FR 2922344 A1 20090417 FR 0758302 A 20071012 -1- PROCEDE DE DETECTION DE DESORDRES DANS UN OUVRAGE EN BETON OU EN MACONNERIE DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention a trait au domaine de l'inspection d'ouvrage, tels que des ouvrages de génie civil ou des bâtiments, en vue de détecter des désordres les affectant. ETAT ANTERIEUR DE LA TECHNIQUE L'entretien des ouvrages de génie civil, comme les ponts ou les barrages par exemple, et des bâtiments nécessitent généralement une inspection visuelle pour 15 détecter des désordres qui les affectent (fissures, faïençage, fracture, disjointement, dislocation, etc...). Ceci nécessite notamment de mettre en place des équipes d'inspection chargées de se déplacer, d'inspecter visuellement les ouvrages et de rendre des rapports en vue d'interventions de maintenance. 20 En outre, pour un ouvrage donné, l'inspection peut être fastidieuse en raison de sa difficulté d'accès et/ou de la taille réduite de certains désordres à détecter. On sait en effet que des fissures peuvent mesurer quelques millimètres de largeur. Lorsqu'on rapporte cette dimension aux milliers de mètres carrés de certains ouvrages (barrages ou cheminées de centrale thermique par exemple), on conçoit aisément la 25 difficulté de l'inspection. EXPOSE DE L'INVENTION Le but de la présente invention est de résoudre le problème susmentionné en 30 proposant un procédé de détection automatique de désordres dans un ouvrage ne nécessitant pas d'inspection visuelle fastidieuse. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection de désordres dans un ouvrage en béton ou en maçonnerie, caractérisé en ce qu'il comprend : 35 l'acquisition d'une image numérique en niveaux de gris d'au moins une partie de l'ouvrage ;10 -2- ^ la transformation de l'image numérique en une image binaire désignant des zones de l'image numérique formant des creux de niveaux de gris de profondeur supérieure à un seuil prédéterminé ; et ^ la classification des creux de l'image binaire en fonction de critères prédéterminés de classification pour détecter la présence parmi ceux-ci d'un désordre dans l'ouvrage. En d'autres termes, la détection des désordres consistent à prendre des photographies numériques de l'ouvrage et à appliquer à celles-ci un traitement mathématique particulier détectant de manière automatique les désordres affectant la portion d'ouvrage photographiée. Ce procédé ne nécessite donc pas d'inspection visuelle in situ. En outre, il peut être utilisé des appareils facilitant les prises de vue, tels que des drones volants équipés d'appareils photographiques par exemple. Ainsi, même les ouvrages d'accès difficiles et/ou de grande dimension peuvent être inspectés de manière rapide et efficace. Selon des modes de réalisation particuliers de l'invention, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes. La transformation de l'image numérique en l'image binaire comprend : ^ l'obtention d'une image des creux de niveaux de gris par l'application d'un opérateur du type � Top Hat � de diamètre prédéterminé à l'image numérique ; et ^ le seuillage de l'image des creux de niveaux de gris avec le seuil prédéterminé. L'opérateur � Top Hat � est un opérateur � Top Hat � logarithmique. Le seuil prédéterminé est proportionnel au à un seuil obtenu par une maximisation de la variance interclasse de l'image des creux de niveaux de gris. La classification des creux de l'image binaire comporte l'application itérative sur celle-ci, avec incrémentation de paramètres a et f3 entre deux itérations, ^ d'un opérateur d'ouverture par critère de diamètre de diamètre a ; et -3- ^ d'un opérateur de liaison de points extrêmes de creux, dont la distance est inférieure à f . La classification des creux de l'image binaire comporte l'application d'un opérateur d'ouverture par critère de diamètre avec un diamètre élevé sur l'image obtenue consécutivement à l'application itérative. Un critère de classification est la tortuosité des creux de l'image binaire. Un critère de classification est la densité surfacique des creux. Un critère de classification est l'orientation des creux. L'acquisition de l'image numérique en niveaux de gris comporte l'acquisition d'une première image en niveau de gris à laquelle est appliqué un opérateur de rehaussement de dynamique pour obtenir l'image numérique. L'acquisition de l'image numérique comporte : ^ la prise de vue d'une pluralité d'images numériques relatives à différentes portions de l'ouvrage, chacune de ces images se chevauchant avec au moins une autre image de la pluralité d'image ; et ^ le recalage des images numériques par une corrélation multi-échelle de celles-ci afin d'obtenir l'image numérique. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple, et faite en relation avec les dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 est un organigramme d'un procédé selon l'invention ; - la figure 2 à 5 sont des images numériques illustrant l'obtention d'une image binaire ; - la figure 6 à 11 sont des images numériques illustrant le processus itératifs d'élimination de zones de l'image binaire qui ne sont pas des désordres ; -4- - les figures 12A et 13A sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en béton avec et sans le marquage d'une fissure détectée à l'aide du procédé selon l'invention ; - les figures 12B et 13B sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en maçonnerie avec et sans le marquage d'une fissure détectée à l'aide du procédé selon l'invention ; - les figures 14 et 15 sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en béton avec et sans le marquage d'un faïençage détecté à l'aide du procédé selon l'invention ; et - les figures 16 et 17 sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en maçonnerie avec et sans le marquage d'une fracture détectée à l'aide du procédé selon l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION En se référant à la figure 1, le procédé débute par une étape 10 de prise de photographies numériques en couleur d'un ouvrage. Les photographies sont prises successivement en translation de manière à avoir une observation complète de l'ouvrage et de manière à ce que deux photographies prises successivement comprennent l'image d'une même partie de l'ouvrage. L'étape 10 de prise des photographies se poursuit alors par une étape 12 de recalage de celles-ci par une corrélation multi-échelle afin d'obtenir une unique image numérique de l'ouvrage, comme cela sera expliqué plus en détail par la suite. Un exemple d'image en niveaux de gris d'une portion d'un mur en béton ayant une fissure référencée � F � est illustré à la figure 2. Dans une étape suivante, une augmentation de la dynamique de l'image numérique, c'est-à-dire une augmentation de la plage de valeur des niveaux de gris, est réalisée de manière à mettre en évidence les éléments clairs et les éléments sombres de l'image et de s'affranchir d'une sous-exposition ou d'une surexposition globale ou locale de l'image. Le recentrage de la dynamique de l'image numérique couleur est par exemple réalisé par un filtrage dit de � Wallis � sur la composante luminance de l'image. Un tel filtrage est par exemple décrit dans le document de R. Wallis, � An approach to -5- the space variant restoration and enhancement of images �, Proceedings of Symposium on Current Mathematical Problem in Image Science, pages 329-340, Naval Postgraduate School, Montery, USA, 1976. En variante, le recentrage de la dynamique de l'image numérique couleur est réalisé par un filtrage de � Wallis � sur la composante luminance de l'image en utilisant des opérateurs L.I.P., ou filtre de Wallis L.I.P., selon la relation : G(x, y) = [F(x, y) - M(x, y)] x Sd + A . S(x, y) + [r.Md + (1-r).M(x, y)] où x et y sont les coordonnées d'un élément élémentaire de l'image, ou pixel, G est l'image après l'application du filtre de Wallis L.I.P., F est l'image sur laquelle est appliquée ce filtre, M est un voisinage centré sur les coordonnées x et y de taille v, S est l'écart type de l'image F sur le voisinage M, Md est une valeur moyenne pour laquelle on souhaite localement normaliser l'image F, Sd est une valeur d'écart type pour laquelle on souhaite localement normaliser l'image F, A est un paramètre prédéterminé, r est un paramètre prédéterminé compris entre 0 et 1, - est l'opérateur de soustraction logarithmique, + est l'opérateur d'addition logarithmique, et x est l'opérateur de multiplication logarithmique. De manière préférentielle, il est choisi Md = 128, Sd = 100, A=2,5, r = 0,2, et une taille de voisinage v égale à 30 par 30 pixels. L'image résultant de l'application du filtre de Wallis L.I.P. à l'image de la figure 2 est illustrée à la figure 3. Dans une étape 16 suivante, l'image numérique couleur, dont la dynamique a été augmentée, est transformée en une image numérique en niveaux de gris, par exemple en ne conservant que la composante luminance de celle-ci. En 18, un opérateur dit de � Top Hat L.I.P. �, avec une boule dont le diamètre t est choisi sensiblement égal à la largeur en pixels des désordres à détecter, est alors appliqué à l'image en niveaux de gris, selon la relation : 12 = 7'1i) 35 -6- où Ii est l'image en niveaux de gris, I2 est l'image obtenue par l'application de l'opérateur � Top Hat L.I.P. �, yB(t) est un opérateur d'ouverture morphologique, et est le symbole de la soustraction logarithmique. Un tel opérateur est par exemple décrit dans le document de M. Jourlin et N. Montard, � A logarithmic version of the top-hat transform in connection with the Asplund distance �, Acta Stereologica, vol. 16, no.3, pages 201-208, 1998. L'opérateur � Top Hat L.I.P. � a ainsi pour effet de détecter les zones de l'image numérique formant des creux de niveaux de gris plus grande que le diamètre de la boule utilisée, tout en s'affranchissant des caractéristiques des zones entourant de tels creux. Un tel opérateur est par exemple peu sensible à une différence d'éclairement dans l'image. En variante, un opérateur � Top hat � linéaire est utilisé. Cependant, la caractéristique logarithmique de l'opérateur � Top Hat L.I.P. � est préférée car elle permet d'obtenir une détection conforme à celle d'un oeil dont on sait le comportement également logarithmique. Pour calibrer cette détection, il est ainsi possible d'utiliser une inspection visuelle d'image par un expert. De plus, la caractéristique logarithmique de l'opérateur � Top Hat L.I.P. � est également adaptée aux phénomènes physiques d'absorption de la lumière sur un objet qui présente également un caractère logarithmique. L'application de cet opérateur à l'image en niveaux de gris de la figure 3 est 25 illustrée à la figure 4. L'étape 18 se poursuit alors par une étape 20 de calcul d'une valeur � SMVI(I2) � maximisant la variance interclasse de l'image en niveaux de gris I2 obtenue après application de l'opérateur � Top Hat L.I.P. �. Un tel calcul est décrit dans le 30 document de Otsu N., � A threshold selection method from gray level histograms �, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 9, page 62-66, 1979. Un seuillage de l'image en niveaux de gris I2 est alors réalisé en 22 avec un seuil égal à k fois la valeur SMVI(I2), où k est un nombre prédéterminé compris entre 1 et 35 2. Ce seuillage permet avantageusement de ne pas détecter des désordres peu marqués. -7- Le résultat du seuillage de l'image en niveaux de gris de la figure 4 est illustré à la figure 5. Comme on peut le constater à l'issue des étapes précédentes, il est obtenu, par une segmentation de l'image numérique en couleur, une image binaire I3 comprenant des objets connexes (c'est-à-dire un objet dont tout couple de points peut être relié par une courbe continue contenue à l'intérieur de l'objet) de valeur � 1 �, ici représentées en blanc. Ces objets connexes sont des candidats possibles à un désordre tel qu'une fissure ou un faïençage par exemple. On notera que la fissure � F �, peu visible sur l'image numérique en noir et blanc de la figure 2, apparaît ici de manière claire. Cependant tous les objets de valeur 1 ne sont pas nécessairement un désordre. En effet, des tâches de salissure par exemple, comme la zone référencée � A � dans les figures 2 à 5, peuvent être présentes sur le mur en béton. Ces tâches, généralement plus sombre que le fond du béton, sont à ce stade considérées comme des désordres potentiels, qu'il convient d'écarter. De même, plusieurs objets pouvant appartenir à un même désordre, il