FR 2935864 A1 20100312 FR 0804892 A 20080905 La présente invention concerne un procédé de codage par blocs d'une image matricielle de pixels. Elle concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme et un dispositif de capture d'images conçus pour l'exécution des étapes d'un tel procédé de codage. Plus précisément, l'invention concerne un procédé de codage par blocs d'une image constituée d'une pluralité de blocs disjoints, par décompositions bidimensionnelles successives des blocs de cette image dans une base de fonctions discrètes prédéterminée à l'aide de l'application combinée d'un noyau unidimensionnel de projection verticale de n pixels et d'un noyau unidimensionnel de projection horizontale de p pixels, la direction horizontale des blocs étant définie comme étant celle des lignes de l'image matricielle dans un mode de lecture et/ou de transmission séquentielle ligne par ligne de l'image matricielle, dans lequel : - la dimension horizontale P en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de p, P = k.p, pour réaliser une projection d'ordre Iogp(P) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection horizontale, et - la dimension verticale N en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de n, N = I.n, pour réaliser une projection d'ordre logn(N) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection 20 horizontale. Par � noyau �, on entend de façon classique une fonction discrète élémentaire à partir de laquelle est construite ladite base de fonctions discrètes prédéterminée. Plusieurs méthodes de codage par blocs fonctionnant selon ce principe sont 25 couramment utilisées tels que notamment le codage par DCT (de l'Anglais � Discrete Cosine Transform �) ou par décomposition dans une base d'ondelettes. Le codage par DCT, utilisé dans les standards JPEG et MPEG, est en général appliqué à des blocs carrés de 8x8 pixels et est alors envisagé comme une décomposition bidimensionnelle de chacun de ces blocs dans une base de 64 30 fonctions sinusoïdales discrètes à support infini. Le noyau unidimensionnel des projections verticale et horizontale d'ordre 1 réalisées par cette technique de codage est une fonction cosinus discrète sur 8 pixels de sorte que k = I =1. Ainsi, par ce codage DCT, le signal image est décomposé dans l'espace des fréquences. Le codage par décomposition dans une base d'ondelettes à support fini, 35 utilisé dans le standard JPEG 2000 est aussi généralement appliqué à des blocs carrés de 8x8 pixels. Un noyau unidimensionnel de projections verticale et horizontale couramment utilisé est un noyau de Haar à 2 pixels. Par application de ce noyau horizontalement et verticalement, on réalise une première décomposition d'un bloc 8x8 en quatre sous-blocs 4x4. Puis à un deuxième ordre, le sous-bloc 4x4 des basses fréquences est décomposé en quatre sous-blocs 2x2. Enfin à un troisième ordre, le sous-bloc 2x2 des basses fréquences est décomposé en quatre pixels dont un représentant la composante continue du bloc. D'autres principes de décomposition, par exemple en sous-bandes fréquentielles, sont également envisageables. Ils ont pour objectif de décorréler l'image initiale pour faciliter, dans un deuxième temps, son codage avec ou sans pertes, notamment grâce à l'utilisation de codes entropiques. De tels procédés de codage par blocs sont parfois mis en oeuvre dans des dispositifs numériques de capture d'images tels que des capteurs CMOS dont un module optique type est représenté sur la figure 1. Sur cette figure, un module optique 10 de capteur, par exemple un capteur CMOS, comporte un bloc optique 12 et une matrice 14 d'éléments sensibles, les photodiodes qui, associées à des moyens de lecture électrique non représentés, forment des pixels d'une image à capturer. La matrice de pixels 14 est associée à un dispositif de séquencement 16 et à un dispositif de conversion analogique/numérique 18, permettant l'acquisition d'une image numérique matricielle de pixels. La matrice de pixels 14, le dispositif de séquencement 16 et le dispositif de conversion analogique/numérique 18 forment, avec une interface 20 de transmission des images numériques acquises, un circuit électronique 22 généralement appelé � circuit imageur � ou � plan focal � du capteur CMOS. L'interface 20 du circuit imageur 22 est en outre généralement reliée par un lien physique électronique 24 à l'interface 26 de réception d'images numériques d'un circuit coprocesseur graphique 28 qui permet d'implémenter des algorithmes d'amélioration de la qualité des images numériques acquises et de mettre éventuellement en oeuvre un procédé de codage par blocs tel que l'un de ceux précités. Les dispositifs d'acquisition d'images destinés au grand public tels que les appareils photos numériques ou caméscopes numériques à capteur CMOS, ou les modules optiques de téléphones portables, sont soumis à de nombreuses contraintes. En particulier, le débit du lien physique électronique 24 entre le circuit imageur 22 et le circuit coprocesseur graphique 28 est limité. A titre d'exemple, le protocole SMIA respecté par un grand nombre de circuits imageurs limite le débit à 400 Mbits/s. Or une vidéo non compressée d'un circuit imageur de 2 Mégapixels codés chacun sur 10 bits à 30 images par secondes nécessite un débit de 600 Mbits/s. Cette contrainte de débit est l'une des raisons pour lesquelles la résolution en mode vidéo est généralement limitée. En outre, la réduction de la consommation électrique est une contrainte majeure pour les appareils nomades, dont les capteurs d'images. L'une des plus grandes sources de consommation de ces capteurs d'images étant le transfert des données numériques entre le circuit imageur 22 et le circuit coprocesseur graphique 28 par le lien physique électronique 24, le meilleur moyen de réduire cette consommation s'avère être la réduction de la quantité des données transmises. Enfin, les dernières générations de filtres d'amélioration d'images pouvant être intégrés dans le circuit coprocesseur graphique 28 nécessitent le stockage de plusieurs images successives. Pour des raisons économiques liées aux coûts des mémoires et en raison de l'augmentation de la quantité d'information brute des images, ces algorithmes ne trouvent pas encore leur place dans des dispositifs à faible coût. Les trois contraintes précitées montrent le besoin d'un procédé de codage d'images performant permettant d'envisager une bonne compression des données numériques acquises, implantable soit dans le circuit coprocesseur graphique 28 pour permettre d'envisager l'utilisation d'algorithmes de filtrage complexes, soit préférentiellement dans le circuit imageur pour limiter le débit transmis par le lien physique électronique 24. Par ailleurs, il convient de noter que l'augmentation de la résolution spatiale d'un dispositif de capture d'images, quantifiée par le nombre de Mégapixels de son circuit imageur, est aujourd'hui le critère d'innovation principal pour le grand public. En raison du coût des circuits intégrés et de la volonté de miniaturiser les modules optiques, il s'avère donc nécessaire de diminuer la taille des circuits d'imagerie. Ceci a pour conséquence que toute implantation d'un algorithme de codage dans un circuit imageur ou dans un circuit coprocesseur graphique est très fortement contrainte en