FR 3112012 A1 20211231 FR 2006797 A 20200629 L’invention concerne une méthode de génération d’au moins une détection généralisée d’une source large présente sur une image comportant les étapes successives de : - à partir d’au moins une détection élémentaire de ladite source large, générer un masque de segmentation associé à ladite détection, - générer au moins une région de segmentation telle que chaque région de segmentation générée soit définie de sorte à englober : soit un unique masque de segmentation, soit plusieurs masques de segmentation qui se recoupent entre eux, - déterminer pour chaque région de segmentation générée une détection généralisée. FIGURE DE L’ABREGE: Fig. 2 Méthode de génération d’au moins une détection généralisée d’une source large L’invention concerne une méthode de génération d’une détection généralisée d’une source large présente sur une image initiale par traitement de ladite image ou de génération de plusieurs détections généralisées, chaque détection généralisée se rapportant à une source large distincte sur l’image initiale par traitement de ladite image. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION Dans le domaine de la marine militaire il est connu d’avoir recours à des systèmes d’acquisition et de traitement d’au moins une image pour cibler des objets comme par exemple des navires de surface. La illustre une architecture possible d’un système existant. Un tel système comporte différents modules : un module de détermination des détections 101, un module de fusion des détections 120 et un module de classification et/ou pistage des détections fusionnées 103. Dans les faits, le module de détermination des détections 101 peut comprendre deux blocs : l’un 104 pour les sources larges, encore appelée source étendue (c’est-à-dire que la source est représentée par au moins une dizaine de pixels sur l’image), et l’autre 105 pour les sources dites ponctuelles (c’est-à-dire que la source est représentée par quelques pixels au maximum sur l’image). Chaque bloc 104, 105 peut mettre en œuvre un algorithme qui prend comme hypothèse que le fond de l’image est gaussien et est donc caractérisé par au moins deux paramètres que sont la « moyenne » et la « variance ». Ainsi l’algorithme peut évaluer le ou les critères suivants : une moyenne du fond entourant un objet sur l’image (la moyenne du fond sera appelée « I m B » par la suite) i.e. le niveau moyen des pixels constituant le fond entourant un objet ; une variance du bruit dudit fond (par la suite l’écart-type du fond sera noté « σ B » et sa variance « σ B 2 »). Par exemple, l’algorithme détermine le niveau moyen des pixels constituant un objet (ledit niveau moyen sera appelé « I m T » par la suite). Alternativement, l’algorithme impose I m T à la valeur du pixel central de l’objet. Puis l’algorithme estime le rapport signal sur bruit (appelé par la suite « SNR ») par la formule SNR = (I m T - I m B)/ σ B En cas de gestion des contrastes positifs Ou en variante selon la formule (en cas de gestion des contrastes négatifs) : SNR = |I m T - I m B|/ σ B A partir de la valeur de SNR et d’une valeur Th1 de seuil nominal, valeur prédéterminée à partir de performances de détection et/ou de tolérance de fausses alarmes : - si SNR est inférieur à Th1 alors il n’y a pas de détection, - si SNR ≥ Th1 alors il y a détection et le bloc 104, 105 fournit en sortie la position de la détection et/ou une ou plusieurs informations caractéristiques de la détection (morphologie, entropie…). Selon une variante, l’algorithme est basé sur une segmentation par champs de Markov : l’algorithme travaille ainsi sur l’image par itération successives pour obtenir des zones homogènes modélisables par des gaussiennes dont il analyse ensuite les contours pour en obtenir les détections. Quel que soit l’algorithme employé, un problème récurrent est la mauvaise analyse des sources larges. Ainsi, il arrive régulièrement que le système finisse par déduire d’une image qu’il existe plusieurs détections pour une même source large. Cela nuit bien entendu au bon dénombrement des sources mais perturbe également le traitement du ou des informations liées aux déductions notamment lorsque l’on souhaite pister une source particulière ce qui nuit à la performance de l’ensemble. OBJET DE L’INVENTION Un but de l’invention est de proposer une méthode limitant un risque de multi-détections d’une même source large présente sur une image. En vue de la réalisation de ce but, on propose selon l’invention une méthode de génération d’au moins une détection généralisée d’une source large présente sur une image comportant les étapes successives de : à partir d’au moins une détection élémentaire de ladite source large, générer un masque de segmentation associé à ladite détection, générer au moins une région de segmentation telle que chaque région de segmentation générée soit définie de sorte à englober : soit un unique masque de segmentation, soit plusieurs masques de segmentation qui se recoupent entre eux, déterminer pour chaque région de segmentation générée une détection généralisée. De la sorte, l’invention permet une fusion dédiée aux sources larges. Lorsque l’invention est employée dans un système d’acquisition et de traitement d’au moins une image pour cibler des objets, l’invention limite ainsi un risque d’obtenir deux cibles pour une même source large. L’invention permet donc d’améliorer le dénombrement de cibles. L’invention permet également de limiter les erreurs dans le traitement ultérieur de l’image et/ou de la cible comme par exemple au niveau d’un module de pistage de ladite cible. De manière plus générale, l’invention permet d’améliorer la détection d’une cible, la stabilité de poursuite d’une cible, la stabilité de dénombrement de cibles, la stabilité de la classification et/ou identification des cibles ... L’invention s’avère ainsi relativement performante. En particulier un dispositif mettant en œuvre l’invention s’avère relativement performant, notamment en termes de fausses alarmes (ou Fausses Alarmes). De façon avantageuse, l’invention peut rapidement et aisément être implantée dans des dispositifs existants. L’invention est donc peu coûteuse à implémenter. En outre, l’invention n’alourdit pas excessivement le temps de calcul en cas d’implémentation dans un dispositif existant. Pour la présente demande, on rappelle qu’une source large (ou source étendue) est une source représentée par au moins une dizaine de pixels sur une image et qui s’oppose ainsi à la notion de source ponctuelle représentée par au maximum quelques pixels sur une image. Optionnellement on détermine un histogramme cumulé sur une portion de l’image initiale centrée sur la position de la détection élémentaire de source large considérée. Optionnellement on détermine un seuil local de détection basé sur des niveaux de gris des pixels de ladite portion en seuillant l’histogramme cumulé par un seuil intermédiaire de valeur prédéterminée. Optionnellement le seuil intermédiaire a une valeur comprise entre 80 et 90%. Optionnellement l’image initiale est seuillée en niveaux de gris par le seuil local de détection afin d’obtenir une première image présentant une ou plusieurs segmentations associées à la détection élémentaire de source large. Optionnellement on dilate et/ou on érode la première image pour obtenir une deuxième image. Optionnellement on labélise la première image ou la deuxième image pour extraire le au moins un masque de segmentation. Optionnellement on crée une nouvelle image incluant le au moins un masque de segmentation et labélise ladite image pour extraire la au moins une région de segmentation. Optionnellement on calcule une position de la au moins une détection généralisée de la source large associée à la au moins une région de segmentation. Optionnellement on considère que la position de la au moins une détection généralisée de la source large est le barycentre de l’ensemble des pixels constituant la région de segmentation associée, pondérés par leur niveau de gris. L’invention concerne également un dispositif permettant de mettre en œuvre la méthode précitée. L’invention concerne également un système optronique comprenant un dispositif tel que précité. L’invention concerne également un véhicule marin comprenant un système optronique tel que précité. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit d’une mise en œuvre particulière de l’invention. La figure a déjà été décrite en relation avec l’art antérieur de l’invention. Par ailleurs, l’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit en référence aux figures annexées parmi lesquelles : la illustre schématiquement en partie un système permettant une mise en œuvre particulière de l’invention, ledit système comprenant un dispositif de traitement d’images ; la est une représentation schématique d’un premier bloc d’un troisième module du dispositif de traitement d’images illustré à la ; la est une représentation schématique d’une image traitée lors d’un premier échelon par le premier bloc illustré à la ; la est une représentation schématique d’un deuxième bloc du troisième module du dispositif de traitement d’images illustré à la ; la est une représentation schématique d’une image binaire générée par le deuxième bloc représenté à la ; la est une représentation schématique d’une autre image binaire générée par le deuxième bloc représenté à la . DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence, à la , un système permettant une mise en œuvre particulière de l’invention va être à présent décrit. Un tel système est par exemple un système optronique. On rappelle qu’un système optronique s’appuie à la fois sur de l’optique et de l’électronique pour remplir sa ou ses fonctions. Dans le cas présent, le système optronique comporte au moins un élément de prise d’images (type capteur optique) ainsi qu’un dispositif de traitement desdites images 1 afin de permettre la détection de cibles. De préférence, le système comprend également un ou plusieurs modules agencés en aval du dispositif de traitement d’images 1 comme par exemple un module de classification et/ou identification desdites cibles, un module de poursuite desdites cibles, une conduite de tir électro-optique … Par exemple, le système comprend un module de classification des cibles 2. Optionnellement, les images acquises par l’élément de prise d’images sont des images infrarouges. En outre, les images acquises par l’élément de prise d’images présentent un fond monomode. En variante, les images acquises par l’élément de prise d’images présentent un fond multimodal (i.e. texturé). Dans le cas présent, le système est agencé sur un véhicule marin (tel qu’un navire de surface ou encore un sous-marin). Le système est par exemple un système optronique de veille marine. Le dispositif de traitement d’images 1 est par exemple un calculateur, un contrôleur, un ordinateur … incorporant différents modules qui vont être décrits par la suite. Chaque module peut par exemple être mis en œuvre par un circuit logique reprogrammable (tel qu’un circuit FPGA) implanté dans le dispositif de traitement d’images 1. Le dispositif de traitement d’images 1 comporte un premier module 3 de détections de sources ponctuelles et un deuxième module 4 de détections élémentaires de sources larges. Lesdites sources sont dans le cas présent des objets de surfaces tels que des navires de surface et/ou bien des aéronefs. De façon connue en soi, la fonction du premier module 3 est de segmenter chaque image afin d’obtenir des détections des sources ponctuelles et la fonction du deuxième module 4 est de segmenter chaque image afin d’obtenir des détections élémentaires des sources larges. Par exemple chaque module 3, 4 détecte sur chaque image les points d’intérêts par évaluation du SNR comme décrit dans la partie « Arrière-plan technologique de l’invention ». Ces points d’intérêts correspondent à des points « contrastés » ou encore des points « de saillance » soit des points « chauds » si le traitement des images se base sur un contraste positif ou des points « froids » si le traitement des images se base sur un contraste négatif. Le premier module 3 et le deuxième module 4 sont bien connus de l’art antérieur et ne seront pas davantage détaillés ici. On retient qu’en entrée du premier module 3 et du deuxième module 4 on a une image initiale acquise par le capteur optique et en sortie du premier module 3 on récupère des détections de sources ponctuelles et en sortie du deuxième module 4 des détections élémentaires de sources larges. Le dispositif de traitement d’images 1 comporte un troisième module 5 de fusion des détections élémentaires de sources larges. Ce troisième module 5 est donc agencé en aval du deuxième module 4 de manière à avoir en entrée les détections élémentaires de sources larges déterminées par le troisième module 4. En référence à la , le troisième module 5 comprend un premier bloc 11 calculant à partir desdites détections élémentaires de sources larges, des masques de segmentation associés à chacune desdites détections. De préférence, le premier bloc 11 ne conserve des informations transmises par le deuxième module 4 que la position des détections de sources larges (positions exprimées en ligne-colonne). Optionnellement le premier bloc 11 réalise la boucle suivante. Début de la boucle. Pour chacune des détections élémentaire s de source large fournie par le deuxième module 4 , les différents échelons suivants sont mis en œuvre. Selon un premier stade d’un premier échelon, le premier bloc 11 détermine un histogramme cumulé sur une portion de l’image initiale centrée sur la position de la détection élémentaire de source large considérée. Cette portion de l’image initiale est de forme et de dimensions prédéterminées identiques à toutes les détections élémentaires de sources larges. Par exemple la portion de l’image est un rectangle. La représente une telle portion d’image. Quant à l’histogramme cumulé, il est une représentation locale de la répartition des niveaux de gris (encore appelés « intensités ») des pixels autour de la position de détection élémentaire de source large considérée. Un histogramme cumulé associé à une détection élémentaire de source large considérée peut donc être totalement différent de celui évalué pour une autre détection de source large pourtant appartenant à la même source large. On effectue ainsi au cours du premier stade une a nalyse locale des niveaux de gris autour de chaque détection élémentaire de source large considérée extraite de l’image initiale . Puis, lors d’un deuxième stade du premier échelon, le premier bloc 11 détermine un seuil local de détection Thp basé sur les niveaux de gris des pixels de la portion de l’image en seuillant l’histogramme cumulé par un seuil intermédiaire en pourcentage Th_% de valeur prédéterminée. Optionnellement, on choisit Th_% a une valeur comprise entre 80 et 90%. Par exemple on choisit Th_% à 85%. Ceci signifie que l’on cherche à ne conserver que 15% des pixels présents dans la portion de l’image, indépendamment de leurs positions dans ladite portion. Pour chaque portion de l’image initiale associée à une détection élémentaire de source large , le seuil local de détection Thp dé pend de Th_% et de l’histogramme cumulé : ledit seuil local de détection Thp va donc dépendre directement du voisinage local de la détection élémentaire de source large associé e et va être différent d’une portion à une autre . Lors d’un deuxième échelon, l’image initiale est à son tour seuillée en niveaux de gris (alors qu’au niveau du premier module 3 et du deuxième module 4 l’image initiale était seuillée en SNR) par le seuil local de détection Thp. On obtient ainsi une image binaire I2p présentant une ou plusieurs segmentations associées à la détection élémentaire de source large. On note que le seuil en niveau local de détection Thp est propre à chaque détection élémentaire de source large de sorte que les différentes images binaires I2p associée chacune à l’une des détections élémentaires de sources larges sont différentes les uns des autres. On effectue ainsi une segmentation locale autour de chacune des détections élémentaires de sources larges après analyse de la répartition des niveaux de gris autour desdites détections élémentaires de sources larg es. L a segmentation effectuée dans le troisième module 5 est donc plus fine que dans le deuxième module 4 grâce notamment au recours à l’histogramme cumulé. Optionnellement, le premier bloc 11 dilate et/ou érode l’image binaire I2p pour : supprimer des segmentations isolées, par exemple si lesdites segmentations sont trop petites et/ou incohérentes au vu des autres segmentations ; et/ou regrouper des segmentations proches entre elles. A cet effet, le premier bloc s’appuie sur des critères prédéterminés pour définir une « petite » segmentation, une segmentation « incohérente », une segmentation « isolée », des segmentations « proches » … Par exemple pour les segmentations « proches », le premier bloc peut s’appuyer sur un critère de proximité exprimé en distance ligne-colonne. On obtient ainsi une image binaire I3p présentant une segmentation principale (et de préférence qui est la seule segmentation de ladite image binaire I3p) associée à la détection élémentaire de source large. Ladite segmentation principale inclut préférentiellement la détection élémentaire de source large. En outre ladite segmentation principale est choisie de sorte à être la segmentation la plus importante en termes de superficie qui inclut la détection élémentaire de source large. De préférence, le premier bloc 11 labélise l’image binaire I3p pour extraire une zone dans l’image binaire I3p associée à la détection élémentaire de source large. De préférence, ladite zone est définie de manière à contenir la segmentation principale sans inclure d’autres segmentations de l’image binaire I3p. Ladite zone est également appelée « masque de segmentation » par la suite. De préférence, le masque de segmentation suit les contours de la segmentation principale et présente une superficie supérieure mais la plus proche possible de ladite segmentation principale. Le masque de segmentation est donc avantageusement d’une superficie plus importante que la détection élémentaire de source large tout en étant associé à ladite source large. On assure ainsi une meilleure segmentation avec le troisième module 5 qu’à l’issue du deuxième module 4. Une image (de même dimensions que l’image initiale) comprenant ledit masque de segmentation peut ainsi être générée. Une telle image est notée image binaire I4p. Les autres zones de l’image binaire I3p sont ainsi considérées comme étant inintéressantes ce qui est logique puisque le seuil de détection local Thp n’a pas de sens pour ces autres zones, le seuil de détection local Thp ayant étant évalué localement autour de la détection élémentaire de la source large. Fin de la boucle La sortie du premier bloc 11 fournit ainsi un masque de segmentation pour chaque détection élémentaire de source large transmise en entrée du premier bloc 11. De préférence, si le premier bloc 11 ne peut déterminer un masque de segmentation pour au moins l’une des détections élémentaires de sources larges, le premier bloc 11 fournit en sortie une zone de segmentation associée à ladite détection élémentaire de source large qui a été déterminée par le deuxième module 4. De la sorte, on ne perd pas de détection élémentaire de source large à travers le premier bloc 11. Optionnellement, si la segmentation principale n’inclut pas la détection élémentaire de source large (par exemple à cause de l’érosion et/ou de la dilatation), on recherche une segmentation annexe dans le voisinage de ladite détection élémentaire de source large, segmentation qui inclurait ladite détection. Le voisinage est par exemple une zone de 3 pixels par 3 pixels centrée sur la détection élémentaire de source large (ou un pixel central de ladite détection élémentaire de source large). Le masque de segmentation correspondant sera alors défini vis-à-vis de cette segmentation annexe (et non de la segmentation principale). Si aucune segmentation annexe ne peut être déterminée alors, comme indiqué ci-dessus, on considère que le premier bloc 11 ne peut déterminer un masque de segmentation pour cette détection élémentaire de source large et le premier bloc 11 fournit en sortie une zone de segmentation associée à ladite détection élémentaire de source large qui a été déterminée par le deuxième module 4. Le troisième module 5 comprend également un deuxième bloc 12 agencé en aval du premier bloc 11 et recevant de celui-ci les masques de segmentation et/ou les images I4p (et éventuellement des zones de segmentation associées à une ou plusieurs détections élémentaires de sources larges, zones élémentaires qui ont été déterminées par le deuxième module 4 et/ou des images comprenant de telles zones) pour fournir en sortie des détections généralisées de sources larges. A cet effet, et selon un premier échelon, le deuxième bloc 12 crée une image binaire I4 qui est en réalité l’union de l’ensemble des images binaires I4p (et optionnellement des zones de segmentation calculées par le deuxième module 4 et/ou des images comprenant de telles zones). Par exemple, l’image binaire I4 est créée de la manière suivante : pour chaque pixel appartenant à un masque de segmentation dans une image I4p (et optionnellement à une zone de segmentation calculée par le deuxième module 12), le deuxième bloc met à 1 la valeur du pixel ayant la même position ligne-colonne dans l’image binaire I4 ; si plusieurs masques de segmentation (et optionnellement une zone de segmentation calculée par le deuxième module 12) incluent le même pixel, la valeur du pixel correspondant dans l’image binaire I4 est maintenue à 1 ; sinon la valeur du pixel de l’image binaire I4 est pris égale à 0. Un exemple d’image binaire I4 est visible à la . Selon un deuxième échelon, le deuxième bloc 12 labélise l’image binaire I4 pour extraire des régions de segmentation dans l’image binaire I4 qui sont indépendantes entre elles et pour associer en conséquence les masques de segmentation qui se recoupent, les masques de segmentation se recoupant formant ainsi conjointement une même région de segmentation. Le deuxième bloc 12 constitue ainsi une (ou plusieurs) région(s) de segmentation regroupant (chacune) les masques de segmentation associés aux différentes détections élémentaires d’une même source large. Un exemple d’image binaire I4 labellisée est visible à la . On retient que chaque région de segmentation est définie de sorte à englober : soit un unique masque de segmentation, soit plusieurs masques de segmentation qui se recoupent entre eux. De préférence, la région de segmentation suit les contours de la (ou des) masque(s) de segmentation associé(s) et présente une superficie supérieure mais la plus proche possible dudit masque (ou du recoupement desdits masques). Par ailleurs, on peut ainsi définir une détection généralisée de la source large associée à chaque région de segmentation. Cette définition se fait ici au cours d’un troisième échelon. Optionnellement, le deuxième bloc 12 considère que la position de ladite détection générale est le barycentre de l’ensemble des pixels constituant la région de segmentation associée, pondérés par leur niveau de gris. Le deuxième bloc peut à cet effet employer la formule suivante : avec X = le numéro de la colonne (ou de la ligne) considérée de la région de segmentation, i = un pixel de la région de segmentation, level = le niveau de gris du pixel considéré, et Mask = l’ensemble des pixels constituant ladite région de segmentation. Ainsi, le deuxième bloc 12 fournit à sa sortie (qui correspond également ici à celle du troisième module 5) les détections généralisées de sources larges et en particulier leurs positions. Ces détections généralisées de sources larges sont ainsi définies de sorte à regrouper des détections élémentaires de sources larges associées à une même source large par le deuxième module. De façon avantageuse, ces détections généralisées de sources larges sont en outre plus affinées que les détections élémentaires de sources larges en ce qui concerne leurs caractéristiques morphologiques (position, contour …) En référence de nouveau à la , le dispositif de traitement d’images 1 comporte un quatrième module 6 de fusion des détections généralisées de sources larges générées par le troisième module 5 avec les détections de sources ponctuelles générées par le premier module 3. Ce quatrième module 6 est donc agencé en aval du premier module 3 et du troisième module 5. Le quatrième module 6 fonctionne comme un module de fusion source large – source ponctuelle de l’art antérieur (à la différence que les données d’entrées du quatrième module 6 seront donc les détections généralisées de sources larges provenant du troisième module 5 et non plus les détections élémentaires de sources larges générées par le deuxième module 4) de sorte qu’il ne sera pas détaillé ici. On récupère en sortie du quatrième module 6 (qui correspond également ici à la sortie du dispositif de traitement d’images 1) les cibles qui seront ensuite traitées par le reste du système. On a ainsi proposé un dispositif de traitement d’images 1 comprenant deux modules 4, 5 dédiés à la détection et à la segmentation des sources larges. Le deuxième module 4 permet la détection et la segmentation des points d’intérêt sur lesquels se focaliser puis le troisième module 5 effectue une analyse locale d’histogramme cumulé autour de tous les points d’intérêts fournis par le deuxième module 4. Le troisième module 5 permet en conséquence d’adapter le seuil local de détection pour chacun des points d’intérêts et d’obtenir des masques de segmentations associés auxdits points d’intérêts (plus finement segmentés que si l’on se contentait d’avoir recours au deuxième module 4), masques qui sont ensuite fusionnés par critère de proximité, afin d’élaborer une détection unique par source large. Plus généralement, on a ainsi proposé un dispositif de traitement d’images 1 se basant sur une segmentation des sources larges contrôlée par critères multi-statistiques locaux dans le but de leur associer une unique détection. De façon avantageuse, le deuxième module 4 et le troisième module 5 sont relativement indépendants. Ainsi le deuxième module 4 peut être relativement rustique et/ou un module déjà existant de l’art antérieur. Le recours au doublon deuxième module 4 - troisième module 5 évite donc avantageusement au troisième module 5 d’avoir recours à un processus complexe de segmentation autour de la source large puisque le troisième module 5 prend directement en entrée les détections élémentaires de sources larges fournies par le deuxième module 4 (qui est un module relativement rustique) qui lui indique ainsi les zones à privilégier pour la segmentation. De la même façon, le premier module 3 et le quatrième module 6 peuvent être des modules déjà existants de l’art antérieur. Le troisième module 5 peut ainsi aisément être implanté dans des dispositifs de traitement d’images existants de l’art antérieur. Le troisième module 5 améliore donc les performances du dispositif de traitement d’images 1 et donc du système. Le dispositif de traitement d’images 1 ainsi décrit améliore la segmentation des sources larges et leur dénombrement tout en maintenant l’exigence de taux de fausses alarmes acceptable (taux lié au deuxième module 4). De façon avantageuse le dispositif de traitement d’images 1 ainsi décrit peut même réduire ce taux de fausses alarmes grâce aux regroupements des multi-détections sur les sources (ce qui peut permettre d’écarter des détections non voulues telles que par exemple des vagues sur la mer, des bords de nuages….). Bien entendu l'invention n'est pas limitée à la mise en œuvre décrite et on pourra y apporter des variantes de réalisation sans sortir du cadre de l'invention. En particulier, l’invention est applicable à de nombreuses autres applications que le domaine maritime militaire. L’invention pourra ainsi être appliquée dans le domaine civil, dans le domaine militaire, au domaine terrestre, au domaine aéronautique, au domaine aéroporté, au domaine des transports de manière générale … On pourra également, en complément ou en remplacement, travailler dans d’autres bandes de longueurs d’ondes que l’infrarouge et par exemple dans le visible. On pourra de la même façon avoir recours à différents types de capteurs optiques : caméra (infrarouge, visible …) ; radar (radar à synthèse d’ouverture usuellement désigné par l’acronyme anglais SAR, radar à ouverture latérale …) ; … Le troisième module pourra être différent de ce qui a été indiqué et par exemple remplir des fonctions supplémentaires. Ainsi si une région segmentée et/ou un masque de segmentation est incohérent (par exemple en termes de morphologie), le troisième module pourra décider d’associer à la ou aux détections élémentaires de sources larges les caractéristiques (notamment la position) fournies par le deuxième module. La détection de l’incohérence peut par exemple se baser sur l’un ou plusieurs des paramètres suivants : nombre obtenu de pixels dans la région segmentée et/ou le masque de segmentation sur nombre total de pixels, tailles maximales permises en largeur et hauteur prédéterminées dans la région segmentée et/ou le masque de segmentation, rapport largeur sur hauteur dans la région segmentée et/ou le masque de segmentation … Méthode de génération d’au moins une détection généralisée d’une source large présente sur une image initiale comportant les étapes successives de : - à partir d’au moins une détection élémentaire de ladite source large, générer un masque de segmentation associé à ladite détection, - générer au moins une région de segmentation telle que chaque région de segmentation générée soit définie de sorte à englober : soit un unique masque de segmentation, soit plusieurs masques de segmentation qui se recoupent entre eux, - déterminer pour chaque région de segmentation générée une détection généralisée. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle on détermine un histogramme cumulé sur une portion de l’image initiale centrée sur la position de la détection élémentaire de source large considérée. Méthode selon la revendication 2, dans laquelle on détermine un seuil local de détection basé sur des niveaux de gris des pixels de ladite portion en seuillant l’histogramme cumulé par un seuil intermédiaire de valeur prédéterminée. Méthode selon la revendication 3 dans laquelle le seuil intermédiaire a une valeur comprise entre 80 et 90%. Méthode selon l’une des revendications 3 à 4, dans laquelle l’image initiale est seuillée en niveaux de gris par le seuil local de détection afin d’obtenir une première image présentant une ou plusieurs segmentations associées à la détection élémentaire de source large. Méthode selon la revendication 5, dans laquelle on dilate et/ou on érode la première image pour obtenir une deuxième image. Méthode selon la revendication 5 ou la revendication 6, dans laquelle on labélise la première image ou la deuxième image pour extraire le au moins un masque de segmentation. Méthode selon l’une des revendications 1 à 7 dans laquelle on crée une nouvelle image incluant le au moins un masque de segmentation et labélise ladite image pour extraire la au moins une région de segmentation. Méthode selon l’une des revendications 1 à 8 dans laquelle on calcule une position de la au moins une détection généralisée de la source large associée à la au moins une région de segmentation. Méthode selon la revendication 9 dans laquelle on considère que la position de la au moins une détection généralisée de la source large est le barycentre de l’ensemble des pixels constituant la région de segmentation associée, pondérés par leur niveau de gris. Dispositif de traitement d’images permettant de mettre en œuvre la méthode selon l’une des revendications 1 à 10, le dispositif comprenant un premier module (3) de détections de sources ponctuelles, un deuxième module (4) de détections élémentaires de sources larges, un troisième module (5) de fusion de détections élémentaires de sources larges générée par le deuxième module et un quatrième module (6) de fusion de détections généralisées de sources larges générées par le troisième module avec les détections de sources ponctuelles générées par le premier module. Système optronique comprenant un dispositif selon la revendication 11. Véhicule marin comprenant un système optronique selon la revendication 12.