FR 2820860 A1 20020816 FR 0102041 A 20010215 PROCÉDÉ POUR L'ARRÊT D'UNE FRAGMENTATION D'IMAGES NUMÉRIQUES La présente invention concerne un procédé pour l'arrêt de la fragmentation d'images numériques, notamment dans le domaine de la compression d'images vidéo. Pour transmettre ou enregistrer des images numériques, on utilise couramment des procédés de codage qui réduisent la quantité d'information transmise et, en conséquence, la bande passante nécessaire à cette transmission. Certains de ces procédés de codage font appel à une segmentation des images en régions dites homogènes, c'est-à-dire en régions ayant un caractère uniforme suivant un ou plusieurs critères tels que la chrominance et/ou la luminance des pixels (éléments d'image) de cette région. Dès lors, on peut remplacer la transmission des données de luminance et de chrominance concernant chaque pixel d'une région par une simple transmission des données de luminance et de chrominance de la région considérée. Par ailleurs, on peut faire appel à cette segmentation pour le codage inter-image. Ainsi, avant de transmettre ou d'enregistrer les informations relatives à l'état, par exemple de luminance et chrominance, d'une région ainsi définie, on détermine si ces informations ont déjà été transmises ou enregistrées. En d'autres termes, on détermine si cette région a déjà été identifiée dans une image préalablement transmise. Si cette région n'a pas été identifiée dans une image antérieure, on transmet l'ensemble des informations relatives à cette région de l'image. Au contraire, si cette région a été identifiée lors de la transmission d'une image précédente, on transmet seulement un signal représentant le déplacement de cette région par rapport à l'image antérieure. Ainsi, à la réception ou à la lecture, cette région est reconstituée à partir des informations déjà transmises pour une image précédente. Par exemple, on considère une série d'images comprenant toutes un même fond bleu uniforme et immobile. Dans ce cas, en considérant que ce fond bleu forme une seule région, les informations concernant cette région sont uniquement transmises pour la première image. Ensuite, le codage des images suivantes ne comporte que des indications indiquant la présence et la localisation de cette région. Ainsi, le fond bleu est recréé pour toutes les images à partir des informations transmises (ou enregistrées) pour l'image initiale. Une description d'un procédé connu de segmentation d'images est effectuée ci-dessous à l'aide de la figure jointe. Sur cette figure, on a représenté les différentes étapes d'un procédé 10 de segmentation d'images, cette segmentation comprenant deux opérations préliminaires, l'une, 20, relative à la luminance et l'autre, 22, relative à la chrominance ou à des paramètres analogues comme décrit ultérieurement. Il convient de souligner que l'opération 22 relative à la chrominance des pixels est dénommée "fragmentation" tandis que la partition finale de l'image suivant des critères de chrominance et de mouvement apparent des pixels - décrite ultérieurement - est dénommée "segmentation". L'opération 20 comprend la comparaison des luminances des pixels d'une image courante 14i par rapport aux luminances des pixels d'une image antérieure 12i. Cette comparaison détermine les mouvements ou les variations de luminance des pixels de l'image 14i par rapport aux pixels de l'image 12i. On attribue ainsi à chaque pixel P de l'image courante 14i un vecteur 15p dit de "flot optique" représentatif du mouvement ou de cette variation de luminance de ce pixel P. Pour cela, ce vecteur 15p est décrit par des coordonnées (dx, dy) caractérisant le mouvement de l'image au pixel P de coordonnées (x, Y) . Lors de l'opération 22, on effectue une fragmentation F de l'image 14i en fragments F1, F2, ... FN basée sur la couleur. Pour cela, on utilise les informations de luminance Yi de l'image 14i, ainsi que des évaluations 16 et 18 de la répartition des couleurs rouge et bleue par des signaux respectifs Ui et Vi de chaque pixel Pi de l'image 14i. Ensuite, à partir des fragments F1, F2, ... FN ainsi obtenus, on obtient la segmentation finale de l'image 14i par le regroupement de ces fragments Fi en parties Ri, appelées régions, suivant une opération 30 faisant intervenir des paramètres de mouvement - cette opération étant décrite ultérieurement. Il existe de nombreux procédés permettant d'effectuer cette fragmentation F de l'image en fragments F1, F2, ... FN de couleur homogène - l'homogénéité étant définie suivant la qualité de fragmentation exigée. Par ailleurs, il convient de noter que d'autres critères peuvent être utilisés pour effectuer cette fragmentation. Par exemple, la fragmentation peut s'effectuer suivant un critère dit "de texture" basé sur les distributions spatiales