terme de complexité. Le document � A CMOS image sensor for focal plane decomposition �, de 35 Zhiqiang Lin et al, IEEE International Symposium on Circuits And Systems, vol. 5, pages 5322-5325, mai 2005, décrit un procédé de codage par blocs prévoyant un traitement parallèle des valeurs de pixels acquises au niveau du circuit imageur d'un capteur CMOS qui se dispense donc des besoins en mémoire des procédés de codage par transformation en ondelettes classiques. En revanche, il nécessite une taille et une complexité des pixels importantes pour réaliser ce traitement parallèle, ce qui est difficilement compatible avec les exigences de miniaturisation des produits destinés au grand public. Le document � Focal-plane spatially oversampling CMOS image compression sensor �, de Ashkan Olyaei et al., IEEE Transactions on Circuits and Systems I, vol. 54, n° 1, pages 26-34, janvier 2007, décrit égaleme nt un procédé de codage par blocs réalisé dans le circuit imageur. Les noyaux bidimensionnels envisagés varient de 2x2 pixels à 8x8 pixels et la méthode présentée nécessite la mémorisation des valeurs de tous les pixels d'un bloc avant sa décomposition. En outre, aucun des procédés décrits dans les documents précités ne prend réellement en compte les spécificités des capteurs CMOS grand public qui mettent en oeuvre, dans le dispositif de séquencement 16, un mode de lecture séquentielle des valeurs des pixels d'une image, en mode d'obturation électronique ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image. Ce mode de lecture par obturations électroniques successives des lignes vise notamment à compenser le manque de sensibilité des capteurs CMOS à bas coût. Mais les contraintes électroniques, de taille, de consommation et la nécessité d'assurer un mode vidéo imposent aussi aux circuits d'imagerie de fonctionner dans ce mode de lecture. Celui-ci implique qu'une image numérique est par nécessité lue ligne par ligne et que les pixels de deux lignes différentes ne sont pas cohérents temporellement, parce qu'ils ne représentent pas exactement le même instant d'une scène. Une conséquence de ce mode de fonctionnement est que les différentes lignes ne sont pas complètement corrélées entre elles, alors que les principes de codage précédemment cités supposent une même cohérence horizontale et verticale des images numériques sur lesquelles ils s'appliquent. En outre, pour réaliser un codage par blocs, par exemple de taille 8x8 pixels, d'une image, il faut acquérir séquentiellement et stocker l'ensemble des lignes nécessaires avant d'effectuer le traitement. En raison de la mémoire en général limitée sur un circuit imageur, cette contrainte pose problème. Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de codage qui permette de s'affranchir des problèmes et contraintes précités. L'invention a donc pour objet un procédé de codage par blocs d'une image matricielle de pixels constituée d'une pluralité de blocs disjoints, par décompositions bidimensionnelles successives des blocs de cette image dans une base de fonctions discrètes prédéterminée à l'aide de l'application combinée d'un noyau unidimensionnel de projection verticale de n pixels et d'un noyau unidimensionnel de projection horizontale de p pixels, la direction horizontale des blocs étant définie comme étant celle des lignes de l'image matricielle dans un mode de lecture et/ou de transmission séquentielle ligne par ligne de l'image matricielle, dans lequel : - la dimension horizontale P en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de p, P = k.p, pour réaliser une projection d'ordre logp(P) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection horizontale, - la dimension verticale N en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de n, N = I.n, pour réaliser une projection d'ordre logn(N) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection verticale, et dans lequel, pour des valeurs de n et p données, on choisit les valeurs de k et I de sorte que la dimension verticale N soit strictement inférieure à la dimension horizontale P. En limitant le nombre de lignes des blocs par rapport au nombre de colonnes, la plus grande cohérence des pixels d'une même ligne par rapport aux pixels d'une même colonne, dans une acquisition séquentielle ligne par ligne des valeurs de pixels, est correctement prise en compte. Ce procédé est donc avantageusement mis en oeuvre dans des dispositifs de capture d'images peu chers et utilisables par un large public. En outre, en limitant davantage le nombre de lignes que le nombre de colonnes d'un bloc, la mémoire d'un dispositif mettant en oeuvre ce procédé est moins sollicitée et il est plus facile d'envisager d'implanter ce procédé dans le circuit imageur. De façon optionnelle, n = p = 2, les noyaux unidimensionnels de projections horizontale et verticale étant des fonctions discrètes de Haar pour une décomposition en ondelettes. Dans ce cas, une implémentation très simple d'un procédé de codage selon l'invention est possible, à l'aide d'additionneurs et de soustracteurs. De façon optionnelle également, la décomposition bidimensionnelle des blocs de l'image matricielle comporte la combinaison d'une projection verticale d'ordre 1 et d'une projection horizontale d'ordre log2(k) + 1 sur des blocs de dimension verticale de N = 2 pixels et de dimension horizontale de P = 2.k pixels. Dans ce cas, la mémoire d'un dispositif mettant en oeuvre ce procédé est très peu sollicitée. De façon optionnelle également, chaque bloc étant constitué de k sous-blocs disjoints successifs carrés de quatre pixels chacun, la décomposition bidimensionnelle de l'un quelconque des blocs de l'image matricielle comporte une transformation de chacun de ses k sous-blocs à l'aide d'un noyau bidimensionnel de Haar combinant les noyaux unidimensionnels de projections verticale et horizontale, puis une projection horizontale d'ordre log2(k) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection horizontale appliquée à k composantes à forte entropie obtenues par la transformation des k sous-blocs. De façon optionnelle également, un procédé de codage selon l'invention peut en outre comporter les étapes suivantes : - suite à l'étape de décompositions bidimensionnelles successives des blocs de l'image, fourniture d'un premier train de données binaires constitué de mots à transcoder, et - transcodage entropique du premier train de données binaires en un second train de données binaires compressé par utilisation d'un code entropique prédéterminé pour transcoder chaque mot du premier train de données binaires en un mot transcodé, et, sur la base d'un nombre B de bits de poids faibles représentatif d'un niveau de bruit des mots du premier train de données binaires, il peut comporter l'application des étapes suivantes à chaque mot du premier train de données binaires : subdivision du mot en des premier et second sous-mots, le premier sous- mot comportant les B bits de poids faibles du mot et le second sous-mot comportant les autres bits de poids fort du mot, - application du code entropique prédéterminé au second sous-mot pour obtenir un second sous-mot transcodé, et - obtention dudit mot transcodé par concaténation du premier sous-mot et du second sous-mot transcodé. De façon optionnelle également, un procédé de codage selon l'invention