant, même partiellement, à la région à coder et en ce que le poids attribué aux pixels d'un bloc (15) est calculé en fonction du pourcentage de pixels sélectionnés dans le bloc. 5 Procédé selon la revendication 1 comprenant un codage des régions d'une image à partir d'un découpage de l'image en blocs de pixels, caractérisé en ce qu'une région est définie par le plus petit rectangle comprenant l'ensemble des blocs d'image appartenant, même partiellement, à la région à coder et en ce que le poids attribué aux pixels de la région est calculé (15) en fonction du rapport entre le nombre de pixels sélectionnés et le nombre total de pixels des blocs non vides dans le rectangle englobant. 6 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le calcul de la résolution (10) attribuée à un pixel est effectué en prenant en compte la profondeur de pixels voisins sélectionnés à partir d'une information de discontinuité. 7 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une information de discontinuité est prise en compte pour définir les régions (16, 17). 8 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les régions sont numérotées, les numéros des régions nécessaires à la construction d'une image sont associées à l'image, en ce que la numérotation est effectuée de manière ordonnée de la région la plus éloignée à la région la plus proche ou inversement. 9 Procédé de navigation dans une scène 3D consistant à créer des images en fonction du déplacement du point de vue, caractérisé en ce que les images sont créées à partir du procédé de construction du modèle 3D selon la revendication 1.