des niveaux de gris dans l'image. Pour cela, on caractérise ces textures par des critères d'homogénéité, de contraste, d'orientation privilégiée ou de périodicité. Dans cette description, on utilise une fragmentation basée sur la fusion, deux par deux, de fragments voisins de couleur similaire. Plus concrètement, à partir de deux fragments voisins dits "de départ" on crée un nouveau fragment dit "d'arrivée" comprenant les deux fragments fusionnés. Ensuite, on répète ce procédé en considérant ce fragment d'arrivée comme un nouveau fragment de départ. Pour déterminer la séquence des fusions - une seule fusion étant effectuée à chaque étape - on calcule un coût Cfu associé à chaque fusion envisageable. Ce coût Cfu, dont le calcul est décrit ci-dessous, est représentatif de la différence de couleur entre les deux fragments dont la fusion est envisagée. Ainsi, en procédant à la fusion (Fi#Fj) des fragments Fi et Fj dont le coût Cfu de fusion est le plus bas parmi tous les coûts de fusion envisagés, on fusionne les fragments les plus similaires en chrominance parmi tous les fragments pouvant être fusionnés. Dans cette réalisation, le calcul du coût Cfu de fusion entre deux fragments Fi et Fj est le suivant : Dans cette formule, Ni est le nombre de pixels dans le fragment Fi et Nj est le nombre de pixels dans le fragment Fj et (Yi-Yj), (Ui-Uj) et (Vi-Vj) représentent, respectivement, les différences de luminance et de couleurs entre les deux fragments Fi et Fj. A partir de cette fusion entre les deux fragments Fi et Fj, on obtient un nouveau fragment Fk= Fi#Fj comprenant les pixels des deux fragments Fi et Fj de départ. Ce nouveau fragment Fk comprend donc Nk = Ni + Nj pixels. Ce nouveau fragment Fk= FiUFj est alors caractérisé par une luminance Yk égale à la moyenne des luminances des fragments fusionnés pondérées par le nombre de pixels présents dans chaque fragment. Plus précisément, lors de la fusion du fragment Fi avec le fragment Fj, la nouvelle luminance moyenne du fragment Fk est égale à : De même, on définit les paramètres Uk et Vk de différences de couleur du nouveau fragment Fk comme, respectivement : Chaque pixel constitue un fragment de départ pour la première étape de fragmentation. Par la suite, les pixels non fusionnés demeurent des fragments. Toutefois, un nombre N minimal de fragments est spécifié de façon à arrêter la segmentation lorsque ce nombre de fragments est atteint. Ainsi, on obtient N fragments F1, F2, ... FN composant l'image 14 il chacun de ces fragments comprenant un nombre donné de pixels N1, N2, ...NN. Le coût de la fusion entre Fi et Fj étant proportionnel à Ni.Nj/Ni+Nj, si on suppose un début de fusion isotrope, plus le nombre de pixels concerné par une fusion est important, plus le coût de cette fusion est élevé, privilégiant ainsi la fusion de petits fragments et donc une fragmentation isotrope de l'image. Ensuite, au cours d'une opération 24, on estime un modèle paramétrique caractéristique du mouvement de tous les pixels de chaque fragment F1, F2, ... FN tel que précédemment obtenu. Pour cela, on caractérise chaque fragment Fi par un modèle 24i paramétrique de mouvement relié aux composantes horizontale dx et verticale dy du vecteur 15p de mouvement de chaque pixel de coordonnées spatiales (x,y) du fragment Fi. Plus précisément, on choisit un modèle 24 affine à 6 paramètres (a,b,c,d,e,f) tel que les composantes dx et dy du vecteur 15p de mouvement d'un pixel P de coordonnées (x,y) soient égales à Ainsi, un seul modèle 24 de paramètres de mouvement à 6 composantes décrit le mouvement de tous les pixels du fragment considéré. Les paramètres a, b, c, d, e et f du modèle 24i sont déterminés suivant la technique dite des moindres carrés à partir des vecteurs mouvement 15p estimés en chaque pixel lors de l'étape 20. Plus concrètement, à partir d'un modèle 24'i (a',b',c',d',e',f') de départ, on fait varier ses paramètres de façon à minimiser un écart Emo entre les vecteurs "réels" 15p et les vecteurs calculés à partir de ce modèle suivant les formules ci-dessus. Pour évaluer cet écart Emo, on calcule la somme des carrés des différences entre les vecteurs mouvement 15p de chaque pixel et les vecteurs reconstruits à partir du modèle décrit précédemment. Par exemple, pour un vecteur 15p de coordonnées (dx,dy) modélisé par un modèle 24i (a,b,c,d,e,f) : Le modèle paramétrique final (a,b,c,d,e,f) est obtenu lorsque cet écart ou "variance" Emo est minimal. Cette variance dans la modélisation du mouvement du fragment Fi est alors désigné comme Var24i. De façon générale, les évaluations décrites ici ne tiennent pas compte des valeurs dites "aberrantes", c'est-à-dire des valeurs excessivement différentes des valeurs globalement estimées. En parallèle, lors d'une opération 26, la fragmentation F peut