peut en outre comporter une étape de lecture séquentielle de valeurs des pixels de l'image ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image, et, pendant la lecture de N lignes successives comportant au moins un bloc de N lignes et P colonnes, on exécute la décomposition bidimensionnelle dudit au moins un bloc. De façon optionnelle également, un procédé de codage selon l'invention peut en outre comporter, pendant la lecture des N lignes successives, les étapes suivantes : - lecture et mémorisation des N - 1 premières lignes successives, pendant l'acquisition de la N-ième ligne, exécution de la décomposition bidimensionnelle dudit au moins un bloc de cette ligne. L'invention a également pour objet un dispositif de capture d'images comportant des moyens de lecture séquentielle de valeurs des pixels d'une image ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image, et des moyens de codage conçus pour l'exécution des étapes d'un procédé de codage tel que défini précédemment. De façon optionnelle, un dispositif de capture d'images selon l'invention peut comporter un circuit imageur, pour la capture d'images et la conversion analogique/numérique de ces images capturées, et un circuit coprocesseur différent du circuit imageur et relié électroniquement à ce dernier pour un traitement numérique des images capturées, les moyens de codage étant intégrés dans le circuit imageur. Ce dispositif de capture d'images est par exemple un appareil photo numérique, une caméra ou un caméscope numérique, ou bien un dispositif portable de télécommunication ou de traitement de données quelconque muni d'un tel appareil photo, caméra ou caméscope intégré. Enfin, l'invention a également pour objet un programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes d'un procédé de codage tel que décrit précédemment, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : - la figure 1, déjà décrite, représente schématiquement la structure générale d'un module optique de capteur d'images de l'état de la technique, - la figure 2 illustre les étapes successives d'un procédé de codage par blocs selon un mode de réalisation de l'invention, la figure 3 illustre un exemple d'implantation du procédé de la figure 2 à l'aide d'additionneurs et de soustracteurs, la figure 4 représente schématiquement la structure générale d'un module optique de capteur d'images selon un mode de réalisation de l'invention, - la figure 5 illustre un exemple de procédé de transcodage pouvant être mis en oeuvre par un dispositif de codage selon l'invention, et - la figure 6 illustre un exemple d'implantation du procédé de la figure 5 à 10 l'aide de registres à décalages. Selon un premier aspect de l'invention, un nouveau procédé de codage de source d'une image matricielle de pixels est tout d'abord proposé. Selon un second aspect de l'invention, un codage entropique est ensuite proposé. Il est avantageusement appliqué à un train de données binaires constitué de mots 15 comportant une valeur des paramètres obtenus par le codage de source. Premier aspect : codage de source par décomposition dans une base de fonctions discrètes prédéterminée Le procédé de codage qui va maintenant être détaillé porte sur une image acquise par un dispositif de capture appliquant un mode de lecture séquentielle des 20 valeurs des pixels de cette image ligne par ligne, par exemple en mode d'obturation électronique ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image. Même en mode d'obturation mécanique de la matrice de pixels complète, à partir du moment où la lecture des valeurs des pixels reste séquentielle ligne par ligne, ce procédé est aussi particulièrement adapté. 25 Pour adapter le codage au mode de lecture séquentielle ligne par ligne, l'image est subdivisée en blocs disjoints de forme rectangulaire dont la dimension verticale est strictement inférieure à la dimension horizontale. On définit la direction horizontale de l'image et des blocs qui la composent comme étant celle des lignes de l'image dans le mode de lecture séquentielle adopté ligne par ligne. On définit par 30 conséquent la direction verticale de l'image et des blocs qui la composent comme étant celle des colonnes de l'image. Plus précisément, dans l'exemple illustré sur la figure 2, la dimension horizontale P en nombre de pixels de chaque bloc est fixée à 16 et la dimension verticale N en nombre de pixels de chaque bloc est fixée à 2. Chaque bloc comporte 35 donc 32 pixels répartis sur deux lignes successives. La décomposition bidimensionnelle d'un tel bloc est réalisée dans une base d'ondelettes discrètes de Haar. Selon cette base, les noyaux unidimensionnels de projection verticale et horizontale comportent chacun n = p = 2 pixels, comme cela est bien connu. Une base d'ondelettes de Haar est choisie parce que l'implantation d'une telle décomposition peut être simplement réalisée à l'aide d'additionneurs et de soustracteurs, comme cela sera mis en évidence ci-dessous et en référence à la figure 3. Ainsi, selon cet exemple, une projection d'ordre log2(2) = 1 est réalisée verticalement sur chaque colonne de 2 pixels du bloc. Cette projection d'ordre 1 consiste à additionner les 2 pixels pour obtenir un premier paramètre basse fréquence ou à forte entropie et à les soustraire pour obtenir un second paramètre haute fréquence ou à faible entropie. Selon cet exemple encore, une projection d'ordre log2(16) = 4 est réalisée horizontalement sur chaque ligne de 16 pixels du bloc. Cette projection d'ordre 4 15 consiste à : - additionner les 16 pixels de la ligne considérée deux à deux pour obtenir 8 premiers paramètres basse fréquence ou à forte entropie d'ordre 1 et à les soustraire deux à deux pour obtenir 8 seconds paramètres haute fréquence ou à faible entropie d'ordre 1, 20 additionner les 8 paramètres basse fréquence d'ordre 1 (ou à forte entropie) deux à deux pour obtenir 4 premiers paramètres basse fréquence ou à forte entropie d'ordre 2 et à les soustraire deux à deux pour obtenir 4 seconds paramètres haute fréquence ou à faible entropie d'ordre 2, additionner les 4 paramètres basse fréquence d'ordre 2 (ou à forte 25 entropie) deux à deux pour obtenir 2 premiers paramètres basse fréquence ou à forte entropie d'ordre 3 et à les soustraire deux à deux pour obtenir 2 seconds paramètres haute fréquence ou à faible entropie d'ordre 3, et additionner les 2 paramètres basse fréquence d'ordre 3 (ou à forte entropie) pour obtenir un premier paramètre basse fréquence ou à forte 30 entropie d'ordre 4 et à les soustraire pour obtenir un second paramètre haute fréquence ou à faible entropie d'ordre 4. De façon équivalente, selon cet exemple, la projection verticale et le premier ordre de la projection horizontale peuvent être réalisés simultanément sous la forme d'une projection bidimensionnelle à l'aide d'un noyau bidimensionnel de Haar, en 35 considérant chaque bloc de 2x16 pixels comme étant constitué de 8 sous-blocs disjoints successifs carrés de 2x2 pixels chacun. Une telle projection génère un paramètre basse fréquence ou à forte entropie et trois paramètres haute fréquence ou à faible entropie par sous-bloc. Ensuite, une projection horizontale d'ordre 3 est appliquée aux 8 paramètres 5 basse fréquence (ou à forte entropie) obtenus. Plus précisément, lors d'une première étape de lecture 100, le circuit imageur 22 lit séquentiellement une première ligne A, par exemple en mode d'obturation électronique ligne par ligne. Les valeurs des pixels de cette ligne sont alors mémorisées. Le nombre de pixels dans la première ligne A est avantageusement 16 10 ou un multiple de 16, c'est-à-dire un multiple de la dimension horizontale d'un bloc. Ensuite, le circuit imageur 22 lit séquentiellement une seconde ligne B, par exemple en mode d'obturation électronique ligne par ligne. Pendant la lecture de cette seconde ligne B, on passe à une étape 102 de réalisation d'une projection bidimensionnelle sur chaque bloc de l'ensemble des deux 15 lignes A et B lues. Dans l'exemple illustré sur la figure 2, par souci de simplification uniquement, chaque ligne est considérée comme comportant 16 pixels : en d'autres termes, dans cet exemple particulièrement simple mais pouvant être généralisé, l'ensemble des deux lignes A et B comporte un seul bloc. Les pixels de la ligne A sont notés ao, ..., a15 et les pixels de la ligne B sont notés bo, ..., b15. 