FR 3095541 A1 20201030 FR 1904287 A 20190424 Description Titre de l'invention : PROCEDE DE DETECTION DE CIBLES Domaine technique [0001] L'invention concerne un procédé de détection de cible dans une image et un dispositif mettant en oeuvre ledit procédé. Technique antérieure [0002] Des méthodes utilisant une détection de cibles (« object detection » en terminologie anglo-saxonne) sont couramment utilisées pour effectuer des surveillances d'environnement, notamment dans les domaines aérien et maritime. Ces méthodes consistent à saisir au moins une image optronique de l'environnement et à rechercher dans chaque image des indices d'une présence d'une cible potentielle. [0003] Des procédés de détection de cible dans une image connus consistent à calculer des valeurs de rapport signal sur bruit (« Signal to Noise Ratio (SNR) » en terminologie anglo-saxonne) locales, puis de comparer chaque valeur de SNR locale à un seuil de détection prédéfini. Une cible est considérée comme détectée lorsqu'une valeur de SNR local est supérieure au seuil de détection. [0004] La Fig. 1 illustre une mise en oeuvre d'un tel procédé sur une image 1 constituée d'une grille de pixels. L'image 1 comprend deux cibles 01 et 02. Pour détecter si au moins une cible est présente dans l'image 1, l'image est parcourue par un masque A. Un masque est un ensemble de pixels contenus dans une sous-partie de forme prédéfinic de l'image analysée. L'ensemble de pixels du masque comprend « 1 » ou une pluralité de pixels. Pour chaque position possible du masque dans l'image 1, une valeur moyenne IÀ des valeurs des pixels compris dans le masque A (par exemple, une valeur d'un pixel est une valeur de niveau de gris dudit pixel), une valeur moyenne IB et une valeur de variance aB des valeurs des pixels dans un voisinage B autour du masque A sont calculées. Lorsque le masque comprend une pluralité de pixels, pour des raisons de charge calculatoire, la moyenne / A peut être aussi bien remplacée par la valeur d'un pixel central du masque A. Un voisinage prédéfini d'un masque est un ensemble de pixels contenus dans une sous partie de l'image analysée de forme prédéfinie située à proximité dudit masque. A partir de ces trois valeurs, pour chaque position possible du masque, une valeur de SNR est calculée de la manière suivante : [0005] [0006] On parle ici typiquement de détection de cible en contraste positif, i.e. il faut que la valeur de IA soit supérieure à celle de IB pour qu'un test de détection puisse s'appliquer. Une valeur de SNR peut aussi être calculée de la manière suivante: [0007] On parle ici typiquement de détection de cible en contraste positif ou négatif, i.e. le signe de la différence entre la valeur moyenne /A et la valeur moyenne IB importe peu. [0008] La valeur de SNR obtenue est ensuite comparée au seuil de détection pour déterminer la présence ou pas d'une cible. Lorsque la valeur de SNR dépasse le seuil de détection, une détection, dite détection initiale, est déclarée. Lorsque le masque comprend un seul pixel, le pixel constitue la détection initiale. Lorsque le masque comprend une pluralité de pixels, le pixel central du masque constitue la détection initiale. Une labellisation (« labelling » en terminologie anglo-saxonne) est ensuite effectuée pour tenter de regrouper entre elles des détections initiales. Un objectif de la labellisation est de regrouper des détections initiales correspondant à une même cible. Lc regroupement est réalisé selon des critères de proximité en position (typiquement, mise en oeuvre d'une connexité « 4» ou « 8 »). Un regroupement de détections initiales constitue une détection aussi appelée plot. [0009] D'un autre côté, il est connu qu'une cible peut évoluer dans un environnement variable. Un problème connu sc produit lorsque, sur une image donnée, la cible se trouve sur un arrière-plan texture, tel qu'un arrière-plan multimodal comprenant aux moins deux textures différentes. [0010] Les Figs. 2A, 2B et 2C représentent une image acquise par un dispositif optronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef 1 évolue dans un environnement comportant un nuage 2. Lors de son évolution dans cet environnement, l'aéronef 1 passe successivement d'une zone sans nuage à une zone avec nuage, puis revient à une zone sans nuage. L'aéronef 1 est potentiellement une cible pouvant être détectée par un procédé de détection de cibles. [0011] Dans les images représentées par les Figs. 2A et. 2B, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des caractéristiques (valeurs de luminance, valeurs de niveaux de gris, valeurs de SNR, ...) très différentes des pixels du voisinage de l'aéronef 1. On considère ici, pour simplifier, que le nuage est une zone quasi uniforme. On détecte alors sans difficulté une cible correspondant à l'aéronef 1 dans ces images, par exemple, par la méthode utilisant le masque A décrite plus haut. En effet, dans ce cas, lorsque le masque A est positionné sur l'aéronef 1, la valeur de SNR obtenue est supérieure au seuil de détection. [0012] La Fig. 2C décrit une situation moins favorable. Dans l'image correspondant à la Fig. 2C, l'aéronef 1 se trouve en partie sur une fond correspondant au nuage 2 et en partie 2 3 sur un fond correspondant au ciel. Dans ce cas, lorsque le masque A est positionné sur l'aéronef 1, la valeur de la variance a h est élevée, ce qui a pour effet de diminuer la valeur de SNR obtenue. La valeur de SNR peut alors passer en dessous du seuil de détection. La Fig. 2C représente donc un cas typique de non détection d'une cible lorsque la cible se trouve sur un arrière-plan multimodal. [0013] Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. Il est notamment souhaitable de proposer une méthode qui permette de détecter une cible, que la cible soit située sur un arrière-plan monomodal ou sur un arrière-plan multimodal. Il est par ailleurs souhaitable de proposer une méthode qui soit simple à mettre en oeuvre et qui ait un coût calculatoire faible. Exposé de l'invention [0014] Selon un premier aspect de la présente invention, la présente invention concerne un procédé de détection d'une cible dans une image de pixels, chaque pixel étant représenté par une valeur de pixel, comprenant : obtenir une position d'un masque dans ladite image, ledit masque recouvrant au moins un pixel de ladite image ; obtenir un voisinage prédéfini de pixels autour dudit masque et découper cc voisinage en une pluralité de zones ; calculer, pour chaque paire possible de zones dudit voisinage, une valeur représentative d'une différence entre lesdites zones; si au moins une des valeurs représentatives d'une différence est supérieure à un premier seuil prédéterminé, déterminer qu'un arrière-plan du masque est de type multimodal et sinon, déterminer que ledit arrière-plan est de type monomodal ; calculer une variance des valeurs des pixels dudit voisinage en utilisant une formule de calcul de la variance dépendante du type monomodal ou multimodal dudit arrière-plan ; calculer un rapport signal sur bruit pour la position du masque en utilisant la variance des valeurs des pixels dudit voisinage ainsi obtenue ; déterminer qu'une détection initiale d'une cible a été effectuée lorsque ledit rapport signal sur bruit est supérieur à un deuxième seuil prédéterminé ; et, appliquer une labellisation à chaque détection initiale pour tenter de former au moins un regroupement de détection initiale appelé plot à partir de détections initiales voisines selon un critère prédéfini parmi lesdites détections. [0015] Selon un mode de réalisation, une valeur représentative d'une différence entre deux zones est une valeur d'écart entre chacune des zones selon une loi du Quit (X 2) : 100161 [0017] oit/ est une valeur d'écart entre une zone d'indice i et une zone d'indice j, 14B est une valeur moyenne des valeurs des pixels de la zone d'indice i, r' est une valeur B moyenne des valeurs des pixels de la zone d'indice j, Q BI est une variance des valeurs des pixels de la zone d'indice i et ui est une valeur moyenne des valeurs des pixels de la zone d'indice j. 100181 Selon un mode de réalisation, lorsque l'arrière-plan du masque est de type monomodal, la formule de calcul de la variance du voisinage prend en compte pour chaque zone, une différence entre la moyenne des valeurs des pixels de ladite zone et une moyenne des valeurs des pixels dudit voisinage, et prend en compte la variance des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage, et lorsque l'arrière-plan du masque est de type multimodal, la formule de calcul de la variance du voisinage prend en compte uniquement la variance des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage. 100191 Selon un mode de réalisation, lorsque ledit arrière-plan est de type monomodal, la formule de calcul de la variance du voisinaee est la suivante : 100201 100211 où a B est la variance du voisinage, N est le nombre de zones du voisinage,B est la moyenne des valeurs des pixels d'une zone d'indice i du voisinage, lits est la moyenne des valeurs des pixels du voisinage, et aile est la variance des valeurs des pixels de la zone d'indice i du voisinage, et lorsque ledit arrière-plan est multimodal, la formule de calcul de la variance du voisinage est la suivante : 100221 =- P023] Selon un deuxième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif de détection d'une cible dans une image de pixels, chaque pixel étant représenté par une valeur de pixel, comprenant : des moyens d'obtention pour obtenir une position d'un masque dans ladite image, ledit masque recouvrant au moins un pixel de ladite image ; des moyens d'obtention pour obtenir un voisinage prédéfini de pixels autour dudit masque et pour découper ce voisinage en une pluralité de zones ; des moyens de calcul pour calculer, pour chaque zone, une moyenne et une variance des valeurs des pixels de ladite zone ; des moyens de calcul pour calculer, pour chaque paire possible de zones dudit voisinage, une valeur représentative d'une différence entre lesdites zones; des moyens de détermination pour déterminer, si au moins une des valeurs représentatives d'une différence est supérieure à un premier seuil prédéterminé, qu'un arrière-plan du masque est de type multimodal et sinon, pour déterminer que l'arrière-plan du masque est de type monomodal ; des moyens de calcul pour calculer une variance des valeurs des pixels dudit voisinage en utilisant une formule de calcul de la variance dépendante du type monomodal ou multimodal de l'arrière-plan dudit masque ; des moyens de calcul pour calculer un rapport signal sur bruit pour la position du masque en utilisant la variance des valeurs des pixels dudit voisinage ainsi obtenue ; des moyens de détection pour déterminer qu'une détection initiale d'une cible a été effectuée lorsque ledit rapport signal sur bruit est supérieur à un deuxième seuil prédéterminé ; et, des moyens de labellisation pour appliquer une labellisation à chaque détection initiale pour tenter de former au moins un regroupement de détections initiales appelé plot à partir de détections initiales voisines selon un critère prédéfini parmi lesdites détections initiales. [0024] Selon un troisième aspect de l'invention, l'invention concerne un programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. [0025] Selon un quatrième aspect, l'invention concerne des moyens de stockage stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour exécuter, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. Brève description des dessins [0026] Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, appa- raîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : [0027] [fig.1 J illustre une méthode de détection de cible dans une image ; [0028] [fig.2A] illustre schématiquement une première image acquise par un dispositif op- tronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef évolue dans un environnement comportant un nuage ; [0029] W8.213_1 illustre schématiquement une deuxième image de l'aéronef acquise par le dispositif optronique ; [0030] [fig.2C] illustre schématiquement une troisième image de l'aéronef acquise par le dispositif optronique ; [0031] [fig.3A] illustre schématiquement un équipement apte à mettre en oeuvre l'invention ; [0032] [fig.3B] illustre schématiquement une architecture matérielle d'un module de traitement apte à mettre en oeuvre l'invention ; [0033] [fig.4] illustre schématiquement un procédé de détection de cibles dans une image selon l'invention ; [0034] [fig.SA] illustre schématiquement un premier exemple de voisinage B découpé en 6 quatre zones ; [0035] [fig.SB] illustre schématiquement le premier exemple de voisinage B découpé en six zones ; et, [0036] [fig.SC] illustre schématiquement un deuxième exemple de voisinage B découpé en quatre zones. [0037] EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION [0038] L'invention est décrite par la suite dans un contexte de surveillance aérienne utilisant un dispositif d'acquisition d'images faisant des acquisitions d'images dans un domaine visible. L'invention pourrait tout aussi bien s'appliquer dans des contextes de surveillance différents tels que la surveillance maritime. Par ailleurs, l'invention s'applique à d'autres types d'images (i.e. d'autres domaines spectraux) telles que les images infra-rouges, les images thermiques et les images radar. [0039] La Fig. 3A illustre schématiquement un équipement 1 apte à mettre en oeuvre l' invention. [0040] L'équipement 1 comprend un module d'acquisition d'images 10 tel qu'une caméra opérant dans le domaine spectral du visible. Le module d'acquisition d'images 10 fournit les images qu'il a acquises à un module de traitement 11. Le module de traitement d'images 11 est apte, entre autres, à détecter des cibles dans chaque image selon le procédé de l'invention décrit par la suite en relation avec la Fig. 4. [0041] Le module de traitement 11 fournit des informations représentatives de chaque cible détectée à un module d'affichage 12, tel qu'un écran, qui affiche cette information pour qu'elle puisse être utilisée par un opérateur. Par exemple, le module de traitement 11 fournit au module d'affichage 12 une information représentative d'une position de chaque cible détectée dans une image acquise. Dans un autre mode de réalisation, les informations représentatives de chaque cible détectée fournie par le module de traitement d'images 11 peuvent aussi être utilisées en entrée d'un module de filtrage spatio-temporel appelé pistage (« tracking » dans la terminologie anglo-saxonne), utilisé pour réduire une fausse alarme système (bruit thermique, artefacts) tout en enrichissant les détections (cibles) d'informations représentatives d'une cinématique ou d'un comportement apparent desdites détections. [0042] On considère que l'équipement 1 forme un système optronique. [0043] Dans la Fig. 3A, les modules d'acquisition d'images 10, de traitement 11, et d'affichage 12 sont représentés comme faisant partie d'un même équipement 1. Dans un mode de réalisation, ces modules pourraient aussi être compris dans des équipements ou des dispositifs différents comprenant chacun un module de communication leur permettant de communiquer les uns avec les autres. Ces équipements ou dispositifs forment alors un système optronique apte à mettre en oeuvre l'invention. [0044] La Fig. 3B illustre schématiquement un exemple d'une architecture matérielle du 7 module de traitement. [0045] Selon l'exemple d'architecture matérielle représenté à la Fig. 3B, le module de traitement 11 comprend alors, reliés par un bus de communication 110: un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 111 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 112 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 113 ; une unité de stockage telle qu'un disque dur ou un lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Securc Digital » en anglais) 114 ; au moins une interface de communication 115 permettant au module de traitement 11 de communiquer avec le module d'acquisition d'images 10 et le module d'affichage 12. [0046] Le processeur 111 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la RAM 112 à partir de la ROM 113, d'une mémoire externe (non représentée), d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque l'équipement 1 est mis sous tension, le processeur 111 est capable de lire de la RAM 112 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant l'exécution complète ou partielle, par le processeur 111, du procédé décrit ci-après en relation avec la Fig. 4. [0047] Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 peut être implémenté sous forme lo- gicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). [0048] La Fig. 4 illustre schématiquement un procédé de détection de cibles dans une image selon l'invention. [0049] Le procédé est exécuté pour chaque image acquise par le module d'acquisition d'images 10. Une image en cours (le traitement par l'équipement 1 est appelée image courante par la suite. Nous supposons par la suite que le module d'acquisition d'images 10 génère des images où chaque pixel comprend une composante, tel que par exemple, une image en niveaux de gris. [0050] Un masque A est défini pour parcourir l'image courante en utilisant un algorithme de parcours. Dans un mode de réalisation, le masque A correspondant à un rectangle de pixels de l'image courante ayant une hauteur sur un axe vertical de l'image courante égale à un nombre V de pixels et une largeur sur un axe horizontal de l'image courante égale à un nombre H de pixels. [0051] Un exemple d'algorithme de parcours consiste à parcourir l'image courante avec le masque A par lignes horizontales. Chaque ligne horizontale correspond à une bande de pixels de l'image courante de hauteur égale au nombre V et de largeur égale à la 8 largeur de l'image courante. Les lignes horizontales de l'image courante sont parcourues par exemple de la gauche vers la droite, et de haut en bas. Sur une ligne horizontale donnée, à chaque itération du procédé décrit en relation avec la Fig. 4, le masque avance d'un pixel. [0052] Dans une étape 300, le module de traitement 11 obtient une nouvelle position du masque A. Lors de la première itération du procédé de la Fig. 4, le module de traitement 11 obtient une position du masque A correspondant au coin en haut à gauche de l'image courante. [0053] Dans une étape 301, le module de traitement 11 obtient un voisinage prédéfini B de pixels autours du masque A, et découpe ce voisinage B en un nombre N de zones. Plusieurs voisinages B et, pour chaque voisinage, plusieurs découpages en IV zones sont possibles. [0054] La Fig. 5A illustre schématiquement un premier exemple de voisinage B découpé en quatre zones. Dans cet exemple, le voisinage B forme une couronne rectangulaire autour du masque A. [0055] La Fig. 5B illustre schématiquement le premier exemple de voisinage B décrit en relation avec la Fig. 5A, mais cette fois-ci découpé en six zones. [0056] La Fig. 5C illustre schématiquement un deuxième exemple de voisinage B découpé en quatre zones de formes identiques. Dans cet exemple, le voisinage B comprend quatre parties disjointes réparties au-dessus, en dessous, à droite et à gauche du masque A, chaque partie correspondant à une zone. [0057] Dans une étape 302, le module de traitement 11 initialise une variable n à « 1 », la variable n servant à parcourir chaque zone du voisinage B. [0058] Dans une étape 303, le module de traitement 11 calcule une moyenne I-Bn des valeurs des pixels de la zone numéro n du voisinage B. [0059] Dans une étape 304, le module de traitement 11 calcule une variance a Bdes valeurs des pixels de la zone numéro n du voisinage B. [0060] Dans une étape 305, le module de traitement 11 vérifie que toutes les zones du voisinage B ont été traitées. Pour ce faire, si la variable n est inférieure ou égale à N, le module de traitement 11 passe à une nouvelle zone du voisinage B en incrémentant la variable n d'une unité lors d'une étape 306. L'étape 306 est alors suivie de l'étape 303. [0061] Lorsque la variable n égale N+1, l'étape 305 est suivie d'une étape 307. [0062] Dans l'étape 307, le module de traitement 11 calcule pour chaque paire possible de zones du voisinage B, une valeur représentative d'une différence entre lesdites zones. Dans un mode de réalisation, une valeur représentative d'une différence entre deux zones est une valeur d'écart Û if [1, N], j e [1, N]) ) entre chacune des zones selon une loi du Quit (x 2). [0063] D'autres valeurs représentatives d'une différence seraient envisageables, telles qu'une somme des valeurs absolues des différences (Sum of Absolute Difference (SAD) en terminologie anglo-saxonne) ou une somme des différences au cané (Sum of Squared Difference (SSD) en terminologie anglo-saxonne) entre les valeurs des pixels des deux zones, lorsque les deux zones comparées ont des formes identiques. [0064] Le module obtient alors (N-.U(N/2)valeui-scrécm-t.15 différentes. [0065] Dans une étape 308, chacune des (N-1)(1\112) valeurs d'écart est comparée à un seuil prédéterminé T2 afin de déterminer si l'arrière-plan du masque A est de type multimodal ou monomodal. Le seuil prédéterminé T2 a été déterminé à partir d'une pluralité d'images d'entraînement comprenant des cibles sur des fond monomodaux ou multimodaux. Le seuil prédéterminé 72 a été choisi de manière à distinguer automatiquement les cibles sur fonds monomodaux des cibles sur fonds multimodaux dans les images d'entraînement. Si au moins une des valeurs d'écart 5u est supérieure au seuil prédéterminé T2, le module de traitement 11 détermine que l'arrière-plan du masque A est de type multimodal et exécute une étape 310. Sinon, le module de traitement 11 considère que l'arrière-plan du masque A est de type monomodal et exécute une étape 309. [0066] Lors de l'étape 309, le module de traitement 11 calcule la variance G B des valeurs des pixels du voisinage B selon une formule exacte prenant en compte, pour chaque zone, une différence entre la moyenne j1des valeurs des pixels de ladite zone et une moyenne Ir B des valeurs des pixels du voisinage B, et la variance a 13 des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage B. [0067] Lors de l'étape 310, le module de traitement 11 calcule la variance 6 B des valeurs des pixels du voisinage B selon une formule ne prenant pas en compte les moyennes Ill et 'B, mais uniquement la variance 0-1 des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage B. 9 i=1 [0068] Le module de traitement 11 adapte donc le calcul de la variance au type multimodal ou monomodal de l'arrière-plan du masque A. La formule de calcul de la variance des valeurs des pixels du voisinage B est en effet dépendante du type monomodal ou multimodal de l'arrière-plan du masque A. [0069] Dans unc étape 311, le module de traitement 11 calcule la valeur du SNR pour la position courante du masque de la manière suivante : [0070] SieR - 100711 ou de la manière suivante : SNR - as [0072] Selon que l'on désire prendre en compte que des contrastes positifs ou des contrastes positifs et négatifs. [0073] Dans un mode (le réalisation /A est la valeur (l'un pixel central du masque A. [0074] Si la valeur du SNR est supérieure à un seuil de détection prédéterminé TI, lors d'une étape 312, le module de traitement 11 considère qu'une détection d'une cible a été effectuée. Le seuil prédéterminé TI a été déterminé à partir d'une pluralité d'images d'entraînement comprenant des cibles. Le seuil prédéterminé TI a été choisi de manière à distinguer automatiquement les cibles dans les images d'entraînement et à limiter un nombre de fausses détections. [0075] Lorsqu'une détection d'une cible, dite détection initiale, a été effectuée, le module de traitement 11 exécute une étape 313 au cours de laquelle le module de traitement 11 conserve des informations représentatives de la détection initiale. Dans un mode de réalisation, l'information représentative de la détection initiale comprend des coordonnées dans l'image courante de la détection initiale. [0076] Dans une étape 314, le module de traitement 11 détermine si toute l'image courante a été parcourue avec le masque A ou si d'autres positions possibles du masque n'ont pas encore été explorées. Si au moins une autre position reste à explorer, le module de traitement 11 retourne à l'étape 300. Si toute l'image courante a été parcourue, le module de traitement 11 exécute une étape 315. [0077] Lors de l'étape 315, le module de traitement 11 applique une labellisation aux dé- tections initiales effectuées dans l'image courante pour tenter de former des plots (i.e. des regroupements de détections) à partir de détections voisines selon un critère prédéfini parmi lesdites détections. Le critère prédéfini est par exemple un connexité « 4 » ou « 8 ». Suite à la labélisation, des informations représentatives de chaque plot sont transmises au module d'affichage 12. Les informations représentatives de chaque 11 plot comprennent par exemple, l'image courante et une position de chaque plot. [0078] Dans un mode de réalisation, le module de traitement 11 fournit ces informations re- présentatives de chaque plot à un module de pistage pour filtrer de la fausse alarme système et compléter les informations représentatives de chaque plot avec des informations représentatives d'une cinématique ou d'un comportement apparent dudit plot. [0079] Dans un autre mode de réalisation, l'image courante pourrait être parcourue par- tiellement, par exemple, en parcourant intégralement une version réduite par sous-échantillonnage de l'image courante ayant une résolution inférieure à sa résolution initiale, puis en parcourant r imago courante dans sa résolution initiale uniquement au voisinage de plots éventuellement détectées dans la version réduite. [0080] Dans un mode de réalisation, chaque image courante est une image multi- composantes, c'est-à-dire que chaque pixel comprend plusieurs composantes. Dans ce cas, dans un mode de réalisation, le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 est appliqué indépendamment sur chaque composante. Une cible est considérée comme détectée si à une position donnée du masque A au moins une valeur de SNR calculée à l'étape 312 dans une composante est supérieure au seuil de détection prédéterminé TI. [0081] Dans un mode de réalisation, le masque A correspond à un pixel. [0082] Dans un mode de réalisation, le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 est répété pour plusieurs masques A différents et/ou pour plusieurs voisinages B différents. Une cible est considérée comme détectée si à une position donnée d'un masque A, au moins une valeur de SNR calculée à l'étape 312 pour un des masques A considéré et/ou pour un des voisinages B considéré est supérieure au seuil de détection prédéterminé Tl. 12 [Revendication 1] [Revendication 2] REVENDICATIONSProcédé de détection d'une cible dans une image de pixels, chaque pixel étant représenté par une valeur de pixels, caractérisé en ce qu'il comprend : - obtenir (300) une position d'un masque dans ladite image, ledit masque recouvrant au moins un pixel de ladite image ; - obtenir (301) un voisinage prédéfini de pixels autour dudit masque et découper ce voisinage en une pluralité de zones ; - calculer (307), pour chaque paire possible de zones dudit voisinage, une valeur représentative d'une différence entre lesdites zones ; - si au moins une des valeurs représentatives d'une différence est supérieure à un premier seuil prédéterminé, déterminer qu'un arrière-plan du masque est de type multimodal et sinon, déterminer que ledit arrière-plan est de type monomodal ; - calculer (308, 309, 310) une variance des valeurs des pixels dudit voisinage en utilisant une formule de calcul de la variance dépendante du type monomodal ou multimodal dudit arrière-plan ; - calculer (311) un rapport signal sur bruit pour la position du masque en utilisant la variance des valeurs des pixels dudit voisinage ainsi obtenue ; - déterminer (312, 313) qu'une détection initiale d'une cible a été effectuée lorsque ledit rapport signal sur bruit est supérieur à un deuxième seuil prédéterminé ; et, - appliquer une labellisation à chaque détection initiale pour tenter de former au moins un regroupement de détections initiales appelé plot à partir de détections initiales voisines selon un critère prédéfini parmi lesdites détections initiales. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une valeur représentative d'une différence entre deux zones est une valeur d'écart entre chacune des zones selon une loi du Quit (x2) ( 8)2 P2) où est une valeur d'écart entre une zone d'indice i et une zone d'indice j, Igest une valeur moyenne (les valeurs des pixels de la zone d'indice i, r1est une valeur moyenne des valeurs des pixels de la zone 13 [Revendication 31 d'indice], a 'n est une variance des valeurs des pixels de la zone d'indice i et a est une valeur moyenne des valeurs des pixels de la [Revendication 41 zone d'indice]. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que lorsque l'arrière-plan du masque est. de type monomodal, la formule de calcul de la variance du voisinage prend en compte pour chaque zone, une différence entre la moyenne des valeurs des pixels de ladite zone et une moyenne des valeurs des pixels dudit voisinage, et prend en compte la variance des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage et lorsque l'arrière-plan du masque est. de type multimodal, la formule de calcul de la variance du voisinage prend en compte uniquement la variance des valeurs des pixels de chaque zone du voisinage. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que, lorsque ledit arrière-plan est de type monomodal, la formule de calcul de la variance du voisinage est la suivante : [Revendication 5] =1 s= Où G B est la variance du voisinage, N est le nombre de zones du voisinage. ji est la moyenne des valeurs des pixels d'une zone d'indice i du voisinage, Iv est la moyenne des valeurs des pixels du voisinage, et a ji? est la variance des valeurs des pixels de la zone d'indice i du voisinage et lorsque ledit arrière-plan est multimodal, la formule de calcul de la variance du voisinage est la suivante : Dispositif de détection d'une cible dans une image de pixels, chaque pixel étant représenté par une valeur de pixel, caractérisé en qu'il comprend : - des moyens d'obtention pour obtenir (300) une position d'un masque dans ladite image, ledit masque recouvrant au moins un pixel de ladite image ; - des moyens d'obtention pour obtenir (301) un voisinage prédéfini de pixels autour dudit masque et pour découper ce voisinage en une pluralité de zones ; - des moyens de calcul pour calculer, pour chaque zone, une moyenne 14 [Revendication 6] [Revendication 7] (303) et une variance (304) des valeurs des pixels de ladite zone ; - des moyens de calcul pour calculer (307), pour chaque paire possible de zones dudit voisinage, une valeur représentative d'une différence entre lesdites zones ; - des moyens de détermination pour déterminer, si au moins une des valeurs représentatives d'une différence est supérieure à un premier seuil prédéterminé, qu'un arrière-plan du masque est de type multimodal et sinon, pour déterminer que l'arrière-plan du masque est de type monomodal ; - des moyens de calcul pour calculer (308, 309, 310) une variance des valeurs des pixels dudit voisinage en utilisant une formule de calcul de la variance dépendante du type monomodal ou multimodal de l'arrière-plan dudit masque ; - des moyens de calcul pour calculer un rapport signal sur bruit (311) pour la position du masque en utilisant la variance des valeurs des pixels dudit voisinage ainsi obtenue ; - des moyens de détection pour déterminer qu'une détection initiale d'une cible a été effectuée (312, 313) lorsque ledit rapport signal sur bruit est supérieur à un deuxième seuil prédéterminé ; et, - des moyens de lahellisation pour appliquer une labellisation à chaque détection initiale pour tenter de former au moins un regroupement de détections initiales appelé plot à partir de détections initiales voisines selon un critère prédéfini parmi lesdites détections initiales. Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (11), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. Moyens de stockage, caractérisés en ce qu'ils stockent un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour exécuter, par un dispositif (11), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif.