FR 2843817 A1 20040227 FR 0210421 A 20020820 L'invention concerne un procédé de détection de pixels d'une teinte donnée Y dans une image I et un dispositif convenant à la mise en #uvre de ce procédé. Un tel procédé est notamment utilisé pour détecter la teinte "chair" d'une peau humaine dans une image. De nombreuses applications nécessitent la localisation de la teinte "chair". A titre d'exemples, on peut citer la détection et le suivi de visages humains, le suivi de mains, des interfaces homme-machine avancées, l'indexation vidéo, le filtrage de bases de données d'images, etc.. Il existe principalement trois types de méthodes de détection de la teinte "chair". Les méthodes du premier type, qualifiées de méthodes par "seuillage colorimétrique", sont basées sur l'hypothèse selon laquelle la teinte "chair" occupe une faible partie de l'espace colorimétrique, quel qu'il soit, et peut être facilement séparée des autres couleurs. Ainsi, pour détecter les pixels de teinte "chair" dans une image I, dans un espace colorimétrique C à k dimensions i, par exemple l'espace HSV à trois dimensions H, S et V, pour chaque dimension i de l'espace C, on détermine un intervalle [C'min, C'max] suivant la dimension i, considéré être occupé exclusivement par des pixels de teinte "chair", et on compare la composante colorimétrique 1'(p) de chaque pixel p de l'image I suivant la dimension i à l'intervalle de teinte "chair" [C'min, C'max], afin de déterminer si le pixel p fait partie d'une région de teinte "chair". En définitive, on calcule un masque binaire teinte "chair" "TC" tel que: où : - TC(p) désigne la valeur du masque binaire à la position p ; - I (p) désigne la composante colorimétrique du pixel p dans l'image I suivant la dimension i de l'espace colorimétrique considéré C. La valeur du masque binaire appliqué au pixel p vaut 1 lorsque chacune des k composantes de ce pixel p dans l'espace colorimétrique C, est comprise dans un intervalle de teinte "chair". Les méthodes de détection du second type, dites "statistiques", reposent en fait sur deux modes de détection. Le premier mode de détection consiste à concevoir un modèle de teinte "chair" en construisant deux histogrammes : un histogramme représentant les couleurs représentatives de la teinte "chair" et un histogramme représentant les couleurs non teinte "chair". Ces deux histogrammes sont construits à partir de pixels étiquetés manuellement. A partir de ces deux histogrammes et de la formule dite "de Bayes", on en déduit la probabilité qu'une couleur c soit une couleur de teinte "chair" : où : - p(clchair) et p(cchair) désignent respectivement la probabilité d'avoir la couleur c comme couleur "chair" et couleur non "chair". Ces probabilités sont facilement calculables à partir des deux histogrammes construits ; - p(chair) et p(-,chaiJ) désignent respectivement la probabilité d'obtenir de la teinte "chair" et non "chair" quelle que soit la couleur. Ces probabilités peuvent être approchées en étudiant les distributions dans les deux histogrammes construits. A partir de cette relation, on considère un pixelp de couleur c comme étant un pixel de teinte "chair" si p(chairlc) bzz 0 où 0 Le second mode de détection consiste à modéliser la distribution colorimétrique de la teinte "chair" par une gaussienne ou une mixture de gaussiennes. Cette modélisation s'effectue par un apprentissage à partir d'histogrammes obtenus par un étiquetage manuel des pixels de teinte "chair". Chaque distribution gaussienne est alors caractérisée par sa moyenne et sa matrice de covariance. La couleur c d'un pixelp peut être comparée au modèle de distribution de la teinte "chair" en calculant la distance de Mahalanobis. Si cette distance est plus faible qu'un seuil fixé, le pixelp est considéré comme faisant partie d'une région de teinte "chair". Les méthodes de détection du troisième type sont basées sur une segmentation de l'image. Elles consistent à coupler les techniques de segmentation de l'image avec les propriétés colorimétriques de la teinte "chair". Généralement, les méthodes de détection de la teinte "chair" utilisant cette approche comprennent - une étape de segmentation de l'image consistant à segmenter l'image entière en une pluralité de régions colorimétriques et à modéliser chaque région par un modèle colorimétrique, et - une étape de détection des régions de teinte "chair" consistant à comparer le modèle de chaque région colorimétrique à un modèle de teinte "chair" préétabli et, si la distance entre les deux modèles est inférieure à un seuil prédéfini, à classer la région comme une région de teinte "chair". Ces diverses méthodes de détection de la teinte "chair" présentent de nombreux inconvénients. Celles basées sur un seuillage colorimétrique nécessitent de bonnes conditions d'éclairage pour fournir des résultats satisfaisants. Lorsque les conditions d'éclairage sont mauvaises, la détection des régions de teinte chair risque d'être partiellement incomplète. Par exemple, sous un éclairage trop important, les pixels de teinte chair apparaissent blancs de sorte qu'ils risquent de pas être détectés comme pixels de teinte chair par seuillage colorimétrique. Les méthodes de détection statistiques sont plus robustes vis-à-vis des conditions d'éclairage, autrement dit moins sensibles à celles-ci, mais seulement si la base d'apprentissage est suffisamment importante. Or, l'étape d'apprentissage requiert un travail important d'étiquetage en amont. Enfin, les méthodes de détection basées sur la segmentation de l'image s'avèrent également plus robustes vis-à-vis des conditions d'éclairage du fait qu'elles consistent à classer les pixels de l'image par similarité "inter-pixels", c'est-à-dire entre pixels. Cependant, elles nécessitent de segmenter la totalité de l'image afin de déterminer les régions de teinte "chair" et les régions de teinte "non chair", ce qui implique des temps de calcul considérables. En outre, ces méthodes de détection nécessitent l'établissement préalable d'un modèle de teinte chair fiable, lequel est utilisé afin d'être comparé aux modèles de chaque région colorimétrique obtenue par segmentation. Le problème de l'invention consiste donc à proposer un procédé de détection de pixels d'une teinte donnée Y dans une image 1 composée d'une pluralité de pixels p, qui s'adapte aux conditions d'éclairage, sans toutefois requérir de temps de calcul trop importants. Ce problème est résolu par le fait que le procédé comprend - une première étape de détection de pixels de teinte Y consistant à détecter au moins une partie des pixels de teinte Y dans l'image d'origine I, - une étape de formation d'une image J contenant les pixels de teinte Y détectés lors de la première étape de détection, - une étape de modélisation consistant à créer au moins un modèle colorimétrique de la teinte Y à partir des pixels de teinte Y de l'image J et - une seconde étape de détection de pixels de teinte Y consistant, pour chacun des pixels d'un sous-ensemble V de pixels de l'image 1 contenant au moins une partie des pixels de l'image 1 non pris en compte dans l'image J, à comparer ledit pixel au modèle colorimétrique préalablement créé afin de déterminer s'il s'agit de pixels de teinte Y. D'emblée, on notera que, par l'expression "pixels non pris en compte dans l'image J", on entend désigner les pixels de l'image 1 n'ayant pas été préalablement détectés comme étant de teinte Y. Le fait de créer un modèle colorimétrique de la teinte Y à partir de l'image 1 elle-même et d'utiliser ce modèle pour compléter la détection des pixels de teinte Y dans l'image 1 permet d'adapter la détection des pixels de teinte Y à la fois aux conditions d'éclairage et au contenu de l'image I. En outre, l'étape de modélisation, gourmande en temps de calcul, n'est appliquée qu'à une partie de l'image 1 d'origine, à savoir aux pixels de teinte Y pris en compte dans l'image J. Grâce à cela, on réduit considérablement le temps de calcul. De préférence, dans la seconde étape de détection de pixels de teinte Y, on détecte les pixels de l'image 1 non pris en compte dans l'image J et voisins de pixels de teinte Y de l'image J afin de former ledit sous-ensemble V. Pour compléter la détection des pixels de teinte Y, on n'applique la seconde opération de détection qu'aux pixels voisins des pixels de teinte Y préalablement détectés lors de la première opération de détection. Grâce à cela, on limite considérablement la quantité de calculs. Avantageusement, on insère dans l'image J les nouveaux pixels p de teinte Y détectés lors de la seconde étape de détection. Dans ce cas, et avantageusement encore, à chaque insertion d'un nouveau pixel p dans l'image J, - on détermine s'il existe au moins un pixel q de l'image I, non pris en compte dans l'image J et voisin de ce nouveau pixel p de l'image J, et - si tel est le cas, on ajoute ledit pixel voisin q au sous-ensemble V et on réitère la seconde étape de détection en l'appliquant audit pixel q. Ainsi, on augmente le nombre de pixels de teinte Y de l'image J en y insérant des pixels détectés de proche en proche lors de la seconde étape de détection. Pour chaque nouveau pixel de teinte Y inséré dans l'image J, on examine chaque pixel voisin de ce nouveau pixel de teinte Y, contenu dans l'image J mais non déjà pris en compte dans l'image J, on détermine si ce pixel est de teinte Y et, si tel est le cas, on l'insère dans l'image J. De préférence, la seconde étape de détection des pixels de teinte Y consiste à calculer la distance colorimétrique entre chacun des pixels du sous-ensemble V et le modèle colorimétrique créé à partir de l'image J et à déterminer si cette distance colorimétrique est inférieure à un seuil prédéfini. Pour insérer de nouveaux pixels de teinte Y dans l'image J : - on insère les pixels du sous-ensemble V séparés du modèle colorimétrique de teinte Y par une distance colorimétrique inférieure audit seuil dans une structure de données de type tas minimal de manière à former un arbre comprenant des noeuds ex, constitués chacun d'un couple (px, dx) dans lequel px et dx représentent respectivement un pixel de l'image I, voisin d'un pixel de teinte Y de l'image J et non pris en compte dans l'image J, et la distance colorimétrique entre ce pixel px et ledit modèle colorimétrique, l'arbre étant tel que la distance dx associée à chaque n#ud ex est inférieure à la distance dx' associée à chaque n#ud ex' situé en-dessous du n#ud ex et la distance colorimétrique dn,;n associée au n#ud racine er,,ine est inférieure au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité, et - on affecte le pixel racine du n#ud racine emcine de l'arbre à l'image J. Dans ce cas, et de préférence, - pour chaque nouveau pixel px de teinte Y affecté à l'image J, on détermine s'il existe au moins un pixel qx de l'image I non pris en compte dans l'image J et voisin de ce nouveau pixel px, - on calcule la distance colorimétrique entre ledit pixel qx et le modèle colorimétrique de la teinte Y et - si cette distance est inférieure au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité, on insère ledit pixel qx dans la structure de données de type tas minimal. Lors de la première étape de détection de pixels de teinte Y de l'image I, on peut détecter les pixels de teinte Y dans l'image I par une opération de seuillage colorimétrique consistant à comparer, pour chaque pixel de l'image I, au moins une composante colorimétrique de ce pixel à un intervalle colorimétrique prédéfini de teinte Y. La méthode de détection des pixels de teinte Y par seuillage colorimétrique présente l'avantage de détecter de façon fiable des pixels de teinte Y. Lorsque les conditions d'éclairage ne sont pas bonnes, la première opération de détection par seuillage colorimétrique laisse certes échapper des pixels de teinte Y, mais ceux-ci sont de toute façon ultérieurement détectés par la deuxième opération de détection. Dans un mode de réalisation particulier, il est prévu une étape de segmentation de l'image J consistant à former m agglomérats colorimétriques A, à partir des pixels de teinte Y de l'image J et l'étape de modélisation consiste à modéliser chacun des m agglomérats Ai afin de créer m modèles colorimétriques M(A,) de teinte Y, chaque modèle colorimétrique M(Al) de teinte Y étant associé à l'agglomérat A, à partir de laquelle ledit mo dèle a été créé. L'opération consistant à former m agglomérats colorimétriques A, à partir des pixels de teinte Y de l'image J, détectés lors de la première étape de détection, permet de créer des modèles colorimétriques de teinte Y. La création de plusieurs modèles colorimétriques de teinte Y permet de rendre la détection des pixels de teinte Y plus précise et donc plus fiable. Avantageusement, après avoir formé les m agglomérats colorimétriques A,, on décompose l'image J en x zones spatiales ZIJ de teinte Y, avec z, riz m, j >~ 1 et x >~ m , contenant chacune un bloc de pixels voisins les uns des autres et appartenant au même agglomérat colorimétrique Ai, On forme ainsi, à partir de l'image J, une carte comprenant x zones spatiales Zij de teinte Y liées aux différents agglomérats colorimétriques A,. Avantageusement encore, la seconde étape de détection consiste, pour chacune des zones Z; de teinte y liée à un agglomérat colorimétrique A, donné, à sélectionner des pixels de l'image I voisins spatialement de cette zone Z1,J de teinte Y, l'ensemble des pixels ainsi sélectionnés formant un sous-ensemble VZi,J, à calculer la distance colorimétrique entre chacun des pixels du sous-ensemble VZ1,j et le modèle colorimétrique M(A,) de la teinte Y associé à l'agglomérat A, et à déterminer si cette distance est inférieure au seuil prédéfini afin, si tel est le cas, d'affecter ledit pixel à ladite zone Z1,J de teinte Y. On fait ainsi croître les zones, ou régions, de teinte Y de l'image J en y insérant des pixels de teinte chair de proche en proche. De préférence, pour former les m agglomérats colorimétriques lors de l'étape de segmentation de l'image J, - on calcule un histogramme des teintes Y de l'image J, - on détermine les modes de l'histogramme constitués par les teintes Y de l'histogramme ayant les plus fortes densités de pixels, - on associe chacun des pixels de teinte Y de l'image J au mode le plus proche au sens colorimétrique afin de constituer les m agglomérats colorimétriques, chaque agglomérat étant caractérisé par un mode et contenant les pixels associés à ce mode. Pour déterminer les m couleurs de teinte Y les plus fréquentes de l'image J, on peut calculer un histogramme des couleurs de teinte Y à partir de l'image J et déterminer les m couleurs de cet histogramme présentant les plus fortes densités de pixels par une méthode d'estimation de densité par noyau, par exemple de type "Mean Shift", ledit noyau ayant un rayon r. L'invention concerne également un dispositif pour la mise en #uvre du procédé précédemment défini, comprenant - des premiers moyens de détection de pixels de teinte Y de l'image I, agencés pour détecter au moins une partie des pixels de teinte Y dans l'image I, - de moyens pour former une image J contenant les pixels de teinte Y détectés par les premiers moyens de détection; - des moyens de modélisation agencés pour créer au moins un modèle colorimétrique à partir des pixels de teinte Y de l'image J détectés par les premiers moyens de détection et - des seconds moyens de détection de pixels de teinte Y, agencés pour, pour chacun des pixels d'un sous-ensemble V de pixels de l'image I contenant au moins une partie des pixels de l'image I non pris en compte dans l'image J, comparer ledit pixel au modèle colorimétrique préalablement créé afin de déterminer s'il s'agit de pixels de teinte Y. Avantageusement, il est prévu des moyens de segmentation de l'image J agencé pour former m agglomérats colorimétriques A, à partir des pixels de teinte Y de l'image J et les moyens de modélisation sont agencés pour créer m modèles colorimétriques (M(A1) de teinte Y à partir des m agglomérats colorimétriques A,. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description suivante d'un mode de réalisation particulier du procédé de détection de pixels de teinte Y d'une image I et d'une forme de réalisation du dispositif pour la mise en #uvre de ce procédé, selon l'invention, en référence au dessin annexé sur lequel: - les figures 1 à 5 représentent des organigrammes du mode de réalisation particulier du procédé de l'invention; - la figure 6A représente une zone Z1,J de teinte Y de l'image I, liée à un agglomérat colorimétrique Ai, et un sous-ensemble voisinage VZ1,J associé à cette zone Z1,J de teinte Y; - la figure 6B représente une structure de données de type tas minimale formée à partir du sous-ensemble voisinage VZ1,J de la figure 6A; - la figure 7A représente la zone Z1,J de teinte Y et le sous-ensemble voisinage VZ1,J de la figure 6A, après insertion de la racine du tas de la figure 6B; - la figure 7B représente le tas de la figure 6B après insertion de la racine du tas et insertion d'un nouveau pixel voisin de la zone V1,J de teinte Y; - la figure 8 représente un schéma bloc fonctionnel de la forme de réalisation particulière du dispositif de l'invention. Le procédé de l'invention vise à détecter des pixels de teinte "chair humaine" dans une image I. En référence à la figure 1, le procédé comprend les étapes suivantes: - une première étape 1 de détection de pixels de teinte chair, consistant à détecter au moins une partie des pixels de teinte chair dans l'image d'origine I, - une étape 2 de formation d'une image J contenant les pixels de teinte chair détectés lors de la première étape de détection 1 ; - une étape 3 de segmentation de l'image J consistant à former m agglomérats colorimétriques A, de teinte chair à partir des pixels de teinte chair de l'image J, dans un espace colorimétrique, et à décomposer l'image J en x zones, ou régions, spatiales Z1,J de teinte Y (avec 1 m ) contenant chacune un bloc de pixels de teinte Y voisins les uns des autres (c'est-à-dire ici en contact deux à deux par au moins un côté de pixel) et appartenant à un agglomérat colorimétrique donné A,, - une étape de modélisation 4 consistant à modéliser chacun des m agglomérats A; afin de créer m modèles colorimétriques M(A,) de teinte chair, chaque modèle colorimétrique M(A,) de teinte chair étant associé à l'agglomérat A, à partir duquel il a été créé, - une seconde étape 5 de détection de pixels de teinte chair consistant, pour chaque zone Z1,J de teinte Y de l'image J liée à un agglomérat colorimétrique A1 (c'est-àdire contenant des pixels appartenant à l'agglomérat colorimétrique A,), à détecter les pixels de l'image d'origine 1 voisins spatialement de cette zone Z1,J de teinte Y afin de former un sous-ensemble voisinage VZ1,J de la zone Z1,J considérée, à comparer chacun des pixels de VZ1,J au modèle colorimétrique M(A,) associé à l'agglomérat A, afin de déterminer si sa couleur est suffisamment proche de celle du modèle M(A,) pour qu'il puisse être considéré comme un pixel de teinte chair et, si tel est le cas, d'affecter le pixel considéré à la zone Z1,j de teinte Y liée à l'agglomérat A,. On rappelle ici que, par l'expression "pixels non pris en compte dans l'image J", on entend désigner les pixels de l'image I n'ayant pas été préalablement détectés comme étant de teinte chair. Les différentes étapes 1 à 5 du procédé de détection vont maintenant être explicitées en détail. 1) Première étape de détection de pixels de teinte chair La première étape 1 de détection de pixels de teinte chair est effectuée dans un espace colorimétrique Ci, ici l'espace HSV. Il s'agit d'un espace à trois dimensions (H, S et V) dans lequel les dimensions H, S et V représentent respectivement la teinte, qui définit la couleur perçue par l'#il humain, la saturation, qui définit la quantité de blanc dans la couleur, et la luminance, qui définit la luminosité de la couleur. L'espace HSV est modélisé par un cône inversé. La teinte, la saturation et la luminance sont respectivement caractérisées par - l'angle H dans le plan de la base du cône, avec 0 Lors de la première étape 1 de détection de pixels de teinte chair dans l'image I, on procède à une opération de seuillage colorimétrique consistant à comparer, pour chaque pixel de l'image I, au moins une composante colorimétrique de ce pixel à un intervalle colorimétrique prédéfini de teinte chair, dans l'espace Ci (HSV). Par définition, un "intervalle colorimétrique de teinte chair" est un intervalle occupé par la majorité des pixels de teinte chair. Dans l'exemple particulier de la description, la comparaison ne porte que sur les composantes H et S des pixels de l'image I. La dimension V n'est pas prise en compte afin de rendre la détection par seuillage colorimétrique plus robuste vis-à-vis des conditions d'éclairage. On détermine l'intervalle colorimétrique de teinte chair pour chacune des dimensions H et S par expérimentation. Dans l'exemple particulier de la description, l'intervalle de teinte chair [Hmin, Hmax] pour la dimension H occupe la plage de valeurs [330, 30] et l'intervalle de teinte chair [Smin, Smax] pour la dimension S occupe la plage de valeurs [0.20, 0.54]. L'opération de seuillage colorimétrique consiste à calculer un masque binaire MB tel que: où - i représente l'une des deux dimensions H et S de l'espace HSV, - p représente un pixel de l'image I, - I'(p) désigne la composante colorimétrique du pixel p suivant la dimension i et - Cr;"" , Cm représentent les deux bornes, inférieure et supérieure, de l'intervalle de teinte chair pour la dimension i. Le calcul du masque binaire MB consiste donc à attribuer la valeur " 1" aux pixels p dont les composantes IH(p) et Is(p) sont respectivement comprises dans les intervalles [Hmin, Hmax] et [Smin, Smax], et la valeur "0" aux autres pixels, les pixels portant la valeur "1" étant considérés être de teinte chair. Le calcul du masque binaire permet ainsi de détecter au moins une partie des pixels de teinte chair. 2) Formation de l'image J A partir de l'image d'origine 1 et de l'image MB(I) constituée par le masque binaire précédemment calculé, on forme une image J de teinte chair telle que: L'image J ne reprend que les pixels de teinte chair de l'image 1 d'origine détectés lors de la première étape de détection 1, la valeur "0" étant attribuée aux autres pixels de l'image 1 d'origine. 3) Etape de segmentation de l'image J En référence à la figure 2, l'étape de segmentation 3 consiste à former m agglomérats colorimétriques A,, ici dans l'espace Ci (soit HSV), à partir des pixels de teinte chair de l'image J. Pour cela, dans une étape 3a, à partir de l'image J, on calcule un histogramme de couleurs H (J) que: H(J)(c) = Card {p, J(p) = c} où c e C, et c 0 et on fixe H(J)(0) 0. On notera ici qu'il existe différentes teintes, ou couleurs, de chair humaine, représentées par les différents points c de l'espace colorimétrique Ci (ici HSV). L'histogramme H (J) une répartition colorimétrique des pixels ayant été détectés comme étant de teinte chair lors de la première étape de détection 1. Dans une étape 3b, on détermine les modes de l'histogramme H (J) constitués par les teintes présentant les plus fortes densités de pixels, autrement dit les teintes chair humaine les plus fréquentes dans l'image J, par une méthode d'estimation de densité par noyau. Dans l'exemple particulier de la description, on utilise une méthode d'estimation de densité par noyau de type "Mean Shift", qui va maintenant être explicitée. Méthode d'estimation de Mean Shift Soit un échantillon de n points x,,x2, ... IX,,dans un espace euclidien de dimension d Rd,ces n points sont répartis dans l'espace suivant une certaine distribution de probabilité. Pour estimer en tout point x e Rd,la densité de la distribution des n échantillons, on définit l'estimation de densité # utilisant le noyau K et le rayon h par : Le noyau K (x) une fonction scalaire satisfaisant : Dans la pratique, on utilise le noyau d'Epanechnikov défini par : où cd désigne le volume de la sphère unité de dimension d. La procédure Mean Shift consiste à rechercher les zones de forte densité dans l'espace Rd. Pour ce faire, on calcule le gradient de la densité qui peut être approché par le gradient de l'estimation de densité : En utilisant le noyau d'Epanechnikov, on obtient : où Sh(x) désigne l'hypersphère de dimension d, de rayon h, de volume hdcd, contenant nx point et centrée en x. Sh(x) est appelé le noyau uniforme. Si l'on utilise les notations suivantes : ona: La quantité Mh(x) est appelée échantillon Mean Shift et la quantité #U(x) définit l'estimation de densité avec le noyau uniforme de rayon h. On peut ainsi s'apercevoir que l'estimation du gradient de la densité au point x peut être calculée à partir de l'échantillon Mean Shift utilisant un noyau uniforme centré en x. Le vecteur Mean Shift Mh(x) a la direction du gradient de l'estimation de la densité en x lorsque cette estimation utilise le noyau d'Epanechnikov. Ainsi, en translatant de façon itérative un point x de l'espace Rd de la quantité Mh(x) , le point x définit un chemin convergeant vers une densité maximum. A partir de cette propriété, on en déduit la procédure Mean Shift comprenant les étapes suivantes : i) sélection aléatoire de p points {y"Y2'''' ,Yp} dans l'espace 5Rrf ; ii) calcul du vecteur Mean Shift Mi, (yi ) pour chaque point y, ,1 ::::; in p ; iii) translation de chaque point y, (1 ::::; i ::::; p) par la quantité M,, ( y, ) ; iv) retour au point ii). On obtient donc une procédure itérative simple qui converge obligatoirement vers plusieurs points de convergence constituant les points de plus forte densité. Afin de détecter les teintes chair humaine les plus fréquentes dans l'image J (étape 3b), c'est-à-dire les modes de l'histogramme H (J), on applique la méthode d'estimation de Mean Shift à l'image J, dans un espace colorimétrique C2, en l'espèce l'espace Luv. Le choix de l'espace Luv présente deux avantages: d'une part, la méthode d'estimation de la densité Mean Shift donne d'excellents résultats dans cet espace, et, d'autre part, la distance colorimétrique dLuv entre deux points Ai et A2 de l'espace Luv, ayant respectivement les coordonnées (L1, U1, Vi) et (L2, U2, V2), est réduite à la distance euclidienne. Cette distance est donc définie par la formule suivante: dLUV (Al' A2) = (L1 - L2)2 + (U! - U2)2 + ( - V2)2 L'étape 3b) comprend les sous-étapes suivantes: 3b-i) On détermine le rayon r du noyau utilisé par la méthode de Mean Shift et que l'on appellera également par la suite "fenêtre de recherche". 3b-ii) On sélectionne de façon aléatoire k pixels de teinte chair p, (1 3b-iii) On applique la procédure Mean Shift aux k pixels sélectionnés dans l'espace colorimétrique C2 (ici Luv), afin d'obtenir un ensemble de points de convergencepci 3b-iv) Si la distance au sens colorimétrique entre deux points de convergence pci est inférieure à r (c'est-à-dire le rayon du noyau), on évince l'un des deux points de convergence, autrement dit on le supprime de l'ensemble des points de convergence. On supprime ainsi les points de convergencepc, superflus. Le rayon r du noyau, autrement dit la taille de la fenêtre de recherche, déterminé à la sous-étape 3b-i), est ici proportionnel à la trace de la matrice de covariance de l'image J. Le calcul de cette matrice est effectué de la façon suivante : Soit (PPP2,..,pJ l'ensemble des n pixels/?* de l'image J tels J(px) 0, c'est-à-dire les pixels détectés comme étant de teinte chair lors de la première étape 1 de détection de pixels de teinte chair par seuillage colorimétrique dans l'espace HSV. Chacun des pixels px est caractérisé par un vecteur déterminant la couleur de p, dans l'espace Luv : PX = (p1x,pI,pDt =LPx)WPx)WPx))T où T désigne l'opération transposition. Soit p - p, pz, p3 - L,LI,Y le vecteur couleur moyen c'est-à-dire Chaque pixel vecteur px est alors centré sur le vecteur couleur moyen résultant en un pixel vecteur centré px : - - ~-~(-l -2 -3)T\-Il La diagonale de la matrice de covariance donne la variance dans les dimensions L, u et v. 3 prend.. COVI,I On prend ici r = 3 ~' 100 100 Après suppression éventuelle d'un ou de plusieurs points de convergence à l'étape 3b-iv), on obtient m points de convergence pci (1 # i # m et m caractérisé par un mode de l'histogramme pci et contient un ensemble de pixels proches au sens colorimétrique, c'est-à-dire de teinte proche, de ce modèle,. Dans une étape 3c, on constitue les m agglomérats colorimétriques Ai (l A(px ) = A; tel que dC2 (J(PJ,pcJ::; dC2 (J(PJ,pcJ \j j i= i et 1:9 i,j::; m où - A(px) représente l'agglomérat Ai auquel le pixels est affecté, ou associé; - dC2 (J(pJ,pc) représente la distance colorimétrique entre la couleur J(px) du pixel px et la couleur du modèle, dans l'espace C2 (Luv). L'algorithme du plus proche voisin consiste donc à affecter, ou à associer, le pixel px de teinte chair de l'image J à l'agglomérat Ai si la distance colorimétrique entre ce pixel px et le modèle, associé à l'agglomérat Ai est inférieure à chacune des distances colorimétriques entre ce pixel p et les autres modes pcj#i de l'image J. Après avoir formé les m agglomérats colorimétriques A,, dans une étape 3d, on décompose l'image J en x zones, ou régions, spatiales Z; (avec 1 1 ) de teinte chair. Chaque zone Z1,j contient un bloc de pixels de teinte chair voisins, en contact deux à deux par au moins un côté de pixel, et appartenant à un même agglomérat colorimétrique Ai. Par définition, on dit que qu'une zone Z1,j de teinte chair est liée, ou associée, à un agglomérat Ai lorsqu'elle contient des pixels appartenant à cet agglomérat A1. On notera que le nombre x de zones spatiales Zij est supérieur ou égal au nombre total m d'agglomérats colorimétriques, selon que les pixels de chaque agglomérat A; appartiennent tous à une même zone spatiale Zi,J ou à différentes zones spatiales Zij. 4) Etape de modélisation Lors de l'étape de modélisation 4, on modélise les m agglomérats colorimétriques A, afin de créer m modèles colorimétriques de teinte chair. Par la suite, on notera M(A,) le modèle colorimétrique associé à l'agglomérat A, (1 5) Seconde étape de détection de pixels de teinte chair L'étape de modélisation 4 est suivie par une seconde étape 5 de détection de pixels de teinte chair visant à accroître les zones Z1,J de teinte chair de l'image J. D'emblée, on notera que l'espace "image" désigne l'espace graphique, ici bidimensionnel, contenant les images, ou représentations graphiques, 1 et J. L'étape de détection 5 utilise une version modifiée d'un algorithme de segmentation par ligne de partage des eaux. Pour plus de renseignements concernant cet algorithme, le lecteur est invité à se reporter au document Morphological Operators for Image and Video Compression , IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 5, No. 6, Juin 1996 - Salembier P., Brigger P., Casas J.A., Pardàs M.. Cet algorithme utilise une structure de données de type tas minimal . On forme un tas à partir de chaque zone Z1,J de teinte chair, liée à un agglomérat A,, de l'image J. Il s'agit d'une structure de données qui peut être représentée sous la forme d'un arbre. Dans l'exemple particulier de la description, cet arbre est un arbre binaire équilibré contenant N n#uds, chaque n#ud étant relié à un n#ud supérieur et à deux n#uds inférieurs à l'exception des n#uds d'extrémité comprenant un n#ud racine supérieur et des n#uds feuilles inférieurs. Chaque n#ud de l'arbre est un élément ex=(px, dx), avec 1 fenêtre de recherche utilisée à l'étape 3b-iii) par la méthode d'estimation de la densité. Les opérations d'insertion ou celles de suppression de n#uds dans l'arbre doivent être suivies d'une réorganisation du tas par échanges de n#uds afin de préserver la propriété du tas. La figure 6A montre, à titre d'exemple illustratif, une représentation d'une zone spatiale Z1,J de teinte chair de l'image J, liée à un agglomérat colorimétrique A, et N pixels px ( 15 x 5 N ) de l'image I voisins de cette zone de teinte chair ZIJ, N étant ici égal à 18. La figure 6B représente un tas formé à partir des pixels px voisins de la zone de teinte chair Zi,J de la figure 6A et contenant donc N n#uds ex=(px, dx), avec 1 x En référence à la figure 4, l'étape de détection 5 se scinde elle-même en plusieurs sous-étapes 5a à 5g. Sa) Formation d'un tas initial global. 5b) Extraction de la racine du tas. 5c) Insertion dans une zone ZiJ du pixel pracine de la racine du tas. 5d) Test afin de déterminer s'il existe des pixels qx de l'image I, voisins spatialement (c'est-à-dire dans l'espace image) du pixel racine pracine inséré dans la zone Z1,J, mais non déjà contenus dans une zone de teinte chair de l'image J, et proches au sens colorimétrique du modèle M(A,) de l'agglomérat A; associé à la zone Z1,J. 5e) S'il existe un ou plusieurs nouveau (x) pixel(s)voisin(s) qx proches au sens colorimétrique du modèle M (A,), de ce ou ces pixel(s) qx dans le tas et retour à l'étape 5b). 5f) Sinon, test afin de déterminer si le tas est vide. Si le tas n'est pas vide, retour à l'étape 5b). Si le tas est vide, passage à l'étape 5g). 5g) Fin de l'étape 5. Le processus décrit par les étapes 5a) à 5g) est ici réalisé pour toutes les zones Z1,J afin de former un seul tas global, pour toutes les zones Z1,J. En variante, on pourrait former un tas par zone Z,j. Sur la figure 7A, on a représenté la zone de teinte chair Z,j de la figure 6A agrandie par insertion du pixel racine p5 et les nouveaux pixels voisins de la région A,, à savoir q19 et qzo. La figure 7B représente le tas de la figure 6B réorganisé après extraction du pixel racine p5 et insertion du nouveau pixel voisin q19. Dans cet exemple, le pixel q2o n'est pas inséré dans le tas car la distance colorimétrique entre ce pixel et le modèle M(Ai) est supérieure à la taille r de la fenêtre de recherche. En référence à la figure 5, l'étape 5a de formation du tas initial comprend, pour chaque zone Z1,j, les sous-étapes suivantes: 5a-i) On détecte dans l'image d'origine I les pixels px de l'image I, non contenus dans la zone de teinte chair Z1,j liée à l'agglomérat A1 (c'est-à- dire tels que J(px ) = 0 ) et voisins spatialement de pixels pzij de la zone Zi,j, dans l'espace image. Par définition, les "pixels voisins px" d'un pixel pZ;, sont ici les pixels "adjacents" au pixel jpz, en contact avec celui-ci soit par un côté du pixel pz,.} soit par un sommet du pixel pzij. 5a-ii) On forme un sous-ensemble "voisinage" VZi,j associé à la zone Z1,jdans lequel on insère les pixels voisins px de la zone Z,j détectés à l'étape 5ai). 5a-iii) On extrait un pixel px du sous-ensemble voisinage VZ1,J (le pixel extrait px étant supprimé de l'ensemble VZi,J). 5a-iv) On calcule la distance colorimétrique d2(M(A,),l(px)) entre le pixel px extrait du sous-ensemble voisinage VZi,j et le modèle colorimétrique M(Ai) de l'agglomérat A, associé à la zone de teinte chair Z1,J, dans l'espace colorimétrique C2 (ici Luv). 5a-v) On effectue un test pour déterminer si cette distance colorimétrique dC2(M(A,),J(pJ) est inférieure ou égale à un seuil prédéfini, lequel est ici pris égal au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité à l'étape 3b-iü). Si la distance d 2 (M (A; ), I (px )) est inférieure au seuil r, cela signifie que le pixel est détecté comme étant de teinte chair et on passe à l'étape 5a-vi). Si la distance dC'2(M(AJ,I(px)) est supérieure au seuil r, cela signifie que le pixel n'est pas détecté comme étant de teinte chair et on passe à l'étape 5a- vii). 5a-vi) S'il a été détecté que le pixel px est de teinte chair à l'étape 5a-v), on insère ce pixel px dans le tas puis on passe à l'étape 5a-vii). 5a-vii) On effectue un test afin de déterminer si l'ensemble VZ1,j est vide. Si tel est le cas, on passe à l'étape 5a-viii). Sinon, on réitère l'étape 5a-iii) en extrayant un nouveau pixel px de l'ensemble VZi,J. 5a-viii) On effectue un test afin de déterminer s'il existe d'autres zones Zij à traiter. Si tel est le cas, on réitère les étapes précédentes 5a-i) à 5a-vii) pour cette nouvelle zone Z1,J, sinon on passe à l'étape b). Dans l'étape 5c), le pixel px est inséré dans la zone Zi,J dont il est voisin spatialement. Après chaque insertion d'un nouveau pixel px dans une zone Zi,j (étape 5c), on procède à l'étape 5d) visant à déterminer s'il existe un ou plusieurs pixel(s) qx voisin(s) du nouveau pixel px, mais n'appartenant pas à la zone Z1,j, et de couleur proche de celle du modèle M(Ai) de l'agglomérat colorimétrique A, associé à cette zone Z1,J. Cette étape 5d) est partiellement analogue à l'étape 5a): On détecte d'abord s'il existe un ou plusieurs nouveau (x) pixel(s)qx de l'image I, non contenus dans la zone Z1,j et voisins spatialement (c'est-à-dire dans l'espace image) du nouveau pixel px inséré dans la zone Z1,J. En cas de détection d'un ou de plusieurs nouveau (x) pixel(s)qx voisin(s) spatialement de la zone Z1,J, on ajoute ce ou ces pixels au sous-ensemble voisinage VZi,J et on réitère les étapes 5a-iii) à 5a-viii) de détection des pixels de teinte chair parmi les pixels du sous-ensemble voisinage VZ1,J, afin de déterminer si ces pixels qx sont proches au sens colorimétrique du modèle M(A,) de l'agglomérat Ai associé à la zone Zi,j. En d'autres termes, on applique les étapes 5a-iii) à 5a-vii) au (x) nouveau (x) pixel (s) voisins qx. Ainsi, on calcule la distance colorimétrique entre chaque nouveau pixel voisin qx et le modèle colorimétrique M(A;) de l'agglomérat Ai associé à la zone Zi,J et on compare cette distance au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité. Si cette distance colorimétrique est inférieure au rayon r (autrement dit si le pixel qx est proche au sens colorimétrique du modèle colorimétrique M(A,)), on insère le pixel qx dans le tas dans l'étape 5e. Sinon, on écarte le pixel qx et on effectue un test pour déterminer si le sous-ensemble voisinage VZ1,j est vide. Si tel est le cas, on met fin à l'étape 5d et on passe à l'étape 5b d'extraction de la racine du tas. Sinon, on réitère les étapes qui viennent d'être décrites (c'est-à-dire les étapes 5a-iii) à 5a-viii) appliquées aux nouveaux pixels voisins qx), jusqu'à ce que le sous-ensemble voisinage VZi,j soit vide. Le procédé qui vient d'être décrit est mis en #uvre par un dispositif 5, représenté sur la figure 8, comprenant un module 50 de stockage d'une image I, un premier module 51 de détection de pixels de teinte chair, un module 52 de formation d'une image J, un module 53 de segmentation de l'image J, un module de modélisation 54 et un second module 55 de détection de pixels de teinte chair. Le module de stockage 50 est destiné à enregistrer et à stocker une image 1 et est relié à une entrée 51A du premier mo dule de détection 51. Celui-ci est agencé pour détecter au moins une partie des pixels de teinte chair de l'image I, comme précédemment explicité dans l'étape 1 du procédé, et à délivrer, en sortie 51B, les pixels de teinte chair ainsi détectés. En fonctionnement, le premier module de détection 51 détecte des pixels de teinte chair de l'image I ici par seuillage colorimétrique, dans l'espace HSV, en utilisant les intervalles de teinte chair [H,#, Hmax] et [Smin, Smax] obtenus par expérimentation. Le module 52 de formation de l'image J est agencé pour former une image J contenant les pixels de teinte chair détectés par le premier module de détection 51 (étape 2 du procédé). Il comprend une entrée 52A, reliée à la sortie 51B du module de détection 51, et une sortie 52B destinée à délivrer l'image J telle que: - 1 (p) si le pixel p a été détecté comme étant de teinte chair par J (p) = seuillage colorimétrique - 0 sinon. Le module de segmentation 53 est agencé pour former m agglomérats colorimétrique A; à partir des pixels de teinte chair de l'image J et pour décomposer l'image J en x zones spatiales Z;j avec 1 :-:; i :-:; m, j :2: 1 et x > m contenant chacune un bloc de pixels voisins appartenant au même agglomérat colorimétrique A;, comme précédemment explicité dans l'étape 3 du procédé. Le module de segmentation 53 comprend deux entrées 53Ai et 53A2 et deux sorties 53B1 et 53B2. L'entrée 53Ai et la sortie 53B1 sont respectivement reliées à la sortie 52B du module de segmentation et à une entrée 54A du module de modélisation 54, tandis que l'entrée 53A2 et la sortie 53B2 sont respectivement reliées à la sortie 54B du module de modélisation et à une entrée 55A du second module de détection 55. Les sorties 53Bi et 53B2 sont destinées à délivrer les m agglomérats colorimétriques A, et les x zones Zi,J. Le module de modélisation 54 est agencé pour créer m modèle colorimétriques de teinte chair à partir des m agglomérats colorimétriques A;, comme précédemment explicité dans l'étape 4 du procédé. Il comprend une entrée 54A reliée à la sortie 53B1 du module de segmentation et une sortie 54B destinée à délivrer m modèles colorimétriques de teinte chair M(A,) respectivement créés à partir des m agglomérats colorimétriques A,. Le second module de détection 55 est agencé pour détecter des pixels de teinte chair dans l'image J, comme précédemment explicité dans l'étape 5 du procédé. Il comprend trois entrées 55Ai, 55A2 et 55A3 respectivement reliées au module de stockage 50, à la sortie 53B2 du module de segmentation 53 et à la sortie 54B du module de modélisation 54. En fonctionnement, le module de détection 55 reçoit, par les entrées 55Ai, 55A2 et 55A3, l'image I, l'image J comprenant x zones Z1,J de teinte chair et les modèles colorimétriques de teinte chair M(A1), respectivement, et délivre par la sortie 54B l'ensemble des pixels de teinte chair détectés. Dans l'exemple qui vient d'être décrit, le sous-ensemble VZ1,J de pixels voisins de la zone, ou région, spatiale Z1,J contient les pixels adjacents aux pixels de teinte chair de la zone Z1,J de l'image J, c'est-à-dire en contact avec des pixels de la zone Z1,J soit par un côté soit par un sommet. En variante, on pourrait inclure dans le sous-ensemble voisinage Vzij les pixels q de l'image I adjacents au pixel p ou séparés de celui-ci par n pixels au plus (avec n > 1 ). On pourrait supprimer l'étape de segmentation de l'image J consistant à former m agglomérats colorimétriques à partir des pixels de teinte chair de l'image J puis, dans l'image J, x zones, ou régions, spatiales Z1,J liées aux différents agglomérats A,. Dans ce cas, lors de l'étape de modélisation 4, on créerait un seul modèle colorimétrique à partir de l'ensemble des pixels de teinte chair de l'image J. Lors de la première étape de détection 1, on pourrait utiliser une méthode différente de celle décrite dans l'exemple de la description, laquelle pourrait ne pas être basée sur un seuillage colorimétrique. Dans la description qui précède, l'étape 1 de détection de pixels de teinte chair par seuillage colorimétriques est effectuée dans l'espace colorimétrique HSV alors que les étapes consistant à former les m agglomérats colorimétriques et à les modéliser afin de créer m modèles colorimétriques M(A;) de teinte chair sont réalisées dans l'espace colorimétrique Luv. On pourrait utiliser différemment ces espaces colorimétriques pour effectuer ces étapes ou utiliser d'autres espaces colorimétriques, différents de HSV et de Luv. Le procédé de détection de l'invention pourrait être appliqué à la détection de pixels de teinte Y différente d'une teinte chair. Revendications 1. Procédé de détection de pixels d'une teinte donnée Y dans une image I composée d'une pluralité de pixels p, comprenant - une première étape (1) de détection de pixels de teinte Y consistant à détecter au moins une partie des pixels de teinte Y dans l'image d'origine I, - une étape (2) de formation d'une image J contenant les pixels de teinte Y détectés lors de la première étape de détection, - une étape de modélisation (4) consistant à créer au moins un modèle colorimétrique de la teinte Y à partir des pixels de teinte Y de l'image J et - une seconde étape (5) de détection de pixels de teinte Y consistant, pour chacun des pixels d'un sous-ensemble V de pixels de l'image I contenant au moins une partie des pixels de l'image I non pris en compte dans l'image J, à comparer ledit pixel au modèle colorimétrique préalablement créé afin de déterminer s'il s'agit de pixels de teinte Y. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, dans la seconde étape (5) de détection de pixels de teinte Y, on détecte les pixels de l'image I non pris en compte dans l'image J et voisins de pixels de teinte Y de l'image J (4a-i)) afin de former ledit sous-ensemble V (4a-ü)). 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel on insère dans l'image J les nouveaux pixels p de teinte Y détectés lors de la seconde étape de détection (4c). 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, à chaque insertion d'un nouveau pixel p dans l'image J, - on détermine s'il existe au moins un pixel q de l'image I, non pris en compte dans l'image J et voisin de ce nouveau pixel p de l'image J (4d), et - si tel est le cas, on ajoute ledit pixel voisin q au sous-ensemble V et on réitère la seconde étape de détection en l'appliquant audit pixel q (4d). 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel la seconde étape de détection des pixels de teinte Y consiste à calculer la distance colorimétrique entre chacun des pixels du sous-ensemble V et le modèle colorimétrique créé à partir de l'image J (4a-iii)) et à déterminer si cette distance colorimétrique est inférieure à un seuil prédéfini (4a-iv)). 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel pour insérer de nouveaux pixels de teinte Y dans l'image J : - on insère (4a-vi)) les pixels du sous-ensemble V séparés du modèle colorimétrique de teinte Y par une distance colorimétrique inférieure audit seuil dans une structure de données de type tas minimal de manière à former un arbre comprenant des n#uds ex, constitués chacun d'un couple (px, dx) dans lequel px et dx représentent respectivement un pixel de l'image I, voisin d'un pixel de teinte Y de l'image J et non pris en compte dans l'image J, et la distance colorimétrique entre ce pixel px et ledit modèle colorimétrique, l'arbre étant tel que la distance dx associée à chaque n#ud ex est inférieure à la distance dx' associée à chaque n#ud e'x situé en-dessous du n#ud ex et la distance colorimétrique dmin associée au n#ud racine eracine est inférieure au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité, et - on affecte le pixel pmcine du n#ud racine erncine de l'arbre à l'image J (4c). 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel - pour chaque nouveau pixel px de teinte Y affecté à l'image J, on détermine s'il existe au moins un pixel qx de l'image I non pris en compte dans l'image J et voisin de ce nouveau pixel px (4d), - on calcule la distance colorimétrique entre ledit pixel qx et le modèle colorimétrique de la teinte Y (4d) et - si cette distance est inférieure au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité, on insère ledit pixel qx dans la structure de données de type tas minimal (4e). 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel, lors de la première étape (1) de détection de pixels de teinte Y de l'image I, on détecte les pixels de teinte Y dans l'image I par une opération de seuillage colorimétrique consistant à comparer, pour chaque pixel de l'image I, au moins une composante colorimétrique de ce pixel à un intervalle colorimétrique prédéfini de teinte Y. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, dans lequel il est prévu une étape (2) de segmentation de l'image J consistant à former m agglomérats colorimétriques A; à partir des pixels de teinte Y de l'image J et l'étape de modélisation (3) consiste à modéliser chacun des m agglomérats Ai afin de créer m modèles colorimétriques M(A;) de teinte Y, chaque modèle colorimétrique M(A;) de teinte Y étant associé à l'agglomérat A, à partir de laquelle ledit modèle a été créé. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel, après avoir formé les m agglomérats colorimétriques A,, on décompose l'image J en x zones spatiales Z1,j de teinte Y, avec 1 ~ et x 2 m, contenant chacune un bloc de pixels voisins les uns des autres et appartenant au même agglomérat colorimétrique A,. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la seconde étape de détection consiste, pour chacune des zones Zi,j de teinte Y liée à un agglomérat colorimétrique A, donné, à sélectionner des pixels de l'image I voisins spatialement de cette zone Z,j de teinte Y (4a-i)), l'ensemble des pixels ainsi sélectionnés formant un sous-ensemble VZi,J, à calculer la distance colorimétrique entre chacun des pixels du sous-ensemble VZij (4a-iv)) et le modèle colorimétrique M(A;) de la teinte Y associé à l'agglomérat A; et à déterminer si cette distance est inférieure au seuil prédéfini (4a-v)) afin, si tel est le cas, d'affecter ledit pixel à ladite zone Z1,j de teinte Y (4a-vi)). 12. Procédé selon l'une des revendications 8 et 9, dans lequel, pour former les m agglomérats colorimétriques lors l'étape (3) de segmentation de l'image J, - on calcule un histogramme des teintes Y de l'image J (3a), - on détermine les modes de l'histogramme constitués par les teintes Y de l'histogramme ayant les plus fortes densités de pixels (3b), - on associe chacun des pixels de teinte Y de l'image J au mode le plus proche au sens colorimétrique afin de constituer les m agglomérats colorimétriques (3c), chaque agglomérat étant caractérisé par un mode et contenant les pixels associés à ce mo de. 13. Procédé selon la revendication 10, dans lequel, pour déterminer les modes de l'histogramme (3b), on utilise une méthode d'estimation de densité par noyau, ledit noyau ayant un rayon r. 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel on utilise une méthode d'estimation de densité par noyau de type "Mean Shift". 15. Procédé selon l'une des revendications 13 et 14, dans lequel si la distance colorimétrique entre deux modes est inférieure au rayon r dudit noyau, on évince l'un des deux modes (3b-iv)). 16. Procédé selon l'une des revendications 13 à 15, dans lequel on sélectionne de façon aléatoire une pluralité de pixels de teinte Y dans l'image J (3b-ii)) et on applique la méthode d'estimation de densité par noyau aux pixels sélectionnés de façon aléatoire (3b-iii)). 17. Procédé selon l'une des revendications 12 à 16, dans lequel, lors la seconde étape (4) de détection de pixels de teinte Y, le seuil auquel on compare la distance colorimétrique entre un pixel du sous-ensemble V et le modèle colorimétrique de l'image J est pris égal au rayon r du noyau utilisé par la méthode d'estimation de densité. 18. Procédé selon l'une des revendications 12 à 17, dans lequel le rayon r du noyau est proportionnel à la trace de la matrice de covariance de l'image J. 19. Procédé selon l'une des revendications 1 à 18, dans lequel pour la première étape (1) de détection de pixels de teinte Y on utilise un premier espace colorimétrique (Ci) et, pour l'étape de modélisation de l'image J ainsi que pour la seconde étape de détection de pixels de teinte Y, on utilise un second espace colorimétrique (C2). 20. Procédé selon la revendication 19, dans lequel le premier espace colorimétrique est l'espace HSV et le second espace colorimétrique est l'espace Luv. 21. Procédé selon l'une des revendications 1 à 20, dans lequel la modélisation de l'image J, ou d'un agglomérat colorimétrique A, de l'image J, consiste à calculer la moyenne colorimétrique des pixels qui composent l'image J, ou ladite région colorimétrique A, de l'image J. 22. Dispositif pour la mise en #uvre du procédé de la revendication 1, comprenant - des premiers moyens (51) de détection de pixels de teinte Y de l'image I, agencés pour détecter au moins une partie des pixels de teinte Y dans l'image I, - de moyens (52) pour former une image J contenant les pixels de teinte Y détectés par les premiers moyens de détection; - des moyens de modélisation (54) agencés pour créer au moins un modèle colorimétrique à partir des pixels de teinte Y de l'image J détectés par les premiers moyens de détection (51) et - des seconds moyens (55) de détection de pixels de teinte Y, agencés pour, pour chacun des pixels d'un sous-ensemble V de pixels de l'image I contenant au moins une partie des pixels de l'image I non pris en compte dans l'image J, comparer ledit pixel au modèle colorimétrique préalablement créé afin de déterminer s'il s'agit de pixels de teinte Y. 23. Dispositif selon la revendication 20, dans lequel il est prévu des moyens (53) de segmentation de l'image J agencé pour former m agglomérats colorimétriques A, à partir des pixels de teinte Y de l'image J et les moyens de modélisation (54) sont agencés pour créer m modèles colorimétriques M(Ai) de teinte Y à partir des m agglomérats colorimétriques A,.