FR 3082346 A1 20191213 FR 1800586 A 20180608 B17208 DISPOSITIF ET PROCEDE DE COMPENSATION DE CHALEUR PARASITE DANS UNE CAMERA INFRAROUGE Domaine de l'invention La présente description concerne le domaine des caméras infrarouges et en particulier un dispositif et un procédé de thermographie. Exposé de l'art antérieur Dans le domaine de la thermographie, on utilise des caméras infrarouges (IR), comme des bolomètres ou des dispositifs de capture d'image IR refroidis pour capturer des images 10 thermiques d'une scène image. De telles caméras IR comprennent en général un agencement de détecteurs sensibles à l'infrarouge formant une matrice de pixels. Chaque pixel de la matrice de pixels convertit une température mesurée au niveau du pixel en un signal de tension 15 correspondant, qui est converti par un convertisseur numérique-analogique (ADC) en un signal de sortie numérique. La température présente au niveau de chaque pixel est fonction de la température de la scène, mais aussi de diverses autres composantes thermiques, comme la température du substrat 20 de la matrice de pixels, et aussi la chaleur parasite reçue des autres sources de chaleur. La température du substrat est en B17208 2 général relativement. uniforme sur la matrice de pixels, et ainsi elle peut en général être estimée de manière relativement précise en utilisant un ou plusieurs capteurs de température dans le substrat. Toutefois, la chaleur parasite reçue par chaque pixel à partir d'autres sources est. nettement. plus difficile à estimer, et peut conduire à une imprécision relativement élevée dans les lectures de température mesurées par chaque pixel. En effet, bien Qu'une sonde de température puisse être ajoutée au boîtier, l'estimation de la chaleur parasite affectant chaque pixel de la 10 matrice de pixels sur la base de la lecture d'une telle sonde est loin d'être précise. Ainsi l'utilisation d'une telle sonde ne permet pas de produire des images thermiques de haute précision, par exemple avant une précision de quelques degrés Celsius. En outre, une telle sonde de température est un composant d'un. coût 15 relativement élevé. On a donc besoin dans la technique d'une solution peu coûteuse pour estimer avec précision et compenser la chaleur parasite reçue par des pixels dans une caméra infrarouge. Résumé 20 Un objet de modes de réalisation de la présente description est de traiter au moins partiellement un ou. plusieurs problèmes de l'art antérieur. Selon un aspect, on prévoit une procédé d'étalonnage d'une caméra infrarouge comprenant une matrice de pixels logée 2 5 dans un boîtier, la matrice de pixels comportant un. capteur d'image et un ou plusieurs pixels de détection de chaleur parasite agencés pour recevoir de la lumière infrarouge à partir de différentes portions d'une surface intérieure du boîtier, le 30 procédé comprenant : recevoir, par un dispositif de traitement, une ou plusieurs lectures provenant de chacun des pixels de détection de chaleur parasite et de chaque pixel de la matrice de pixels ; et générer, par le dispositif de traitement sur la base desdites une ou. plusieurs lectures, une ou plusieurs matrices de conversion pour convertir les lectures des pixels de détection de chaleur parasite en valeurs de correction pour réaliser une B17208 3 correction de signal 2D de signaux capturés par le capteur d'image. Selon un mode de réalisation, la générations desdites une ou plusieurs matrices de conversion comprend : déterminer par le dispositif de traitement, pour chaque pixel d'image du capteur d'image et pour chacun des pixels de détection. de chaleur parasite, sur la hase d'une supposition de la responsivité de chaque pixel, une fonction de transfert relative basée sur une étendue de chaque pixel en ce qui concerne chacune d'une pluralité 10 de zones de la surface intérieure ; et déterminer la responsivité de chacun des pixels d'image et de chacun des pixels de détection de chaleur parasite. Selon un mode de réalisation, la responsivité des pixels de détection dé chaleur parasite est déterminée en. plaçant un 15 corps noir dans le champ de vision des pixels de la matrice de pixels, et en prenant des lectures des pixels de détection de chaleur parasite à au moins deux températures différentes. Selon. un mode d.e réalisation, la détermination. dé la. fonction de transfert relative sur la base d'une étendue de chaque 20 pixel comprend la définition, au moins partiellement par le dispositif de traitement, d'un. modèle de la. surface intérieure du boîtier comprenant une pluralité de zones de température uniforme, et le calcul par le dispositif de traitement de l'étendue de chaque pixel en ce qui concerne des zones du modèle sur la base 25 de la géométrie du. boîtier de caméra et dé la matrice de pixels. Selon un mode de réalisation, le modèle est en forme de dôme. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre la détermination, par le ddspositif de traitement, d'un. 30 rayon du dôme sur la base d'une lecture moyenne capturée par le capteur d'image pendant que le corps noir est placé dans le champ d., vision des pixels de la matrice de pixels. Selon un mode de réalisation, chacune d.e la pluralité de zones du modèle a la même surface. B17208 4 Selon un autre aspect, on prévoit un dispositif de traitement agencé pour mettre en oeuvre le procédé susmentionné. Selon encore un autre aspect, on prévoit un support de stockage non transitoire mémorisant des instructions informatiques pour mettre en oeuvre le procédé susmentionné lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement. Selon encore un autre aspect, on prévoit une caméra infrarouge comprenant un boîtier contenant une matrice de pixels, la matrice de pixels comprenant : des pixels d'image formant un 10 capteur d'image, agencés pour recevoir de la lumière infrarouge à partir d'une scène image ; et une pluralité de pixels de détection de chaleur parasite agencés pour recevoir de la lumière infrarouge provenant de différentes portions d'une surface intérieure du boîtier. Selon un mode de réalisation, la caméra infrarouge comprend en outre un circuit de correction de signal agencé pour recevoir des lectures provenant de la pluralité de pixels de détection de chaleur parasite, et pour réaliser une correction. de signal 2D sur des signaux capturés par le capteur d'image sur la 20 base des lectures. Selon. un mode de réalisation, la caméra infrarouge comprend en outre une mémoire non volatile mémorisant une matrice de conversion pour convertir les lectures en valeurs de correction pour réaliser la correction de signal 2D. 25 Selon un mode de réalisation, un premier des pixels de détection de chaleur parasite est agencé pour recevoir de la lumière infrarouge d'une première région de la surface intérieure du boîtier ; et un deuxième des pixels de détection de chaleur parasite est agencé pour recevoir de la lumière infrarouge d'une 30 deuxième région de la surface intérieure du boîtier ; et les première et deuxième régions sont sans chevauchement. Selon un mode de réalisation, la caméra infrarouge comprend. en. outre au moins