convient de les regrouper en un seul objet. A cet effet, le procédé se poursuit par une étape 24 d'initialisation dans laquelle deux paramètres a et /3 sont initialisés au diamètre t de la boule utilisée dans l'opérateur � Top Hat L.I.P. �. Dans une étape 26 suivante, une ouverture par critère de diamètre de valeur a est 25 appliquée à l'image binaire I3, ce qui élimine les zones candidates dont le diamètre est inférieur au paramètre a . Ensuite, en 28, un opérateur de liaison est appliqué à l'image obtenue à l'étape 26 pour lier les points extrêmes d'objets connexes dont une distance est inférieure au 30 paramètre P. Plus particulièrement, les points extrêmes d'un objet connexe sont déterminés au moyen de propagations de distances géodésiques contraintes à l'intérieur de l'objet. Tout d'abord, une première propagation de distance géodésique contrainte est réalisée à partir d'un point quelconque de l'objet. Un premier point extrême est ainsi obtenu comme étant le point à distance géodésique 35 maximale du point initial. De ce premier point extrême, une seconde propagation de distance géodésique contrainte est réalisée, un second point extrême étant ainsi obtenu comme étant le point à distance géodésique maximale du premier point extrême. -8- Les points extrêmes de deux objets connexes sont reliés si la distance les séparant, par exemple du type LI ou L2, est inférieure au paramètre f . Par � point extrêmes reliés �, on entend ici la création d'une relation exprimant le fait que ces points 5 appartiennent au même objet. Une étape 30 de test est ensuite mise en oeuvre pour savoir si les paramètres a et ,6 sont supérieurs ou égaux à des valeurs prédéterminées ai,. et P. respectivement. 10 Si tel n'est pas le cas, les paramètres a et ,6 sont incrémentés, en 32, de pas Aa et A,6 prédéterminés positifs respectivement, et l'étape 32 boucle sur l'étape 26 pour une nouvelle itération du processus d'ouverture et de liaison sur l'image binaire obtenue à l'issue de l'étape 28. 15 Ainsi d'itération en itération, des objets connexes de plus en plus gros sont éliminés et des objets connexes de plus en plus lointains sont reliées entre eux. On sait en effet que dans une fissure déconnectée par exemple, la probabilité de présence de petits éléments déconnectés à une faible distance est plus importante 20 que dans le reste de l'image. L'incrémentation petit à petit des paramètres a et ,6 de l'opérateur d'ouverture par critère et de l'opérateur de liaison des points extrêmes des objets connexes, permet de reconnecter petit à petit les éléments présents dans les fissures (probabilité élevée de connexion) et d'éliminer petit à petit les éléments en dehors des fissures. 25 De préférence, les valeurs initiales des paramètres a et ,6 sont choisis identiques ainsi que les pas d'incrémentation Aa et A,6. De cette manière, l'aspect élimination des objets n'est pas privilégier par rapport à l'aspect connexion des objets. Ainsi, on évite la détection de fausses fissures (qui pourrait apparaître si le 30 critère de connexion était trop privilégié) et l'élimination de fissures déconnectées (qui pourrait apparaître si le critère d'élimination était trop privilégié). Les figures 6 à 11 illustre des images binaires obtenues successivement par l'application du processus itératif des étapes 24-32 à l'image binaire de la figure 5. Si le résultat du test mis en oeuvre à l'étape 30 est positif, le processus itératif est stoppé. A ce stade sensiblement tous les objets connexes n'appartenant pas à un désordre ont été éliminés et chaque objet non éliminés est étiqueté comme 35 -9- appartenant à un désordre potentiel particulier. Dans le cas de la figure 11, un seul désordre potentiel est détecté, à savoir la fissure F. L'étape 30 se poursuit alors par une étape 34 dans laquelle une ouverture par critère avec un diamètre élevé, c'est-à-dire supérieur par exemple à la longueur minimale des fissures que l'on souhaite détecter, est mis en oeuvre sur l'image binaire obtenue à l'issu du processus itératif. Ceci a pour effet d'éliminer les désordres potentiels de longueur trop faible, et ne correspondant donc pas à un