être comparée à la segmentation de l'image 12i précédente. Par exemple, on identifie les éventuelles correspondances 28 entre la localisation de fragments Fi et Fj et la localisation d'une région R'i, cette région R'i étant le résultat final de la segmentation de l'image 12i suivant une opération 30 décrite ultérieurement. Ces correspondances 28 peuvent être utilisées lors d'opérations nécessitant le suivi d'objet(s) sur une série d'images, par exemple dans le domaine du trafic routier. Ensuite, lors de l'opération 30, on effectue un procédé de regroupement analogue au procédé de fusion décrit lors de l'opération 22. Ainsi, on applique un processus itératif concernant deux fragments voisins qui minimisent un coût Cre de regroupement, ce regroupement créant un nouveau fragment de départ. Lors de cette opération 30, le coût de fusion est évalué à partir des modèles 24i de paramètres de mouvement de chaque fragment. Ainsi, les deux fragments regroupés à chaque étape de l'opération 30 sont les fragments présentant la plus grande similitude de mouvement parmi toutes les paires de fragments voisins. Par exemple, en considérant deux fragments Fi et Fj caractérisés par des modèles paramétriques respectifs 24i (ai, bi, ci, di, ei, fi) et 24j (aj, bj, cj, dj, ej, fj), la similitude de mouvement entre ces deux fragments est calculée de la façon suivante, où l' on a supposé que le fragment Fi est de plus grande taille que le fragment Fj : On calcule un vecteur de mouvement 15pj/i pour chaque pixel du fragment Fj suivant le modèle 24i paramétrique du fragment Fi. Ainsi, pour un pixel de coordonnées (xj, yj) de Fj, on calcule le vecteur 15pj/i de coordonnées (dxj/i, dyj/i) suivant les formules suivantes : Ensuite, on évalue le vecteur 15pj/j de mouvement de ce pixel suivant le modèle 24j paramétrique de ce fragment, c'est-à-dire Finalement, on évalue la différence entre ces deux vecteurs 15pj/i et 15pj/j en calculant une différence #pj/i On calcule alors la moyenne des Apj/i de tous les pixels de Fj pour obtenir une évaluation #j/i de la différence entre les modèles paramétriques des deux fragments Fi et Fj. Dès lors, on regroupe les fragments Fi et Fj dont la différence #j/i de mouvement est inférieure à un seuil prédéterminé - ce seuil étant d'autant plus faible que la concordance entre fragments doit être grande pour que ces fragment soient regroupés. Toutefois, lors de cette opération 30 de regroupement on ne calcule pas de nouveau paramètre 24 de mouvement pour un fragment créé par un regroupement. En effet, ces calculs complexes nécessiteraient des durées trop importantes. C'est pourquoi, lors de cette opération 30, on attribue à chaque fragment créé par un regroupement un vecteur de mouvement égal à l'un des vecteurs de mouvement des deux fragments regroupés. Dans cette réalisation, on attribue au fragment résultant du regroupement le paramètre de mouvement du fragment regroupé de plus grande taille. Par exemple, on considère le regroupement entre deux fragments F'i et F'j tels que le nombre de pixels N'i du fragment F'i soit supérieur au nombre N' j de pixels du fragment F' j . On accélère le calcul en attribuant au fragment F ' obtenu par le regroupement de F'i et de F'j un vecteur 24'k de mouvement égal au vecteur 24'i. Ces regroupements itératifs s'effectuent jusqu'à l'obtention d'un nombre déterminé de fragments. Lorsque cette opération de regroupement est achevée, on obtient alors un nombre donné de fragments "finaux" ou de régions Ri qui caractérisent la segmentation de l'image suivant ce procédé. L'ensemble des pixels P compris dans une région Ri est alors homogène en mouvement, ce paramètre étant caractérisé par un modèle 24i unique pour l'ensemble de tous les pixels de la région Ri. Avant de transmettre (ou d'enregistrer) cette segmentation, on effectue alors une opération 33 de marquage au cours de laquelle on identifie les régions composant l'image 14i. Ainsi, lorsque l'image 16i postérieure à l'image 14i sera analysée, on pourra utiliser cette segmentation pour procéder à l'opération 26 avec l'image 16i. Pour cela, une dernière étape 35 est nécessaire au cours de laquelle on affecte cette segmentation 35 d'un retard correspondant au délai d'apparition de l'image 16i suivante. Comme mentionné précédemment, la fragmentation F de l'image en fragments Fi est arrêtée suivant un critère de nombre de fragments obtenus. Ainsi, lorsque le nombre de fragments obtenus atteint un certain seuil, le procédé de fusion s'arrête. La présente invention résulte de la constatation que ce critère d'arrêt ne fournit pas un résultat optimisé. En effet, suivant ce procédé, la fragmentation d'une image très simple produit une fragmentation excessive de cette dernière tandis que la fragmentation d'une image complexe - comprenant de