20 Ce bloc de 32 pixels ao, ..., a15 et bo, ..., b15 peut être considéré comme constitué de 8 sous-blocs carrés notés B; (0 Le deuxième bloc de Haar HL1 représente une composante haute fréquence, ou, plus précisément, haute fréquence verticalement et basse fréquence horizontalement. Compte tenu des propriétés générales des images, qui sont en fait essentiellement constituées de zones homogènes différentes les unes des autres séparées par des contours locaux, cette composante haute fréquence est aussi un paramètre à faible entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : HL1 (Bi) = a2 + a2i+1 - b2i - b2i+1. Le troisième bloc de Haar LH1 représente une composante haute fréquence et à faible entropie, ou, plus précisément, haute fréquence horizontalement et basse fréquence verticalement. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : LH1 (B;) = a2; - a2;+1 + b21 - b2;+1. Le quatrième bloc de Haar HH1 représente une composante haute fréquence et à faible entropie, ou, plus précisément, haute fréquence horizontalement et haute fréquence verticalement. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : HH1 (B;) = a2; - a2;+1 - b2; + b2;+1. La projection de tous les sous-blocs carrés B; dans la base des blocs de Haar précités fournit 4x8 = 32 coefficients. Les 24 coefficients haute fréquence et à faible entropie sont conservés (8 coefficients HL1(B;), 8 coefficients LH1(B;), 8 coefficients HH1(B;)), tandis que les 8 coefficients basse fréquence et à forte entropie LL1(B1) ne sont pas conservés mais sont traités au cours d'une étape 104 de réalisation d'une projection horizontale d'ordre 3. Sur l'illustration de l'étape 102 de la figure 2, les coefficients conservés sont représentés en grisé tandis que les coefficients non conservés sont représentés en blanc. Lors de l'étape 104, à un premier ordre, on projette chaque paire de coefficients {LL1 (B2;) ; LL1 (B2;+1)} dans une base constituée de deux blocs de Haar unidimensionnels notés respectivement L2 et H2. Seul le bloc H2 est représenté sur la figure 2 par un bloc rectangulaire de deux � pixels � disposés horizontalement dont l'un est blanc (valeur ajoutée) et l'autre est hachuré (valeur soustraite). Ce bloc H2 est disposé pour mémoire en partie gauche de l'illustration de l'étape 104, en vis-à-vis des coefficients qu'il génère et qui sont conservés. Les coefficients générés par le bloc L2 n'étant pas conservés mais traités à un deuxième ordre de la projection horizontale, ils ne sont pas représentés et le bloc L2 non plus, par souci de simplification de l'illustration de l'étape 104. Le premier bloc de Haar unidimensionnel L2 représente une composante basse fréquence à forte entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : L2 (i) = LL1 (B2i) + LL1 (B2;+1). Le second bloc de Haar unidimensionnel H2 représente une composante haute fréquence à faible entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : H2 (i) = LL1 (B2;) - LL1 (B2;+1). La projection des quatre paires de coefficients {LL1 (B2;) ; LL1 (B2;+1)} dans la base des blocs de Haar unidimensionnels précités fournit 8 coefficients. Les 4 coefficients haute fréquence et à faible entropie sont conservés (4 coefficients H2(i)), tandis que les 4 coefficients basse fréquence et à forte entropie L2(i) sont traités à un deuxième ordre de la projection horizontale. Sur l'illustration de la figure 2, les coefficients conservés sont représentés en grisé tandis que les coefficients non conservés ne sont pas représentés. Au deuxième ordre de la projection horizontale, on projette chaque paire de coefficients {L2 (2i) ; L2 (2i+1 )} dans une base constituée de deux blocs de Haar unidimensionnels notés respectivement L3 et H3, identiques à L2 et H2 mais oeuvrant à une échelle double. Seul le bloc H3 est représenté sur la figure 2 par un bloc rectangulaire de deux � pixels � disposés horizontalement dont l'un est blanc (valeur ajoutée) et l'autre est hachuré (valeur soustraite). Ce bloc H3 est disposé pour mémoire en partie gauche de l'illustration de l'étape 104, en vis-à-vis des coefficients qu'il génère et qui sont conservés. Les coefficients générés par le bloc L3 n'étant pas conservés mais traités à un troisième ordre de la projection horizontale, ils ne sont pas représentés et le bloc L3 non plus, par souci de simplification de l'illustration de l'étape 104. Le premier bloc de Haar unidimensionnel L3 représente une composante basse fréquence à forte entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : L3 (i) = L2 (2i) + L2 (2i+1). Le second bloc de Haar unidimensionnel H3 représente une composante haute fréquence à faible entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : H3 (i) = L2 (2i) - L2 (2i+1). La projection des deux paires de coefficients {L2 (2i) ; L2 (2i+1)} dans la base des blocs de Haar unidimensionnels précités fournit 4 coefficients. Les 2 coefficients haute fréquence et à faible entropie sont conservés (2 coefficients H3(i)), tandis que les 2 coefficients basse fréquence et à forte entropie L3(i) sont traités à un troisième ordre de la projection horizontale. Sur l'illustration de la figure 2, les coefficients conservés sont représentés en grisé tandis que les coefficients non conservés ne sont pas représentés. Au troisième ordre de la projection horizontale, on projette les deux coefficients L3(0) et L3(1) dans une base constituée de deux blocs de Haar unidimensionnels notés respectivement L4 et H4, identiques à L3 et H3 mais oeuvrant à une échelle double. Le bloc H4 est représenté sur la figure 2 par un bloc rectangulaire de deux � pixels � disposés horizontalement dont l'un est blanc (valeur ajoutée) et l'autre est hachuré (valeur soustraite). Ce bloc H4 est disposé pour mémoire en partie gauche de l'illustration de l'étape 104, en vis-à-vis du coefficient qu'il génère et qui est conservé. Le bloc L4 est représenté sur la figure 2 par un bloc rectangulaire de deux � pixels � blancs disposés horizontalement (valeurs ajoutées). Ce bloc L4 est disposé pour mémoire en partie gauche de l'illustration de l'étape 104, en vis-à-vis du coefficient qu'il génère et qui est conservé. Le premier bloc de Haar unidimensionnel L4 représente une composante basse fréquence à forte entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : L4 (0) = L3 (0) + L3 (1). Le second bloc de Haar unidimensionnel H4 représente une composante haute fréquence à faible entropie. Son coefficient de projection est obtenu par le calcul suivant : H4 (0) = L3 (0) - L3 (1). La projection des deux coefficients L3(0) et L3(1) dans la base des blocs de Haar unidimensionnels précités fournit 2 coefficients H4(0) et L4(0). Ces 2 coefficients sont conservés et représentés en grisé sur la figure 2. En conclusion, on conserve 8 coefficients HH1(B;), 8 coefficients LH1(B;), 8 coefficients HL1(B;), 4 coefficients H2(i), 2 coefficients H3(i), 1 coefficient H4(0) et 1 coefficient L4(0) ; soit 32 coefficients. On a ainsi réalisé une transformation inversible formant un codage sans perte qui fournit un seul coefficient à forte entropie, le coefficient L4(0) représentant la moyenne des pixels du bloc considéré. La figure 3 illustre un exemple d'architecture possible pour mettre en oeuvre le procédé précédemment décrit. Un premier étage 40 de l'architecture proposée comporte des additionneurs, représentés par des symboles � + �, des soustracteurs, représentés par des symboles � - � et des éléments de mémoire, chacun de la taille d'un unique coefficient et représentés par des symboles � �. Ce premier étage 40 réalise les étapes 102, 104 telles que décrites précédemment et fournit, en sortie et au fur et à mesure de la lecture des pixels de la ligne B, les coefficients HH1(B,), LH1(B;), HL1(B;), H2(i), H3(i), H4(0) et L4(0) (notés HH1, LH1, HL1, H2, H3, H4 et L4 sur la figure 3 et dans la suite de la description par souci de simplification). On notera que de façon classique, les données fournies par les additionneurs et soustracteurs utilisant les éléments de mémoire � z' �, c'est-à-dire ceux réalisant la projection horizontale d'ordre 3, autrement dit une transformation horizontale de Haar sur 8 paramètres, sont également sous-échantillonnées à chaque ordre de la transformation de sorte qu'il y ait finalement autant de coefficients résultant de la décomposition bidimensionnelle que de pixels à l'origine. Ensuite, les coefficients HH1, LH1, HL1, H2, H3, H4 et L4 obtenus par cette décomposition bidimensionnelle de chaque bloc sont éventuellement quantifiés dans un bloc de quantification 42 réalisant un codage avec pertes. En sortie de ce bloc de quantification 42 ou directement après l'étage 40 de codage de source, les coefficients sont transcodés à l'aide d'un bloc de codage entropique 44 réalisant une optimisation de la taille du train de données binaires représentant l'image initiale. Plus généralement, le procédé précédemment décrit peut être mis en oeuvre par un programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution de ses étapes décrites en références à la figure 2. Il peut être implanté à différents endroits d'un dispositif de capture d'images, notamment dans son circuit de coprocesseur graphique 28, en tant qu'élément de compression permettant le stockage d'images, ou dans son circuit imageur 22. Comme cela est représenté sur la figure 4, il est avantageux de l'implanter sous forme de codeur de source 30 dans le circuit imageur 22. En effet, dans ce cas, le débit supporté par le lien physique électronique 24 est largement réduit. Sur la figure 4, le codeur de source 30 est représenté en sortie du dispositif de conversion analogique/numérique 18 juste avant l'interface de transmission 20. Selon diverses variantes d'implémentation, il peut aussi être implémenté dans le domaine analogique et se situer en amont du dispositif de conversion analogique/numérique 18, ou bien conçu en un ou plusieurs éléments parallèles situés en bas de colonnes de la matrice de pixels 14, avant ou après le dispositif de conversion 18. On notera que le dispositif de capture d'images partiellement représenté sur la figure 4 est par exemple un appareil photo numérique, une caméra ou un caméscope numérique, ou bien un dispositif portable de télécommunication ou de traitement de données quelconque muni d'un tel appareil photo, caméra ou caméscope intégré. Il apparaît clairement qu'un procédé de codage tel que décrit précédemment permet de tirer profit d'un dispositif de capture d'images à mode de lecture séquentielle ligne par ligne. II peut être aisément implanté dans le circuit d'imageur 22 d'un tel dispositif même si ce circuit est limité en espace de stockage parce qu'il ne nécessite la mémorisation que d'une seule ligne pour effectuer un traitement par blocs, chaque bloc comportant 2 lignes et un plus grand nombre de colonnes. On notera cependant que l'invention n'est pas limitée au mode de réalisation décrit ci-dessus. En effet, d'une façon plus générale, si l'espace de stockage du circuit imageur 22 le permet, on peut augmenter le nombre N de lignes des blocs tant qu'il est possible de mémoriser N-1 lignes de pixels pour réaliser le codage par blocs. En choisissant un nombre P de colonnes par blocs toujours strictement supérieur à N, on conserve l'avantage consistant à tirer profit d'une meilleure cohérence horizontale des pixels liée au mode de lecture séquentiel ligne par ligne tout en optimisant l'utilisation des ressources de mémoire. A l'inverse, il est aussi possible de réduire la dimension verticale des blocs à un seul pixel. Dans ce cas limite, la projection verticale est l'application d'une fonction identité (projection d'ordre 0 avec un noyau unidimensionnel à un pixel). On n'utilise alors plus la cohérence verticale des pixels pour comprimer l'image, mais on utilise encore moins d'espace de stockage. Enfin, dans l'exemple précédent, il a été présenté un codage utilisant des ondelettes de Haar parce qu'elles impliquent une implémentation simple. Mais il est possible d'envisager d'autres ondelettes, ou même un codage par DCT ou filtrage en sous-bandes sur des blocs rectangulaires. Second aspect : codage entropique des paramètres issus du codage de source Le codage par blocs précédemment décrit transforme NxP pixels de chaque blocs en NxP coefficients. Sa principale finalité, comme tout codage de source, est d'exploiter la redondance spatiale des pixels pour transformer NxP pixels statistiquement très aléatoires en NxP coefficients statistiquement très prévisibles. II a été vu en effet dans l'exemple précédent que parmi les 32 coefficients HH1, LH1, HL1, H2, H3, H4 et L4 fournis par l'étage 40 de codage de source, seul le coefficient L4 est à entropie élevée. Ceci rend possible la compression avec ou sans perte de l'image au moyen d'un codeur entropique. L'objectif d'un codage entropique est de transcoder des coefficients de taille fixe à probabilités variables en mots numériques de tailles variables : de façon prédéterminée, les valeurs de coefficients les plus probables sont codées sur un nombre de bits faible ; au contraire, les valeurs de coefficients les moins probables sont codées sur un nombre de bits importants. Un exemple de procédé de codage entropique adapté à un codage de source décorrélateur du signal d'origine, et tout particulièrement à un procédé de codage par blocs selon l'invention, va maintenant être détaillé. Statistiquement, les signaux résultant de la différence d'échantillons corrélés du monde réel comme par exemple la différence entre les échantillons successifs d'un signal d'image, de vidéo ou audio, fournissent des coefficients fréquemment proches de zéro et d'autant plus rares qu'ils s'éloignent de zéro en valeur absolue. Les coefficients issus d'un codage par blocs de type DCT ou par ondelettes d'une image numérique vérifient en général cette propriété. Ainsi, tout type de code entropique qui attribue un nombre de bits d'autant plus faible que la valeur du coefficient à transcoder est proche de zéro est particulièrement adapté à ces signaux. En se référant de nouveau à la figure 3, le train de données binaires fourni par l'étage de codage de source 40, ou éventuellement par le bloc de quantification 42, est constitué d'une succession de mots, chaque mot comportant un bit de signe et un nombre prédéterminé constant de bits pour définir la valeur d'un coefficient correspondant. Un exemple de code entropique adapté pour transcoder ce train de données binaires est le suivant : - si la valeur d'un mot est nulle, le code entropique lui attribue un mot transcodé de deux bits dont le premier est à � 1 � et le second à la valeur du signe du mot, si la valeur d'un mot est non nulle, on détermine la position de son bit à � 1 � de poids le plus élevé, de sorte que le code entropique lui attribue un mot transcodé obtenu par concaténation d'un nombre de bits à � 0 � correspondant à ladite position déterminée, d'un bit à � 1 �, du bit de signe du mot et des bits du mot de poids inférieur à son bit à � 1 � de poids le plus élevé. Autrement dit, ce codage entropique consiste, pour un mot de taille fixe, à coder la position de son bit à � 1 � de poids le plus élevé et son signe à l'aide d'un code de taille variable, puis à concaténer les bits du mot de poids inférieur à ce bit à � 1 � de poids le plus élevé au code de taille variable. De façon plus concrète, le principe de ce code entropique est fourni dans le tableau suivant, où S désigne le bit de signe du mot binaire à transcoder : valeur du coefficient mot binaire mot transcodé 0 5000...0000 1 S +1, -1 S000...0001 01 S +2, +3, -2, -3 S000...001 X 001 SX +4, +5, +6, +7, -4, -5, -6, -7 S000...01 XY 0001SXY plus généralement la position du bit à 1 de 1 S On vérifie que, pour chaque mot transcodé, le nombre de � 0 � avant le premier � 1 � permet de définir la taille du mot transcodé complet. Les mots transcodés sont donc séparables s'ils sont lus en série dans un train de données binaires transcodées. Ce codage entropique résulte d'opérations de logique binaire réalisées sur des mots binaires. Par conséquent, l'homme du métier comprendra qu'une variante de ce code, consistant à réaliser des opérations de logique binaire complémentaires sur des compléments à 2 des mots binaires, fonctionne de la même façon. De même, dans l'exemple précédent, il a été choisi par convention de coder la position du bit à � 1 � le plus élevé à l'aide de bits à � 0 � dont le nombre correspond à cette position. L'homme du métier comprendra également qu'une variante de ce code, consistant à choisir une autre convention, fonctionne de la même façon. On peut donc définir ce code entropique comme faisant partie d'une famille de codes entropiques équivalents comportant les étapes générales suivantes : - si un mot n'est pas constitué de bits tous identiques, on détermine la position de son bit de poids le plus faible, dit bit de référence, au delà duquel tous les bits de poids supérieur du mot sont identiques, de sorte que le code entropique lui attribue un mot transcodé obtenu par concaténation d'un nombre de bits à une même valeur prédéterminée, ce nombre correspondant à ladite position déterminée, d'un bit à une valeur complémentaire de ladite même valeur prédéterminée, d'un bit défini en fonction du signe du mot et des bits du mot de poids inférieur à son bit de référence, - si un mot est constitué de bits tous identiques, le code entropique lui attribue un mot transcodé de deux bits dont le premier est à ladite valeur complémentaire et le second à une valeur définie en fonction du signe du mot. Bien que particulièrement adapté au procédé de codage présenté selon le premier aspect de l'invention, ce codage entropique a cependant du mal à s'accommoder de la véritable variabilité des statistiques issues des images réelles, notamment à cause du bruit présent sur les bits de poids faibles des coefficients obtenus d'images réelles non traitées. Pour améliorer la performance du codage entropique, on utilise un paramètre B définissant un seuil de bruit B en nombre de bits de poids faibles considérés comme noyés dans du bruit et ne vérifiant donc pas les statistiques optimales d'un signal d'image décorrélé. A partir de ce paramètre B, on définit un nouveau procédé de transcodage entropique d'un premier train de données binaires constitué de mots à transcoder en un second train de données binaires compressé par utilisation du code entropique précité pour transcoder chaque mot du premier train de données binaires en un mot transcodé. Sur la base du nombre B de bits de poids faibles représentatif d'un niveau de bruit des mots du premier train de données binaires, il comporte l'application des étapes suivantes à chaque mot du premier train de données binaires : subdivision du mot en des premier et second sous-mots, le premier sous-mot comportant les B bits de poids faibles du mot, considérés comme noyés dans le bruit, et le second sous-mot comportant les autres bits de poids fort du mot, - application du code entropique précité au second sous-mot pour obtenir un second sous-mot transcodé, et obtention du mot transcodé final par concaténation du premier sous-mot et du second sous-mot transcodé. Ainsi, les B premiers bits de poids faibles de chaque mot étant considérés a priori comme ne vérifiant pas les statistiques adaptées à l'application d'un code entropique, ils sont exclus de ce codage qui ne s'applique qu'à une partie de poids fort du mot, de manière à optimiser l'utilisation du code entropique. Pour B = 3, l'application de cette amélioration au code entropique cité précédemment à titre d'exemple donne concrètement le tableau de transcodage suivant, dans lequel les symboles b désignent les bits considérés comme noyés dans le bruit : mot binaire mot transcodé SOOO...000bbb 1 Sbbb S000...001 bbb OlSbbb S000...Ol Xbbb 001 SXbbb S000...1 XYbbb 0001 SXYbbb Cette amélioration pourrait tout aussi bien s'appliquer de la même manière à 20 un autre code entropique adapté au transcodage de trains de données binaires issus de la décorrélation d'un signal réel d'image, de vidéo ou audio. De manière avantageuse, le nombre B est déterminé pour chaque train de données binaires considéré, en fonction de paramètres statistiques de ce train de données. Cela rend le transcodage avantageusement adaptatif. Après transcodage 25 du train de données binaires, le nombre B doit alors être fourni avec le train de données transcodé pour permettre une transformation inverse du signal. Par exemple, le nombre B de bits de poids faibles représentatif d'un niveau de bruit des mots d'un train de données binaires est choisi comme étant la partie entière de la moyenne des positions du bit à � 1 � de poids le plus élevé des mots de ce 30 train de données binaires. En logique binaire complémentaire ou par convention, B pourrait être choisi comme étant la partie entière de la moyenne des positions du bit à � 0 � de poids le plus élevé des mots de ce train de données binaires. Ainsi, exprimé en termes plus généraux, B est choisi comme étant la partie 5 entière de la moyenne des positions du bit de référence des mots de ce train de données binaires. En pratique, le bloc de transcodage 44 peut être conçu pour mettre en oeuvre un procédé tel que celui illustré sur la figure 5. Au cours d'une première étape 200, le bloc de transcodage 44 reçoit, sous 10 forme d'un premier train de données binaires, une image numérique codée par l'étage de codage de source 40 constituée de coefficients éventuellement quantifiés par le bloc 42. Au cours d'une étape 202 suivante, un calcul statistique est réalisé sur les mots de ce premier train de données binaires pour déterminer la valeur de B en tant 15 que partie entière de la moyenne des positions du bit à � 1 � de poids le plus élevé de ces mots. A titre purement illustratif, B est par exemple évalué à 2. Ensuite, lors d'une étape 204 suivante, on démarre une boucle itérative sur l'ensemble des mots du premier train de données binaires pour transcoder chacun d'entre eux. Les mots sont par exemple chacun constitués d'un bit de signe s et de 20 dix bits définissant la valeur d'un coefficient. A titre purement illustratif, un mot � s0000010110 � est pris comme exemple. Lors d'une étape 206 suivante, ce mot est scindé en deux sous-mots. Le premier sous-mot comporte les B = 2 bits de poids faibles du mot, considérés comme noyés dans le bruit, en l'occurrence � 10 �. Le second sous-mot comporte les autres 25 bits de poids fort du mot et son bit de signe s, soit � s00000101 �. Au cours d'une étape 208 suivante, on applique le codage entropique cité précédemment au second sous-mot. La position de son bit à � 1 � de poids le plus élevé est 3, de sorte que le codage entropique lui attribue un second sous-mot transcodé obtenu par concaténation de trois bits à � 0 �, d'un bit à � 1 �, du bit de 30 signe s et des bits du second sous-mot de poids inférieur à son bit à � 1 � de poids le plus élevé. Cela donne le second sous-mot transcodé suivant : � 0001s01 �. Enfin, au cours d'une étape 210, un mot transcodé correspondant au mot � s0000010110 � est obtenu par concaténation du second sous-mot transcodé et du premier sous-mot . Cela donne finalement � 0001s0110 �. Tant que tous les mots du premier train de données binaires ne sont pas transcodés, on reprend le procédé à l'étape 204. Sinon, on passe à une étape finale 212 de fin de transcodage par fourniture d'un second train de données binaires transcodées, constitué des mots transcodés précédemment, avec la valeur de B codée sur un nombre prédéterminé de bits. La transmission de B et du second train de données binaires transcodées suffit en effet pour retrouver les coefficients du signal décorrélé. La figure 6 illustre un exemple d'architecture possible pour mettre en oeuvre le bloc de transcodage 44, lorsque le code entropique précédemment décrit est appliqué. L'architecture proposée comporte deux registres à décalage 50 et 52 disposés en série. Chaque registre à décalage est composé de cellules comportant, sauf la première, une entrée � in � reliée à une sortie � out � de la cellule précédente. De plus, l'entrée � in � de la première cellule du second registre à décalage 52 est reliée à la sortie de la dernière cellule du premier registre à décalage 50. Chaque cellule de chaque registre à décalage est en outre reliée à un circuit 54 de fourniture d'un signal d'horloge qui provoque, à chaque coup d'horloge k, le report de l'entrée de chaque cellule sur sa sortie selon la relation out (k) = in (k-1), pour une lecture séquentielle du contenu des registres 50 et 52. Enfin, de façon originale, chaque cellule de chaque registre à décalage comporte une entrée de contrôle supplémentaire qui permet de court-circuiter cette cellule lorsqu'elle est par exemple portée à � 1 �. Autrement dit, lorsque le court-circuit est activé pour une cellule, out (k) = in (k) et la valeur portée par cette cellule n'est pas lue. L'architecture particulière illustrée sur la figure 6 est adaptée au transcodage de mots de dix bits de valeur et d'un bit de signe. Elle est représentée dans le cas particulier du traitement du mot � s0000010110 � dont le transcodage a été expliqué précédemment. Le premier registre à décalage 50 comporte autant de cellules que de bits de valeur du mot à traiter, soit dix cellules. Elles sont chargées à la valeur du mot, la première cellule portant le bit de poids le plus faible et la dernière celui de poids le plus fort. Le second registre à décalage 52 comporte deux cellules de plus que le premier. Ses deux premières cellules sont chargées respectivement au bit de signe du mot et à � 1 �. Les dix suivantes sont chargées à � 0 �. En logique complémentaire ou selon les conventions choisies, on adaptera bien sûr les valeurs des cellules des registres en fonction de la variante de codage entropique mise en oeuvre. Les entrées de contrôle des dix cellules du premier registre à décalage 50 sont alimentées respectivement par dix bits d'un premier mot M1 de court-circuit. Les entrées de contrôle des dix cellules chargées à � 0 � du second registre à décalage 52 sont alimentées respectivement par dix bits d'un second mot M2 de court-circuit. Les premier et second mots M1 et M2 sont définis à partir de la valeur de B et de la position n du bit à � 1 � le plus élevé du mot à transcoder. Pour cela, on définit un premier mot intermédiaire Mil portant, au format binaire et sur dix bits, la valeur 2B-1. Par exemple, si B vaut 2, Mil vaut � 0000000011 �. On définit aussi un second mot intermédiaire Mi2 portant, au format binaire et sur dix bits, la valeur 2"-1. Par exemple, pour le mot � s0000010110 �, n vaut 5. Mi2 vaut donc � 0000011111 �. On notera aussi que Mi2/2 vaut � 0000001111 �, ce qui correspond à un décalage vers les bits de poids faibles de Mi2. En pratique, le second mot intermédiaire Mi2 s'obtient très facilement à partir du mot à transcoder. On met son bit de poids le plus élevé à la valeur du bit de poids le plus élevé du mot à transcoder et on descend itérativement vers les bits de poids inférieurs à l'aide d'une relation logique OU entre son bit de rang n et le bit de rang n- 1 du mot à transcoder pour définir la valeur de son bit de rang n-1. Le premier mot M1 est alors défini par la relation logique suivante : M1 = NON ( Mi2/2 OU Mil). Dans l'exemple illustré sur la figure 6, cela donne : M1 = NON (� 0000001111 � OU � 0000000011 �), M1 = NON (� 0000001111 �), M1 = � 1111110000 �. Le second mot M2 est défini par la relation logique suivante : M2 = (NON Mi2) OU Mil. Dans l'exemple illustré sur la figure 6, cela donne : M2 = (NON � 0000011111 �) OU � 0000000011 �, M2 = � 1111100000 � OU � 0000000011 �, M2 = � 1111100011 �. Sur la figure 6, les mots M1 et M2 sont représentés de gauche à droite dans le sens ascendant des poids de leurs bits. Chaque fois qu'ils ont un bit à � 1 �, ils court-circuitent la cellule correspondante qui est alors représentée en grisé. Les valeurs des cellules grisées n'étant pas transmises par les deux registres à décalage en série, on voit, en remontant les cellules de la dernière cellule du second registre 52 à la première cellule du premier registre 50, que le mot transcodé fourni séquentiellement en sortie du