un écran à. la lumière partiel disposé au-dessus des pixels de détection de chaleur parasite, ledit au B17208 moins un écran à la lumière partiel limitant partiellement le champ de vision de chaque pixel de détection de chaleur parasite. Selon un mode de réalisation, ledit au moins un écran à la lumière partiel comprend au moins une ouverture associée à chaque pixel de détection de chaleur parasite, les positions des ouvertures étant non. alignées avec une couche sensible à. la chaleur de chaque pixel. Selon un mode de réalisation, ledit au moins un écran à la lumière partiel est. agencé de telle sorte qu'un ou plusieurs 10 des pixels de détection de chaleur parasite reçoivent seulement de la lumière infrarouge réfléchie. Selon un mode de réalisation, chacun des pixels de la matrice de pixels est un micro-bolomètre comprenant. une membrane sensible à. la. chaleur suspendue au-dessus d'une surface réfléchissante ; et la distance séparant la membrane sensible à la chaleur de la surface réfléchissante dans les pixels de détection de chaleur parasite est différente de la distance séparant la membrane sensible à la chaleur de la surface réfléchissante dans les pixels d'image. 20 Selon un mode de réalisation, la caméra infrarouge comprend. en outre au moins une paroi formée adjacente à un ou. plusieurs des pixels de détection de chaleur parasite et empêchant la lumière infrarouge à certains angles de tomber sur un ou plusieurs pixels de détection de chaleur parasite. 25 Selon encore un autre aspect, on prévoit une procédé de correction, par un dispositif de traitement, d'une image capturée par un capteur d'image d'une matrice de pixels d'une caméra infrarouge, le procédé comprenant recevoir des lectures provenant d'une pluralité de pixels de détection de chaleur 30 parasite de la matrice de pixels, les pixels de détection de chaleur parasite étant agencés pour recevoir de la lumière infrarouge provenant de différentes portions d'une surface intérieure d'un boîtier de la caméra IR. ; et corriger des signaux capturés par le capteur d'image sur la base des lectures. B17208 6 Selon un mode de réalisation, la correction des signaux capturés par le capteur d'image sur la base des lectures comprend. une conversion des lectures en valeurs de correction pour réaliser la correction de signal 2D des signaux, la conversion étant basée sur une ou plusieurs matrices de conversion. Selon un mode de réalisation, la conversion des lectures en valeurs de correction comprend : convertir, en utilisant une première matrice de conversion, les lectures en estimations du flux lumineux reçu de chacune d'une pluralité de zones d'un modèle 10 de la surface intérieure du boîtier, chaque zone étant considérée comme ayant une température uniforme ; et convertir, en utilisant une deuxième matrice de conversion, les estimations du flux lumineux reçu de chacune de la pluralité de zones en les valeurs de correction. de pixels. Selon un mode de réalisation, le modèle de la surface intérieure du boîtier est un dôme. Selon encore un autre aspect, on prévoit un dispositif de traitement agencé pour mettre en. oeuvre le procédé susmentionné. Selon encore un autre aspect, on prévoit un support de 20 stockage non transitoire mémorisant des instructions informatiques pour mettre en oeuvre le procédé susmentionné lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement. Brève description des dessins Les caractéristiques et avantages susmentionnés et 25 d'autres apparaîtront clairement avec la. description détaillée suivante de modes de réalisation, donnée à titre d'illustration et non de limitation, en faisant référence aux dessins joints dans lesquels la figure I illustre schématiquement un. dispositif de 30 capture d'image d'une caméra IR selon un exemple de réalisation de la présente description ; la figure 2 est. un organigramme représentant des étapes dans un. procédé de réalisation de correction. de signal 2D sur des signaux capturés par une caméra IR selon un exemple de réalisation 35 de la présente description ; B17208 la figure 3 est une vue à plat d'une matrice de pixels d'une caméra IR. selon un exemple de réalisation de la. présente description ; la figure 4 est une vue en coupe d'une caméra IR comprenant la matrice de pixels de la figure 3 ; la figure 5A est une vue à plat de pixels d'image et d'un pixel de détection de chaleur parasite d'une matrice de pixels selon un exemple de réalisation de la présente description ; 10 la figure 5B est une vue en. coupe des pixels d'image et du pixel de détection de chaleur parasite de la figure 5A la figure 6A est une vue à plat d'un capteur d'image et de pixels de détection de chaleur parasite d'une matrice de pixels selon un autre exemple de réalisation de la présente description.; la figure 6B est une vue en coupe d'une partie du capteur d'image et de certains des pixels de détection de chaleur parasite de la figure 6A ; la figure 6C est une vue à plat d'une sous-matrice de pixels de détection de chaleur parasite du capteur d'image de la 20 figure 6A selon un autre exemple de réalisation ; la figure 7.A. est une vue à plat de pixels d'image et d'un pixel de détection de chaleur parasite d'une matrice de pixels selon un autre exemple de réalisation de la présente description ; 25 la figure 7B est une vue en coupe des pixels d'image et d'un pixel de détection de chaleur parasite de la figure 7A ; les figures 8A et 8B sont des vues en coupe représentant des exemples de modèles d'une surface intérieure du boîtier d'une caméra. IR selon. des exemples de réalisation. de la présente 30 description ; la figure 8C représente le modèle de la figure 8B plus en détail ; les figures 8D et 8E représentent la sensibilité angulaire d'un pixel de détection de chaleur parasite selon un 35 exemple de réalisation de la présente description ; B17208 8 la figure 8F représente des régions d'observation de pixels de détection. de chaleur parasite selon un. exemple de réalisation de la présente description ; la figure 9 illustre schématiquement un dispositif informatique selon un exemple de réalisation de la présente description. ; et la figure 10 est un organigramme représentant des étapes dans un procédé d'étalonnage d'une caméra IR selon un exemple de réalisation de la présente description. 10 Description détaillée Bien que dans la description qui suit on décrive des modes de réalisation en relation avec une matrice de pixels du type micro-bolomètre, il sera clair pour l'homme de l'art que les procédés décrits ici pourraient également être appliqués à 15 d'autres types de caméra IR, y compris des dispositifs refroidis. Dans la présente description, le terme "sensiblement" est utilisé pour désigner une tolérance de plus ou moins 10 % de la valeur en question. En outre, les termes suivants sont considérés comme ayant les définitions suivantes dans la présente 20 description : matrice de pixels - agencement de pixels sensibles à la. lumière, dans lequel les pixels peuvent être agencés en colonnes et en rangées, ou selon d'autres agencements ; capteur d'image - agencement, habituellement rectan25 gulaire, de pixels de la matrice de pixels qui servent à capturer une image à partir de la scène image ; pixel d'image - chaque pixel du capteur d'image ; pixel de détection de chaleur parasite - pixel ayant un champ de vision qui a. été modifié par rapport à. celui des pixels 30 d'image afin de favoriser la capture de chaleur parasite. Par exemple, chaque pixel de détection de chaleur parasite est agencé pour capturer une plus grande portion de chaleur parasite que chaque pixel d'image de la matrice de pixels ; et correction de signal 2D - correction des signaux ou des lectures générés par un capteur d'image avant la création de B17208 9 l'image, l'image étant. optionnellement soumise à une ou plusieurs étapes ultérieures de correction d'image. La figure 1 illustre un dispositif de capture d'image IR 100 comprenant une matrice de pixels 102 sensible à la lumière IR. Par exemple, dans certains modes de réalisation, la matrice de pixels est sensible à. la lumière IR à grandes ondes, comme de la lumière ayant une longueur d'onde dans la plage de 7 à 16 pm ou plus. La matrice de pixels 102 est indiquée par un rectangle 10 en trait interrompu en figure 1, et comprend un. capteur d'image 103 constitué de pixels d'image 104, et d'un ou plusieurs pixels additionnels 105 destinés à détecter de la chaleur parasite. Dans l'exemple de la figure 1, le capteur d'image 103 comprend 144 pixels d'image 104 agencés sur. 12 rangées et 12 15 colonnes. Dans des variantes de réalisation, le capteur d'image 103 pourrait comprendre un nombre quelconque de rangées et de colonnes de pixels. Typiquement, le capteur d'image comprend par exemple 640 par 480, ou 1024 par 768 pixels d'image. Dans l'exemple de la figure 1, il y a quatre pixels de 20 détection de chaleur parasite 105 disposés le long d'un bord du capteur d'image 103. Toutefois, dans des variantes de réalisation, il pourrait y avoir un nombre quelconque de pixels de détection de chaleur parasite 105 disposés n'importe où dans ou autour du capteur d'image 103. Les pixels de détection de chaleur parasite 25 sont par exemple formés dans le même plan image que les pixels 104 du capteur d'image. Dans l'exemple de la figure 1, chaque colonne de pixels de la matrice 102 est associée à une structure de référence correspondante 106. Bien qu'elle ne soit pas fonctionnellement un. 30 élément d'image, cette structure va être appelée ici "pixel de référence" par analogie structurelle avec les pixels de capture d'image (ou actifs) 104. En outre, un bloc de sortie (OUTPUT) 108 est couplé à chaque colonne de la. matrice de pixels 102 et à chacun des pixels de référence 106, et fournit une image brute IB 35 comprenant les signaux ou les lectures capturées par le capteur B17208 10 d'image 103 et aussi des lectures PR provenant des pixels de détection dè chaleur parasite 105. En effèt, un même bloc de sortie 108 est par exemple utilisé pour lire des valeurs de pixels provenant de tous les pixels 104, 105 de la matrice de pixels 102. Un circuit de commande (CTRL) 110 fournit par exemple des signaux de commande à la matrice de pixels 102, aux pixels de référence 106, et au bloc de sortie 108. L'image brute IB et les lectures PR provenant des pixels de détection de chaleur parasite 105 sont par exemple fournies à 10 un circuit de traitement d'image (IMAGE PROCESSING) 112, qui par exemple applique une correction de signal 2D aux pixels de l'image pour produire l'image corrigée Ic. En particulier, le circuit de traitement d'image 112 applique par exemple une correction de chaleur parasite dans l'image capturée sur la base des lectures 15 PR provenant des pixels de détection de chaleur parasite 105 et sur la base d'une matrice de conversion ArCpbc mémorisée dans une mémoire non volatile (NUlVI) 114, qui permet par exemple une une valeur conversion. des lectures PR en pixel de l'image capturée. 20 En effet une lecture de de correction pour chaque tension VOUT provenant de chaque pixel d'image 104 du capteur d'image 103 peut être modélisée par l'équation suivante : MUT = 3-C(P1,Tpix) où Tpix est la température du pixel, Pl est. un vecteur représentant 25 les paramètres de la. matrice dè pixels affectant la conversion dè température en tension, comme le gain de conversion, les pertes dans le trajet de lecture, etc., et g-C est la fonction reliant la tension de sortie VOUT aux paramètres P1 et à la température Tpix. La température Tpix de chaque pixel va être. influencée 30 par les diverses composantes thermiques, et peut par exemple être modélisée par l'équation suivante Tpix = g (P2,15 parasitic, Oscerce,TCMOS) °Ù. scene est le flux 1= tneux arrivant au ndveau du. pixel à partir de la scène image par l'intermédiaire des éléments optiques de la caméra IR, dlie par sitic est le flux lumineux arrivant au niveau du B17208 11 pixel à partir de sources autres que la scène image, comme à partir de surfaces intérieures du boîtier de la. caméra IR, TcmoS est la température du plan focal, autrement dit la température du substrat sur lequel est formé le capteur d'image, P2 est un vecteur représentant les paramètres des pixels d'image effectuant la conversion du. flux lumineux reçu en. la température Tpi, du pixel, et g est la fonction reliant la température Te, aux paramètres P2 et aux variables CPscene, reliant et Tcmos - En estimant les paramètres Pl et P2 et les variables et TCMOS, et en approximant les fonctions 1C et g, il est possible d'isoler la composante 46 scene et ainsi de générer une image thermographique de la scène. Parmi ces paramètres, variables et fonctions, c'est la composante Oparasitic qui est la plus difficile à. estimer avec précision. En. effet, cette composante 15 peut varier pour chaque pixel d'image en fonction de la température de plusieurs surfaces intérieures différentes dans la caméra IR, et l'effet sur chaque pixel va dépendre de la distance et de la. sensibilité du pixel par rapport aux surfaces concernees. Les présents inventeurs ont trouvé que, en utilisant des 20 lectures provenant de pixels de détection de chaleur parasite disposés dans le plan image, il devient possible de générer une estimation relativement précise du flux lumineux d) reçu par parasitic chaque pixel d'image, sans utiliser de sonde de température, comme on va le décrire plus en détail ci-après. 