multiples détails - produit une fragmentation insuffisante. La présente invention permet d'obtenir une fragmentation qui s'adapte à la nature des images. Elle concerne un procédé de fragmentation d'image utilisant une évaluation du coût de fusion entre fragments, ce coût de fusion étant de la forme coût (Fi#Fj) = A *B, où A est un terme proportionnel à une différence de couleur et/ou de luminance et B est un terme inversement proportionnel à un nombre de pixels, et ce procédé est caractérisé en ce que le coût est pondéré par un nouveau coefficient C homogène à un nombre de pixels. Le coût d'une fusion pouvant être alors évalué par rapport à une différence de couleur ou de luminance, il est possible d'arrêter une fragmentation lorsqu'un seuil de couleur et/ou de luminance est atteint, adaptant ainsi la fragmentation à la complexité de l'image. Dans une réalisation, le coefficient C est proportionnel à 2/ Nm où Nm représente une taille moyenne des fragments Fi, tel qu'un nombre moyen de pixels par fragment Fi. Le(s) paramètre(s) de sélection est (sont) au moins, par exemple, l'un des paramètres suivants : la luminance, la chrominance et la texture. Selon un mode de réalisation, chaque fusion itérative ne concerne que deux fragments Fi et Fj voisins. Par ailleurs, le facteur A est, dans un exemple, proportionnel à NixNj où Ni et Nj sont représentatifs de la Ni + Nj taille de chaque fragment Fi et Fj voisins fusionnés-la taille d'un fragment pouvant être le nombre de pixels compris dans ce fragment. Selon un mode de réalisation, le facteur B est proportionnel à (Yi-Y)2 + (Ui-U)2 + (Vi-V)2, où (Yi -Yj) (Ui- U2) et (Vi-Vj) représentent, respectivement, la différence entre les luminances et les signaux de couleur bleue et rouge de chacun de ces deux fragments. Par ailleurs l'invention concerne aussi un procédé de regroupement des fragments d'une image obtenus par un procédé suivant une des réalisations précédentes. Ce procédé de regroupement utilise un modèle de mouvement propre à chaque fragment Fi, ce modèle de mouvement étant déterminé avec une erreur ou variance connue, de façon à attribuer au fragment créé par ce regroupement un même modèle de mouvement. On regroupe ainsi à chaque étape de ce procédé les deux fragments Fi et Fj qui minimisent un coût Cre de regroupement proportionnel à une évaluation de la différence entre les modèles de mouvement des deux fragments Fi et Fj. Dans une réalisation, le coût (Cre) de regroupement est inversement proportionnel à un seuil Sre de mouvement tel que, en l'absence d'autre test d'arrêt, le regroupement n'est pas permis si l'évaluation #i/j est supérieure à ce seuil Sre- Plus précisément, selon une réalisation le coût Cre de regroupement est calculé suivant la formule : où Ni est le nombre de pixels du fragment Fi et Nj est le nombre de pixels du fragment Fj. Par ailleurs, dans le cas où le fragment Fj est d'une taille supérieure à la taille du fragment Fi, l'évaluation #j/i de la différence de mouvement entre ces fragments Fi et Fj comprend ,par exemple, les étapes suivantes: - calcul d'un vecteur de mouvement pour chaque pixel P (x,y) du fragment Fj suivant le modèle de paramètres (ai, bi, Ci, di , ei, fi) de mouvement du fragment Fi , de façon à ce que, pour un pixel P de coordonnées (xj, yj) de Fj, on calcule un vecteur 15pj/i de coordonnées (dxj/i, dyj/i) suivant les formules suivantes : - évaluation du vecteur 15pj/j de mouvement de ce pixel P suivant le modèle 24j de paramètres (ai, bi, ci, di, ei, fi) de ce fragment Fj, c'est-à-dire - évaluation de la différence #pj/i entre ces deux vecteurs 15pj/i et 15pj/j en calculant - évaluation Aj/i de la différence de mouvement entre fragments Fi et Fj en sommant les valeurs #pj/i de tous les pixels du fragment Fj puis en divisant par Nj. Dans une réalisation de ce procédé de regroupement la taille d'un fragment est définie comme le nombre de pixels compris dans ce fragment. Par ailleurs, le seuil Sre de regroupement est, de préférence, proportionnel à une erreur ou variance de la modélisation de mouvement du fragment Fi. Selon un modèle de réalisation, le seuil Sre de regroupement est proportionnel au maximum entre la variance du modèle de mouvement du fragment Fi et la moyenne des variances des modèles de mouvement des fragments de l'image. Dans un mode de réalisation, le seuil Sre de regroupement est plus élevé lorsque l'on regroupe des fragments dont les pixels étaient compris dans une même région d'une image précédente. Le regroupement est ainsi moins sélectif dans ce cas. Toutefois, un test de prédiction de luminance peut être utilisé avant d'appliquer un seuil Sre de regroupement moins sélectif. Ainsi, suivant une réalisation, le fragment Fj étant d'une taille supérieure à la taille du fragment Fi, la prédiction de