second registre à décalage 52 prend, dans cet exemple, la valeur � 0001 s0110 �. II apparaît clairement que le procédé amélioré de transcodage par utilisation d'un codage entropique tel que celui décrit précédemment reste performant même en présence de trains de données binaires portant des valeurs décorrélées mais bruitées. Lorsqu'en plus la valeur de B est calculée automatiquement à partir de données statistiques extraites des trains de données binaires, cela rend ce procédé de transcodage adaptatif, ce qui est particulièrement avantageux. Le paramètre B étant destiné à prendre une valeur assez faible (i.e. il quantifie un niveau de bruit en nombre de bits a priori noyés dans le bruit), il peut en outre lui-même être codé sur un faible nombre de bits, par exemple trois. Le surcoût de la propriété adaptative du procédé de transcodage est donc négligeable. Enfin, il est important de noter que le second aspect de l'invention détaillé en référence aux figures 5 et 6 s'applique avantageusement à un procédé de codage par blocs selon l'invention, notamment au mode de réalisation décrit en référence aux figures 1 à 4 (premier aspect de l'invention). Mais l'homme de l'art notera que le second aspect de l'invention est indépendant du premier dans la mesure où il est possible de le mettre en oeuvre sans lui fournir en entrée des données nécessairement codées par un procédé selon le premier aspect de l'invention. Il pourrait tout autant s'appliquer avantageusement à d'autres procédés de codage par blocs, par exemple ceux décrits dans l'état de la technique, dont la finalité est de décorréler un signal d'image, de vidéo ou audio initialement fortement corrélé. Inversement, le procédé de codage décrit selon le premier aspect de l'invention ne comporte pas nécessairement ce procédé de transcodage. Il peut tout autant mettre en oeuvre un procédé de transcodage connu. REVENDICATIONS1. Procédé de codage par blocs d'une image matricielle de pixels (14) constituée d'une pluralité de blocs disjoints, par décompositions bidimensionnelles successives des blocs de cette image dans une base de fonctions discrètes (LL1, HL1, LH1, HH1, L2, H2, L3, H3, L4, H4) prédéterminée à l'aide de l'application combinée d'un noyau unidimensionnel de projection verticale de n pixels et d'un noyau unidimensionnel de projection horizontale de p pixels, la direction horizontale des blocs étant définie comme étant celle des lignes de l'image matricielle dans un mode de lecture et/ou de transmission séquentielle ligne par ligne de l'image matricielle, dans lequel : - la dimension horizontale P en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de p, P = k.p, pour réaliser une projection d'ordre logp(P) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection horizontale, - la dimension verticale N en nombre de pixels de chaque bloc est déterminée comme étant un multiple de n, N = I.n, pour réaliser une projection d'ordre logn(N) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection verticale, caractérisé en ce que, pour des valeurs de n et p données, on choisit les valeurs de k et I de sorte que la dimension verticale N soit strictement inférieure à la dimension horizontale P. 2. Procédé de codage selon la revendication 1, dans lequel n = p = 2, les noyaux unidimensionnels de projections horizontale et verticale étant des fonctions discrètes de Haar pour une décomposition en ondelettes. 3. Procédé de codage selon la revendication 2, dans lequel la décomposition bidimensionnelle des blocs de l'image matricielle comporte la combinaison d'une projection verticale d'ordre 1 et d'une projection horizontale d'ordre log2(k) + 1 sur des blocs de dimension verticale de N = 2 pixels et de dimension horizontale de P = 2.k pixels. 4. Procédé de codage selon la revendication 3, dans lequel, chaque bloc étant constitué de k sous-blocs (Bi) disjoints successifs carrés de quatre pixels chacun, la décomposition bidimensionnelle de l'un quelconque des blocs de l'image matricielle comporte une transformation (102) de chacun de ses k sous-blocs à l'aide d'un noyau bidimensionnel de Haar combinant les noyaux unidimensionnels deprojections verticale et horizontale, puis une projection horizontale (104) d'ordre log2(k) à l'aide du noyau unidimensionnel de projection horizontale appliquée à k composantes à forte entropie obtenues par la transformation des k sous-blocs. 5. Procédé de codage selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comportant en outre les étapes suivantes : suite à l'étape (100, 102, 104) de décompositions bidimensionnelles successives des blocs de l'image, fourniture (200) d'un premier train de données binaires constitué de mots à transcoder, et transcodage entropique (202, 204, 206, 208, 210, 212) du premier train de données binaires en un second train de données binaires compressé par utilisation (208) d'un code entropique prédéterminé pour transcoder chaque mot du premier train de données binaires en un mot transcodé, et dans lequel, sur la base d'un nombre B de bits de poids faibles représentatif d'un niveau de bruit des mots du premier train de données binaires, il comporte l'application des étapes suivantes à chaque mot du premier train de données binaires : - subdivision (206) du mot en des premier et second sous-mots, le premier sous-mot comportant les B bits de poids faibles du mot et le second sous-mot comportant les autres bits de poids fort du mot, application (208) du code entropique prédéterminé au second sous-mot pour obtenir un second sous-mot transcodé, et - obtention (210) dudit mot transcodé par concaténation du premier sous-mot et du second sous-mot transcodé. 6. Procédé de codage selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comportant une étape (100) de lecture séquentielle de valeurs des pixels de l'image ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image, et dans lequel, pendant la lecture de N lignes successives comportant au moins un bloc de N lignes et P colonnes, on exécute la décomposition bidimensionnelle (102, 104) dudit au moins un bloc. 7. Procédé de codage selon la revendication 6, comportant, pendant la lecture des N lignes successives, les étapes suivantes : - lecture et mémorisation (100) des N - 1 premières lignes successives, pendant l'acquisition de la N-ième ligne, exécution (102, 104) de la décomposition bidimensionnelle dudit au moins un bloc de cette ligne. 8. Dispositif de capture d'images comportant des moyens (22) de lecture séquentielle de valeurs des pixels d'une image ligne par ligne de la première ligne à la dernière ligne de l'image, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de codage (30) conçus pour l'exécution des étapes d'un procédé de codage selon la revendication 6 ou 7. 9. Dispositif de capture d'images selon la revendication 8, comportant un circuit imageur (22), pour la capture d'images et la conversion analogique/numérique de ces images capturées, et un circuit coprocesseur (28) différent du circuit imageur (22) et relié électroniquement à ce dernier pour un traitement numérique des images capturées, dans lequel les moyens de codage (30) sont intégrés dans le circuit imageur (22). 10. Programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes d'un procédé de codage selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.