FR 3046281 A1 20170630 FR 1563331 A 20151224 1 Arrière-plan de l'invention L'invention se rapporte au domaine général du traitement d'images numériques. Elle concerne plus particulièrement la détection automatique d'une zone d'intérêt (ou ROI pour « Region Of Interest » en anglais) sur une image numérique, telle que par exemple une image codée en niveaux de gris. L'invention a une application privilégiée mais non limitative dans le domaine notamment de l'imagerie médicale, dans lequel des images numériques haute définition ou très haute définition (i.e. de plusieurs gigaoctets voire dizaines de gigaoctets) sont couramment utilisées, et la détection de zones d'intérêt sur de telles images suscite un réel intérêt. On peut citer par exemple la détection des contours d'une lésion sur une image illustrant un examen radiographique pratiqué sur un patient. Le développement et le déploiement des technologies de l'information permettent aujourd'hui d'envisager dans le domaine de l'imagerie médicale l'échange intensif entre plusieurs personnes (ex. praticiens, patients) d'images haute (ou très) définition, via un réseau de télécommunications. Les équipements générateurs de telles images sont en effet maintenant nombreux et divers, de même que les terminaux dédiés à l'utilisation de ces images (interprétation, diagnostic, communications diverses), et les volumes de données afférentes à ce domaine sont en perpétuelle croissance. Dans ce contexte, le stockage, le traitement et le transport de telles images constituent des enjeux importants. Pour optimiser le transport et le stockage une telle image, il est connu de mettre en oeuvre une détection des zones d'intérêt de l'image, en tenant compte de critères caractéristiques de ces zones (ex. propriétés spécifiques). Cette détection permet d'extraire de l'image uniquement une ou plusieurs régions (ex. modélisées par des rectangles) englobant la ou les zones d'intérêt détectées pour réduire la volumétrie des données destinées à être transportées et/ou stockées. EN outre, cette volumétrie peut être encore réduite en appliquant un traitement aux zones d'intérêt détectées par rapport au reste de l'image (« fond »). Un tel traitement peut consister par exemple en un filtrage (vectorisation légère des zones d'intérêt, réduction de la définition ou de la profondeur du fond de l'image) ou en une compression différentielle des zones d'intérêt par rapport au fond de l'image. Les techniques de détection de zones d'intérêt sur une image s'appuient essentiellement aujourd'hui sur des techniques géométriques analytiques (utilisant notamment des transformées de Fourier) ou sur des simulations numériques relativement longues et complexes (ex. techniques utilisant des transformations de type « watershed ») qui peuvent en outre s'avérer inefficaces dans certains cas en raison des hypothèses sur lesquelles elles s'appuient. Il existe donc un besoin d'un procédé de détection simple et efficace permettant de détecter sur une image une ou plusieurs zones d'intérêt. 3046281 2 Objet et résumé de l'invention L'invention répond notamment à ce besoin en proposant un procédé de détection automatique d'une zone d'intérêt d'une image numérique, ce procédé comprenant : 5 une étape de partitionnement de l'image en une pluralité de sous-images ; une étape de détermination, pour chaque sous-image, d'un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; une étape de génération, selon une distribution et une densité prédéfinies, d'un ensemble de 10 points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; une étape de sélection, pour chaque point virtuel généré, de la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au modèle d'attraction prédéterminé sur le point virtuel ; et 15 une étape de détection de la zone d'intérêt à partir des points remarquables des sous-images sélectionnées. Corrélativement, l'invention vise également un dispositif de détection automatique d'une zone d'intérêt d'une image numérique, ce dispositif comprenant : un module de partitionnement, configuré pour partitionner l'image en une pluralité de sous- 20 images ; un module de détermination, configuré pour déterminer pour chaque sous-image point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; un module de génération, configuré pour générer selon une distribution et une densité 25 prédéfinies un ensemble de points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; un module de sélection, configuré pour sélectionner pour chaque point virtuel généré la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au 30 modèle d'attraction prédéterminé sur le point virtuel ; et un module de détection, configuré pour détecter la zone d'intérêt à partir des points remarquabels des sous-images sélectionnées. Dans un mode privilégié de réalisation et à titre d'exemple : le modèle d'attraction prédéterminé est un modèle de gravitation universelle ; 35 le point remarquable de la sous-image au regard du modèle d'attraction prédéterminé est un centre de gravité de la sous-image ; et la force d'attraction est une force de gravitation exercée par la centre de gravité sur la point virtuel. 