FR 3083902 A1 20200117 FR 1856349 A 20180710 Débruitage spatio-temporel de contenus vidéo basé sur des indices de confiance La présente invention se situe dans le domaine du traitement de l'image et de la vidéo, plus précisément dans le domaine du traitement de bruit numérique d'images et. de vidéos. L'invention concerne un procédé de traitement de bruit numérique d'un flux vidéo numérique appelé « débruitage ». Lcs images et vidéos numériques présentées sous la forme dc données numériques contiennent des informations non-désirées. Ces informations non désirées ne sont pas en lien avec l'image ou la vidéo d'origine. Lors de la transmission d'un signal numérique, il y a transport de ces informations non-désirées. Dans le domaine du traitement du signal, ces informations non-désirées sont qualifiées en tant. que bruit numérique. Ce bruit numérique se matérialise dans le cas d'une image ou d'une vidéo sous la forme de détails aléatoires. Ces détails aléatoires s'ajoutent aux détails dc la scène photographiée ou dc la séquence filmée. La présence de bruit numérique influe sur la qualité visuelle d'une image ou d'une vidéo numérique. En effet, dans la plupart des cas il est considéré que plus la présence de bruit numérique est importante, plus la qualité visuelle est dégradée. Cependant, la présence de bruit numérique peut parfois être désirée, par exemple le grain de film peut rajouter un certain réalisme à un contenu vidéo. Outre le fait que la présence de bruit numérique dégrade la qualité d'une image ou d'une vidéo numérique, la présence de bruit numérique augmente la complexité nécessaire au traitement qui correspond à l'encodage d'une image ou d'une vidéo numérique. Dans le domaine du traitement du signal, plusieurs types de bruits numériques existent. Par exemple, le bruit thermique peut être lié à la température du capteur utilisé, alors que le bruit communément appelé « poivre et sel » peut être dû à des erreurs dc transmission de données. Le traitement utilisé pour diminuer ou supprimer le bruit d'une image ou vidéo est appelé « débruitage ». Par conséquent, dans la suite de la description de la présente invention, les termes «traitement », « filtrage » et « débruitage » sont employés avec une signification identique. À cet effet, on entend par débruiteur ou type de traitement, un filtre 2 employé pour effectuer le débruitage, filtrage ou traitement, à savoir diminuer ou supprimer le bruit présent sur une image ou une vidéo numérique. 5 Un débruiteur peut être spatial, temporel, ou spatio-temporel. La terminologie pouvant être employée est donc : filtrage spatial de débruitage d'une image et filtrage temporel de dé-bruitage d'une image. Le résultat obtenu est une image filtrée spatialement dans le cas de l'utilisation d'un filtrage spatial de dé-bruitage d'une image. Lorsqu'une image est filtrée spatialement, le filtre n'utilise que les données de l'image. Dans le cas d'un filtrage temporel 10 de dé-bruitage d'une image, le résultat est une image filtrée temporellement. Lorsqu'un filtre spatio-temporel est utilisé, le résultat obtenu est une image filtrée spatialement et temporellement. Contrairement au filtrage spatial, un filtrage temporel utilise les données des images passées et/ou futures par rapport à l'image qui doit être filtrée, appelé image courante noté In dans la suite. Pour filtrer une image courante I' temporellement, un filtre temporel peut 15 alors utiliser les données comprises dans les images ln et Li par exemple. Le bruit étant un signal aléatoire faiblement corrélé spatialement, et complètement non corrélé temporellement, l'utilisation des images passées et/ou futures pour débruiter l'image courante augmente l'efficacité du débruitage. Dans le domaine du traitement de l'image et de la vidéo, l'utilisation de filtres spatio- 20 temporels est courante. En effet, l'utilisation de tels filtres présente des avantages non négligeables. Dans un premier temps, un filtre spatio-temporel permet de filtrer spatialement et temporellement une vidéo et de combiner d'une manière avantageuse, les résultats des deux filtrages. Lors de l'estimation de mouvement effectué pour un filtrage temporel, plusieurs erreurs peuvent apparaitre. En effet, l'estimation de mouvement peut être erronée dû à un 25 changement de scène, un mouvement qui n'est pas une translation ou un changement de luminosité par exemple. Par conséquent, il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de protection contre ces erreurs d'estimation de mouvement. Pour un filtrage temporel, lorsque l'erreur d'estimation de mouvement est minimisée l'efficacité du filtrage est fonction du nombre d'images considérées. C'est-à-dire que plus un filtre temporel prend en 30 considération les images précédant et suivant une image courante I, plus l'efficacité du filtre temporel est importante. 3 Plusieurs travaux autour de mécanismes de protection implémentés pour éviter les estimations de mouvement erronés sont proposés dans la littérature. De manière générale, le nombre d'image utilisé pour filtrer une image courante (images passées ou futurs) est limité. Ceci afin de ne pas augmenter de manière importante la complexité de l'opération de filtrage. 5 La figure 1 représente une image originale bruitée. L'image de la figure 1 représente plusieurs bâtiments ainsi qu'une statue d'animal. Comme indiqué précédemment le bruit présent sur une image comme le montre la figure 1 est un élément indésirable. Un filtrage temporel présente une efficacité élevée. En effet, étant donné que le bruit n'est pas corrélé temporellement, l'utilisation d'un filtre temporel peut être une solution efficace de traitement 10 de bruit. En effet, le bruit en question est souvent un bruit blanc additif avec une moyenne nulle. Soit : - Si représentant un signal bruité issue d'un flux vidéo numérique - Vi représentant un signal non bruité issue du même flux vidéo numérique bruitée - Bi représentant le bruit à une image «i » donnée 15 - i représentant. un entier naturel Nous considérons que le bruit est blanc additif avec une moyenne nulle, nous avons alors la relation suivante : Si = Vi+ Bi Lorsque le signal vidéo sous-jacent est constant d'une image à l'autre, c'est-à-dire 20 qu'il n'y a pas de mouvement alors le signal Vi ne varie pas d'une image à l'autre. Par conséquent pour tout couple (i, j) d'entier naturel avec i différent de j, nous avons la relation suivante : = = Lorsque l'on effectue la moyenne des signaux bruités issues d'un flux vidéo numérique de l'image 0 à N-1 (N désignant un entier naturel non nul), nous obtenons la 25 relation suivante : ]Y1 s1 E 7so1 + B N * v + En1 B h i MN= - - v + - MN représentant la moyenne des signaux bruités Si issue d'un flux vidéo numérique 4 Or le bruit a une moyenne nulle. Nous avons alors la relation suivante : lim= B -0 N-) 00 N 5 Par conséquent, en passant à la limite dans l'expression de la moyenne on obtient l'égalité suivante : v11.:71 s N-1 =12 0- b, co IImNMN = lim = lim N-> 00 N N-> op Par conséquent, lorsque l'on effectue la moyenne à plusieurs reprises du signal vidéo bruité temporellement (S, signal bruité issue d'un flux vidéo numérique), nous retrouvons le 10 signal vidéo non-bruité sous-jacent (Vi signal non bruité issue du même flux vidéo numérique bruité). Cependant, il est rare qu'une séquence vidéo ne comprenne pas de mouvement. Par conséquent, il est nécessaire de pouvoir qualifier le mouvement et de l'estimer. Nous utilisons alors un procédé appelé estimation de mouvement plus connu en anglais sous le nom de « 15 Motion Estimation ». Un tel procédé permet d'étudier le déplacement des objets dans une séquence vidéo, ceci en déterminant la corrélation entre deux images successive h et 1'-1 ou lnIet 'n' n étant un entier naturel, afin d'estimer les mouvements du contenu vidéo. La figure 2 représente l' utilisation d'un procédé d'estimation de mouvement pour un mouvement de translation. En effet, les images de la figure 2 de droite à gauche 20 respectivement LA,T11 et h+1 représentent le déplacement d'une étoile d'image en image. Une estimation de mouvement de translation comme représenté à la figure 2 permet de déterminer la position d'un objet dans une trame passée et une trame future.. La trajectoire de la position de l'étoile de l'image à l'image Ill+1 est représentée par vecteurs. un premier vecteur représentant le déplacement de l'étoile de l'image I'_, à l'image In, un deuxième vecteur 25 représentant le déplacement de l'étoile de l'image In à l'image I',i. Les points représentés autour et sur l'étoile de chaque image I',i, L1 et L-1 représentent le bruit présent sur chaque image il est facile de constater que le bruit diffère d'une image à l'autre. En effet, la répartition du bruit présent sur les images LA, 1' et VI est différente. Cependant, comme 5 indiqué sur la figure 2, nous constatons que lorsque nous effectuons une moyenne temporelle des images LA, ln et 111+1, nous retrouvons alors une image non bruitée. Cependant, cette opération est possible uniquement dans le cas où l'estimation de mouvement est parfaite. En effet, de manière générale, plusieurs paramètres influent l'estimation de mouvement 5 empêchant ainsi une estimation de mouvement totale. Les paramètres suivant peuvent influer une estimation de mouvement au sein d'une séquence vidéo : une modification de la luminosité, un changement de scène, un mouvement qui n'est pas exactement une translation. Par conséquent, il est donc nécessaire de pouvoir déterminer lorsque le contenu diffère d'une image à l'autre afin de ne pas effectuer d'opération de moyenne sur une série d'image au 10 contenu différent.. La figure 3 représente un exemple de dédoublement de contour. Les images de la figure 3 de gauche à droite sont respectivement In_i, L, I11+1 et ITÛT. Ces images désignent plus précisément des blocs des images LH, I', In+1 et 'TÛT. Chaque bloc des images Li. et Li représente une étoile avec une position et un bruit différents. En effet, le bruit est réparti 15 différemment sur chaque bloc des images 111-1. L. 111-1. Le bloc de l'image 'TÛT correspond au bloc de l'image obtenue après avoir effectué une moyenne temporelle sur les blocs des images Lw In, 1,1. Nous pouvons remarquer que sur le bloc de l'image IT0T, le bruit n'a pas été réduit et qu'il y a de plus un dédoublement de contour à partir des blocs des images LA, In, In+1. En effet, contrairement au cas de la Figure 2, l'étoile n'est pas parfaitement colocalisée 20 dans chacun des blocs : dans le bloc de l'image Ui, l'étoile est au centre, dans le bloc de l'image In, l'étoile est légèrement en bas à gauche, et dans le bloc de l'image I,' l'étoile est légèrement en haut à droite. Cela peut s'expliquer par une estimation de mouvement qui n'est pas parfaite. Par conséquent, il est possible d'en déduire que l'opération temporelle effectuée sur les blocs des images Li, I', In+i n'est pas adaptée. En effet, dans un tel cas, un filtrage 25 spatial semble plus adapté. L'utilisation d'un filtre permettant d'obtenir une image filtrée temporellement et spatialement semble donc généralement plus adaptée. En effet, l'utilisation d'un tel filtre permet de choisir le type de filtrage : spatial ou temporel en fonction du contenu d'une scène au sein d'une séquence vidéo. De plus, un tel filtre permet également d'effectuer les deux types de filtrages : spatial et temporel afin de combiner une image filtrée 30 temporellement et une image filtrée spatialement. L'efficacité d'un filtre temporel augmente en fonction du nombre d'images considérées pour réaliser le filtrage. En effet, comme mentionné précédemment, un filtrage temporel utilise les données des images passées et futures par rapport à l'image qui doit être 6 filtrée : l'image courante. En contrepartie, la vitesse d'exécution d'un tel filtre augmente aussi en fonction du nombre d'opérations d'estimation de mouvement effectués. En effet, un nombre trop important d'opérations d'estimation de mouvement peut diminuer de manière significative la vitesse d'exécution d'un tel filtre. Ceci est particulièrement limitant pour des 5 filtrages effectués avant un encodage en temps réel. En effet, dans une telle situation, le traitement temps réel d'une telle séquence vidéo risque de ne pas être respecté. Dans la littérature, plusieurs mécanismes ont été implémentés au niveau des filtres spatio-temporels afin de surmonter les difficultés mentionnées ci-dessus. Cependant, la performance de tels mécanismes est discutable. En effet, ces mécanismes s'appuient 10 généralement sur l'utilisation d'un critère unique tel qu'une différence de valeurs de pixels ou une somme de distorsion absolue. Une solution proposée par l'art antérieur consiste à effectuer une estimation de mouvement entre : - une trame courante à un instant t dénommé F; 15 - deux trames passées à des instant t-1 et t-2 ; - deux trames futures à des instantes t+1 et t+2. Une compensation dc mouvement par bloc est ensuite effectuée afin de produire quatre trames de prédiction Fr), F4, F1, et F2. A chaque fois, et pour chaque bloc, un critère 20 basé sur une somme de distorsion absolue est utilisé, ainsi : - si la somme de distorsion absolue est inférieure à un seuil, la prédiction du bloc suit le vecteur dc mouvement estimé ; - si la somme de distorsion absolue est supérieure au seuil, la prédiction est égale au bloc courant ; 25 Une combinaison linéaire entre les trames résultantes R2, FA, F1, et F2 et deux trames filtrés spatialement uniquement Fspi et Fsp2 fournit ainsi une trame résultante qui correspond au filtrage de F. Cependant, une telle solution présente deux inconvénients : le filtrage temporel est restreint uniquement à quatre instants temporels, et le critère basé sur une somme de distorsion absolue est peu suffisant pour valider ou invalider une correspondance 30 temporelle. 7 Une autre solution proposée par l'art. antérieur consiste à effectuer un filtrage temporel pixel par pixel. Pour un pixel donné «P », les vecteurs correspondants au bloc contenant ce pixel, ainsi qu'aux blocs voisins, sont moyennes entre cux. Ceci afin d'obtenir un vecteur et par conséquent un pixel «R » qui correspond au pixel courant dans une image passée. 5 Une autre proposition de l'art antérieur consiste à effectuer la moyenne de l'ensemble des pixels correspondants au pixel courant donnés par ces vecteurs afin d'obtenir le pixel «R ». La valeur filtrée est ensuite obtenue par l'opération suivante 0 = P - F(P - R). F désigne alors une fonction avec comme donnée d'entrée la différence entre P et R. Lorsque cette différence est trop importante, F(P - R) est égale à 0 et par conséquent 0 = P. F peut 10 dépendre également du pas de quantification si le débruitage est appliqué après encodage et décodage. Dans un tel cas, le pas de quantification est déterminé à partir du train binaire. Cependant, la prise en compte d'une simple différence dc valeur dc pixel reste un mécanisme de protection temporel relativement basique. En outre, le filtrage temporel présente une efficacité limité car un tel filtrage est restreint à une seule trame passée. 15 Dans une solution alternative proposée par l'art antérieur, un filtrage temporel est effectué à l'aide d'une seule image de référence. Un critère de corrélation permet d'indiquer si il y a ou non une corrélation entre l'image courante et l'image dc référence. Par exemple dans le cas d'un changement de scène, le critère de corrélation indiquera qu'il n'y pas de corrélation entre l'image courante et l'image de référence. Par conséquent, dans un tel cas, le 20 filtrage temporel n'est pas effectué. Dans le cas contraire, pour chaque bloc de l'image courante, un critère de corrélation cette fois-ci par bloc est calculé. Si ce critère indique peu ou pas dc corrélation, le filtrage temporel n'est pas effectué pour cc bloc. Dans le cas contraire, un filtrage temporel est effectué pixel par pixel, avec une force adaptée pour chaque pixel. Malgré deux niveaux de protections contre les erreurs temporelles : au niveau de 25 l'image et au niveau du bloc, les critères sont uniquement basés sur une somme de distorsion absolue. D'après ce qui précède, l'efficacité d'une telle solution est donc limitée De plus, une seule image de référence est utilisée pour le filtrage de l'image courante pour limiter la complexité du filtrage. La présente invention vient améliorer la situation. 30 À cet effet, un premier aspect dc l'invention concerne un procédé, mis en oeuvre par des moyens informatiques, de traitement de bruit d'un flux vidéo numérique comprenant une série d'images successives, le procédé comportant : 8 - filtrage spatial de dé-bruitage d'une image courante h de la série pour obtenir une image filtrée spatialement S11. n étant un entier naturel ; - détermination d'un vecteur de mouvement pour chaque bloc B de pixels de l'image S' à partir d'une seule image Si. précédant l'image S' dans la série d'images 5 numériques ; - calcul d'un indice de confiance a11[B] pour chaque bloc B de l'image In à partir du vecteur de mouvement. déterminé pour B. a1[B] étant représentatif d'une corrélation temporelle entre B et le bloc correspondant à B dans l'image ; - construction d'un filtre temporel à partir des indices dc confiance a413,1 calculés ct 10 application du filtre temporel à l'image courante k pour obtenir une image filtrée temporellement T1; - filtrage spatiale de dé-bruitage de l'image courante II, de la série pour obtenir une image filtrée spatialement D., D. pouvant être égale à S. et - obtention d'une image KI filtrée temporellement et spatialement par application 15 d'unc fonction combinant l'image filtrée temporellement T' et l'image filtrée spatialement Do Ainsi, plusieurs instants temporels sont utilisés pour filtrer une partie d'image, tout en effectuant une seule estimation de mouvement par image. Par conséquent, l'efficacité du Filtrage temporel est augmentée sans augmenter la complexité du filtre. La présente invention 20 est donc particulièrement avantageuse pour filtrer un contenu vidéo avant encodage en temps réel. Selon un mode de réalisation, un bloc B de l'image filtrée temporellement Tu se note T[B] et s'exprime sous la forme d'une combinaison linaire de T._1[B1 et k[B] avec : 25 - Til_i[B*] désignant le bloc B* correspondant au bloc B dans l'image filtrée temporellementT.-1 En complément., TillITI s'exprime sous la forme suivante : T[ B] =c max x sinon avec : - s désignant un offset ; - une vitesse d'apprentissage ; 20 [B] indice de confiance du bloc B* de l'image D,bi. L'expression de al, 13] permet de réinitialiser la moyenne temporelle qui est en train d'être déterminée, si la corrélation temporelle P[B] est faible. Cela permet de protéger le reste des images de l'influence des images passées non-corrélées dans le résultat final. 25 Selon un mode de réalisation, l'image R' filtrée temporellement et spatialement s'exprime sous la forme d'une combinaison linéaire de Tn[B] et D n[B], Dn[13] désigmmt un bloc B de l'image D,, filtrée spatialement. 10 En complément, l'image R' filtrée temporellement et spatialement s'exprime sous la forme suivante : R,,[13] =cc' [13] * Tn[B] + (1 -xn [B]) D,, [B] Ainsi la présente invention permet ainsi dc tirer efficacement profit des avantages des deux types de filtrage : spatial et temporel. 5 Un deuxième aspect de l'invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'un des modes de réalisations précédents, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur Un troisième aspect de l'invention concerne un dispositif de traitement de bruit de 10 traitement de bruit d'un flux vidéo numérique comprenant une série d'images numériques, le dispositif comportant : - un processeur configuré pour effectuer les opérations suivantes : - filtrage spatial de dé-bruitage d'une image courante h de la série pour obtenir une 15 image filtrée spatialement Sil , n étant un entier naturel ; - détermination d'un vecteur de mouvement pour chaque bloc B de pixels de l'image S' à partir d'une seule image 5'4, précédant l'image S' dans la série d'images numériques ; - calcul d'un indice de confiance a[B] pour chaque bloc B de l'image I' à partir du 20 vecteur de mouvement déterminé pour B, a11[B] étant représentatif d'une corrélation temporelle entre B et. le bloc correspondant. à B dans l'image Sn-i ; - construction d'un filtre temporel à partir des indices de confiance an[B] calculés et application du filtre temporel à l'image courante I' pour obtenir une image filtrée temporellement T' ; 25 - filtrage spatiale de dé-bruitage de l'image courante In de la série pour obtenir une image filtrée spatialement D', D' pouvant être égale à S' et - obtention d'une image R' filtrée temporellement et spatialement par application d'une Fonction combinant l'image filtrée temporellement T' et l'image filtrée spatialement D' 11 D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description ci-dessous, en référence aux figures annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles : 5 La figure 1 représente une image originale bruitée; la figure 2 représente une estimation de mouvement pour un mouvement de translation; La figure 3 représente un exemple de dédoublement de contour ; La figure 4 représente une estimation de mouvement suite à un filtrage spatial ; 10 La figure 5 représente une estimation de mouvement parfaite; La figure 6 représente un changement de scène ; La figure 7 représente la désocclusion d'un objet lors d'un changement d'image ; La figure 8 illustre des étapes du procédé de traitement de bruit selon un mode 15 de réalisation de l'invention ; et La figure 9 illustre un dispositif selon un mode de réalisation de l'invention. La présente invention concerne un filtre spatio-temporel permettant d'obtenir une image filtrée temporellement et spatialement. Dans la suite on considérera équivalent entre eux les 20 termes suivants : - filtre spatial et filtre spatial de dé-bruitage ; - filtrage spatial et filtrage spatial de dé-bruitage ; - filtre temporel et filtre temporel de dé-bruitage ; - filtrage temporel et filtrage temporel de de-bruitage ; 25 La présente invention peut se découper en trois étapes majeures : deux étapes de filtrage (spatial et temporel) et une étape de combinaison de l'image filtrée spatialement et de l'image filtrée temporellement. Nous allons définir certaines notations utilisées dans la présente description : 30 L = image courante à l'instant temporel « n = image courante à l'instant temporel « n » débruitée spatialement avec un débruiteur spatial ou filtre spatial «D », 12 511= image préfiltrée spatialement avec le filtre spatial S T.= carte temporelle à l'instant temporel «n » et = image filtrée spatio-temporel lement 5 L'étape de filtrage spatial peut consister à utiliser un filtre spatial D afin de filtrer une image courante 111. Dans cette étape, le choix du filtre a une certaine importance. En effet, le but de cette étape de filtrage spatial est de débruiter l'image tout en limitant le nombre d'artefacts que ce filtrage risque de provoquer, à savoir du flou. Si le filtre temporel utilisé par la suite n'est pas efficace, il est important que l'étape de filtrage spatial limite au maximum le 10 bruit. Cela justifie l'importance accordé au choix du filtre spatial. Une fois l'image courante L filtrée spatialement avec un filtre spatial D, une image D' est obtenue. L'étape de filtrage temporelle peut se diviser en plusieurs sous étapes. Par exemple, Un deuxième filtre spatial S peut être utilisé pour filtrer spatialement l'image courante et ainsi obtenir une image S. Cette sous étape peut être optionnelle. En effet, il est possible d'utiliser 15 l'image filtrée spatialement D' à l'aide du filtre spatial D. Dans un tel cas, D' = S. Lors de l'étape de filtrage temporelle, une estimation de mouvement dénommée en anglais « Motion Estimation » est effectuée entre les images S,, et Le résultat de cette estimation de mouvement est un vecteur de mouvement pour chaque bloc de l'image courante S. Un tel vecteur permet d'estimer le mouvement d'un objet au sein de la séquence vidéo 20 entre les images Sa et Sm,. La figure 4 représente l'obtention de l'image Sn à partir d'une image courante In à l'aide de l'utilisation d'un filtre spatial S. En effet, l'image courante L située en haut à droite de la figure 4 représente un contenu en forme d'étoile bruité. L'application du filtre spatial S permet d'obtenir une image Sa situé en bas à droite de la figure 4 qui correspond au contenu 25 de l'image S' débruité spatialement. De la même manière l'application d'un filtre spatial S sur l'image 1'_, situé en haut à gauche de la figure 4 permet d'obtenir l'image filtrée spatialement 5n-1 située en bas à gauche de la figure 4. L'estimation de mouvement est effectuée entre les images Sa_, et Sn c'est-à-dire à partir des images débruitées spatialement. Le vecteur issu de l'image Sn à destination de l'image Sa,' correspond au vecteur de mouvement représentant le 30 mouvement du contenu en forme d'étoile entre les deux images Sn et Sa-i. Le bruit présent sur les images originales I' et I,, peut perturber le processus d'estimation de mouvement. Par conséquent, il est préférable de filtrer les images II, et spatialement avant d'effectuer 13 l'estimation de mouvement. En effet, une estimation de mouvement effectuée sur des images bruitées peut conduire à l'obtention d'un vecteur de mouvement erroné. Ainsi, l'utilisation d'un filtre spatial sur les images I' et 1'-1 avant l'estimation de mouvement permet de réduire le bruit et permet d'obtenir une meilleure correspondance entre les images S' et Sn_i. 5 L'utilisation d'un filtre spatial S avant de procéder à l'estimation de mouvement a pour but de supprimer le bruit en grande partie. Cependant, il n'est pas indispensable que les images débruitées spatialement Sn_i et Sil soit entièrement débruitées. Par conséquent, le filtre spatial S peut présenter une complexité inférieure au filtre spatial D. Il peut être préférable pour le filtre spatial S d'avoir une force de débruitage plus élevée que la force de débruitage du filtre 10 spatial D même si un débruiteur dont la force de débruitage est élevée peut impacter des détails importants sur un contenu vidéo. Suite à l'estimation de mouvement effectuée pour chaque bloc B de l'image courante, un indice de confiance a'[B] compris entre 0 et 1 est calculé. Nous considérons B* le bloc correspondant. au bloc B de l'image courante In dans l'image précédente 'ml pointé par le 15 vecteur de mouvement, déterminé lors de l'estimation de mouvement.. Dans le but d'effectuer un filtrage temporel, il est possible de construire une carte temporelle T'. T' correspond à une image filtrée temporellement. Ainsi, un bloc B de l'image filtré temporellement T,, se note T'[B] et peut s'exprimer sous la forme d'une combinaison linaire de TnAEB*I et 1'1131. Il est alors possible de considérer la relation de récurrence 20 suivante : T11[8] =an [B] T_1[13t] + (1 -an [B]) * 17,[B] Avec : - T,1[B] un bloc B de l'image filtré temporellement T' ; - B*I le bloc B* correspondant au bloc B dans l'image filtrée temporellement T'_i ; - a11[B] un indice de confiance compris entre 0 et 1 ; 25 - I[B] le bloc B de l'image courante l'. L'initialisation d'une telle relation de récurrence pour n =0, c'est-à-dire pour la première image est. : T0[B] = /0[B] et ao [B] = 0 pour tous les blocs de l'image 14 Le calcul de l'indice de confiance a11[B] pour un entier n supérieur ou égal à 1 peut être effectué en deux étapes : Un poids désigné par « P[B] » (0 max X s inon «s » est un offset. «y » une vitesse d'apprentissage (0 Ti [Bi] = 0.5 * /0 [Bol ± 0.5 * [Bi °C2 [B] =O 772 [B2] [B2] -) R2 [B2] - D2 [B2] 0C3 [BA = 0.5 ± 0.5 *0(2 [Bi = 0.5 T3 [83] = 0.5 * T2 [B2] ± 0.5 * /3[B3] = 0.5 * 12[82] ± 0.5 * 13[B3] D'où : 17 T3 [B31 - 0.5 * /2 [B2] -I- 0.5 * /3 [B3] Dans l'expression de T3 [B3] , il est possible de remarquer que les termes Io [Bo] et n'interviennent pas. Par conséquent, connaissant l'expression de R,, décrit ci-dessus, il est possible d'en déduire, par transitivité que les termes /0 [B0] et 11. [Bi] n'apparaissent pas dans l'expression de R3 [B3]. Cela peut se justifier par la corrélation temporelle. En effet, sur 5 la figure 4, il y a un changement de scène entre les images 1 et 2. Par conséquent, la scène représentée sur les images 0 et 1 est complètement différente de la scène représentée sur les images 2 et 3. Les images 0 et 1 ne peuvent donc intervenir dans l'expression dc T3 [R3] et de R3[B3]. En effet, aucune corrélation temporelle ne peut être exploitée avec ces images Par conséquent, pour le filtrage temporel d'images suivants un changement de scène, les images 10 précédentes ne peuvent être prises en compte. En effet, il n'y a plus aucune corrélation temporelle. La figure 7 représente la désocclusion d'un objet lors d'un changement d'image. La figure 7 comporte quatre images 0, 1, 2 et 3. Chaque image comprend respectivement un bloc 15 Bo, un bloc Bi. un bloc B2 et un bloc B3. Le mécanisme de réinitialisation dc la moyenne correspondant au calcul dc 1111[13] observé à la figure 6 est plus précis. En effet, un tel mécanisme est appliqué au niveau d'un bloc de l'image, c'est-à-dire qu'un poids P est calculé pour chaque bloc de l'image. Cela permet alors de gérer des occlusions et désocclusions ponctuelles. En effet, l'exemple précédent de la figure 6 illustrait un changement de scène 20 complet. Cependant, il est possible qu'un objet soit supprimé ou ajouté d'une scène à l'autre. La figure 7 représente une telle situation. En effet, lors du passage de l'image 1 à l'image 2, un contenu en forme de triangle est ajouté. En revanche, lors du passage de l'image 2 à l'image 3, un contenu en forme d'étoile est supprimé. Dans un tel cas, le calcul de Tn[BH et T31,133.1 est le même que celui effectué pour la figure 6. Par contre, pour le calcul de T2[BH de 25 la figure 7 on obtient : c REVENDICATIONS1. Procédé, mis en oeuvre par des moyens informatiques, de traitement de bruit d'un flux vidéo numérique comprenant une série d'images successives, le procédé comportant : - filtrage spatial de dé-bruitage d'une image courante I' de la série pour obtenir une image filtrée spatialement Sil n étant un entier naturel ; - détermination d'un vecteur de mouvement pour chaque bloc B de pixels de l'image Sn à partir d'une seule image Sel., précédant l'image Sn dans la série d'images numériques ; - calcul d'un indice de confiance MB] pour chaque bloc B de l'image I' à partir du vecteur de mouvement déterminé pour B, MB] étant représentatif d'une corrélation temporelle entre B et le bloc correspondant à B dans l'image Si ; - construction d'un filtre temporel à partir des indices de confiance a11[B] calculés et application du filtre temporel à l'image courante 14, pour obtenir une image filtrée temporellement T' ; - filtrage spatiale de dé-bruitage de l'image courante In de la série pour obtenir une image filtrée spatialement D', D' pouvant être égale à S' et - obtention d'une image R' filtrée temporellement et spatialement par application d'une fonction combinant, l'image filtrée temporellement. T' et l'image filtrée spatialement D'. 2 Procédé selon la revendication 1, dans lequel un bloc B de l'image filtrée temporellement Tn se note TniBJ et s'exprime sous la forme d'une combinaison linaire de Tll_1[131 et In[B] avec : - Til_i [B*] désignant le bloc B* correspondant au bloc B dans l'image filtrée temporellementT'_, 23 5 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel T'[B] s'exprime sous la forme suivante : T11[B] =OEn [B] * T_1 [B] + (1 -ccn [B]) * [B] 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel pour n=0, l'expression suivante est vérifiée pour tous les blocs B de l'image To : 10 T0[B] = 10[B] ct oc0 [B] = 0 S. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'indice de confiance [B] est calculé à partir d'un paramètre P[B] évaluant la corrélation entre le bloc B de l'image D. et le bloc B* de l'image D'-i. 6. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel 0 max x sinon avec : - s désignant. un offset - y une vitesse d'apprentissage 25 OEn-t. [B] indice de confiance du bloc B* de l'image S._] 15 20 24 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'image R' filtrée temporellement et. spatialement s'exprime sous la forme d'une combinaison linéaire de Tfl[B] et Dit[B], D[B] désignant un bloc B de l'image Dn filtrée spatialement. 5 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'image R' filtrée temporellement et spatialement s'exprime sous la forme suivante : Rn[B] =cc, [B] * T[B] + (1 [B]) * D,i[B] 10. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ces instructions 10 sont exécutées par un processeur. 11. Dispositif de traitement de bruit de traitement de bruit d'un flux vidéo numérique comprenant une série d'images numériques, le dispositif comportant : - un processeur configuré pour effectuer les opérations suivantes : 15 - filtrage spatial de dé-bruitage d'une image courante 1' de la série pour obtenir une image filtrée spatialement 511. n étant un entier naturel ; - détermination d'un vecteur de mouvement pour chaque bloc B de pixels de l'image S' à partir d'une seule image S11.4, précédant l'image S' dans la série d'images 20 numériques ; - calcul d'un indice de confiance a11[B] pour chaque bloc B de l'image t, à partir du vecteur de mouvement déterminé pour B, a11[B] étant représentatif d'une corrélation temporelle entre B et. le bloc correspondant. à B dans l'image S'_, ; - construction d'un filtre temporel à partir des indices de confiance an[B] calculés et 25 application du filtre temporel à l'image courante In pour obtenir une image filtrée temporellement T' ; - filtrage spatiale de dé-bruitage de l'image courante 1' de la série pour obtenir une image filtrée spatialement D', D' pouvant être égale à S' et 25 - obtention d'une image 124, filtrée temporellement et spatialement par application d'une fonction combinant l'image filtrée temporellement T. et l'image filtrée spatialement D'.