25 La figure 2 est un organigramme illustrant des étapes dans un procédé de correction d'images capturées par un capteur d'image d'une matrice de pixels. Par exemple, le procédé est mis en oeuvre par le circuit de traitement. d'image 112 de la figure 1. Dans une étape 201, les lectures PR capturées par les 30 pixels de détection de chaleur parasite 105 sont reçues par le circuit 112. Dans une étape 202, des valeurs de correction de signal sont générées sur la base des lectures PR. Par exemple, la matrice de conversion Mrcpix, et optionnellement une ou plusieurs autres 35 matrices mémorisées par la mémoire non volatile 114, sont 10 Oparasitic B17208 12 utilisées pour convertir les lectures PR en une valeur de correction de signal pour chaque pixel de l'imagé 'B, comme on. va. le décrire maintenant plus en détail. Dans certains modes de réalisation, les lectures PR sont d'abord traitées afin d'extraire une estimation de la température d' une pluralité q de zones d'un. modèle dê la. surface intérieure du boîtier de la caméra IR, dans lequel chaque zone du modèle est par exemple considérée comme ayant une température uniforme. Ces estimations forment un vecteur de luminance Ln de la forme 10 [01...45J, chacune des valeurs 01...0,1 représentant un flux lumineux. provenant des q zones du modèle. Par exemple, les lectures PR forment un vecteur de sortie Vout de la fo= [Outl...Outn], qui peut par exemple être caractérisé de la manière suivante : i/out = MClung 15 où Mclum définit la relation entre les valeurs de luminance çbi et les n lectures PR du vecteur de sortie 17't' et est par exemple de la forme 13114/1 NICIum = PWn où les paramètres ni à e représentent la. relation. entre les 20 lectures Out1 à Outn et la luminance I de chaque zone i. Ainsi le vecteur de luminance Vium peut par exemple être - généré à partir des lectures du vecteur de sortie Vout sur la base de la multiplication suivante : Vium ctum. - Vout 25 où 11,1- Iclum est l'inverse de la matrice Alcium. La luminance parasite présente au niveau de p pixels du. capteur d'image va être représentée ici par eParasitic de la forme,tà [T parasitic 1 Oparasitic ° La matrice de MCpbc est par exemple adaptée à convertir le vecteur de 30 -11-im en une estimation de la luminance parasite présente de chaque pixel en accord avec l'équation suivante : Vparasitic =Cpix gum chacun des un vecteur conversion luminance au niveau B17208 13 La matrice de conversion ilicyq, est par exemple de dimension p par q, où p est le nombre de pixels dans le capteur d'image et q est le nombre de zones du modèle de la surface intérieure du boîtier. Dans une étape 203, les valeurs de correction de signal sont appliquées aux pixels de l'image capturée. Par exemple, cette correction peut être réalisée directement sur les signaux formant l'image brute IB, ou après que d'autres formes de correction de décalage et/ou de gain ont été appliquées à l'image brute IB. 10 Dans un mode de réalisation, la correction de signal est appliquée par une soustraction, à partir de chacun des p pixels de l'image capturée IB, de la valeur de correction correspondante provenant du vecteur eparasitic ° Dans des variantes de réalisation, la. correction de signal est basée sur une estimation. dé l'inverse 15 de la fonction g décrite précédemment afin de déterminer la composante de scène cP'.en. La figure 3 est une vue à plat de la matrice de pixels 102 selon une variante de réalisation par rapport à la figure 1. Dans l'exemple de la figure 3, il y a 12 pixels de détection de 20 chaleur parasite 105, deux étant disposés le long de chaque bord du capteur d'imagé 103, et un au niveau de chaque coin du capteur d'image 103. La figure 4 est une vue en coupe, sans représentation des dispositifs optiques, d'une caméra IR 400 comprenant. la 25 matrice dé pixels 102 de la. figure 3. La coupe de la figure 4 est prise suivant une ligne en trait interrompu A-A en figure 3 passant à travers deux des pixels de détection de chaleur parasite 105 sur des côtés opposés du capteur d'image 103. La matrice de pixels 102 est montée sur un substrat 402. 30 Un boîtier 404 de la caméra IR et aussi monté sur le substrat 402, et abrite la matrice de pixels 102. Par exemple, le boîtier 404 est en plastique moulé, ou en métal. Dans l'exemple de la figure 4, le boîtier 404 comporte le portion sensiblement cylindrique 406 s'étendant à partir du substrat 402, une portion annulaire 35 408 s'étendant à partir d'un bord supérieur de la portion B17208 cylindrique vers ''intérieur et sensiblement parallèle à la surface du substrat 402, une portion 41.0 correspondant à une section d'un cône s'étendant vers le haut et vers l'intérieur à partir d'un bord intérieur de la portion annulaire 408, une portion annulaire 412 étendant à partir d'un bord supérieur de la portion 410 vers J' intérieur et sensiblement parallèle à la surface du substrat 402, une portion sensiblement cylindrique 414 s'étendant à partir d'un bord intérieur de la portion annulaire 412 en s'éloignant. du substrat 402, et une portion annulaire 416 10 s'étendant à partir d'un bord supérieur de la portion. cylindrique 414 vers l'intérieur et sensiblement parallèle à la surface du substrat 402. Un bord intérieur de la portion annulaire 416 délimite une ouverture 418 du boîtier 404, centrée par rapport au capteur d'image 102, et par laquelle de la lumière provenant de 15 la scène image entre dans la caméra IR. La portion cylindrique 414 forme par exemple une monture d'objectif dans laquelle une ou plusieurs lentilles sont disposées (non illustré dans les figures). On notera que la forme particulière du boîtier 404 de 20 la figure 4 n'est. qu'un exemple, et que de nombreuses formes différentes seraient possibles, y compris des formes non. cylindriques. Un arc 420 en figure 4 s'étendant entre des lignes en trait interrompu 422 représente un exemple du champ de vision des 25 pixels d'image du capteur d'image 102, qui est par exemple relativement grand, par exemple de sensiblement 130° ou plus. Les champs de vision des pixels de détection de chaleur parasite 105 sont par exemple limités par rapport à celui des pixels d'image, de sorte qu'ils reçoivent une plus grande portion de chaleur 30 parasite provenant de l'intérieur du boîtier 404. Par exemple, les pixels 105 illustrés en figure 4 ont des champs de vision représentés respectivement par des arcs 424 s'étendant entre des lignes en trait mixte 426 et 428, chaque pixel de détection de chaleur parasite 105 ayant un champ de vision limité dans au moins 35 un plan à moins de 90°. Toutefois, de manière plus générale, B17208 15 chaque pixel de détection de chaleur parasite a son champ de vision modifié de telle sorte qu'il reçoit une plus grande proportion de chaleur parasite à partir du boîtier 404 que chaque pixel d'image. Par exemple, chaque pixel de détection de chaleur parasite reçoit un flux lumineux Çptx dont au moins 50 96, et dans certains cas au moins 70 1, de l'énergie provient du boîtier 404. Dans certains modes de réalisation, chaque pixel de détection de chaleur parasite est conçu de telle sorte qu'une majorité, par exemple au moins 60%, de son flux reçu provient d'une certaine 10 zone du boîtier, et que la sensibilité du pixel au. flux provenant de l'extérieur de cette zone décroit rapidement. Dans certains modes de réalisation, le champ de vision d'un ou plusieurs est restreint de ainsi ces pixels image. On notera parasite vise une des pixels de détection de chaleur parasite 105 sorte qu'il n'englobe pas l'ouverture 418, et ne sont pas directement éclairés par la scène que même si un pixel de détection de chaleur zone du boîtier proche de l'ouverture 418, comme la zone 416 en figure 4, la position du pixel de détection de chaleur parasite dans la matrice de pixels et la conception de la 20 lentille (courbure de rayons