3046281 L'invention propose donc un procédé simple permettant la détection automatique de zones d'intérêt dans une image numérique, telle que par exemple une image codée en niveaux de gris. Par zone d'intérêt, on entend une zone de l'image numérique jugée intéressante pour son analyse ou qui correspond/représente un objet recherché, et présente des propriétés locales 5 remarquables. De façon connue en soi, une image numérique peut être modélisée sous forme d'une matrice de pixels, chaque pixel ayant une couleur traduisant un poids du pixel dans l'image. Dans l'exemple d'une image en niveau de gris, ce poids traduit par exemple la densité ou encore la profondeur du pixel, c'est-à-dire un niveau de gris. On note que le poids d'un pixel peut résulter 10 d'une mesure réalisée par un capteur ; ainsi par exemple, il peut traduire une mesure de fréquence par le capteur photographique CCD (pour Charge Coupled Device en anglais ou « dispositif à transfert de charge), une mesure de densité par un capteur de scanner, un nombre de photons gamma mesuré par un photodétecteur, un délai mesuré par un capteur d'échographe, etc. L'invention propose un procédé en rupture avec les procédés de détection de l'état de 15 la technique qui s'appuie sur trois mécanismes pour détecter automatiquement les zones d'intérêt d'une image, à savoir : - le partitionnement de l'image numérique en une pluralité de sous-images ; - la génération d'une pluie aléatoire de « gouttes » (c'est-à-dire de points virtuels) sur l'image selon une distribution et une densité prédéfinies, chacune des gouttes générées étant associée 20 à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne considérée comme étant représentative d'un poids d'un pixel de la zone d'intérêt. Par exemple, chaque goutte générée est associée à un poids égal à la valeur de consigne. Il convient de noter que la détermination de la valeur de consigne ne présente en soi aucune difficulté pour l'homme du métier (à partir par exemple de la sensibilité du capteur utilisé pour générer les pixels de l'image et/ou de sa connaissance des 25 caractéristiques de la zone d'intérêt recherchée) ; et - la migration des gouttes de pluie générées selon un modèle d'attraction prédéfini (ex. gravitation universelle) vers la ou les zones d'intérêt de l'image correspondant à la valeur de consigne et donc exerçant une force d'attraction maximale sur ces gouttes qui ont elles-mêmes un poids proche de cette valeur de consigne. Cette migration permet d'identifier les zones 30 d'intérêt : les points remarquables de l'image (ex. barycentres ou centres de gravité l'exemple précité de la gravitation universelle) vers lesquels ont migré les gouttes définissent en effet les zones d'intérêt recherchées. La combinaison de ces trois mécanismes permet une détection automatique, robuste et fiable des zones d'intérêt comprises dans l'image numérique. En outre, l'exécution du procédé 35 de détection selon l'invention peut être très rapide, l'étape de sélection pouvant être mise en oeuvre en parallèle pour chaque point virtuel généré. Par ailleurs, conformément à l'invention, la ou les zones d'intérêt d'une image numérique sont détectées à partir des points remarquables (ex. centres de gravité pour un modèle 3046281 4 de gravitation universelle) des sous-images résultant du partitionnement de l'image numérique qui ont été sélectionnées au cours de l'étape de sélection, autrement dit vers lesquels ont migré les points virtuels (gouttes) générés. On obtient donc à l'issue du procédé selon l'invention une représentation selon une forme condensée de la ou des zones d'intérêt de l'image numérique (i.e. 5 sous la forme d'un ensemble de points remarquables). La détection des zones d'intérêt permise par l'invention permet ainsi avantageusement de minimiser le nombre d'octets à transmettre sur un réseau de télécommunication lors de la diffusion de l'image ou lors de son stockage. On note que l'invention a une application privilégiée lorsque des images numériques de grande taille sont considérées, par exemple des images haute définition ou très haute 10 définitions comme celles utilisées classiquement dans le domaine médical. Toutefois aucune limitation n'est attachée au type d'images ni au domaine auquel s'applique l'invention. Dans un mode particulier de réalisation, au cours de l'étape de partitionnement, l'image est partitionnée récursivement en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement. 15 En outre, l'étape de sélection peut également être mise en oeuvre récursivement sur tout ou partie des niveaux de partitionnement. Dans ce cas, une sous-image est sélectionnée à chaque niveau de partitionnement considéré, et au cours de l'étape de sélection récursive, une sous-image est sélectionnée sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée sur un niveau de partitionnement 20 précédent. Corrélativement, dans ce mode de réalisation particulier, dans le dispositif de détection : le module de partitionnement est configuré pour partitionner l'image de manière récursive en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement ; et 25 le module de sélection est configuré pour sélectionner récursivement une sous-image sur tout ou partie de ladite pluralité de niveaux de partitionnement, une sous-image étant sélectionnée par le module de sélection sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée par ledit module de sélection sur un niveau de partitionnement précédent. 