luminance s'effectue en calculant, pour chaque pixel P de coordonnées (xj, yj) du fragment Fj, le vecteur de coordonnées (dxj/i, dyj/i), la luminance prédite en P (xj, yj) dans l'image courante étant celle trouvée en (xj - dxj/i, yj - dyj/i) dans l'image précédente. Par ailleurs, de façon à favoriser le regroupement de fragments en régions de taille Nmin arbitraire, on peut utiliser un test d'arrêt de regroupement utilisant le coût Cre de regroupement multiplié par un coefficient tel que, en appelant N'i le maximum entre le nombre Ni de pixels du fragment Fi et Nmin, et N'j le maximum entre le nombre Nj de pixels du fragment Fj et Nmin. Dans ce cas, le test d'arrêt s'écrit: Toutefois, on peut utiliser un autre critère d'arrêt de regroupement tel que de façon à ne pas défavoriser le regroupement de fragments de taille supérieure à Nmin. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront avec la description de certains de ses modes de réalisation. Dans cette description d'une réalisation préférée de l'invention, on utilise un calcul du coût de fusion de fragment similaire à celui décrit ci-dessus lors de l'opération 22, c'est-à-dire : On constate que, dans cette formule, le coût de fusion des deux fragments Fi et Fj est égal au produit de facteurs A et B tels que : Dès lors, de façon à utiliser un critère d'arrêt homogène à une différence de couleur et de luminance, on introduit deux étapes supplémentaires: Dans un premier temps, on multiplie le coût de toute fusion envisagée par un facteur C homogène à l'inverse d'un nombre de pixels. Dans une réalisation préférée, C = 2/ Nm, où Nm représente la taille moyenne en pixels des fragments Fi à une étape donnée de la fragmentation. En d'autres termes, si à une étape donnée de la fragmentation on considère k fragments F1, F2, ...FK comprenant respectivement N1, N2, ...et NK pixels ; On comprend que le facteur C est obtenu en considérant que Ni = N = Nm, d'où il résulte que A = Nm2 =N2m 2Nm 2 et pour obtenir AC = 1, il faut C=-- . Nm Dans un deuxième temps, on compare le produit coût(FiuFj)*C, c'est-à-dire A*B*C, à un seuil Sc fixé. Si A*B*C Si A*B*C > Sc, l' écart en luminance et couleurs entre les deux fragments est supérieur au seuil fixé, la fusion n'est pas autorisée et la fragmentation s'arrête. De ce fait, le test d'arrêt de la fragmentation ne correspond plus à un nombre déterminé de fragments à atteindre, mais à un seuil d'homogénéité entre fragments au-delà duquel les fusions n'ont plus lieu. Ainsi, en fonction de la complexité de l'image, le nombre de régions résultant de la segmentation de l'image est variable. Par ailleurs, en utilisant le terme 2/Nm, indépendant des fragments considérés pour la fusion, on favorise la fusion de petits fragments. En effet, le coût de la fusion est proportionnel à la différence de luminance et couleurs - facteur B - et à un facteur A*C égal à (Ni x Nj/Ni+Nj).2/Nm. Du fait de ce facteur A*C, si les fragments Fi et Fj ont une taille inférieure à la moyenne, ce facteur est inférieur à 1. Au contraire, si les fragments Fi et Fj ont une taille supérieure à la moyenne, ce coefficient A*C est supérieur à 1 et le coût de la fusion est accru. Le seuil de fusion Sc est homogène au carré d'une différence de luminance et/ou de couleur. On a constaté qu'un seuil de 3*#2, où A représente 6 niveaux de gris sur chaque composante, fournit des résultats satisfaisants. Selon un autre aspect, la présente invention résulte aussi de la constatation que le regroupement de fragments Fi lors de l'opération 30 suivant un critère de différence de mouvement fixe n'optimise pas cette opération de fusion. En effet, l'utilisation d'un seuil fixe ne permet pas une bonne stabilité de la segmentation. De fait, lors du traitement d'une image, les estimations de mouvement et leur précision varient considérablement entre fragments. Par exemple, on peut traiter un premier fragment avec une estimation de mouvement variant entre - 1 et + 1 pixel, d'une précision de 0,25 pixel, et un deuxième fragment avec une estimation de mouvement variant entre - 30 et + 30 pixels, avec une précision de 2 pixels. Il apparaît alors que l'utilisation d'un seuil fixe, par exemple pour ces deux estimations, n'optimise pas la caractérisation de leur mouvement puisque ce seuil serait inadapté - trop limité et/ou trop large- pour ces fragments. C'est pourquoi, dans une réalisation, qui peut être utilisée indépendamment des autres réalisations, on calcule un coût Cre de regroupement variable en fonction des fragments concernés et prenant en compte l'évaluation j/i de la différence entre les modèles paramétriques des fragments regroupés et un seuil Sre de regroupement lié à la variance Var24i du modèle de mouvement du plus petit fragment regroupé, tel que défini précédemment, et à la segmentation préalable d'image antérieure. Dès lors, les regroupements possibles entre fragments Fi et Fj sont classés suivant un coût Cre (FiuFj)engendré par leur regroupement. Dans cette réalisation préférée, ce coût Cre(FiuFj) est calculé suivant la formule suivante : Ainsi, il est possible de regrouper les fragments dont le coût de regroupement est moindre, c'est-à-dire les fragments les plus similaires suivant le critère de mouvement, tout en imposant un seuil Sre d'arrêt de regroupement relatif à la différence de mouvement entre fragments. La segmentation de l'image est alors améliorée puisqu'elle est fonction de la nature de l'image et non d'un nombre prédéterminé de segments à atteindre. Le seuil de regroupement Sre tient compte du fait que, comme décrit précédemment, la détermination du modèle paramétrique 24j de mouvement d'un fragment Fj permet de déterminer la variance Var24j de ce modèle. Dès lors, cette variance représente une marge de tolérance devant être prise en compte lors de l'évaluation de la similitude de mouvement entre fragments. Ainsi, dans une réalisation qui peut être utilisée indépendamment des autres réalisations, le seuil Sre de regroupement est proportionnel à la variance Var24j, ce seuil Sre étant d'autant plus élevé que la variance Var24j est grande. En d'autres termes, plus l'incertitude sur la modélisation du mouvement d'un fragment est grande, plus le seuil Sre de tolérance pour le regroupement est grand. Ainsi, lorsque la détermination d'un modèle 24i paramétrique d'un fragment Fi entraîne une grande marge d'erreur - Var24j - le seuil Sre de regroupement de ce fragment Fi prend en compte cette approximation et est plus élevé, permettant un regroupement de ce fragment avec une exigence moindre sur la similitude de mouvement. Toutefois, il est possible que le seuil de regroupement soit très faible suite à une bonne modélisation du mouvement du fragment Fj, c'est-à-dire lorsque Varj est faible. Dans ce cas, le regroupement du fragment Fj avec d'autres fragments est pénalisé si le seuil de regroupement est directement proportionnel à la variance de son modèle de mouvement, auquel cas le seuil serait faible. Pour éviter cette situation, dans une réalisation qui peut être utilisée indépendamment des autres réalisations, à chaque étape de regroupement, on effectue une estimation de la moyenne Varm des variances Var24j de modélisation du mouvement de chaque fragment Fj puis on fixe le seuil de regroupement d'un fragment Fj au maximum Max (Var24 j, Varm) entre la variance Var24j propre au fragment regroupé et la variance Varm moyenne. Empiriquement, les meilleurs résultats sont obtenus pour un seuil de regroupement fixé à 0,5* Max(Var24j, Varm). Plus concrètement, on peut considérer le regroupement entre deux fragments Fi et Fj, ces deux fragments étant les fragments qui minimisent le coût de regroupement Cre calculé pour toutes les paires de fragments de départ. En considérant que le fragment Fi est plus petit que le fragment Fj , par exemple suivant un critère de nombre de pixels, on évalue le seuil Sre de regroupement avec une tolérance fonction de la variance Var24i- Toutefois, parallèlement, on évalue la variance moyenne Varm de tous les fragments de départ. Ainsi, si lors de cette étape il existe k fragments Fl, F2, ...F de variance respective Var241, Var242, ...Var24k,on a : Varm= (Var241 + Var242 + ...+ Var24k) /k Dès lors, si cette tolérance Varm est plus élevée que la variance Var24i, on déterminera le seuil Sre en fonction de Varm. Ainsi, le regroupement du fragment Fi n'est pas soumis à une tolérance moindre que dans le cas "moyen". Par ailleurs, on évalue ce seuil Sre de regroupement en fonction de la segmentation préalable d'image antérieure. En effet, cette réalisation, qui peut être utilisée indépendamment, résulte de la constatation que l'opération 26 de comparaison entre les fragments Fi issus de la fragmentation 22 couleur et les régions R'i issus de la segmentation précédente de l'image 12i antérieure permet de simplifier les calculs en faisant des prédictions à l'aide d'éventuelles correspondances entre la segmentation d'une image 12i et la fragmentation de l'image suivante. En effet, grâce à cette comparaison 26, il est possible de déterminer si des fragments Fi et Fj de l'image en cours de traitement correspondent à des zones de l'image préalablement regroupées dans l'image précédente, c'est-à-dire à une même région. C'est pourquoi, dans une réalisation qui peut être utilisée indépendamment des autres réalisations, en supposant que ces fragments sont à nouveau regroupés, on fixe alors un seuil de regroupement plus élevé pour ces fragments, favorisant ainsi leur regroupement. Par exemple, on peut fixer ce seuil Sre de la façon suivante : Sre= 4 * Max(Varm, Varj). Toutefois, il est possible que cette supposition soit inexacte, par exemple lorsqu'un déplacement d'objets se produit entre deux images. Dans ce cas, un seuil de regroupement trop élévé peut favoriser un regroupement de fragments qui ne correspondent pas à des objets de même mouvement. Pour éviter cette situation, on fixe une condition sur la variation de luminance du fragment Fj à partir de l'image précédente 12j permettant de détecter un éventuel mouvement d'objet entre les deux images. Par exemple, cette condition peut être fixée par une analyse des prédictions de luminance. Cette prédiction de luminance, par exemple associée au fragment Fj et au modèle paramétrique 24l, est définie de la façon suivante : En chaque pixel P de coordonnées (xj, yj) du fragment Fj, le vecteur 15pj/i de coordonnées (dxj/i, dyj/i) est calculé comme expliqué précédemment. Dès lors, la luminance prédite en P (xj, yj) dans l'image 14i est celle trouvée en (xj - dxj/i, yj - dyj/i) dans l'image 12i. On définit alors une erreur de prédiction comme étant la moyenne des différences entre les luminances prédites et les luminances réelles de tous les pixels P de coordonnées (xj, yj) du fragment Fj. Une telle erreur de prédiction de luminance est calculée sur un fragment considéré avant son regroupement et après son regroupement avec un autre fragment. La fusion est acceptée si cette erreur de prédiction ne varie pas de façon excessive, l'erreur permise étant fonction de la résolution prédéterminée. Dans ce cas, on peut supposer qu'il y a correspondance entre les fragments Fi et Fj et appliquer un seuil de regroupement plus élevé. Empiriquement, l'erreur entre ces prédictions est fixée à un écart de sept niveaux de gris. En tenant compte des remarques précédentes, il apparaît que l'utilisation d'un critère d'arrêt suivant un calcul de coût Cre de regroupement tel que défini par la formule : permet de tenir compte de caractéristiques propres à chaque fragment. De plus, il est possible de classer les regroupements possibles suivant le coût Cre et de favoriser le regroupement des fragments les plus similaires suivant ce critère. Par ailleurs, il est possible que l'utilisateur d'un tel algorithme de segmentation désire obtenir préférentiellement des régions d'une taille donnée, par exemple comprenant un nombre Nmin de pixels. De fait, dans une réalisation qui peut être utilisée indépendamment des autres réalisations, après chaque regroupement de fragments, on applique un test d'arrêt tenant compte de ce choix. Par exemple, en appelant N'i le maximum entre le nombre Ni de pixels du fragment Fi et Nmin et N'j le maximum entre le nombre Nj de pixels du fragment Fj et Nmin , on impose la condition : N'i+N'i Dès lors, le terme N'i+N'j/N'i*N'j favorise le regroupement des fragments de taille inférieure à Nmin. Toutefois, ce terme désavantage le regroupement de fragments de grande taille. C'est pourquoi, dans une réalisation, on utilise un deuxième critère d'arrêt de regroupement en alternance avec le critère d'arrêt de regroupement précédemment décrit. Plus préci- sément, on considère un deuxième coût de regroupement C're tel que : Ainsi, en utilisant ce deuxième coût de regroupement, on peut établir un deuxième critère d'arrêt qui permet à des fragments dont la différence de mouvement est inférieure au seuil de regroupement de se regrouper. Par exemple, on impose Cre = [(#i/j)/Sre] > 1 comme critère d'arrêt. Dans cette réalisation, on alterne l'utilisation des deux critères d'arrêt de façon à obtenir une segmentation de l'image qui ne "pénalise" pas un fragment pour sa taille. REVENDICATIONS 1. Procédé de fragmentation (F) d'images (14i)en régions (Ri) homogènes, cette fragmentation (F) utilisant des fusions itératives de fragments Fi et Fj les plus similaires suivant au moins un paramètre de sélection, cette similarité étant évaluée par un produit A*B de deux facteurs A et B, A étant homogène à un nombre de pixels et B étant homogène au(x) paramètre(s) de sélection, caractérisé en ce qu'une fusion est effectuée lorsque le produit A*B*C est inférieur à un seuil homogène au paramètre de sélection, C étant un facteur homogène à l'inverse d'un nombre de pixels. 2. Procédé suivant la revendication 1 caractérisé en ce que C est proportionnel à 2/ Nm où Nm représente une taille moyenne des fragments Fi, tel qu'un nombre moyen de pixels. 3. Procédé suivant la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que le(s) paramètre(s) de sélection est (sont) au moins l'un des paramètres suivants : la luminance, la chrominance et la texture. 4. Procédé suivant la revendication 1,2 ou 3 caractérisé en ce que chaque fusion itérative ne concerne que deux fragments Fi et Fj voisins. 5. Procédé suivant la revendication 4 caractérisé en ce que le facteur A est proportionnel à NixNj, où Ni et Nj Ni + Nj sont représentatifs de la taille de chaque fragment Fi et Fj voisins fusionnés. 6. Procédé suivant la revendication 5 caractérisé en ce que la taille d'un fragment est le nombre de pixels compris dans ce fragment. 7. Procédé suivant l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le facteur B est proportionnel à [(Yi-Yj)2 + (Ui-Uj)2+ (Vi-Vj)2], où (Yi-Yj), (Ui-U2) et (Vi-Vj) représentent, respectivement, la différence entre les luminances et les signaux de couleur bleue et rouge de chacun de ces deux fragments. 8. Procédé de regroupement de fragments d'une image obtenus par un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ce regroupement utilise un modèle (24i) de mouvement propre à chaque fragment Fil ce modèle (24i) de mouvement étant déterminé avec une erreur ou variance (Var24i) connue, de façon à attribuer au fragment créé par ce regroupement un même modèle (24k) de mouvement, regroupant à chaque étape de ce procédé les deux fragments Fi et Fj qui minimisent un coût Cre de regroupement proportionnel à une évaluation (i/j) de la différence entre les modèles (24i, 24j) de mouvement des deux fragments Fi et Fj. 9. Procédé suivant la revendication 8, caractérisé en ce que le coût (Cre) de regroupement est inversement proportionnel à un seuil Sre de mouvement tel que, en l'absence d'autre test d'arrêt, le regroupement n'est pas permis si l'évaluation #i/j est supérieure à ce seuil Sre. 10. Procédé suivant la revendication 9, caractérisé en ce que le coût Cre de regroupement est calculé suivant la formule : où Ni est le nombre de pixels du fragment Fi et Nj est le nombre de pixels du fragment Fj. 11. Procédé suivant la revendication 8, 9 ou 10, caractérisé en ce que le fragment Fj étant d'une taille supérieure à la taille du fragment Fil l'évaluation Aj/i de la différence de mouvement entre ces fragments Fi et Fj comprend les étapes suivantes: - calcul d'un vecteur (15pj/i) de mouvement pour chaque pixel P (x,y) du fragment Fj suivant le modèle 24i de paramètres (ai, bi, ci, di, ei, fi) de mouvement du fragment Fil de façon à ce que, pour un pixel P de coordonnées (xj, yj) de Fj, on calcule un vecteur 15pj/i de coordonnées (dxj/i, dy-j/i) suivant les formules suivantes : - évaluation du vecteur 15pj/j de mouvement de ce pixel P suivant le modèle 24j de paramètres (ai, bi, cil di, ei, fi) de ce fragment Fj , c'est-à-dire - évaluation de la différence Apj/i entre ces deux vecteurs 15pj/i et 15pj/j en calculant - évaluation #j/i de la différence de mouvement entre fragments Fi et Fj en sommant les valeurs #pj/i de tous les pixels du fragment Fj puis en divisant par Nj . 12. Procédé selon la revendication 11 caractérisé en ce que la taille d'un fragment est définie comme le nombre de pixels compris dans ce fragment. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que le seuil Sre de regroupement est proportionnel à une erreur ou variance Var24i de la modélisation (24i) de mouvement du fragment Fi. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que le seuil Sre de regroupement est proportionnel au maximum Max (Var24i, Varm) entre la variance (Var24j) du modèle (24j) de mouvement du fragment Fi et la moyenne (Varm) des variances des modèles de mouvement fragments de l'image, et de préférence égal à 0. 5* Max (Var24i, Varm). 15. Procédé suivant la revendication 13 ou 14, caractérisé en ce que le seuil Sre de regroupement est plus élevé, le regroupement étant ainsi moins sélectif, lorsque l'on regroupe des fragments dont les pixels étaient compris dans une même région d'une image précédente. 16. Procédé suivant les revendications 11 et 15, caractérisé en ce qu'un test de prédiction de luminance est utilisé avant d'appliquer un seuil Sre de regroupement moins sélectif. 17. Procédé suivant la revendication 16, caractérisé en ce que le fragment Fj étant d'une taille supérieure à la taille du fragment Fi, la prédiction de luminance s'effectue en calculant, pour chaque pixel P de coordonnées (xj, yj) du fragment Fj, le vecteur 15pj/i de coordonnées (dxj/i, dy-j/), la luminance prédite en P (xj, yj) dans l'image courante étant celle trouvée en (xj - dxj/i, yj - dy-j/) dans l'image précédente. 18. Procédé suivant l'une quelconque des revendications 8 à 17, caractérisé en ce qu'on favorise le regroupement de fragments en régions de taille Nmin arbitraire en utilisant un test d'arrêt de regroupement utilisant le coût Cre de regroupement multiplié par un coefficient tel que, en appelant N'i le maximum entre le nombre Ni de pixels du fragment Fi et Nmin, et N'j le maximum entre le nombre Nj de pixels du fragment Fj et Nmin, on utilise le test d'arrêt : 19. Procédé suivant l'une quelconque des revendications 8 à 18, caractérisé en ce qu'on utilise le critère d'arrêt du regroupement :