lumineux) signifient que seulement une quantité relativement faible de lumière provenant de la scène image risque d'être absorbée par le pixel. Chacun des pixels de détection de chaleur parasite 105 est par exemple orienté d'une manière différente par rapport aux 25 autres afin. de détecter de la. chaleur parasite provenant de différentes régions de la surface intérieure du boîtier 404 du capteur d'image. Par exemple, l'un des pixels de détection de chaleur parasite 105 est agencé pour recevoir de la lumière infrarouge provenant d'une première région de la surface 30 intérieure du boîtier, et un autre des pixels de détection de chaleur parasite 105 est agencé pour recevoir de la lumière infrarouge provenant d'une deuxième région de la surface intérieure du boîtier, les première et deuxième régions étant non chevauchantes. B17208 16 On va maintenant décrire des exemples de la structure des pixels de détection. de chaleur parasite 105 en. faisant référence aux figures 5A, 5B, 6A, 6B, 7A. et 7B. La figure 5A est une vue à plat d'une portion de la matrice de pixels 102 de la figure 3, et illustre deux pixels d'image 1.04 et un. pixel de détection. de chaleur parasite 105 selon un exemple de réalisation. Dans l'exemple de la figure 5A, les pixels sont mis en oeuvre par des micro-bolomètres. Chaque pixel d'image 104 comprend 10 par exemple une membrane 502 suspendue par des bras 504 entre des piliers supports 506. Le pixel de détection de chaleur parasite 105 a par exemple une structure similaire, mais est partiellement protégé par un écran à la lumière 508, qui limite son champ de vision. La figure 5B est une vue en coupe de la structure de la figure aA prise suivant une ligne en trait interrompu B-B en figure aA passant à travers les deux pixels d'image 104 et. à travers le pixel de détection de chaleur parasite 105. Comme cela. est illustré, chacun des pixels d'image 104 et du pixel de 20 détection de chaleur parasite 105 comprend par exemple une portion 510 d'une couche réfléchissante entre les piliers 506 correspondants, au-dessus de laquelle la membrane 502 est suspendue à une distance d. En outre, le pixel de détection de chaleur parasite 105 comprend par exemple une autre portion 512 de la couche 25 réfléchissante sur un côté du pixel adjacent à l'un de ses piliers 506. L'écran à la lumière partiel 508 comprend par exemple une couche support 514, par exemple en Si, SiN, SION, ou un autre matériau, recouverte d'une couche réfléchissante 516. La. couche 30 support 514 est par exemple suspendue au-dessus du pixel 105 par une paroi support 518, qui aussi par exemple empêche la lumière d'entrer par un côté du pixel. Le côté opposé du pixel est ouvert, de sorte que la lumière ayant un certain angle peut rentrer dans l'espace entre l'écran 508 et la couche réfléchissante 510, et 35 peut être absorbée par la membrane 502. Cela est aidé par la B17208 17 portion 512 de la couche réfléchissante, qui par exemple dirige la lumière avec un certain angle sur le dessous de l'écran. à. la lumière partiel 508, sur lequel elle se réfléchit vers la membrane 502 du bolomètre. La figure 6A est une vue à plat de la matrice de pixels 102 selon un autre exemple de réalisation. dans lequel des pixels de détection de chaleur parasite 105 sont formés dans une sous-matrice adjacente 600 au capteur d'image 103, et le champ de vision de ces pixels est partiellement limité par un écran de 10 protection. contre la lumière ayant la forme d'un. masque 602. Dans l'exemple de la figure 6A, la sous-matrice comprend quatre pixels de détection de chaleur parasite 105 disposés deux par deux, et le masque 602 comprend une ouverture 604 sur chaque pixel pour donner à chaque pixel un champ de vision limité. La figure 6B est une vue en coupe de la structure de la figure 6A prise suivant une ligne en trait interrompu C-C en figure 6A passant à travers deux pixels de détection de chaleur parasite 105 de la sous-matrice et à. travers un pixel d'image 104 du capteur d'image 103. Le bolomètre de chacun des pixels 104, 20 105 a par exemple une structure similaire à celui des pixels de la figure 5B, et les éléments similaires portent les mêmes références numériques et ne seront pas décrits de nouveau en détail. Le masque 602 comprend par exemple une couche support 25 606 recouverte d'une couche réfléchissante 608 et dans laquelle les ouvertures 604 sur chaque pixel 105 sont formées. La couche support 606 et la couche réfléchissante 608 sont par exemple suspendues au-dessus des pixels 105 de la sous-matrice par des parois latérales 610. 30 Les ouvertures 604 sur chaque pixel 105 sont par exemple désalignées par rapport à la membrane 502 de chaque bolomètre de sorte que seule la lumière arrivant avec certains angles arrive sur la membrane 502 de chaque bolomètre. Chaque pixel 105 est par exemple agencé pour recevoir de la lumière provenant d'une portion 35 différente de l'intérieur du boîtier. B17208 18 La figure 6C est. une vue à plat de la sous-matrice 600 de pixels de détection de chaleur parasite du capteur d'image de la figure 6A selon une variante par rapport à celle représentée par les figures a/A et 6B. Dans l'exemple de la figure 6C, la sous-matrice 600 comprend neuf pixels de détection de chaleur parasite 1.05 disposés 3 par 3, bien qu'une matrice plus grande ou. plus petite puisse être prévue en variante. Les pixels 105 sont espacés entre eux. Le couvercle ou masque 602 est représenté par des lignes 10 en trait interrompu. en figure 6C, et est par exemple au moins partiellement opaque à la lumière infrarouge, mais comprend des ouvertures 604, qui sont circulaires dans l'exemple de la figure 6C. Chaque ouverture 604 a une dimension en largeur (diamètre dans le cas d'une ouverture circulaire) qui est par exemple comprise 15 entre 50 % et 150 % de la largeur de la membrane 502 de chaque pixel 105. Les ouvertures 604 sont disposées selon un motif tel que chaque pixel a une vision angulaire différente de l'intérieur du boîtier, et le champ de vision. de chaque pixel peut ainsi être dé-convolué d'une manière relativement simple. Cela présente 20 l'avantage de conduire à un bon rapport signal sur bruit et. une grande région de couverture de l'intérieur du boîtier. Dans l'exemple de la figure 6C, la sous-matrice 600 est agencée selon une grille de 9 par 9 dans laquelle les neuf emplacements dans les colonnes et rangées de rang 2, 5 et 8 25 contiennent les pixels 105. Une ouverture 604 associée à chaque pixel 105 est par exemple disposée entièrement ou au moins partiellement dans la région de la grille 3 par 3 dans laquelle chaque pixel est formé, ces grilles 3 par 3 étant délimitées par des lignes plus épaisses en figure 6C. 30 Dans l'exemple de la figure 6C, une seule ouverture 604 est associée à chaque pixel 105. Cependant, dans des variantes de réalisation, plus qu'une seule ouverture 604 pourrait être associée à certains ou à la totalité des pixels 105, et/ou certains ou la totalité des pixels 105 pourraient recevoir de la lumière 35 provenant de plus qu'une seule des ouvertures 604. B17208 , La figure 7A est une vue à plat. d'une portion de la matrice de pixels 102 dé la figure 3, et illustre deux pixels d'image 104 et un pixel de détection de chaleur parasite 105 selon un autre exemple de réalisation. Les pixels de la figure 7A sont par exemple mis en oeuvre par des bolomètres ayant une structure similaire à. celle des pixels d'image 104 de la. figure 5A, et les éléments similaires portent les mêmes références numériques et ne seront pas décrits de nouveau en détail. Dans le mode de réalisation de la figure 7A, une paroi 10 702 est par exemple disposée adjacente au pixel de détection. de chaleur parasite 105 pour limiter son champ de vision, comme on va le décrire maintenant en faisant référence à la figure 7B. La figure 7B est une vue en coupe de la structure de la figure 7A. prise suivant une ligne en. trait interrompu D-D en 15 figure 7A passant à travers les deux pixels d'image 104 et à travers le pixel de détection de chaleur parasite 105. Dans l'exemple des figures 7A et 7B, le pixel de détection dé chaleur parasite 105 a une distance d' séparant la. membrane 502 de son bolomètre de sa couche réfléchissante 510, la 20 distance d' étant supérieure à la distance d dans les bolomètres des pixels d'image 104. Par exemple, la distance d.' est égale sensiblement au double de la distance d. Cette distance supérieure provoque une modification de la cavité de Fabry-Perot du bolomètre, augmentant l'absorption angulaire. En outre, la paroi 25 702 permet par exemple à l'angle azimutal du. pixel d'être rimité. Comme cela a été décrit précédemment, la correction de signal appliquée à des images capturées par le capteur d'image 103 sur la base de lectures des pixels de détection de chaleur parasite 105 est par exemple basée sur une approximation de la. 30 surface intérieure du boîtier de la caméra. Par exemple, les I matrices de conversion AI' num, et Cpix décrites précédemment sont basées sur un modèle représentant la surface intérieure du boîtier de la. caméra IR. On va. maintenant décrire des exemples dé modèles pour approximer la surface intérieure du boîtier 404 de la figure 35 4 en faisant référence aux figures 8A et 8B. B17208 20 La figure Râ est une vue en coupe du boîtier 404 illustrant un exemple d'un modèle qui est proche de la forme effective du boîtier 404. Par exemple, le modèle correspond à une surface représentée par une ligne en trait interrompu 802 en figure 8A, qui suit de façon générale la surface intérieure du boîtier 404, mais plutôt que d'incorporer la monture d'objectif 404, elle comporte une portion plane 804 au niveau de la portion annulaire 412 du boîtier. La figure 8B est une vue en coupe du boîtier 404 10 illustrant un exemple d'un modèle représenté par une courbe en. pointillés 806 qui a une forme serai-sphérique, en d'autres termes la forme d'un dôme. Le rayon R du dôme 806 est par exemple choisi pour correspondre à la distance moyenne de la surface intérieure du. boîtier 404 par rapport au capteur d'image 103. Bien que dans 15 l'exemple de la figure 8B le dôme 806 s'étende à partir du plan image IP du capteur d'image 103, dans le cas où le champ de vision du capteur d'image 103 est inférieur à 180°, le modèle pourrait s'étendre à partir d'un niveau du. boîtier supérieur au plan image IP. 20 Selon certains modes de réalisation, le modèle de l'intérjeur du boîtier est divisé en. q zones discrètes, chaque zone étant considérée comme ayant une température uniforme, comme on va le décrire maintenant en faisant référence à la figure 8C. La figure 8C représente un modèle 3D des surfaces de 25 chaleur parasite de l'intérieur du boîtier d'une caméra IR. selon un exemple de réalisation dans lequel le modèle correspond au dôme 806 de la figure 8B. La surface du modèle est divisée en g zones discrètes 808, dont deux sont représentées hachurées dans l'exemple de la. 30 figure 8C. Les zones discrètes 808 sont par exemple choisies de telle sorte qu'elles aient sensiblement la même surface. Dans l'exemple de la figure 8C, le dôme est divisé horizontalement en tranches, et chaque tranche est subdivisée en. un certain. nombre de segments de largeur égale. La hauteur de chaque tranche, et la 35 largeur des segments dans la tranche, varient par exemple du bas B17208 21. vers le haut du dôme afin d'obtenir des zones ayant des surfaces sensiblement égales. Bien. sûr, la figure 8C représente seulement un exemple de la division d'un modèle en zones, et il y a de nombreuses manières possibles pour réaliser cela. Le nombre q de zones est par exemple égal à au moins deux, et dans certains modes de réalisation à au moins huit. Il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que plus le nombre de zones est grand, plus la précision est bonne, mais plus le traitement de l'image est complexe pour corriger les signaux des IO images sur la base du vecteur de luminance Selon des =des de réalisation de la présente invention, les lectures des pixels de détection de chaleur parasite sont utilisées pour estimer une chaleur moyenne de chaque zone 808 du modèle, comme on va le décrire maintenant plus en. détail en faisant 15 référence aux figures 8D, 8E et 8F. Les figures 8E) et 8E représentent la sensibilité angulaire d'un pixel de détection de chaleur parasite sous forme d'une élévation e et d'un. azimut 9. Comme cela est représenté par la figure 81D, chaque pixel 20 de détection de chaleur parasite a par exemple un champ de vision s'étendant sur un. angle e dans le plan vertical. La figure 8E représente un exemple de fonction d'absorption radiale d'un pixel de détection de chaleur parasite. En particulier, le centre de vision du pixel est par exemple ciblé 25 à un. certain angle dans le plan horizontal, qui est de 120° dans l'exemple de la figure 8E, et la sensibilité du pixel diminue pour des flux reçus à des angles s'écartant de ce point dans le plan horizontal. Un angle 9 représentant la sensibilité angulaire du pixel peut par exemple être défini comme étant l'angle au-dessus 30 duquel la sensibilité est supérieure à un certain niveau. Par exemple, en figure 8E, l'angle 9 est défini comme étant l'angle au-delà duquel la sensibilité est de 60 ou plus. Il y a. trois relations possibles entre les régions d'observation des pixels de détection de chaleur parasite et les 35 zones du modèle. B17208 22 Selon une première relation, il y a autant de pixels détection de chaleur parasite que de zones dans le modèle, et chaque pixel de détection de chaleur parasite a une sensibilité angulaire en e et (p adaptée à l'une correspondante des zones. Ainsi la lecture de chaque pixel de détection de chaleur parasite correspond directement à la lecture d'une zone correspondante. Selon une deuxième relation, le nombre de pixels de détection de chaleur parasite est supérieur au nombre de zones du modèle, et/ou la surface totale observée par les pixels de 10 détection de chaleur parasite est supérieure à la surface du. modèle. Par exemple, la relation est basée sur l'équation suivante : 111Clam 11;um = Vola Cela peut être exprimé par PLI Ot7 Outil Outn 1 - - - Pi!vL où le modèle comprend q zones discrètes, il y a n pixels de détection. de chaleur parasite wl à wr.1., les valeurs 01 à 0,7 du vecteur VIum correspondent à la luminance parasite provenant de chaque zone 1 à q, qui est le vecteur à trouver, les valeurs ni 20 à Cri de la matrice --- --num représentent la contribution des pixels de détection. de chaleur parasite à chaque zone 1 à q, et les valeurs Outl à Outn du vecteur V-mt correspondent aux lectures des n pixels de détection de chaleur parasite. Dans le cas le plus simple (première relation indiquée précédemment), chaque pixel de 25 détection. de chaleur parasite observe seulement une zone correspondante, et la matrice itIcium est une matrice diagonale. Cependant, dans d'autres cas, chaque zone 1 à q est définie par un ensemble de contributions pondérées provenant d'un ou plusieurs des pixels de détection de chaleur parasite. 30 Selon une troisième relation, il y a moins de pixels de détection de chaleur parasite que de zones discrètes dans le modèle. Dans ce cas, la matrice M7/,m susmentionnée est sous B17208 23 définie, comme on va le décrire maintenant en faisant référence à un exemple en figure 8F. La figure 8F est une projection azimutale de Lambert de la région d'observation 810 de chaque pixel de détection de chaleur parasite selon un exemple de réalisation. En particulier, l'intersection entre le dôme et un cône d'angle solide de chaque pixel crée une région d'observation mesurée de chaque pixel. Le flux lumineux reçu de chaque zone peut alors être estimé sur la base de mesures locales et d'une hypothèse concernant la diffusion 10 thermique dans chaque zone. Par exemple, chaque lecture Mc d'un. pixel de détection de chaleur parasite k peut être évaluée de la manière suivante : ije-fl OÙ n est une surface 2D représentant le modèle divisé en zones discrètes i, j, Sif est la surface d'intersection entre chaque zone et la région d'observation du. pixel k, et Ou est le flux de luminance de surface des zones i, j. Dans le cas où la surface n entière n'est pas observée dans sa. totalité par la collection de pixels de détection de 20 chaleur parasite comme cela est représenté en figure 8F, on peut prendre une hypothèse simple, qui est que la variation de la luminance sur la surface de chaque zone est. minimale, ce qui peut. être exprimé sous la forme : = 25 où A représente le laplacien de la luminance. La répartition non uniforme de la luminance est. ensuite par exemple résolue pour chaque zone sur la. base de l'hypothèse susmentionnèe, et d'une hypothèse à priori pour la diffusion thermique dans les zones blanches, c'est-à-dire les zones qui ne sont coupées par aucune 30 région d'observation 810. On va maintenant décrire un procédé d'étalonnage d'une caméra IR comprenant des pixels de détection de chaleur parasite B17208 24 dans le but de construire les matrices de conversion III-lnum et Arcpix, en faisant référence aux. figures 9 et 10. La figure 9 illustre schématiquement un dispositif informatique 900 agencé pour réaliser l'étalonnage d'une caméra IR selon un exemple de réalisation de la présente description. Le dispositif 900 comprend par exemple un dispositif de traitement (P) 902 comprenant un ou plusieurs processeurs ou coeurs CPU sous le contrôle d'instructions informatipues d'un programme informatique mémorisé par exemple dans une mémoire (RAM) 904 10 couplée au dispositif de traitement 902 par un bus (BUS) 906. Le dispositif informatique 900 comprend par exemple en outre une interface de caméra IR (IR CAMERA INTERFACE) 908 permettant la réception, à partir de la caméra IR en cours d'étalonnage, d'une image capturée par le capteur d'image et des lectures des pixels 15 de détection de chaleur parasite. Le dispositif informatique 900 comprend-par exemple un afficheur (DISPLAY) 910 et des dispositifs d'entrée (INPUT DEVICES) 912 comme un clavier et. une souris. La figure 10 est un. organigramme représentant des étapes dans un procédé de génération d'au moins une matrice de 20 conversion, comme les matrices 'II lclum et ArCpix, pour convertir les lectures des pixels de détection de chaleur parasite en des valeurs de correction de signal selon un exemple de réalisation de la présente description. Ce procédé est par exemple mis en oeuvre par le dispositif de traitement 902 du dispositif 25 informatique 900 la figure 9. La génération de ladite au moins une matrice de conversion implique la détermination de la corrélation entre les sorties des pixels de détection de chaleur parasite et. le flux lumineux parasite reçu par chaque pixel d'image. En d'autres 30 termes, une carte relative de la réponse de chaque pixel de détection de chaleur parasite et de chaque pixel d'image à une variation de luminance exactement. identique devrait être estimée. Cela peut être représenté par l'équation suivante FT Vout(x,y) = Resp(x, y * L-1(x,y) Tq(x,y)1* B17208 25 où AVout(xy) est la variation de la tension de sortie de chaque pixel à une position. (x, y) , aePi est la. variation de la luminance chai au niveau de chaque zone i du modèle de la surface intérieure du boîtier, Tioc,3,0 est l'étendue de chaque pixel en ce qui concerne chaque zone i, et Resp(x,y) est la responsivité de chaque pixel. Lors de l'étalonnage d'une matrice de pixels d'image infrarouge standard, une carte de gain est en général utilisée dans un processus connu sous le nom de correction de non uniformité à 2 points. Dans le cas de la matrice de pixels de la présente 10 description, en pratique, une exposition. des pixels de détection. de chaleur parasite et des pixels d'image à une même variation de luminance serait difficile à réaliser, et le processus d'étalonnage serait long. Au lieu de cela, les présents inventeurs proposent de réaliser l'étalonnage en. utilisant deux étapes 15 principales (1001 et 1003), comme on va le décrire maintenant plus en détail. Dans une étape 1001, des fonctions de transfert relatives sont déterminées entre la. contribution de surface de la. surface intérieure du boîtier de caméra et le flux lumineux reçu 20 par les pixels de détection de chaleur parasite et par les pixels d'image. Cela. correspond. à l'étendue entre chaque pixel et les diverses zones i du modèle. Dans cette opération, on a supposé que tous les pixels ont la même réponse en ce qui concerne leur tension générée pour un flux lumineux reçu donné d'une puissance 25 donnée (en watts, W) et pour un angle solide donné (stéradian, sr). En fonction de la géométrie du boîtier de caméra et des pixels de la matrice de pixels, l'étendue Ti(x31) de chaque pixel de détection de chaleur parasite et de chaque pixel d'image à une position. (x, y) en. ce qui concerne chaque zone i peut par exemple 30 être estimée, comme on va le décrire maintenant. L'étendue T4x,y) pour chaque pixel de la matrice de pixels en ce qui concerne une zone i de la surface intérieure du boîtier de caméra, en supposant que cette surface a la forme d'un dôme de rayon R, peut être définie de la manière suivante : B17208 26 ir R2 - shR1(20+) .dc2os(92)R(Rd2 sRin.od)..sin(0) cos(v)) dcp - dO - S ° xy) pixel cos((p).) 