30 Ce mode de réalisation récursif facilite la mise en oeuvre de l'invention. Il permet notamment de minimiser la complexité des calculs de force d'attraction réalisés entre chaque point virtuel et son voisinage dans l'image numérique lors de l'étape de sélection. Par ailleurs, les inventeurs ont constaté qu'une détection correcte de la zone d'intérêt peut être réalisée moyennant le recours à un faible nombre de niveaux de partitionnement (par 35 exemple 4-5). Dans un mode particulier de réalisation, le nombre k considéré lors de l'étape de partitionnement est égal à 4. 3046281 5 Par exemple, l'image numérique est partitionnée en quatre cadrans ou sous-images rectangulaires ou carrées, eux-mêmes partitionné(e)s en quatre cadrans ou sous-images, etc., i.e. à chaque niveau de partitionnement, l'image est divisée en quatre cadrans identiques ici. On obtient ainsi, à l'issue de l'étape de partitionnement, un arbre quaternaire ou « quadtree » en 5 anglais dans cet exemple spécifique de k=4, basé dans le cas d'un modèle de gravitation universelle sur les barycentres des points de chaque cadran de l'image. De façon connue, un « quadtree » est un arbre dont chaque noeud est composé d'exactement quatre fils correspondant aux quatre cadrans de l'image ou de la sous-image subdivisée au niveau de partitionnement auquel appartient le noeud. 10 Bien que ce mode de réalisation soit particulièrement simple à mettre en oeuvre, le nombre k peut prendre d'autres valeurs, et les sous-images résultant du partitionnement de l'image numérique avoir d'autres formes qu'une forme rectangulaire ou carrée, comme par exemple une forme triangulaire. Comme mentionné précédemment, dans un mode particulier de réalisation, la force 15 d'attraction maximisée lors de l'étape de sélection est une force de gravitation exercée par le centre de gravité de la sous-image considérée sur le point virtuel. Cette force de gravitation a une expression analytique relativement simple qui dépend du poids des points virtuels et de celui des centres de gravité. Toutefois, en variante, d'autres modèles d'attraction peuvent être envisagés. 20 Dans un mode particulier de réalisation, la force de gravitation est pondérée par un facteur de correction tenant compte d'un écart entre le poids du centre de gravité et la valeur de consigne. Cette pondération permet avantageusement de s'assurer que les points virtuels ne sont pas attirés par des centres de gravité éloignés de la zone d'intérêt. Le facteur de pondération 25 appliqué peut être choisi par exemple de sorte à atténuer fortement la force de gravitation exercée par ces centres de gravité, ou à l'inverse à majorer la force de gravitation exercée par les centres de gravité des sous-images appartenant à la zone d'intérêt. Un choix approprié de ce facteur permet avantageusement d'accélérer la migration des points virtuels vers la zone d'intérêt. Dans un autre mode de réalisation, la distribution des points virtuels considérée lors de 30 l'étape de génération est une distribution uniforme sur l'image. En variante, d'autres distributions peuvent être envisagées comme par exemple une distribution gaussienne. Par ailleurs, préférentiellement, on choisit une densité des points virtuels telle que le nombre de points virtuels générés est bien inférieur à celle des points de l'image numérique source 35 pour avoir une description « allégée » de la zone d'intérêt et ne pas trop ralentir l'exécution du procédé de détection selon l'invention. Par exemple on génère un nombre de points virtuels égal à environ 20% du nombre de pixels de l'image numérique source. 3046281 6 Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé de détection sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateurs. En conséquence, l'invention vise aussi un programme d'ordinateur sur un support d'informations ou d'enregistrement, ce programme étant susceptible d'être mis en oeuvre dans un 5 dispositif de détection ou plus généralement dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en oeuvre des étapes d'un procédé de détection tel que décrit ci-dessus. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel 10 que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'informations ou d'enregistrement lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de 15 stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio 20 ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. 25 On peut également envisager, dans d'autres modes de réalisation, que le procédé de détection et le dispositif de détection selon l'invention présentent en combinaison tout ou partie des caractéristiques précitées. Brève description des dessins 30 D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : la figure 1 représente, de façon schématique, un dispositif de détection selon l'invention, dans un mode particulier de réalisation ; 35 la figure 2 illustre l'architecture matérielle du dispositif de détection de la figure 1 dans un mode particulier de réalisation ; 3046281 7 la figure 3 représente les principales étapes d'un procédé de détection selon l'invention dans un mode particulier de réalisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif de la figure 1 la figure 4 illustre une arborescence de sous-images résultant du partitionnement d'une image 5 numérique ; la figure 5 représente une cartographie des centres de gravité des sous-images de la figure 4 ; la figure 6 illustre la mise en oeuvre récursive d'une étape du procédé représenté à la figure 3 ; et la figure 7 illustre un exemple d'application de l'invention à une image numérique médicale. 10 Description détaillée de l'invention La figure 1 représente, dans son environnement, un dispositif de détection 1 conforme à l'invention, configuré pour détecter une ou plusieurs zones d'intérêt ROI sur une image numérique IM conformément à un mode particulier de réalisation. 15 Dans l'exemple envisagé ici, l'image numérique IM traitée par le dispositif de détection 1 est une image haute définition (occupant par exemple plusieurs giga octets), en deux dimensions et codée en niveaux de gris. Elle est ici carrée de dimension 2"x2n où n désigne un entier supérieur à 1. Une telle image est par exemple une image fournie au dispositif de détection 1 par un scanner ou un dispositif de radiographie classiquement utilisés dans le domaine médical, représentant une 20 partie du corps d'un patient, et la zone d'intérêt recherchée ROI est par exemple une lésion affectant cette partie du corps. Toutefois l'invention s'applique avantageusement à d'autres types d'images, fixe ou issues de flux vidéo, en couleur ou noir et blanc, en deux ou trois dimensions, et dans d'autres contextes. 25 De façon connue en soi, chaque image numérique peut être représentée par une matrice de pixels c'est-à-dire de points, chaque pixel ayant une couleur ou un niveau de gris traduisant son poids dans l'image et résultant des mesures ayant conduit à l'image IM (par exemple mesures de fréquence pour un capteur CCD d'un appareil photographique, mesures de densité pour un capteur de scanner, mesure d'un nombre de photons gamma pour un 30 photodétecteur, mesure de délais pour un capteur d'échographe, etc.). Le poids de chaque pixel est dans le cas de l'image IM codée en niveau de gris le niveau de gris du pixel, codé sur un nombre prédéterminé d'octets. Dans le mode de réalisation décrit ici, le dispositif de détection 1 a l'architecture matérielle d'un ordinateur tel que représenté schématiquement à la figure 2. Il comprend 35 notamment un processeur 2, une mémoire vive 3, une mémoire morte 4, une mémoire non volatile 5 ainsi qu'un module de communication 6 permettant au dispositif de détection 1 de communiquer par exemple via un réseau de télécommunications filaire ou sans fil, mobile ou fixe, avec d'autres dispositifs. 3046281 8 La mémoire morte 4 du dispositif de détection 1 constitue un support d'enregistrement conforme à l'invention, lisible par le processeur 2 et sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur PROG conforme à l'invention, comportant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé de détection conforme à l'invention. 5 Ce programme d'ordinateur définit de façon équivalente des modules fonctionnels (et logiciels ici) du dispositif de détection 1, configurés pour mettre en oeuvre les étapes du procédé de détection selon l'invention. Ces modules fonctionnels s'appuient ou commandent les éléments physiques matériels 2-6 du dispositif 1 décrits précédemment. Ils comprennent ainsi ici : un module 1A de partitionnement de l'image source destinée à être traiter par le dispositif de 10 détection 1 (image IM dans l'exemple envisagé ici), en une pluralité de sous-images ; un module 1B de détermination configuré pour déterminer pour chaque sous-image un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé, par exemple un centre de gravité (i.e. barycentre) pour un modèle d'attraction de type gravitation universelle, et un poids associé à ce point remarquable ; 15 un module 1C de génération d'une pluie aléatoire de points virtuels sur l'image, selon une distribution et une densité prédéfinies ; un module 1D de sélection, configuré pour sélectionner pour chaque point virtuel généré une sous-image dont le point remarquable de la sous-image exerce sur ce point virtuel une force d'attraction maximale (force de gravitation dans le cas précité du modèle d'attration de type 20 gravitation universelle) ; et un module 1E de détection d'une ou de plusieurs zones d'intérêt (ROI) sur l'image traitée à partir des points remarquables (ex. centres de gravité) des sous-images sélectionnées par le module de sélection. Les fonctions de ces modules sont décrites maintenant plus en détail en référence à la 25 figure 3. La figure 3 représente, sous forme d'ordinogramme, les principales étapes d'un procédé de détection de zones d'intérêt sur une image numérique, conforme à l'invention, dans un mode particulier de réalisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif de détection 1 de la figure 1 sur l'image numérique IM. 30 Conformément à l'invention, le dispositif de détection 1 procède en premier lieu à un partitionnement de l'image numérique IM en une pluralité de sous-images (étape E10). Dans le mode de réalisation décrit ici, ce partitionnement de l'image IM est réalisé de manière récursive, sur une pluralité de niveaux de partitionnement. Plus précisément, l'image numérique IM est décomposée récursivement ici par le 35 module de partitionnement 1A sous la forme d'un arbre quaternaire ou « quadtree » en anglais, i.e., à chaque niveau de partitionnement, l'image ou la sous-image considérée est divisée en un nombre k=4 sous-images (i.e. 4 cadrans). Ainsi, à chaque niveau LEV de l'arborescence résultant du partitionnement récursif de l'image IM, chaque noeud est formé par une image (ou une sous- 3046281 9 image) et est relié à exactement quatre noeuds fils correspondant respectivement aux quatre cadrans Ql, Q2, Q3 et Q4 de cette image (ou sous-image). La figure 4 illustre une telle arborescence pour trois niveaux LEV=1, 2, 3. On note que par souci de simplification, on note Q1, Q2, Q3 et Q4 les quatre cadrans 5 obtenus pour chaque image ou sous-image, indépendamment du niveau de partitionnement auquel on fait référence et de l'image ou sous-image considérée à ce niveau. Le critère d'arrêt du partitionnement récursif est ici l'obtention de sous-images de dimension 2 pixels par 2 pixels. Autrement dit, pour une image numérique IM carrée de taille 2"x2" pixels, n niveaux de partitionnement sont envisagés. 10 Le module de détermination 1B du dispositif de détection 1 détermine pour chaque sous-image obtenue à chaque niveau de partitionnement LEV, i.e. pour chaque noeud de l'arbre, un point remarquable au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé ainsi qu'un poids associé à ce point remarquable (étape E20). Dans le mode de réalisation décrit ici, on envisage un modèle d'attraction de type 15 gravitation universelle. Pour ce modèle, le point remarquable déterminé pour chaque sous-image est le centre de gravité (barycentre des pixels) de cette sous-image. En variante, d'autres modèles d'attraction et points remarquables au regard de ces modèles peuvent être considérés. Plus particulièrement, si Pi désigne un pixel d'une sous-image Qj, j=1,...,k=4 résultant du partitionnement d'une image ou sous-image d'un niveau de partitionnement LEV, avec 20 i=1,...,MLEV, où MLEV désigne le nombre de pixels de la sous-image Qj (identique ici pour toutes les sous-images considérées sur un même niveau de partitionnement LEV), le centre de gravité G, de cette image est obtenu par le module de détermination 1B en appliquant l'équation suivante : EivILIEv wiPti G j Elyn.Ev wi ' j=1,..,4 où wi désigne le poids (ou la masse) associé au pixel Pi. Dans l'exemple de l'image codée en 25 niveaux de gris IM, le poids d'un pixel correspond à la valeur de niveau de gris qui lui est attribuée ou à une valeur normalisée. Selon un autre exemple, pour une image en couleurs par exemple, le poids d'un pixel correspond à sa couleur, codée sur un nombre prédéterminé d'octets. Par ailleurs, lors de l'étape E20, le module de détermination 1B associe à chaque centre de gravité j=1,...,4, un poids (ou une masse) wG; en appliquant l'équation suivante : MLEV W 30 wGi = MLEV j=1'...'4 Les centres de gravité obtenus pour chaque niveau de partitionnement LEV=1,...,n et les poids qui leur ont été associés sont mémorisés par le module de détermination 1B par exemple dans la mémoire non volatile 5 du dispositif de détection 1. Ils sont représentés à titre illustratif sur la figure 4 associés à leur poids selon la notation w(wG,) ; par exemple sur cette figure la notation 35 G2,W(1032) au niveau LEVI désigne le centre de gravité G2 de la sous-image Q2 résultant du partitionnement de l'image IM dont le poids est wG2=1032. Autrement dit, à l'issue de l'étape E20, le dispositif de détection 1 dispose en mémoire d'une cartographie des centres de gravité des 3046281 10 sous-images résultant du partitionnement récursif de l'image numérique IM. Cette cartographie est donnée par l'ensemble des coordonnées des centres de gravité et les poids qui leur ont été associés. Elle est illustrée schématiquement à la figure 5 suivant un autre mode de représentation que l'arborescence représentée à la figure 4. Sur la figure 5, les éléments ronds représentent les 5 centres de gravité des sous-images. Puis, le dispositif de détection 1 génère, via son module de génération 1C, une pluie aléatoire sur l'image IM (étape E30). Cette pluie aléatoire de points virtuels (aussi appelés « gouttes ») est générée ici selon une distribution uniforme sur l'image IM, et une densité de points prédéfinie. Cette densité est définie ici par le rapport entre le nombre total Q de points 10 virtuels générés par le module de génération 1C et le nombre total de pixel de l'image IM. Par exemple, cette densité est prise égale ici à 20%. Elle résulte plus généralement d'un compromis entre complexité du procédé de détection et précision de la détection que l'on souhaite obtenir de la zone d'intérêt. Pour générer la pluie aléatoire de points virtuels Dq, q=1...,Q, le module de génération 15 1C utilise ici un générateur de nombres pseudo-aléatoires lui permettant de générer les coordonnées des points virtuels Dq, q=1,...,Q. En outre, le module de génération 1C associe à chaque point virtuel Dq ainsi généré, un poids wDq, déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie WREF. Cette valeur de consigne est représentative du poids des pixels susceptibles d'appartenir à la zone d'intérêt. Elle 20 traduit le critère que le dispositif de détection 1 utilise ici pour délimiter le contour de la zone d'intérêt (i.e. elle fixe le seuil bas des zones de contraste à prendre en compte dans l'image) et est par conséquent discriminante pour le type d'objet (i.e. zone d'intérêt) dont on souhaite déterminer le contour. Une telle valeur de consigne peut être aisément fixée par l'homme du métier, en fonction de sa connaissance du dispositif ayant acquis et fourni l'image IM et de la zone d'intérêt 25 recherchée. Par exemple, si cette zone d'intérêt est une lésion recherchée sur une image 1M correspondant à un examen radiographique effectué via un scanner sur un patient, la densité des pixels (i.e. le poids des pixels représenté par un niveau de gris) censés représenter cette lésion sur l'image est connue de l'opérateur du dispositif de scanner ou du médecin apte à interpréter les résultats de l'examen. A titre illustratif, pour une image 1M fournie par un scanner, le poids des 30 pixels de l'image représente la densité de la matière. Cette densité va de -1000 UH (pour unités Hounsfield) pour l'air à +1000 UH pour de l'os, -50 UH pour la graisse et 0 UH pour l'eau. En fonction de l'objet dont on cherche à détecter le contour, la valeur de consigne sera fixée à l'une quelconque de ces valeurs traduites en niveaux de gris. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module de génération 1C associe à chaque 35 point virtuel généré Dq un poids égal à la valeur de consigne WREF, autrement dit : wDq= WREF pour q=1,...,Q. En variante, le module de génération 1C peut générer les points virtuels selon une autre distribution qu'une distribution uniforme (ex. distribution gaussienne), et/ou leur attribuer un 3046281 11 poids distinct de la valeur de consigne WREF mais déterminé à partir de celle-ci. Par exemple, il peut leur attribuer un poids vérifiant une distribution gaussienne autour de la valeur de consigne WREF. On note que si l'on souhaite détecter des zones d'intérêt correspondant à des valeurs 5 de consigne distinctes, le module de génération 1C génère une pluie aléatoire pour chacune des zones d'intérêt associée à une valeur de consigne distincte que l'on souhaite détecter. Suite à la génération des points virtuels Dq, q=1,...,Q, le dispositif de détection 1 déclenche, via son module de sélection 1D, la « migration » de ces points virtuels vers les zones de l'image IM exerçant sur ces points une attraction maximale (étape E40). Cette migration consiste 10 en le calcul (étape E41) de forces d'attraction exercées sur chaque point virtuel par les différentes sous-images en lesquelles l'image IM a été partitionnée et en la sélection (étape E42) pour chaque point virtuel de la sous-image exerçant la force d'attraction maximale. Dans le mode de réalisation décrit ici, afin de modéliser les forces d'attraction exercées par les centres de gravité des sous-images sur les points virtuels, le module de sélection 1D utilise 15 un modèle basé sur la gravitation universelle. Conformément à la gravitation universelle, l'attraction d'un point P1 (ex. point virtuel généré par le module de génération 1C) par un point P2 ou une zone représentée par un point P2 (ex. centre de gravité des sous-images), est représentée par la force F définie par : F = K. w(P1).w(P2) (Eql) dist(P1,P2)2 20 où w(Pi) désigne le poids associé au point Pi, i=1,2, et dist(P1,P2) est la distance entre les points P1 et P2 et K est un facteur de correction. La distance dist est par exemple une distance euclidienne. Dans le mode de réalisation décrit ici, le facteur de correction tient compte de l'écart entre les poids des points P1 et P2 et est défini par : 1 25 K = (Eq2) 1+1w(P2)-w(P1)11n où m désigne un entier supérieur à 1. Ce facteur de correction permet de majorer la force d'attraction F exercée sur un point virtuel lorsque le poids du centre de gravité de la sous-image considérée est proche du poids du point virtuel et plus précisément ici de la valeur de consigne WREF modélisée par ce poids. Au contraire le facteur K minore la force d'attraction F lorsque les 30 poids du centre de gravité et du point virtuel sont éloignés, autrement dit ici lorsque le poids du centre de gravité est éloigné de la valeur de consigne WREF. Le nombre m représente l'ordre du facteur de correction K et est modélise un critère de respect de la consigne. Il peut être déterminé empiriquement. Bien entendu, d'autres facteurs de correction remplissant une fonction similaire 35 peuvent être envisagés. 3046281 12 Afin de minimiser la complexité (en ordre de o(Q2)) des calculs de gravitation entre chaque point virtuel (i.e. chaque goutte) et son voisinage de point dans l'image source, le module de sélection 1D met en oeuvre une évaluation récursive des forces d'attraction F basée sur l'arbre des centres de gravité obtenu à l'étape E10 (modélisée par la flèche de retour entre les étapes E42 5 et E41 sur la figure 3). Plus particulièrement, à chaque niveau de partitionnement LEV considéré (en partant de LEV=1), le module de sélection 1D sélectionne, pour chaque point virtuel Dq généré, q=1,...,Q, une sous-image résultant du partitionnement en k sous-images d'une image ou d'une sous-image sélectionnée pour ce point Dq au niveau de partitionnement précédent LEV-1. Pour LEV=1, la 10 sous-image sélectionnée au niveau précédent est prise égale à l'image source IM. Pour sélectionner une sous-image au niveau LEV pour un point Dq, le module de sélection 1D calcule, au moyen des équations (Eql) et (Eq2), les forces gravitationnelles F exercées sur ce point Dq par les centres de gravité des k sous-images Q1-Q4 résultant de la partition de la sous-image sélectionnée pour Dq au niveau LEV-1, et sélectionne la sous-image 15 parmi les sous-images Q1-Q4 correspondant à la force gravitationnelle maximale exercée sur le point virtuel Dq. On note que lorsque plusieurs sous-images exercent la même force de gravitation sur un point virtuel Dq, le module de sélection 1D sélectionne une de ces sous-images au hasard. Le module 1D réalise cette opération pour chaque point virtuel Dq sur une pluralité de niveaux de partitionnement (par exemple 4-5), en partant du niveau de partitionnement LEV=1. En 20 variante, le module 1D peut réaliser cette opération sur tous les niveaux de partitionnement de LEV=1 jusqu'à LEV=n, i.e. jusqu'aux sous-images Q1-Q4 de dimension 1 pixel par 1 pixel. La figure 6 illustre un exemple des opérations récursives mises en oeuvre par le module de sélection 1D, pour un point virtuel Dl. Sur cet exemple, pour le niveau LEV=1, le module de sélection 1D calcule tout d'abord 25 les forces gravitationnelles exercées sur le point virtuel Dl par les sous-images Q1, Q2, Q3 et Q4 (ou plus précisément par leurs centres de gravité G1-G4) résultant du partitionnement de l'image IM en k=4 sous-images (cadrans ici). Puis, parmi les k=4 sous-images Q1, Q2, Q3, Q4, on suppose que Q2 est la sous- image associée à la force gravitationnelle maximale exercée sur Dl. Elle est donc sélectionnée au 30 niveau LEV=1 par le module de sélection 1D (représentée en grisé sur la figure 6). Puis, pour le niveau LEV=2, le module de sélection 1D calcule les forces gravitationnelles exercées sur le point D1 par les barycentres des 4 sous-images Q1-Q4 de la sous-image Q2 sélectionnée au niveau LEV=1, et sélectionne la sous-image exerçant la force maximale. On suppose que Q3 correspond à la sous-image sélectionnée (représentée en grisé sur la figure 6). 35 Pour le niveau LEV=3, le module de sélection 1D calcule alors les forces exercées sur le point Dl par les barycentres des 4 sous-images Q1-Q4 de la sous-image Q3 sélectionnée au niveau LEV=2, et sélectionne la sous-image exerçant la force maximale, à savoir Q4 dans l'exemple illustré à la figure 6. 3046281 13 Cette même opération est réitérée sur un nombre de niveaux de partitionnement prédéterminé (ex. 4 ou 5) ou sur l'ensemble des niveaux de partitionnement (n). Comme mentionné précédemment elle est par ailleurs réalisée pour l'ensemble des points virtuels générés par le module de génération 1B à l'étape E30. On note que pour accélérer 5 l'exécution du procédé de détection selon l'invention, les étapes E41 de calcul des forces d'attraction et E42 de sélection d'une sous-image peuvent être conduites en parallèle pour les différents points virtuels considérés. A l'issue de cette opération récursive, le module de sélection 1D mémorise le centre de gravité de la dernière sous-image sélectionnée pour chaque point virtuel dans un fichier F stocké 10 ici dans la mémoire non volatile 5 du dispositif de détection 1 (étape E50). En variante, il peut stocker l'historique de l'opération de sélection récursive mise en oeuvre par le module de sélection 1D, c'est-à-dire qu'il stocke, par exemple dans une liste chaînée, la série de centres de gravité sélectionnés sur les différents niveaux de partitionnement pour chaque point virtuel. 15 Puis le module de détection 1E détecte, à partir de l'ensemble des centres de gravité mémorisés dans le fichier F, la zone d'intérêt recherchée, correspondant à la valeur de consigne VAL (étape E60). Autrement dit, les centres de gravité mémorisés dans le fichier F modélisent les contours de la zone d'intérêt ROI recherchée, sous forme compressée. L'extraction automatique de zones d'intérêt sur une image numérique telle que 20 permise par l'invention peut avoir de nombreuses applications dont la reconnaissance automatique d'objets dans une scène, l'optimisation de la compression d'images vidéo factorisant les zones invariantes de l'image, l'optimisation des fonctions de compression d'image en appliquant de faibles facteurs de compression sur les zones d'intérêt et un facteur plus élevé en dehors de ces dernières. 25 Dans le mode de réalisation décrit ici, le partitionnement de l'image IM et la sélection des centres de gravité pour détecter la zone d'intérêt sont mis en oeuvre de façon récursive afin de réduire la complexité de réalisation de l'invention. Toutefois, cette hypothèse n'est pas limitative et ces étapes peuvent être réalisées de façon directe, sans recourir à des opérations récursives. Les figures 7A et 7B illustrent un exemple de mise en oeuvre de l'invention. 30 Sur cet exemple, l'image IM représentée en figure 7A est une image médicale 512x512 représentant une partie de cartilage humain. Il s'agit d'une image codée sur 256 niveaux de gris. L'image 7B illustre la zone d'intérêt ROI détectée conformément à l'invention. Elle apparaît comme un nuage de points représentant les centres de gravité des sous-images sélectionnées pour chaque point de la pluie aléatoire générée par le module de génération 1C du 35 dispositif de détection 1. Les paramètres du procédé de détection considérés pour obtenir la zone d'intêrét ROI sont les suivants : - densité des points virtuels : 10% (distribution uniforme) ; - poids de consigne WREF = 205 ; 3046281 14 - 8 niveaux de partitionnement ont été considérés (ce qui correspond à des sous-images de 4 pixels par 4 pixels) ; - m=6 dans le facteur de correction K. REVENDICATIONS1. Procédé de détection automatique d'une zone d'intérêt (ROI) d'une image numérique (IM), ce procédé comprenant : une étape (E10) de partitionnement de l'image en une pluralité de sous-images ; une étape (E20) de détermination, pour chaque sous-image, d'un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction déterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; une étape (E30) de génération, selon une distribution et une densité prédéfinies, d'un ensemble de points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; une étape (E40) de sélection, pour chaque point virtuel généré, de la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au modèle d'attraction prédéterminé sur ledit point virtuel ; et une étape (E50) de détection de ladite zone d'intérêt à partir des points remarquables des sous-images sélectionnées. 2. Procédé de détection selon la revendication 1 dans lequel au cours de l'étape de partitionnement (E10), l'image est partitionnée récursivement en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement. 3. Procédé de détection selon la revendication 2 dans lequel : l'étape de sélection est mise en oeuvre récursivement sur tout ou partie des niveaux de partitionnement, une sous-image étant sélectionnée à chaque niveau de partitionnement considéré ; et - au cours de cette étape de sélection récursive, une sous-image est sélectionnée sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée sur un niveau de partitionnement précédent. 4. Procédé de détection selon la revendication 2 ou 3 dans lequel le nombre k est égal à 4. 5. Procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel : - le modèle d'attraction prédéterminé est un modèle de gravitation universelle ; - le point remarquable de la sous-image au regard du modèle d'attraction prédéterminé est un centre de gravité de la sous-image ; et 3046281 16 - ladite force d'attraction est une force de gravitation exercée par ledit centre de gravité sur ledit point virtuel. 6. Procédé de détection selon la revendication 5 dans lequel ladite force de gravitation 5 est pondérée par un facteur de correction tenant compte d'un écart entre le poids du centre de gravité et la valeur de consigne. 7. Procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel la distribution des points virtuels considérée lors de l'étape de génération est une distribution 10 uniforme sur l'image. 8. Procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel l'étape de sélection est mise en oeuvre en parallèle pour chacun des points virtuels dudit ensemble de points virtuels. 15 9. Procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel ladite image est une image codée en niveaux de gris. 10. Programme d'ordinateur (PROG) comportant des instructions pour l'exécution des 20 étapes du procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 11. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de 25 détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 9. 12. Dispositif (1) de détection automatique d'une zone d'intérêt d'une image (IM) numérique, ce dispositif comprenant : un module de partitionnement (1A), configuré pour partitionner l'image en une pluralité de 30 sous-images ; un module de détermination (1B), configuré pour déterminer pour chaque sous-image un point remarquable de la sous-image au regard d'un modèle d'attraction prédéterminé et d'un poids associé à ce point remarquable ; un module de génération (1C), configuré pour générer selon une distribution et une densité 35 prédéfinies un ensemble de points virtuels sur l'image, chaque point virtuel étant associé à un poids déterminé à partir d'une valeur de consigne prédéfinie considérée comme représentative de la zone d'intérêt ; 3046281 17 un module de sélection (1D), configuré pour sélectionner pour chaque point virtuel généré la sous-image dont le point remarquable exerce une force d'attraction maximale conformément au modèle d'attraction prédéterminé sur ledit point virtuel ; et un module de détection (1E), configuré pour détecter ladite zone d'intérêt à partir des points 5 remarquables des sous-images sélectionnées. 13. Dispositif de détection (1) selon la revendication 12 dans lequel : le module de partitionnement est configuré pour partitionner l'image de manière récursive en un nombre prédéterminé k d'images sur une pluralité de niveaux de partitionnement ; et 10 le module de sélection est configuré pour sélectionner récursivement une sous-image sur tout ou partie de ladite pluralité de niveaux de partitionnement, une sous-image étant sélectionnée par le module de sélection sur un niveau de partitionnement parmi les sous-images résultant du partitionnement en k sous-images d'une sous-image sélectionnée par ledit module de sélection sur un niveau de partitionnement précédent. 15