désordre réel. La classification des objets connexes se poursuit alors en 36 par une classification des désordres potentiels restants à l'issue de l'étape 34. Plus particulièrement, lors de cette étape 36, il est calculé un facteur de tortuosité fs de chaque désordre potentiel, le facteur de tortuosité étant défini comme le rapport de la distance géodésique entre les deux points extrêmes du désordre et d'une autre distance entre ces deux points, par exemple la distance euclidienne. Le facteur de tortuosité est alors utilisé comme critère de classification des désordres potentiels. Plus particulièrement, un désordre potentiel est diagnostiqué comme étant une fissure, une fracture ou un faïençage si son facteur de tortuosité fs est supérieur à une première valeur de seuil 81 prédéterminée. La première valeur de seuil 81 est typiquement supérieure à 1. Dans le cas d'un ouvrage en maçonnerie, un désordre potentiel est par ailleurs diagnostiqué comme étant un disjointement si le facteur de tortuosité est inférieure à une seconde valeur de seuil 82 prédéterminée et que l'orientation moyenne du désordre est sensiblement identique à l'orientation moyenne des joints entre les différents éléments constituant l'ouvrage (briques, pierre de taille, etc...). La seconde valeur de seuil est typiquement sensiblement égale à 1. Enfin le procédé se termine par l'affichage des désordres détectés, par exemple par la surimpression de ceux-ci sur l'image numérique en couleur obtenue à l'issue de l'étape 12 de recalage Les figures 12A et 13A sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en béton avec une fissure non marquée (figure 12A) et marquée au moyen du procédé selon l'invention (figure 13A). -10- Les figures 12B et 13B sont des images numériques d'une partie d'un ouvrage en maçonnerie avec une fissure non marquée (figure 12B) et marquée au moyen du procédé selon l'invention (figure 13B). Les figures 14 et 15 sont quant à elles des images numériques d'une partie d'un ouvrage en béton avec un faïençage non marqué (figure 14) et marqué au moyen du procédé selon l'invention (figure 15). Enfin, les figure 16 et 17 sont des images numérique d'une partie d'un ouvrage en 10 maçonnerie avec une fracture non marquée (figure 16) et marquée au moyen du procédé selon l'invention (figure 17). La figure 18 est un organigramme du procédé de recalage de deux photographies numériques Pi et P2 prises l'une à la suite de l'autre lors de l'étape 12 décrite ci-15 dessus, et comportant donc une zone relative à la même portion de l'ouvrage. Dans une première étape 50, deux images numériques IÂ et IB sont produites en réduisant les dimensions des photographies P1 et P2 d'un même facteur. Les dimensions X1 et Y1 en pixels des deux images numériques IÂ et IB sont choisies 20 égales à des puissances de 2 afin de pouvoir appliquer efficacement des outils de corrélation à base de transformée de Fourier rapide (TFR). Un repère orthonormal (O, x, y) est par ailleurs défini dans lequel sont placées les images IÂ et IB , le coin gauche de celles-ci étant positionné au centre O du repère, 25 et leurs bords étant positionnés sur les axes x, y de celui-ci (figure 19). Dans une étape 52 suivante, un vecteur v1 = est calculé comme étant la 30 solution du problème de maximisation d'une fonction de corrélation croisée selon la relation suivante : (v1,, v1y) = arg max (u,v)e[O,XI]x[0,Y1] FA(u,v).FB*(u,v) FA(u,v).FB*(u,v) (1) où FÂ (u, v) est la transformée de fourrier rapide de l'image IA 1, FB (u, v) est la transformée de fourrier rapide de l'image IB , et le symbole � * � désigne la 35 conjuguée d'un nombre complexe. -11- Dans une étape 54 suivante, l'image IB est translatée du vecteur v1 (figure 20), les images IÂ et IB se chevauchant ainsi sur une surface C1. La valeur maximale de la fonction de corrélation croisée FA (u, v).FB* (u, v) entre FA(u,v).FB (u,v) les images IÂ et IB étant maximale pour le couple de valeurs (vlx, vly), la translation de l'image IB du vecteur v1 a donc pour effet de maximiser la correspondance entre les zones des images IÂ et IB se chevauchant sur la surface C1. Le procédé se poursuit alors par une étape 56 d'initialisation dans laquelle l'image IB est dupliquée N fois, avec N un entier par exemple égal à quatre. Des images IBI, IBZ, 43, IB4, translatées du vecteur v1 par rapport à l'image IA1 , sont ainsi obtenues, avec i la valeur d'un compteur initialisé à � 1 �. Une image IÂ est par ailleurs initialisée à l'image IÂ . Toujours en 56, pour chaque image IB1, I Bz , IB3 , IB4 , un point PB1, PBa P83 PB4 est sélectionné dans la surface de chevauchement Cl entre cette image et l'image IA. Enfin, quatre vecteurs vBl, vBa, VB3, VB4, respectivement associés aux images IB1, IBa, 43, IB4, sont initialisés au vecteur v1. Dans une étape 58 suivante, une image IA 1 est produite en réduisant les dimensions de la photographie P1 à des valeurs deux fois égales à celles de l'image IÂ . De même, quatre images IB11 IBZ , IB3 , IB4 sont produites en réduisant les dimensions de la photographie P2 à des valeurs deux fois égales à celles des images IB1, IBZ , IB3` , I` B4' Les images IB'I1, 4'2 1, 4; 1, IB4 sont ensuite translatées, toujours en 58, par rapport à l'image Ii+l des vecteurs v i+1 = 2v i V i+1 = 2V i l%i+1 = 2v v i+1 = 2v i IA '+l G Bl B2 G B2 B3 G B3, B4 G B4 respectivement. On obtient ainsi un � agrandissement � d'un facteur 2 de 30 l'agencement des images IÂ, IB1, IBz, IB3 et 414. Selon cet agencement, chaque point PB` , PB` 2 , PB3` , PB4` est transformé en un PBl`+1, PB`+21, 4+31, PB4`+1 dont les coordonnées sont deux fois égales à celle du point PB1, PBZ , PB3 , PB4 . Dans une étape 60 suivante, pour chaque image IB11, IBz , IB3 , IB4 , une zone CB11 , 35 G+2 , CB31, CB4 , de préférence carrée, est sélectionnée dans celle-ci autour de son point 41+1 , PB21, PB31, PB41 correspondant. Cette zone est sélectionnée de manière à 25 ~vlyi 10 du problème de maximisation d'une fonction de corrélation croisée selon la relation suivante : Dans une étape 62 suivante, pour chaque couple de zones correspondantes ( (CAJ , CAi ), j=1, 2, 3 4, un vecteur 171.'1 = vox' est calculé comme étant la solution -12- appartenir à la zone de chevauchement entre l'image 4+11 , IBa , IB3 , 4+4 et l'image P+i A Toujours en 60, quatre zones CA~~ , CAa , CA3~ , CA4 de l'image IA sont par ailleurs 5 sélectionnées, les zones , CA2`+i, CA4`+i et les zones CB`221, ' ' C,,1+41 se Al A3 , Bl , B3 , recouvrant respectivement (figure 21). v, y]. ) = arg max (uv>eCAi C 1FÂ~' (u v).Fel * (u v) 1F;1 (u v). F 1*(u v) (2) 15 où FAi l (u, v) est la transformée de fourrier rapide de la zone CA~~ et Fel (u, v) est la transformée de fourrier rapide de la zone CA~1 Dans une étape 64 suivante, chaque vecteur vB~~ est mis à jour en lui ajoutant le vecteur i7 correspondant. Dans une étape 66 suivante, un test est mis en oeuvre pour savoir si les dimensions des images IAii et IA l sont respectivement inférieures ou égales à la moitié de celles de photographies P2 et Pi. Si tel est le cas, le compteur i est incrémenté en 68 d'une unité et l'étape 68 boucle sur 58 pour un nouveau cycle de calcul. Si tel n'est pas le cas, le processus itératif est stoppé et un vecteur final vB est obtenu, en 70, en formant la moyenne des vecteurs Bi~ vBZ 'V1 vB4 Comme on peut le constater, le premier vecteur 171, obtenu en corrélant des images 30 très réduites des photographies Pi et P2, détermine des parties des photographies Pi et P2 qui se correspondent sur une large échelle, comme par exemple des zones importantes proches en luminosité ou en couleur. Le processus itératif affine quant à lui la correspondance à une échelle plus fine en 35 déterminant sur une échelle de plus en plus petite des zones de correspondance entre 20 25 -13- les photographies Pi et P2 autour des points PB~ , PBa , PB3 , P. Ainsi, en fin du processus itératif, la correspondance entre les zones est déterminée à partir d'objets des images Pi et P2 de petite dimension, comme peut l'être la texture millimétrique de la surface de l'ouvrage par exemple. L'intérêt de sélectionner plusieurs points, et non pas un, est de rendre plus précis l'algorithme dans la mesure où les conditions de prises de vue entre les images Pi et P2 peuvent être différentes et/ou que le choix d'un point particulier peut s'avérer peu judicieux dans le cas où une correspondance serait possible entre ce point particulier et plusieurs points de la photographie P1. Par exemple, le vecteur final vB est obtenu en formant la moyenne des vecteurs `+1 `+1 `+1 `+l vBi , vBa , vB3 , vB4 , permettant ainsi de s'affranchir dans une large mesure d'imprécision sur chacun des points PB , PBz , PB3 , P. Ce vecteur final correspond ainsi à la translation à appliquer à la photographie P2 par rapport à la photographie P1 pour que la zone de chevauchement ainsi obtenue corresponde à la même portion d'ouvrage. L'algorithme de recalage venant d'être décrit est rapide et précis et ne nécessite pas de ressources de calcul importantes. Il permet ainsi de détecter les portions de deux photographies correspondant à la même fissure qui peut-être de l'ordre de quelques millimètres de largeur sur un ouvrage en béton. Bien entendu, cet algorithme peut être utilisé pour recaler n'importe quel type de photographies, et non pas seulement des photographies d'ouvrage ou de bâtiment. REVENDICATIONS 1. Procédé de détection de désordres dans un ouvrage en béton ou en maçonnerie, caractérisé en ce qu'il comprend : ^ l'acquisition (10, 12) d'une image numérique en niveaux de gris d'au moins une partie de l'ouvrage ; ^ la transformation (14-22) de l'image numérique en une image binaire 10 désignant des zones de l'image numérique formant des creux de niveaux de gris de profondeur supérieure à un seuil prédéterminé ; et ^ la classification (24-36) des creux de l'image binaire en fonction de critères prédéterminés de classification pour détecter la présence parmi ceux-ci d'un désordre dans l'ouvrage. 15 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la transformation (14- 22) de l'image numérique en l'image binaire comprend : ^ l'obtention (18) d'une image des creux de niveaux de gris par l'application d'un opérateur du type � Top Hat � de diamètre 20 prédéterminé à l'image numérique ; et ^ le seuillage (20, 22) de l'image des creux de niveaux de gris avec le seuil prédéterminé. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'opérateur � Top Hat � 25 est un opérateur � Top Hat � logarithmique. 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que le seuil prédéterminé est proportionnel au à un seuil obtenu par une maximisation de la variance interclasse de l'image des creux de niveaux de gris. 30 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la classification (21-36) des creux de l'image binaire comporte l'application itérative (26-32) sur celle-ci, avec incrémentation de paramètres a et ,6 entre deux itérations, 35 ^ d'un opérateur d'ouverture (26) par critère de diamètre de diamètre a ; et-15- ^ d'un opérateur de liaison (28) de points extrêmes de creux, dont la distance est inférieure à f . 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la classification (24-36) des creux de l'image binaire comporte l'application (34) d'un opérateur d'ouverture par critère de diamètre avec un diamètre élevé sur l'image obtenue consécutivement à l'application itérative. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un critère de classification est la tortuosité des creux de l'image binaire. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un critère de classification est la densité surfacique des creux. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un critère de classification est l'orientation des creux. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'acquisition (10-12) de l'image numérique en niveaux de gris comporte l'acquisition d'une première image en niveau de gris à laquelle est appliqué un opérateur de rehaussement de dynamique pour obtenir l'image numérique. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'acquisition de l'image numérique comporte : ^ la prise de vue (10) d'une pluralité d'images numériques relatives à différentes portions de l'ouvrage, chacune de ces images se chevauchant avec au moins une autre image de la pluralité d'image ; ^ le recalage (12) des images numériques par une corrélation multi-échelle de celles-ci afin d'obtenir l'image numérique.30