2 041 où Spixet est la surface du pixel, 0 est l'angle d'élévation, (fo est l'angle d'azimut, et d est. la distance entre le pixel et le centre du. dôme. Ainsi, sur la base de la géométrie de la. matrice de pixels et de l'intérieur de la caméra, il est possible d'estimer l'étendue Ti(xy) de chaque pixel d'image et de chaque pixel de détection de chaleur parasite sur la base de l'équation susmentionnée. L'étape 1001 est par exemple réalisée une seule fois 10 pour un type donné de caméra IR ayant un boîtier et une matrice de pixels donnés, les étendues générées étant valables pour toute caméra IR. ayant la géométrie donnée du boîtier de caméra et de la matrice de pixels. Optionnellement, dans une étape 1002, un ou plusieurs paramètres du modèle de l'intérieur du boîtier de la caméra IR peuvent être déterminés. Par exemple, dans le cas où le modèle est un dôme, le rayon R du modèle du dôme est par exemple défini sur la base d'une estimation du niveau moyen du flux lumineux reçu de l'intérieur du. boîtier. 20 Dans une étape 1003, un étalonnage unitaire est par exemple réalisé pour chaque module de caméra IR d'une famille de produits afin de déterminer des valeurs absolues des fonctions de transfert entre la contribution. surfacique du modèle de la surface intérieure du boîtier de caméra et les lectures de pixels dans le capteur d'image et dans les pixels de détection de chaleur parasite. En particulier, cela implique par exemple la détermination. de la. responsivité relative Resp(x,y) de chaque pixel pour un même angle solide. Pour les pixels d'image du capteur d'image, la responsivité Resp(x,y) peut par exemple être déterminée en 30 utilisant des techniques d'étalonnage connues, comme celles basées sur la correction de non uniformité à 2 points. En. ce qui concerne la caractérisation des pixels de détection de chaleur parasite, cela est par exemple réalisé en plaçant un corps noir en forme de B17208 27 dôme sur la matrice de pixels et en obtenant des lectures de chacun des pixels de détection de chaleur parasite pour deux températures différentes du corps noir. Une fois que cette responsivité relative a été déterminée pour chaque pixel, les matrices M-'marri et peuventt par exemple être déterminées sur la base de la responsivité Resp(x,y) et de l'étendue Tqx,y) de chaque pixel. Un avantage des modes de réalisation décrits ici est qu'une composante de chaleur parasite dans une image capturée par 10 une caméra IR peut être estimée relativement précisément sans utiliser une sonde de température. Par exemple, les présents inventeurs ont trouvé qu'on pouvait obtenir une précision descendant jusqu'à +/-l° C. Avec la. description ainsi faite d'au moins un mode de 15 réalisation illustratif, diverses altérations, modifications et améliorations apparaîtront facilement à l'homme de l'art. Par exemple, il sera clair pour l'homme de l'art que les modes de réalisation des pixels de détection de chaleur parasite ne donnent qu'un exemple, et que d'autres structures de pixels pour limiter 20 le champ de vision des pixels seraient possibles. En outre, bien qu'on ait décrit des exemples de réalisation en relation avec un modèle en forme de dôme, l'homme de l'art saura facilement adapter les calculs pour d'autres formes de modèles. 25 En outre, il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que, bien qu'on ait décrit des modes de réalisation impliquant l'utilisation de deux matrices de conversion .11-1clum et kfcpbc, dans des variantes de réalisation on pourrait utiliser une seule matrice de conversion, ou plus que deux matrices de conversion. 30 En outre, il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que les divers éléments décrits en relation avec les divers modes de réalisation pourraient être combinés, dans des variantes de réalisation, REVENDICATIONS1. Procédé d'étalonnage d'une caméra infrarouge (IR) comprenant une matrice de pixels (102) logée dans un boîtier (404), la. matrice de pixels comportant un capteur d'image et un. ou plusieurs pixels de détection de chaleur parasite (105) agencés 5 pour recevoir de la lumière infrarouge à partir de différentes portions d'une surface intérieure du boîtier (404), le procédé comprenant : recevoir, par un dispositif de traitement (902), une ou plusieurs lectures (PR) provenant de chacun des pixels de 10 détection de chaleur parasite (105) et de chaque pixel (104) de la matrice de pixels ; et générer, par le dispositif de traitement sur la base desdites une ou plusieurs lectures, une ou pl- sieurs matrices de conversion (14-1cium et fOcW pour convertir les lectures (PR) des 15 pixels de détection de chaleur parasite en valeurs de correction pour réaliser une correction de signal 2D de signaux capturés par le capteur d'image. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la générations desdites une ou plusieurs matrices de conversion 20 W-lnum et Mcpjx) comprend : déterminer par le dispositif de traitement, pour chaque pixel d'image du. capteur d'image et pour chacun des pixels de détection de chaleur parasite, sur la base d'une supposition de la responsivité de chaque pixel, une fonction de transfert 25 relative basée sur une étendue de chaque pixel en ce qui concerne chacune d'une pluralité de zones de la surface intérieure ; et déterminer la responsivité de chacun des pixels d'image et de chacun des pixels de détection de chaleur parasite. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la 30 responsivité des pixels de détection. de chaleur parasite est déterminée en plaçant un corps noir dans le champ de vision des pixels de la matrice de pixels, et en prenant des lectures des pixels de détection de chaleur parasite à au moins deux températures différentes. B17208 29 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel la détermination de la fonction de transfert relative sur la. base d'une étendue de chaque pixel comprend la définition, au moins partiellement par le dispositif de traitement, d'un modèle de la surface intérieure du boîtier comprenant une pluralité de zones de température uniforme, et le calcul par le dispositif de traitement de l'étendue de chaque pixel en ce qui concerne chacune des zones du modèle sur la base de la géométrie du boîtier de caméra et. de la matrice de pixels. 10 5. Procédé selon. la. revendication 4, dans lequel le modèle a une forme de dôme. 6. Procédé selon la revendication 5, comprenant en outre la détermination, par le dispositif de traitement, d'un rayon du dôme sur la base d'une lecture moyenne capturée par le capteur 15 d'image pendant que le corps noir est placé dans le champ de vision des pixels de la matrice de pixels. 7. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel chacune de la pluralité de zones du. modèle a la. même surface. 8. Dispositif de traitement agencé pour mettre en oeuvre 20 le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 7. 9. Support de stockage non transitoire mémorisant des instructions informatiques pour mettre en oeuvre le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 7 lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement.