FR 3106713 A1 20210730 FR 2000834 A 20200128 PROCEDE DE REDUCTION DU BRUIT DANS DES CAPTEURS D’IMAGE L’invention concerne un procédé de réduction de bruit apparaissant dans une image fournie par un capteur d’image (IS), le procédé comprenant des étapes consistant à : recevoir une image à corriger (IM), prise par le capteur d’image, recevoir une température (TP) du capteur d’image, acquise lors de la prise de l’image à corriger par le capteur d’image, recevoir un temps d’intégration (IT) appliqué par le capteur d’image pour prendre l’image à corriger, pour chaque pixel (PX[i,j]) de l’image à corriger, retrancher de la valeur du pixel un facteur de correction (Bm[i,j]) spécifique du pixel, issu d’un modèle de réduction de bruit comprenant une composante linéaire fonction de la température du capteur d’image, ajoutée à une composante exponentielle fonction de la température du capteur d’image et multipliée par le temps d’intégration, les composantes linéaire et exponentielle dépendant de coefficients (ab[i,j], bb[i,j], ad[i,j], bd[i,j]) spécifiques du pixel. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 PROCEDE DE REDUCTION DU BRUIT DANS DES CAPTEURS D’IMAGE La présente invention concerne le domaine des dispositifs imageurs tels que les caméras et appareils photographiques. L’invention concerne en particulier les dispositifs imageurs intégrant des capteurs d’image en technologie CMOS (Complementary Metal Oxide Semi-Conductor) ou CCD ("Charge-Coupled Device"), de type CTIA ("Charge Trans Impedance Amplifier") ou SF ("Source Follower"). L’invention peut s’appliquer au domaine de l’imagerie dans le domaine du visible, aussi bien que dans le domaine des infrarouges SWIR, MWIR, LWIR ("Short-, Mid-, Long-Wave Infra Red"). Généralement, un capteur d’image de type CMOS comprend des pixels ou photosites disposés selon une configuration matricielle. Chaque pixel comprend une zone photosensible, généralement une photodiode, configurée pour accumuler des charges électriques en fonction de la lumière qu’elle reçoit, et un circuit de lecture pour mesurer la quantité de charges accumulées par la photodiode. Le circuit de lecture comprend un transistor de transfert permettant de commander le transfert des charges électriques accumulées dans la photodiode vers un nœud de lecture. Le pixel est ainsi commandé selon un cycle comprenant une phase d’initialisation, une phase d’intégration, et une phase de lecture. Durant la phase d’intégration, la photodiode accumule des charges électriques en fonction de la lumière qu’elle reçoit. La phase de lecture consiste à générer un signal correspondant à la quantité de charges électriques accumulées par la photodiode durant la phase d’intégration. La phase d’initialisation consiste à éliminer les charges électriques accumulées par la photodiode durant la phase d’intégration. Les images produites par les capteurs d’image actuels sont perturbées par diverses sources de bruit, et ce d’autant plus que les capteurs d’image sont miniaturisés. Les effets de certaines de ces sources de bruit apparaissent dans les images prises lorsque le capteur d’image se trouve placé dans le noir. Dans ces conditions, les circuits de pixel du capteur d’image peuvent produire des signaux correspondant à des pixels non totalement noirs. Il s’avère que l’amplitude de ces signaux de noir varie en fonction de la température du capteur d’image, et du temps d’intégration sélectionné pour générer l’image. L’amplitude de ces signaux de noir peut également varier d’un circuit de pixel à l’autre au sein d’un même capteur d’image, et d’un capteur d’image à l’autre, même si ces derniers sont issus d’une même chaine de fabrication. Il est connu de constituer une image de motif de bruit fixe (Fixed Pattern Noise) en générant une image noire à l’aide du capteur d’image placé dans le noir, et de retrancher cette image noire des images produites par le capteur d’image. Pour tenir compte de variations de température et du temps d’intégration, il serait nécessaire de produire une telle image de noir à chaque fois qu’une nouvelle image doit être obtenue. Or, dans de nombreuses applications, notamment de capture de flux vidéo, le temps disponible avant chaque capture d’image est généralement insuffisant pour générer une telle image de noir. En outre, l’application d’une correction à chaque image ou série d’images dans le cas d’images vidéo génère inévitablement un scintillement qui peut être gênant. Il est donc souhaitable de proposer un procédé efficace de réduction de bruit dans un dispositif imageur, qui tienne compte des variations de température du capteur d’image et de changements de temps d’intégration, et qui ne perturbe pas la visualisation des images. Il est également souhaitable que le procédé de réduction de bruit puisse être adapté à chaque dispositif imageur. Des modes de réalisation concernent un procédé de réduction de bruit apparaissant dans une image fournie par un capteur d’image, le procédé comprenant des étapes consistant à : recevoir une image à corriger, prise par le capteur d’image, recevoir une température du capteur d’image, acquise lors de la prise de l’image à corriger par le capteur d’image, recevoir un temps d’intégration appliqué par le capteur d’image pour prendre l’image à corriger, et pour chaque pixel de l’image à corriger, retrancher de la valeur du pixel un facteur de correction spécifique du pixel, issu d’un modèle de réduction de bruit comprenant une composante linéaire fonction de la température du capteur d’image, ajoutée à une composante exponentielle fonction de la température du capteur d’image et multipliée par le temps d’intégration, les composantes linéaire et exponentielle dépendant de coefficients spécifiques du pixel. Selon un mode de réalisation, le modèle de réduction de bruit est défini par l’équation suivante : Bm[i,j] = IT x ad[i,j] x Exp(bd[i,j] x TP) + ab[i,j] x TP + bb[i,j] dans laquelle Bm[i,j] est le facteur de correction à retrancher d’un pixel correspondant de l’image à corriger, IT est le temps d’intégration, TP est la température du capteur d’image, EXP est la fonction exponentielle, et ad[i,j], bd[i,j], ab[i,j] et bb[i,j] sont les coefficients spécifiques du pixel. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend un calcul du facteur de correction de chaque pixel à chaque fois que le temps d’intégration est modifié, ou à chaque fois que la température du capteur d’image s’écarte d’une valeur précédente de plus d’une valeur de seuil d’écart de température. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des étapes consistant à : acquérir par le capteur d’image des images en l’absence de lumière avec un temps d’intégration minimum, chaque image étant prise à une température respective distincte, et déterminer, pour chaque pixel de l’image à corriger, les coefficients de la composante linéaire, par des calculs de régression linéaire appliqués à des pixels correspondant dans les images en l’absence de lumière prises aux températures respectives. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des étapes consistant à : acquérir par le capteur d’image des images en l’absence de lumière, à différents temps d’intégration, le capteur d’image étant soumis à différentes températures, générer des images corrigées obtenues en retranchant de chacune des images prises par le capteur d’image en l’absence de lumière à différents temps d’intégration et à différentes températures, l’image prise par le capteur d’image en l’absence de lumière avec le temps d’intégration minimum et à la même température, et déterminer les coefficients de la composante exponentielle par des calculs de régression exponentielle appliqués aux pixels respectifs des images corrigées obtenues aux différentes températures et correspondant à un même temps d’intégration. Selon un mode de réalisation, les coefficients de la composante exponentielle sont déterminés par un calcul de moyenne de coefficients obtenus par les calculs de régression exponentielle pour différents temps d’intégration. Selon un mode de réalisation, le modèle de réduction de bruit comprend une composante identique pour tous les pixels du capteur d’image dépendant du temps d’intégration. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’acquisition d’un flux d’images vidéo, le facteur de correction correspondant à chaque pixel d’une image du flux vidéo, étant retranché du pixel correspondant de chaque image du flux vidéo. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des étapes constant à : recevoir une commande de sélection d’une valeur de gain du capteur d’image, et sélectionner pour chaque pixel de l’image à corriger un facteur de correction spécifique du pixel en fonction de la valeur de gain sélectionnée, le facteur de correction étant à utiliser pour corriger la valeur de chaque pixel de l’image à corriger, le facteur de correction étant déterminé à partir d’un jeu de coefficients spécifiques des pixels, généré en fonction de la valeur de gain sélectionnée. Des modes de réalisation peuvent également concerner un dispositif de réduction de bruit apparaissant dans une image fournie par un capteur d’image, le dispositif mettant en œuvre le procédé défini précédemment. Des modes de réalisation peuvent également concerner un dispositif imageur comprenant un capteur d’image, un circuit d’acquisition d’une température du capteur d’image et un circuit d’acquisition d’un temps d’intégration appliqué au capteur d’image, le dispositif imageur mettant en œuvre le procédé défini précédemment. Selon un mode de réalisation, le capteur d’image est de type CTIA ou SF. Des modes de réalisation peuvent également concerner un produit programme d’ordinateur chargeable dans la mémoire d’un calculateur, qui, lorsqu’il est exécuté par le calculateur, configure le calculateur pour mettre en œuvre le procédé défini précédemment. Des exemples de réalisation de l’invention seront décrits dans ce qui suit, à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 représente schématiquement un dispositif imageur classique, la figure 2 représente schématiquement un capteur d’image associé à un dispositif de réduction de bruit pour dispositif imageur, selon un mode de réalisation, la figure 3 illustre schématiquement un procédé de calcul de coefficients de réduction de bruit, selon un mode de réalisation, les figures 4 à 6 représentent des courbes de variation d’intensité de signaux de pixel en fonction de la température du capteur d’image. La figure 1 représente un capteur d’image IS1 et des circuits de lecture ADC, AMP et de de traitement PRC. Le capteur d’image IS1 peut être intégré à un dispositif portable tel qu’un appareil photo, une caméra, un téléphone mobile, ou tout autre dispositif présentant une fonction de capture d’image. Le capteur d’image IS1 comprend classiquement une matrice PXA de circuits de pixels PC. La matrice PXA comprend des circuits de pixel PC disposés en une pluralité de lignes et en une pluralité de colonnes. Le capteur d’image IS1 comprend également des circuits de contrôle RDRV, RDEC, CDRV, CDEC, TAC, configurés pour fournir différents signaux de commande aux circuits de pixel PC en fonction de différentes phases à enchainer pour capturer des images. Les circuits de lecture et de traitement peuvent comprendre un amplificateur AMP, un convertisseur analogique/numérique ADC et un processeur PRC. La matrice PXA fournit des signaux de pixel aux circuits de lecture et de traitement AMP, ADC, PRC configurés pour fournir des images IM à partir des signaux de pixel. Les lignes de pixels sont activées sélectivement par un circuit de pilotage de ligne RDRV en réponse à un décodeur d’adresse de ligne RDEC. Les colonnes de pixels sont également activées par un circuit de pilotage de colonne commandé par un décodeur de colonne CDEC. Les circuits RDRV et CDRV fournissent les tensions appropriées pour commander les circuits de pixel PC. Le capteur IS comprend également un circuit de contrôle TAC qui commande les décodeurs d’adresse RDEC et CDEC et les circuits de pilotage RDRV, CDRV pour sélectionner à chaque instant la ligne et la colonne de pixels appropriée en vue d’une lecture de pixel. Les signaux de pixel lus sont amplifiés par l’amplificateur AMP, et numérisés par le convertisseur analogique/numérique ADC. Les signaux de pixels numérisés sont traités par le processeur d’image PRC qui fournit une image IM à partir des signaux de pixels numérisés. Le processeur d’image PRC peut comprendre des mémoires pour traiter et stocker les signaux d’image reçus. La figure 2 représente un capteur d’image IS associé à un dispositif de réduction de bruit, selon un mode de réalisation. Dans l’exemple de la figure 2, le dispositif de réduction de bruit comprend une fonction de réduction de bruit mise en œuvre par un processeur IPRC couplé à une mémoire MEM. Le processeur IPRC peut être intégré au capteur d’image IS ou être connecté à ce dernier. La définition de la fonction de réduction de bruit se base sur un modèle de bruit comportant deux composantes, à savoir une composante de décalage ("bias") variant linéairement en fonction de la température du capteur d’image, et une composante de signal de noir ("dark current") variant à la fois en fonction de la température et en fonction du temps d’intégration. Selon un mode de réalisation, le modèle de bruit mis en œuvre par le processeur IPRC est défini par l’équation suivante : Bm[i,j] = IT x ad[i,j] x Exp(bd[i,j] x TP) + ab[i,j] x TP + bb[i,j] (1) dans laquelle Bm[i,j] est un pixel d’une image de correction BM à retrancher de chaque image produite par le capteur d’image IS, la position du pixel étant repérée par des indices de ligne i et de colonne j, IT est le temps d’intégration, TP est la température mesurée par le capteur d’image IS ou un capteur de température TS couplé au capteur d’image, ad[i,j], bd[i,j], ab[i,j] et bb[i,j] sont des coefficients déterminés pour le pixel à corriger à la position [i,j], et EXP est la fonction exponentielle. Les coefficients ad[i,j], bd[i,j], ab[i,j] et bb[i,j] sont introduits et mémorisés sous la forme de tables AD, BD, AB, BB dans la mémoire MEM du dispositif imageur. Chaque pixel PX[i,j] d’une image IM générée par le capteur d’image est corrigée pour produire une image corrigée OIM, en appliquant l’équation suivante : PX’[i,j] = PX(j,j) – Bm[i,j] (2) dans laquelle PX’[i,j] est la valeur corrigée du pixel PX[i,j]. Dans ces conditions, les valeurs de pixels fournies par le capteur d’image IS peuvent être corrigées individuellement pour tous les temps d’intégration et températures de fonctionnement et du dispositif imageur. En raison de la simplicité de la correction consistant à retrancher de chaque pixel PX[i,j] de l’image IM le pixel correspondant Bm[i,j] de l’image de correction BM, les images fournies par le capteur d’image IS peuvent être traitées à des cadences très élevées. Ainsi, le processeur IPRC peut traiter des flux vidéo, y compris des flux vidéo à plusieurs centaines de trames par seconde. Si nécessaire, cette correction peut être réalisée par un circuit en logique câblée (comme illustré par la figure 2). En outre, tous les pixels de chaque image peuvent être traités simultanément en parallèle, en prévoyant un tel circuit pour chacun des pixels de l’image. De même, en raison de la simplicité de l’équation (1) faisant intervenir uniquement des opérations d’addition, de multiplication et d’exponentiation EXP, le calcul de l’image de correction BM peut être effectué en temps réel à la suite d’une variation de température TP ou d’un changement de temps d’intégration IT. Si nécessaire, la fonction de mise à jour de l’image de correction BM exécutée par le processeur IPRC peut être également réalisée par un circuit en logique câblée (comme illustré par la figure 2), l’opération d’exponentiation EXP pouvant être réalisée simplement par une table de correspondance ("lookup table"). Tous les pixels Bm[i,j] de l’image de correction BM peuvent être également calculés en parallèle, sachant qu’il n’existe pas d’interaction entre les pixels de l’image BM. La figure 3 représente un circuit de génération TGC des tables de coefficients AD, BD, AB, BB. Le circuit TGC reçoit en entrée des images de noir DIM[IT0-ITn, TP1-TPm] obtenues à l’aide du dispositif imageur, durant une phase de calibration, en soumettant le capteur d’image IS à différentes températures TP1, TP2, … TPm, et pour chaque température, en fixant successivement le temps d’intégration IT à différentes valeurs IT0, IT1, … ITn, dont une valeur minimum IT0. Les températures TP1-TPm peuvent être choisies dans la plage de températures de fonctionnement du capteur d’image IS. Par ailleurs, le nombre de valeurs de temps d’intégration IT peut être fixé à une valeur comprise entre 5 et 15 dans la plage de valeurs possibles de temps d’intégration du dispositif imageur. Durant une première étape, les coefficients de décalage ab[i,j], bb[i,j] sont calculés à partir des images DIM[IT0, TP1-TPm] obtenues avec le temps d’intégration minimum IT0, sachant que, dans l’équation (1), le temps d’intégration IT est un facteur multiplicatif dans la composante de signal de noir, et donc que cette composante devient négligeable lorsque le temps d’intégration est très petit. Selon un exemple de réalisation, le temps d’intégration minimum IT0 est compris entre 10 et 100 µs, et de préférence compris entre 40 et 60 µs. Il en résulte qu’en première approximation, chaque pixel DX[i,j,IT0,TP] des images DIM[IT0, TP1-TPm] obtenues avec le temps d’intégration IT0 peut être modélisé par l’équation suivante : DX[i,j,IT0,TP] ab[i,j] x TP + bb[i,j] (3) avec TP = TP1, TP2, … TPm. Ainsi, les coefficients de décalage ab[i,j] et bb[i,j] des tables AB, BB peuvent être déterminés pour chaque pixel DX[i,j,IT0,TP], dans la plage de températures TP1-TPm, par un calcul de régression linéaire LR. Durant une seconde étape, les coefficients de noir ad[i,j], bd[i,j] des tables AD, BD sont calculés. A cet effet, des images corrigées DIM’[IT1-ITn, TP1-TPm] sont dérivées des images DIM[IT1-ITn, TP1-TPm] en retranchant de chaque pixel DX[i,j,IT,TP] de chaque image DIM[IT, TP] obtenue pour les temps d’intégration IT1-ITn et les températures TP1-TPm, la valeur du pixel correspondant DX[i,j,IT0,TP] se trouvant dans l’image DIM[IT0, TP] obtenue pour la même température TP et pour le temps d’intégration minimum IT0. Ainsi, compte tenu de l’équation (1), chaque pixel DX’[i,j,IT,TP] des images corrigées DIM’[IT1-ITn, TP1-TPm] peut être modélisé par l’équation suivante : DX’[i,j,IT,TP] = IT x ad[i,j,IT] x Exp(bd[i,j,IT] x TP) (4) avec DX’[i,j,IT,TP] = DX[i,j,IT,TP] – DX[i,j,IT0,TP]. Les coefficients de noir ad[i,j] et bd[i,j] peuvent être déterminés pour chaque temps d’intégration IT1-ITn par un calcul de régression exponentielle EF ("exponential fit"). Un tel calcul est par exemple mis en œuvre dans la bibliothèque logicielle MATLAB de MathWorks®. Les coefficients de noir ad[i,j] et bd[i,j] mémorisés dans les tables AD, BD peuvent être obtenus par un calcul de moyenne des coefficients ad[i,j,IT] et bd[i,j,IT] obtenus respectivement avec les temps d’intégration IT1-ITn. Selon les capteurs d’image, il peut s’avérer nécessaire d’ajouter au modèle de bruit, une composante de compensation identique pour tous les pixels du capteur d’image, dépendant du temps d’intégration. Cette composante peut être déterminée en comparant les pixels à une position [i,j] dans les images DIM obtenues à une même température TP pour les temps d’intégration IT0-ITn. Cette comparaison peut être effectuée en considérant quelques pixels dans chacune des images DIM obtenues à une même température TP, pour les différents temps d’intégration IT0-ITn, la composante de compensation étant fixée à une valeur moyenne des valeurs obtenues pour les pixels considérés. Chacune des figures 4 à 6 représente une courbe C2, C4, C6 de variation de la valeur d’un pixel PX[i,j] en fonction de la température TP dans les images IM non corrigées, fournies par le capteur d’image IS, et une courbe C1, C3, C5 correspondant au modèle Bm[i,j] défini par l’équation (1), et déterminé pour le pixel PX[i,j] par les coefficients ad[i,j], bd[i,j], ab[i,j] et bb[i,j]. Les courbes C2, C4, C6 ont été tracées à partir de valeurs de pixel PX[i,j] obtenues à des températures TP1 27°C, TP2 32°C, TP3 36,5°C et TP4 41°C. Les courbes C1, C2 de la figure 4 correspondent à un temps d’intégration de 50 µs. La figure 4 fait apparaître un écart entre la valeur du pixel PX[i,j] en sortie du capteur d’image IS et la valeur correspondante Bm[i,j] déterminée par le modèle (équation (1)), inférieur à 0,6%. Les courbes C3-C6 des figures 5 et 6 ont été obtenues, respectivement avec des temps d’intégration de 6,654 ms et 13,321 ms. La figure 5 fait apparaître un écart maximum entre la valeur mesurée du pixel PX[i,j] et la valeur correspondante Bm[i,j] déterminée par le modèle, inférieur à 14%. La figure 6 fait apparaître un écart maximum entre la valeur du pixel PX[i,j] en sortie du capteur d’image IS et la valeur correspondante Bm[i,j] déterminée par le modèle, inférieur à 8%. Il peut être observé que ces écarts maximum sont obtenus à des températures supérieures à 38°C. Selon un mode de réalisation, le processeur IPRC reçoit périodiquement ou en permanence la température TP du capteur d’image IS, et à chaque fois que le processeur IPRC calcule l’image de correction BM, il mémorise la température courante mesurée par le capteur d’image IS. Lorsque la valeur courante de la mesure de température TP fournie par le capteur d’image s’écarte de la valeur mémorisée, le processeur IPRC effectue un nouveau calcul de l’image de correction BM en tenant compte de la dernière mesure de température fournie par le capteur d’image. Selon un mode de réalisation, un nouveau calcul de l’image de correction BM est effectué à l’apparition d’un écart de température compris entre à 0,5°C et 2°C, par exemple 1°C. De même, lorsque le temps d’intégration IT est modifié, le processeur IPRC recalcule l’image de correction BM en fonction du nouveau temps d’intégration. Selon un mode de réalisation, le capteur d’image IS comporte plusieurs valeurs de gain qui peuvent être sélectionnées à partir d’une interface de commande du dispositif imageur ou en fonction des conditions d’éclairement du capteur d’image. Dans ce cas, des images de noir DIM sont générées pour chaque valeur de gain pour déterminer des tables de coefficients AD, BD, AB, BB pour chaque valeur de gain. Les valeurs de temps d’intégration IT utilisées pour générer les images DIM peuvent être choisies en fonction des valeurs de gain pour éviter les cas improbables où le risque de saturation du capteur d’image IS est élevé. Par ailleurs, le processeur IPRC calcule une image courante de correction BM pour chaque valeur de gain, en fonction du temps d’intégration IT et de la température du capteur d’image IS. Il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que la présente invention est susceptible de diverses variantes de réalisation et diverses applications. En particulier, l’invention n’est pas limitée à un capteur d’image effectuant le calcul de l’image de correction BM. En effet, l’image de correction BM peut être déterminée par un calculateur externe disposant des tables AB, BB, AD, BD et recevant du capteur d’image le temps d’intégration IT et la température TP du capteur d’image IS, et le cas échéant, le gain appliqué par le capteur d’image. Par ailleurs, la correction des images fournies par le capteur d’image peut être également effectuée par un tel calculateur externe recevant les images non corrigées IM du capteur d’image. En outre, la température TP n’est pas nécessairement fournie par le capteur d’image IS, mais peut être mesurée par un capteur de température externe associé au capteur d’image. Les images traitées peuvent être des images fixes ou des images vidéo. Procédé de réduction de bruit apparaissant dans une image fournie par un capteur d’image (IS), le procédé comprenant des étapes consistant à : recevoir une image à corriger (IM), prise par le capteur d’image, recevoir une température (TP) du capteur d’image, acquise lors de la prise de l’image à corriger par le capteur d’image, recevoir un temps d’intégration (IT) appliqué par le capteur d’image pour prendre l’image à corriger, et pour chaque pixel (PX[i,j]) de l’image à corriger, retrancher de la valeur du pixel un facteur de correction (Bm[i,j]) spécifique du pixel, issu d’un modèle de réduction de bruit comprenant une composante linéaire fonction de la température du capteur d’image, ajoutée à une composante exponentielle fonction de la température du capteur d’image et multipliée par le temps d’intégration, les composantes linéaire et exponentielle dépendant de coefficients (ab[i,j], bb[i,j], ad[i,j], bd[i,j]) spécifiques du pixel. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de réduction de bruit est défini par l’équation suivante : Bm[i,j] = IT x ad[i,j] x Exp(bd[i,j] x TP) + ab[i,j] x TP + bb[i,j] dans laquelle Bm[i,j] est le facteur de correction à retrancher d’un pixel (PX[i,j]) correspondant de l’image à corriger (IM), IT est le temps d’intégration, TP est la température du capteur d’image (IS), EXP est la fonction exponentielle, et ad[i,j], bd[i,j], ab[i,j] et bb[i,j] sont les coefficients spécifiques du pixel (PX[i,j]). Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant un calcul du facteur de correction (Bm[i,j]) de chaque pixel (PX[i,j]) à chaque fois que le temps d’intégration (IT) est modifié, ou à chaque fois que la température (TP) du capteur d’image (IS) s’écarte d’une valeur précédente de plus d’une valeur de seuil d’écart de température. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant des étapes consistant à : acquérir par le capteur d’image (IS) des images (DIM) en l’absence de lumière avec un temps d’intégration minimum (IT0), chaque image étant prise à une température respective distincte, et déterminer, pour chaque pixel de l’image à corriger, les coefficients (ab[i,j], bb[i,j]) de la composante linéaire, par des calculs de régression linéaire (LR) appliqués à des pixels correspondant dans les images (DIM) en l’absence de lumière prises aux températures respectives. Procédé selon la revendication 4, comprenant des étapes consistant à : acquérir par le capteur d’image (IS) des images (DIM) en l’absence de lumière, à différents temps d’intégration (IT1-ITn), le capteur d’image étant soumis à différentes températures (TP1-TPm), générer des images corrigées (DIM’) obtenues en retranchant de chacune des images (DIM) prises par le capteur d’image (IS) en l’absence de lumière à différents temps d’intégration (IT1-ITn) et à différentes températures (TP1-TPm), l’image (DIM) prise par le capteur d’image (IS) en l’absence de lumière avec le temps d’intégration minimum (IT0) et à la même température, et déterminer les coefficients (ad[i,j], bd[i,j]) de la composante exponentielle par des calculs de régression exponentielle (EF) appliqués aux pixels respectifs des images corrigées obtenues aux différentes températures (TP1-TPm) et correspondant à un même temps d’intégration. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les coefficients (ad[i,j], bd[i,j]) de la composante exponentielle sont déterminés par un calcul de moyenne de coefficients obtenus par les calculs de régression exponentielle (EF) pour différents temps d’intégration (IT1-ITn). Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel le modèle de réduction de bruit comprend une composante identique pour tous les pixels du capteur d’image (IS) dépendant du temps d’intégration (IT). Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, comprenant l’acquisition d’un flux d’images vidéo, le facteur de correction (Bm[i,j]) correspondant à chaque pixel (PX[i,j]) d’une image du flux vidéo, étant retranché du pixel correspondant de chaque image du flux vidéo. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, comprenant des étapes constant à : recevoir une commande de sélection d’une valeur de gain du capteur d’image, et sélectionner pour chaque pixel (PX[i,j]) de l’image à corriger (IM) un facteur de correction (Bm[i,j]) spécifique du pixel en fonction de la valeur de gain sélectionnée, le facteur de correction étant à utiliser pour corriger la valeur de chaque pixel de l’image à corriger, le facteur de correction étant déterminé à partir d’un jeu de coefficients (AD, BD, AB, BB) spécifiques des pixels, généré en fonction de la valeur de gain sélectionnée. Dispositif de réduction de bruit apparaissant dans une image (IM) fournie par un capteur d’image (IS), caractérisé en ce qu’il met en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Dispositif imageur comprenant un capteur d’image (IS), un circuit d’acquisition d’une température (TP) du capteur d’image et un circuit d’acquisition d’un temps d’intégration (IT) appliqué au capteur d’image, caractérisé en ce qu’il met en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Dispositif selon la revendication 10 ou 11, dans lequel le capteur d’image (IS) est de type CTIA ou SF. Un produit programme d’ordinateur chargeable dans la mémoire d’un calculateur, qui, lorsqu’il est exécuté par le calculateur, configure le calculateur pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9.