FR 3127665 A1 20230331 FR 2110166 A 20210927 Le procédé de traitement d’une matrice de pixels (RGBIR_RAW) contenant chacun une composante originelle rouge (R), verte (G), bleue (B), ou infrarouge (IR), comprend au moins une interpolation d’une composante interpolée (R) différente de la composante originelle (IR) d’un pixel d’intérêt (P) à partir des composantes d’un groupe (KER) de pixels voisins du pixel d’intérêt (P). L’interpolation comprend : - un calcul de la somme des composantes de pixels de références (P1, P2) pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence (P1, P2) étant des pixels du groupe (KER) ayant la même composante originelle (R) que la composante interpolée (R), - une évaluation d’une uniformité spatiale d’un environnement (P11, …, P14 ; P21, …, P24), au sein du groupe (KER), de chaque pixel de référence (P1, P2), - un calcul des poids attribués aux pixels de référence (P1, P2) à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. Figure pour l’abrégé : Figure 5 Procédé de traitement, au sein d’une chaine de traitement d’image, d’une matrice de pixels et dispositif électronique correspondant. Des modes de mise en œuvre et de réalisation concernent les traitements d’images, et en particulier les traitements de matrices de pixels rouges verts bleus et infrarouges « RGB-IR » (acronyme des termes anglais usuel « Red Green Blue Infrared »). Les matrices de pixels « RGB-IR » sont usuellement issues d’un imageur utilisé dans un système de « vision machine », exploitant à la fois l’information du visible et des informations de l’infrarouge. En effet, dans un cadre de vision machine, l’infrarouge peut permettre de traiter différemment des informations d’une scène, notamment au moyen de technique d’illumination active utilisant un émetteur infrarouge pour par exemple effectuer un suivi du regard d’un conducteur de véhicule dans des conditions à très faible luminosité (dans le visible) ou éventuellement effectuer une mesure de temps de vol. Des technologies d’imageurs « RGB-IR » sont munies de matrices comportant un motif entrelacé de pixels photosensibles dédiés aux composantes visibles de la lumière et de pixels photosensibles dédiés à une composante infrarouge de la lumière. Les pixels photosensibles génèrent un signal électrique représentatif de la quantité de lumière, indistinctement de sa longueur d’onde, reçue pendant une phase d’acquisition. Les composantes des pixels photosensibles sont classiquement définies par des filtres optiques respectivement bleu, vert, rouge et à bande passante infrarouge en regard des pixels photosensibles correspondants. En outre, un module optique au-dessus de la matrice de pixels, intègre typiquement un filtre double-bande avec une fine bande spectrale dans l’infrarouge précisant la sensibilité sur la longueur d’onde de la source active, et une bande spectrale dans le visible. En conséquence, les pixels dédiés à l’infrarouge reçoivent bien le signal provenant de la source active, mais les pixels dédiés aux composantes du visible aussi, et sont donc en partie pollués par cette quantité d’infrarouge. Ce type d’imageur RGB-IR est avantageux notamment en matière d’encombrement, mais la présence et la répartition spatiale particulière des pixels photosensibles infrarouges parmi les pixels photosensibles rouges, verts, bleus présentent des difficultés en matière de traitement d’image en aval de l’acquisition du signal optique. En effet, d’une part la bande de longueurs d’onde infrarouge n’est typiquement pas filtrée pour les pixels photosensibles du visible, générant en conséquence des signaux dégradés par un bruit infrarouge. D’autre part, la résolution dans le visible est amoindrie en raison de la présence des pixels photosensibles dédiés à l’infrarouge. En outre, le format de ce type de matrice RGB-IR n’est typiquement pas adapté aux traitements d’images conventionnels, ces derniers étant classiquement prévus pour des matrices au format classique et connu en soi « de Bayer ». Ainsi, dans ce type de matrice RGB-IR, des algorithmes de traitements de dépollution infrarouge, de remplacement de composantes infrarouges par des composantes du visible, et de formatages au format de Bayer, sont typiquement prévus en début de chaine de traitement d’image. Ces différents traitements comprennent classiquement des techniques d’interpolations bilinéaires, c’est-à-dire sommairement une reconstruction d’une information manquante (c’est-à-dire respectivement, les composantes de bruits infrarouges, les composantes du visible en remplacement des composantes infrarouges, et les composantes du visibles de reconstruction du format de Bayer) faite par moyenne arithmétique des informations correspondantes issues de pixels voisins. Cela étant, les traitements d’interpolation bilinéaires appliquée aux matrices du type RGB-IR manquent de performance en matière de qualité d’image finale, car ces traitements classiques font apparaitre des artefacts structurels et de couleur, en particulier au niveau des zones de transitions fortes entre pixels (c’est-à-dire par exemple des zones à fort contraste), dégradant la qualité de l’image obtenue, Il existe donc un besoin de proposer des techniques de traitement de matrice de pixels du type « RGB-IR » améliorant la qualité de l’image traitée, notamment dans le cadre d’un traitement de dépollution de l’infrarouge dans les composantes du visibles, de reconstruction de composantes manquantes de pixels, et de formatage en matrice de Bayer. Des modes de réalisation et de mise en œuvre définis ci-après proposent une technique d’interpolation adaptée à ces trois types de traitements, dans laquelle les variations de textures et de bords dans l’image sont prises en compte afin d’ajuster un poids attribué aux composantes de pixels voisins. L’attribution du poids est faite de telle sorte que les poids les plus forts sont donnés aux pixels situés dans les zones les plus « plates » ou les « moins texturées » c’est-à-dire les plus uniformes. Cela permet d’affiner la qualité de l’image et conduit à une reproduction plus fidèle. Selon un aspect il est ainsi proposé un procédé de traitement, au sein d’une chaine de traitement d’image destinée à être connectée à un imageur, d’une matrice de pixels contenant chacun une composante originelle rouge, verte, bleue, ou infrarouge, le procédé comprenant au moins une interpolation d’une composante interpolée différente de la composante originelle d’un pixel d’intérêt à partir des composantes d’un groupe de pixels voisins du pixel d’intérêt, l’interpolation comprenant : - un calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence étant des pixels du groupe ayant la même composante originelle que la composante interpolée, - une évaluation d’une uniformité spatiale d’un environnement, au sein du groupe, de chaque pixel de référence, - un calcul des poids attribués aux pixels de référence à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. Dans le cadre du traitement d’image, le sens du terme « pixel » correspond à une position donnée dans la matrice de données numériques résultant d’une acquisition d’image, chaque pixel contenant une unique donnée numérique, appelée composante, représentative de l’intensité de la composante rouge, verte, bleue ou infrarouge respective dans l’image à la position de ce pixel. On entend le terme « proportionnelles » au sens large, c’est-à-dire que la valeur du poids attribué varie dans le même sens que l’uniformité évaluée, et non au sens strict d’un rapport constant entre ces grandeurs. Ainsi, les valeurs des poids augmentent lorsque l’uniformité augmente, et diminue lorsque l’uniformité diminue, de manière à attribuer un poids de grande valeur à la composante d’un pixel situé dans un environnement de grande uniformité, et inversement un poids de moindre valeur à la composante d’un pixel situé dans un environnement de moindre uniformité. Ainsi, dans le procédé selon cet aspect, les variations de textures et de bords sont prises en compte dans le calcul de la composante interpolée de manière à amplifier l’influence des composantes des pixels de références les plus représentatives de l’environnement du pixel d’intérêt, et corollairement de manière à restreindre l’influence des composantes des pixels de référence appartenant à des zones de transition dans l’image, moins représentatives de l’environnement du pixel d’intérêt. Selon un mode de mise en œuvre, l’évaluation de l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence comprend un calcul de gradients sur les composantes des pixels ayant la composante originelle verte adjacents aux pixels de références respectifs. Par exemple, le calcul des gradients comprend une mesure de la différence absolue entre la plus grande valeur et la plus petite valeur des composantes desdits pixels ayant la composante originelle verte adjacents auxdits pixels de référence. En effet, le calcul de gradients fournit par définition une information sur la variation spatiale des éléments calculés, et en conséquence par l’inverse, sur l’uniformité spatiale. L’utilisation des « pixels verts » (i.e. les pixels ayant la composante originelle verte) adjacents aux pixels de références est avantageuse étant donné que les pixels verts sont usuellement plus nombreux dans la matrice, et peuvent ainsi fournir une information de l’environnement le plus proche du pixel de référence. En effet, les pixels verts sont typiquement présents avec une plus grande densité dans le cas des matrices RGBIR car le canal vert est le plus représentatif des variations d’intensité lumineuse perçues par l’œil humain. Selon un mode de mise en œuvre, l’évaluation de l’uniformité spatiale comprend une identification d’une orientation de variation spatiale à partir d’une comparaison des composantes des pixels de références, et une sélection desdits pixels ayant la composante originelle verte utilisés pour le calcul des gradients, dans l’orientation identifiée. Ce mode de réalisation, particulièrement mais non-exclusivement adapté à un traitement de dépollution de bruit infrarouge, correspond à effectuer une première approximation de l’uniformité à partir des composantes des pixels de références, afin de restreindre la quantité de pixels verts adjacents aux pixels de références utilisés dans le calcul des gradients. Selon un mode de mise en œuvre, le groupe de pixels voisins du pixel d’intérêt comprend un ensemble de pixels appartenant à un carré de pixels ayant un nombre impair de pixels sur chaque côté, par exemple cinq pixels, le pixel d’intérêt étant situé au centre du carré. Selon un mode de mise en œuvre, une matrice de pixels est délivrée à la chaine de traitement par l’imageur selon un motif élémentaire du type « RGB-IR 4x4 » comportant deux pixels rouges (c’est-à-dire des pixels ayant la composante originelle rouge), huit pixels verts (c’est-à-dire des pixels ayant la composante originelle verte), deux pixels bleus(c’est-à-dire des pixels ayant la composante originelle bleue), et quatre pixels infrarouges (c’est-à-dire des pixels ayant la composante originelle infrarouge), agencés de sorte que chaque pixel rouge, bleu et infrarouge ne soit adjacent qu’à des pixels verts. Selon un mode de mise en œuvre, ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de dépollution d’un bruit infrarouge des pixels, la composante interpolée étant la composante infrarouge, les pixels d’intérêt ayant les composantes originelles rouge, verte, et bleue. Selon un mode de mise en œuvre, ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de reconstruction d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge, les composantes interpolées étant les composantes rouge et bleue, les pixels d’intérêt ayant la composante originelles infrarouge. Selon un mode de mise en œuvre, ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de formatage de la matrice de pixel en une matrice de Bayer, les composantes interpolées étant respectivement soit rouge soit bleue, les pixels d’intérêt ayant une composante originelle respectivement soit bleue soit rouge. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif électronique comportant une chaine de traitement d’image destinée à être connectée à un imageur, et configurée pour effectuer un traitement sur une matrice de pixels contenant chacun une composante originelle rouge, verte, bleue, ou infrarouge, le traitement comprenant au moins une interpolation d’une composante interpolée différente de la composante originelle d’un pixel d’intérêt à partir des composantes d’un groupe de pixels voisins du pixel d’intérêt, dans lequel pour mettre en œuvre l’interpolation, la chaine de traitement est configurée pour : - calculer la somme des composantes de pixels de références pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence étant des pixels du groupe ayant la même composante originelle que la composante interpolée, - évaluer une uniformité spatiale d’un environnement, au sein du groupe, de chaque pixel de référence, - calculer les poids attribués aux pixels de référence à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. Selon un mode de réalisation, pour évaluer l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence, la chaine de traitement est configurée pour calculer des gradients sur les composantes des pixels ayant la composante originelle verte adjacents au pixel de référence respectif. Par exemple, la chaine de traitement est configurée pour calculer les gradients en mesurant la différence absolue entre la plus grande valeur et la plus petite valeur des composantes desdits pixels ayant la composante originelle verte adjacents auxdits pixels de référence. Selon un mode de réalisation, pour évaluer l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence, la chaine de traitement est configurée pour comparer des composantes des pixels de références et identifier une orientation de variation spatiale à partir de la comparaison, et pour sélectionner lesdits pixels ayant la composante originelle verte utilisés pour le calcul des gradients, dans l’orientation identifiée. Selon un mode de réalisation, le groupe de pixels voisins du pixel d’intérêt comprend un ensemble de pixels appartenant à un carré de pixels ayant un nombre impair de pixels sur chaque côté, le pixel d’intérêt étant situé au centre du carré. Selon un mode de réalisation, la chaine de traitement est configurée pour traiter une matrice de pixels selon un motif élémentaire du type « RGB-IR 4x4 » comportant deux pixels rouges, huit pixels verts, deux pixels bleus, et quatre pixels infrarouges, agencés de sorte que chaque pixel rouge, bleu et infrarouge ne soit adjacent qu’à des pixels verts. Selon un mode de réalisation, la chaine de traitement comporte un moyen de traitement de dépollution d’un bruit infrarouge des pixels configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que la composante interpolée est la composante infrarouge, et les pixels d’intérêt ont les composantes originelles rouge, verte, et bleue. Selon un mode de réalisation, la chaine de traitement comporte un moyen de traitement de reconstruction d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge, configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que les composantes interpolées sont les composantes rouge et bleue, et les pixels d’intérêt ont la composante originelle infrarouge. Selon un mode de réalisation, la chaine de traitement comporte un moyen de traitement de traitement de formatage de la matrice de pixel en une matrice de Bayer, configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que les composantes interpolées sont respectivement soit rouge soit bleue, et les pixels d’intérêt ont une composante originelle respectivement soit bleue soit rouge. D’autres avantages et caractéristiques apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de réalisation et de mise en œuvre, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : ; ; ; ; ; illustrent des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La illustre un dispositif électronique DIS comportant une chaine de traitement d’image CHT. Une entrée de la chaine de traitement d’image CHT est destinée à être connectée à un imageur IMG, et une sortie de la chaine de traitement d’image CHT est destinée à être connectée à une unité de traitement de signaux d’image ISP. L’imageur IMG et/ou l’unité de traitement de signaux d’image ISP peuvent appartenir au dispositif DIS dans une variante complétement intégrée, ou non. L’imageur IMG comporte une matrice de « pixels » photosensibles, dans une configuration du type RGB-IR, comportant un motif entrelacé de pixels photosensibles dédiés aux composantes visibles de la lumière et de pixels photosensibles dédiés à une composante infrarouge de la lumière. Les pixels photosensibles génèrent un signal électrique représentatif de la quantité de lumière, indistinctement de sa longueur d’onde, reçue pendant une phase d’acquisition. Les composantes des pixels photosensibles sont classiquement définies par des filtres optiques respectivement bleu, vert, rouge et infrarouge en regard des pixels photosensibles correspondants. En outre, un module optique, au-dessus de la matrice de pixels, intègre typiquement un filtre double-bande avec une fine bande spectrale dans l’infrarouge précisant la sensibilité sur les longueurs d’ondes infrarouges, et une bande spectrale dans le visible. En conséquence, les pixels dédiés à l’infrarouge reçoivent bien un signal infrarouge, mais les pixels dédiés aux composantes du visible aussi, et sont donc en partie pollués par cette quantité d’infrarouge. Les signaux générés par les pixels photosensibles de l’imageur IMG sont communiqués à la chaine de traitement CHT sous la forme d’une matrice de données numériques « brutes » RGBIR_RAW, également appelées « pixels de données » ou simplement « pixels ». Dans la suite, qui concerne le traitement de matrice de données numériques d’image, le sens du terme « pixel » correspond à une position d’une donnée dans la matrice de données numériques, cette position étant typiquement identique à la position du pixel photosensible correspondant dans la matrice photosensible de l’imageur IMG. En outre, on considère que chaque pixel contient une unique donnée numérique, appelée composante, représentative de l’intensité de la composante rouge, verte, bleue ou infrarouge respective dans l’image à la position de ce pixel. Dans cet exemple, la matrice de données numériques « brutes » RGBIR_RAW est du type RGB-IR 4x4, c’est-à-dire qu’un motif élémentaire de la matrice (i.e. le plus petit élément pouvant être répété pour composer la matrice) comporte, dans un carré de seize pixels, deux pixels rouges R, huit pixels verts G, deux pixels bleus B, et quatre pixels infrarouges IR, agencés de sorte que chaque pixel rouge R, bleu B et infrarouge IR ne soit adjacent qu’à des pixels verts G, et typiquement de sorte que les pixels rouge R, bleu B et infrarouge IR soient sensiblement équitablement répartis dans le motif élémentaire. La chaine de traitement CHT comporte un moyen de traitement de dépollution DEPOL d’un bruit infrarouge des pixels configuré pour interpoler une composante de bruit infrarouge dans les pixels rouges R, verts G, et bleus B de la matrice de données brutes RGBIR_RAW. Le moyen de traitement de dépollution DEPOL est ainsi capable de soustraire la composante de bruit infrarouge à l’information contenu dans chaque pixel du visible R, G, B, et de fournir les composantes correspondantes « dépolluées » en aval de la chaine de traitement CHT, notamment à un moyen de traitement de reconstruction RCNST et à un moyen de traitement de formatage RBAYR. La chaine de traitement CHT comporte en outre un moyen de traitement de reconstruction RCNST d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge, configuré pour interpoler une composante rouge R ou bleue B reconstituée, à la position des pixels infrarouge IR de la matrice de données brutes RGBIR_RAW. Le moyen de traitement de reconstruction RCNST est ainsi capable de fournir une matrice reconstruite RGB_RCNST du type RGB non-Bayer, ne contenant que des composantes du visible R, G, B, mais dans un format qui n’est pas le format de Bayer. Par exemple, la matrice RGB_RCNST du type RGB non-Bayer comporte un motif élémentaire dans un carré de seize pixels. En pratique, le moyen de traitement de dépollution DEPOL et le moyen de traitement de reconstruction RCNST peuvent être mutualisés de sorte que leurs fonctions respectives sont mises en œuvre d’une manière « entrelacée » et concomitante, par exemple dans le cadre d’un algorithme de calculs en lecture unique d’entrées (usuellement désigné « single pass algorithm » en anglais). Dans ce cas, lors d’une première phase de la chaine de traitement CHT, le traitement de dépollution DEPOL d’un bruit infrarouge des pixels du visible R, G, B, et simultanément, le traitement de reconstruction RCNST d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge, utilisent les informations obtenues en parcourant la matrice de données numériques « brutes » RGBIR_RAW ligne par ligne, et effectuent le traitement pixel par pixel. L’image d’entrée RGBIR_RAW est parcourue qu’une seule fois d’où les termes « single pass ». Sommairement, de la manière plus amplement décrite ci-après en relation avec la , ainsi que d’une part avec les figures 2 à 4 et d’autre part avec la , lorsqu’on parcourt la matrice de données numériques « brutes » RGBIR_RAW, en fonction de la composante originelle du pixel traité : - Si le pixel traité a la composante originelle infrarouge IR, on effectue « à la volée » le traitement de dépollution des deux pixels de références rouges R (ou bleus B), et on effectue ensuite le calcul d’interpolation à partir des pixels de référence dépollués. Les pixels de référence dépollués sont alors stockés dans l’image de sortie, remplaçant la valeur polluée initiale. - Si le pixel d’intérêt a la composante originelle verte G, le traitement de dépollution est exécuté. - Si le pixel d’intérêt a la composante originelle rouge R ou bleue B, alors : soit le pixel a déjà été dépollué, soit il n’a pas déjà été dépollué (lorsque le pixel d’intérêt ne correspond à aucune diagonale d’un pixel infrarouge, c’est-à-dire qu’il est dans un angle), et dans ce cas, le traitement de dépollution est exécuté. La chaine de traitement CHT comporte enfin un moyen de traitement de formatage RBAYR en une matrice de Bayer RGB_BAYR, configuré pour interpoler, dans la matrice reconstruite RGB_RCNST, des composantes rouges R reconstituées à la place de composantes bleues B et des composantes bleues B reconstituées à la place de composantes rouges R, de manière à fournir une matrice traitée au format de bayer RGB_BAYR. Le format de Bayer comporte un motif élémentaire dans un carré de quatre pixels, contenant un pixel rouge R et un pixel bleu B dans une diagonale, et deux pixels verts G dans l’autre diagonale. La matrice traitée RGB_BAYR, peut ensuite être « manipulée » par une unité de traitement de signaux d’image ISP classique, et notamment adaptée pour des matrices au format de Bayer. Chaque moyen de traitement DEPOL, RCNST, RBAYR est ainsi configuré pour mettre en œuvre, en particulier, une interpolation d’une composante, appelée composante interpolée. Les composantes des pixels des matrices de données transmises sur les entrées de chacun des moyens de traitement et traitée par chacun des moyens de traitement, sont appelées composantes originelles. Le pixel sur lequel est calculé la composante interpolée est appelé pixel d’intérêt P. Le pixel d’intérêt, dans la matrice résultante du traitement est appelé pixel interpolé ITP. Les références ci-après sont représentées en relation avec le traitement de reconstruction d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge RCNST, exécuté sur la matrice de données numériques brutes RGBIR_RAW, pour des raisons de clarté. Cela étant, la méthode d’interpolation est décrite ci-après pour le cas général, s’appliquant aussi bien dans le traitement de dépollution DEPOL sur la matrice de données brutes RGBIR_RAW, dans le traitement de reconstruction RCNST sur la matrice de données brutes RGBIR_RAW et en collaboration avec au moins certains pixels issus du traitement de dépollution DEPOL, et dans le traitement de formatage RBAYR sur la matrice reconstruite et dépolluée RGB_RCNST. Ainsi, pour un pixel d’intérêt P d’une matrice traitée RGBIR_RAW, RGB_RCNST, c’est-à-dire l’emplacement d’une donnée dans la matrice, la composante originelle (dans cet exemple, infrarouge) IR est l’information connue en entrée du traitement, contenue par ce pixel P ou par des pixels voisins KER au pixel d’intérêt P ; tandis que la composante interpolée ITP est une information, à la position du pixel d’intérêt P dans la matrice, inconnue avant le traitement et « reconstruite » ou « reconstituée » par des calculs exécutés par les moyens de traitement respectifs DEPOL, RCNST, RBAYR. L’interpolation mise en œuvre par chaque moyen de traitement DEPOL, RCNST, RBAYR, utilise les informations connues des composantes originelles des pixels de la matrice, en particulier les pixels voisins KER du pixel d’intérêt P, en leur attribuant un poids respectif. Le poids est classiquement un coefficient de répartition de l’influence dans le calcul de chaque valeur pondérée, par rapport aux autres. Dans l’interpolation mise en œuvre par les moyens de traitement DEPOL, RCNST, RBAYR, l’attribution des poids est ajustée en tenant compte des variations de textures et de bords dans l’image, de sorte que les poids les plus forts sont donnés aux pixels situés dans les zones les plus « plates » c’est-à-dire les plus uniformes, ou « les moins texturées ». A cet égard, l’interpolation d’une composante interpolée ITP, différente de la composante originelle d’un pixel d’intérêt P est faite à partir des composantes d’un groupe de pixels voisins KER du pixel d’intérêt P, appelée noyau ou noyau de pixels KER. Par exemple, le groupe de pixels voisins du pixel d’intérêt P, i.e. le noyau KER, comprend un ensemble de pixels appartenant à un carré de pixels ayant un nombre impair de pixels (par exemple, cinq) sur chaque côté, le pixel d’intérêt P étant situé au centre du carré KER. Ainsi, l’interpolation comprend un calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence étant les pixels du noyau KER ayant la même composante originelle (dans cet exemple, rouge) R que la composante interpolée R du pixel ITP qui en résulte dans la matrice traitée RGB_RCSNT. Pour obtenir les poids, l’interpolation comprend une évaluation d’une uniformité spatiale d’un environnement, au sein du noyau KER, de chaque pixel de référence (dans cet exemple les pixels ayant la composante rouge dans le noyau KER) R, et un calcul des poids attribués aux pixels de référence R à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. L’évaluation de l’uniformité spatiale des pixels de référence R comprend avantageusement un calcul de gradients sur les composantes des pixels ayant la composante originelle verte G adjacents aux pixels de référence respectifs R. Par exemple, le calcul des gradients peut être obtenu par une mesure de la différence absolue entre la plus grande valeur et la plus petite valeur des composantes desdits pixels verts G adjacents auxdits pixels de référence R. Dans le cadre d’une mise en œuvre des traitements de dépollution DEPOL et de reconstruction RCNST « en lecture unique », i.e. « single pass », les pixels ayant la composante originelle verte G sont issus de la matrice de données brutes RGBIR_RAW et n’ont pas encore reçu le traitement de dépollution DEPOL, au moment de la mise en œuvre du calcul des gradients mentionné ci-dessus. Cela ne pose pas de problème en pratique car il est fait l’hypothèse que les composantes vertes G et les composantes de bruit infrarouge sur ces pixels sont corrélées, c’est-à-dire que les composantes de bruit infrarouge sont globalement uniformes dans les zones où les composantes vertes G sont globalement uniformes, et que les composantes de bruit infrarouge présentent des variations dans les zones où les composantes vertes G présentent des variations. En conséquence, la présence de la composante de bruit infrarouge dans les données prises en compte dans le calcul des gradients n’a pas ou peu d’impact dans la décision finale de pondération. On se réfère désormais aux figures 2 à 6 pour détailler différents cas d’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence, ainsi que les calculs des poids et de la composante interpolée des cas respectifs. Les figures 2 à 4, correspondent avantageusement au traitement de dépollution DEPOL, dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre de sorte que la composante interpolée est la composante infrarouge IR (composante de bruit infrarouge), et les pixels d’intérêt P ont les composantes originelles rouge R, verte G, et bleue B. En conséquence, les pixels de référence ont la composante originelle infrarouge IR. La illustre les différents cas possibles de noyau KER, et de pixels de références respectifs P1-P6, P1-P4, pour deux positions de pixels d’intérêt P ayant la composante originelle verte KER_G, KER_G2, et pour la position de pixels d’intérêt P ayant la composante originelle rouge ou bleu KER_RB. Ainsi, pour les pixels d’intérêt P de composante originelle verte G, les noyaux KER_G, KER_G2 comportent six pixels de référence P1, P2, P3, P4, P5, P6, répartis soit en deux lignes et trois colonnes KER_G, soit en trois lignes et deux colonnes KER_G2, constituant deux cas parfaitement équivalent par rotation d’un quart de tour. Pour les pixels d’intérêt P de composante originelle rouge R ou bleue B, le noyau KER_RB comporte quatre pixels de référence P1, P2, P3, P4, situés aux diagonales du pixels d’intérêt P. Le cas illustré correspond à un pixel d’intérêt P de composante originelle bleue B, mais la répartition des pixels de référence P1, P2, P3, P4 est strictement identique pour un pixel d’intérêt P de composante originelle rouge R. La , en relation avec les équations Eq.301 à Eq.338, illustre un exemple des calculs d’interpolation de la valeur de la composante interpolée de bruit infrarouge (ITP), au sein du groupe KER_G dans le cas où le pixel d’intérêt P a la composante originelle verte. Dans les équations, les références telles que P1, P4, G1 expriment la valeur de la composante du pixel désigné par ladite référence. Dans cet exemple, l’évaluation de l’uniformité spatiale comprend d’abord une identification d’une orientation de variation spatiale ORT_1, ORT_2, ORT_3 à partir d’une comparaison des composantes des pixels de références P1-P6 basée sur les équations Eq.301 et Eq.302. Eq.301 Eq.302 Si alors une orientation de variation spatiale ORT_1 est identifiée dans une direction N-S (« Nord-Sud »), et le calcul des poids W1, W2, W3, W1’, W2’, W3’ tel que défini par les équations Eq.311-Eq.319, utilise une sélection de pixel G, G1, G1’ ayant la composante originelle verte, qui sont alignés avec le pixel d’intérêt P dans l’orientation N-S identifiée. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1-P6, est définie par les équations Eq.311 et Eq.312. Eq.311 Eq.312 Le calcul des poids W, W’, W1, W1’ attribués aux pixels de référence P1-P6 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.313 à Eq.318. Eq.313 Eq.314 La résolution du système Eq.314 donne les différentes valeurs des poids attribués aux pixels de référence P1-P6 : Eq.315 Eq.316 Eq.317 Eq.318 Enfin, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes des pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.319. Eq.319 avec , tels que représentés dans le cas ORT_1 par rapport aux Pi du noyau KER_G de la . Si alors une orientation de variation spatiale ORT_2 est identifiée dans aucune direction, et les valeurs des poids W1, W sont fixées arbitrairement de façon homogène tel que défini par les équations Eq.321-Eq.323. Eq.321 Eq.322 Et, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes des pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.323. Eq.323 avec , tels que représentés dans le cas ORT_2 par rapport aux Pi du noyau KER_G de la . Si alors une orientation de variation spatiale ORT_3 est identifiée dans une direction W-E (« Ouest-Est »), et le calcul des poids W1, W2, W3, W1’, W2’, W3’ tel que défini par les équations Eq.331-Eq.338, utilise une sélection de pixel G, G1, G1’ ayant la composante originelle verte, qui sont alignés avec le pixel d’intérêt P dans l’orientation W-E identifiée. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1-P6, est définie par les équations Eq.331 et Eq.332. Eq.331 Eq.332 Le calcul des poids attribués W1, W1’, W aux pixels de référence P1-P6 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.333 à Eq.337. Eq.333 Eq.334 La résolution du système Eq.334 donne les différentes valeurs des poids attribués aux pixels de référence P1-P6 : Eq.335 Eq.336 Eq.337 Enfin, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.338. Eq.338 avec , tels que représentés dans le cas ORT_3 par rapport aux Pi du noyau KER_G de la . La , en relation avec les équations Eq.401 à Eq.436, illustre un exemple des calculs d’interpolation de la valeur de la composante interpolée de bruit infrarouge (ITP), au sein du groupe KER_RB dans le cas où le pixel d’intérêt P a la composante originelle bleue B. Dans les équations, les références telles que P1, P4, GN1 expriment la valeur de la composante du pixel désigné par ladite référence. Dans cet exemple, l’évaluation de l’uniformité spatiale comprend d’abord une identification d’une orientation de variation spatiale ORT_1, ORT_2, ORT_3 à partir d’une comparaison des composantes des pixels de références P1-P4 basée sur les équations Eq.401, Eq.402. Eq.401 Eq.402 Si alors une orientation de variation spatiale ORT_1 est identifiée dans une direction N-S (« Nord-Sud »), et le calcul des poids W1, W2, tel que défini par les équations Eq.411-Eq.416, utilise une sélection de pixel GN1, GW1, GE1, GS1, GN1’, GE1’, GN2 et respectivement GN2, GW2, GE2, GS2, GS2’, GW2’, GS1 ayant la composante originelle verte, qui sont adjacents avec des pixels de références P1, P2, P3, P4. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1-P4, est définie par les équations Eq.411 et Eq.412. Eq.411 Eq.412 Le calcul des poids W1, W2 attribués aux pixels de référence P1-P4 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.413 à Eq.415. Eq.413 Eq.414 Eq.415 Enfin, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.416. Eq.416 avec , tels que représentés dans le cas ORT_1 par rapport aux Pi du noyau KER_RB de la . Si alors une orientation de variation spatiale ORT_2 est identifiée dans aucune direction, et les valeurs des poids sont fixées arbitrairement de façon homogène tel que défini par les équations Eq.421-Eq.422. Eq.421 Et, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.422. Eq.422 avec , tels que représentés dans le cas ORT_2 par rapport aux Pi du noyau KER_RB de la . Si alors une orientation de variation spatiale ORT_3 est identifiée dans une direction W-E (« Ouest-Est »), et le calcul des poids W1, W2, tel que défini par les équations Eq.431-Eq.436, utilise une sélection de pixel GN1, GW1, GE1, GS1, GW2’, GW2, GS2’et respectivement GN2, GW2, GE2, GS2, GN1’, GE1’, GE1 ayant la composante originelle verte, qui sont adjacents avec certains au moins des pixels de références P1, P2, P3, P4. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1-P4 est définie par les équations Eq.431 et Eq.432. Eq.431 Eq.432 Le calcul des poids W1, W2 attribués aux pixels de référence P1-P4 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.433 à Eq.435. Eq.433 Eq.434 Eq.435 Enfin, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.436. Eq.436 avec , tels que représentés dans le cas ORT_3 par rapport aux Pi du noyau KER_RB de la . La correspond avantageusement au traitement de reconstruction d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge RCNST dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre de sorte que les composantes interpolées sont les composantes rouge R et bleue B, et les pixels d’intérêt P ont la composante originelle infrarouge IR. En conséquence, les pixels de référence ont les composantes originelles rouge R et, respectivement, bleue B. Les équations Eq.501 à Eq.506 décrivent un exemple des calculs d’interpolation de la valeur de la composante interpolée rouge ou bleue, au sein du groupe KER dans le cas où le pixel d’intérêt P a la composante originelle infrarouge IR. Dans les équations, les références telles que P1, P2, P11, expriment la valeur de la composante du pixel désigné par ladite référence. Le cas illustré en relation avec la correspond à la composante interpolée rouge R, les pixels de références P1, P2 étant les deux pixels ayant la composante originelle rouge R dans le noyau KER. La substitution des pixels rouges par les pixels bleus du noyau KER donne directement le cas où la composante interpolée est bleue. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1, P2 est définie par les équations Eq.501 et Eq.502. Eq.501 Eq.502 Le calcul des poids , attribués aux pixels de référence P1, P2 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.503 à Eq.505. Eq.503 Eq.504 Eq.505 Enfin, la composante interpolée (ITP) est obtenue par le calcul de la somme des composantes de pixels de références pondérées par les poids respectifs , tel que défini par l’équation Eq.506. Eq.506 La correspond avantageusement au traitement de formatage RBAYR d’une matrice de pixels dans le format de Bayer, dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre de sorte que les composantes interpolées sont respectivement soit rouge R soit bleue B, les pixels d’intérêt P (représentés avec un remplissage blanc dans la ) ont une composante originelle respectivement soit bleue B soit rouge R. En conséquence, les pixels de référence P1-P6 ont les composantes originelles respectivement soit rouge R soit bleue B. Les équations Eq.601 à Eq.630 décrivent un exemple des calculs d’interpolation de la valeur de la composante interpolée rouge ou bleue, au sein du groupe KER dans le cas où le pixel d’intérêt P a la composante originelle bleue ou rouge. Dans les équations, les références telles que P1, P6, GN2, expriment la valeur de la composante du pixel désigné par ladite référence. Le cas illustré en relation avec la correspond à la composante interpolée Bleue, les pixels de références P1-P6 étant les pixels ayant la composante originelle bleue B dans le noyau KER. La substitution des pixels rouges par les pixels bleus d’un noyau correspondant donne directement le cas où la composante interpolée est bleue. L’évaluation de l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P1-P4 est définie par les équations Eq.601 à Eq.606. Eq.601 Eq.602 Eq.603 Eq.604 Eq.605 Eq.606 Le calcul des poids WNormNS, WNormEW, WNormDiag attribués aux pixels de référence P1-P6 à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective est défini par les équations Eq.611 à Eq.617. Eq.611 Eq.612 Eq.613 , où Moy() est une fonction « moyenne » conventionnelle. Eq.614 Eq.615 Eq.616 Eq.617 On définit en outre une composante moyenne dans l’orientation N-S « Nord-Sud » P NS , une composante moyenne dans l’orientation E-W « Est-ouest » P EW et une composante moyenne dans l’orientation diagonale P Diag , par les équations Eq.621 à Eq.628 Eq.621 Eq.622 On évalue l’uniformité spatiale de l’environnement des pixels de référence P2, P5 pour la composante moyenne dans l’orientation diagonale P Diag : Eq.623 Eq.624 On calcule les poids , attribués aux pixels de référence P2, P5 pour la composante moyenne dans l’orientation diagonale P Diag : Eq.625 Eq.626 Eq.627 Eq.628 Enfin, la composante interpolée ITP est obtenue par le calcul de la somme des composantes moyenne dans les orientations respective P NS , P EW , P Diag pondérées par les poids respectifs WNorm NS , WNorm EW , WNorm Diag , tel que défini par l’équation Eq.630. Eq.630 Les exemples de réalisation et de mise en œuvre décrits ci-avant proposent ainsi une technique d’interpolation adaptée à trois types de traitements d’image, adaptés pour traiter une image du type matrice RGB-IR en entrée d’une unité de traitement d’image ISP. La technique d’interpolation prend en compte les variations de textures et de bords dans l’image au moyen d’une évaluation de l’uniformité spatiale des pixels de référence. Les poids attribués aux pixels de références sont ajustés en fonction de l’uniformité spatiale évaluée pour les pixels respectifs. L’ajustement des poids est fait de telle sorte que les poids les plus forts sont donnés aux pixels situés dans les zones les plus « plates » c’est-à-dire les plus uniformes. Cela permet d’affiner la qualité de l’image et conduit à une reproduction plus fidèle. Des exemples de calculs de principe ont été donnés à cet égard, cela étant, l’invention n’est pas limitée à ces exemples de réalisation, de mise en œuvre et de calculs, mais en embrasse toutes les variantes, par exemple on pourra prévoir d’affiner les calculs par l’usage de moyens conventionnels, par exemple de proportionner la quantité de bruit infrarouge à soustraire dans le mécanisme de dépollution, par le rapport entre l’énergie accumulée sur la bande infrarouge par le pixel de couleur à dépolluer et l’énergie accumulée sur tout le spectre (visible et infrarouge) accumulée par le pixel infrarouge, on pourra par ailleurs dimensionner différemment la taille du noyau « KER » en fonction du type de motif élémentaire de la matrice traitée. Procédé de traitement, au sein d’une chaine de traitement d’image (CHT) destinée à être connectée à un imageur (IMG), d’une matrice de pixels (RGBIR_RAW) contenant chacun une composante originelle rouge (R), verte (G), bleue (B), ou infrarouge (IR), le procédé comprenant au moins une interpolation d’une composante interpolée (R) différente de la composante originelle (IR) d’un pixel d’intérêt (P) à partir des composantes d’un groupe (KER) de pixels voisins du pixel d’intérêt (P), l’interpolation comprenant : - un calcul de la somme des composantes de pixels de références (P1, P2) pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence (P1, P2) étant des pixels du groupe (KER) ayant la même composante originelle (R) que la composante interpolée (R), - une évaluation d’une uniformité spatiale d’un environnement (P11, …, P14 ; P21, …, P24), au sein du groupe (KER), de chaque pixel de référence (P1, P2), - un calcul des poids attribués aux pixels de référence (P1, P2) à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’évaluation de l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence (P1, P2) comprend un calcul de gradients sur les composantes des pixels (P11, …, P14 ; P21, …, P24) ayant la composante originelle verte adjacents aux pixels de référence respectifs (P1, P2). Procédé selon la revendication 2, dans lequel le calcul des gradients comprend une mesure de la différence absolue entre la plus grande valeur et la plus petite valeur des composantes desdits pixels (P11, …, P14 ; P21, …, P24) ayant la composante originelle verte adjacents auxdits pixels de référence (P1, P2). Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel l’évaluation de l’uniformité spatiale comprend une identification d’une orientation de variation spatiale (ORT_1, ORT_2, ORT_3) à partir d’une comparaison des composantes des pixels de références (P1, …, P6), et une sélection desdits pixels (G, G1, G1’) ayant la composante originelle verte utilisés pour le calcul des gradients, dans l’orientation identifiée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le groupe (KER) de pixels voisins du pixel d’intérêt (P) comprend un ensemble de pixels appartenant à un carré de pixels ayant un nombre impair de pixels sur chaque côté, le pixel d’intérêt (P) étant situé au centre du carré. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel une matrice de pixels (RGBIR_RAW) est délivrée à la chaine de traitement (CHT) par l’imageur (IMG) selon un motif élémentaire du type « RGB-IR 4x4 » comportant deux pixels rouges (R), huit pixels verts (G), deux pixels bleus (B), et quatre pixels infrarouges (IR), agencés de sorte que chaque pixel rouge (R), bleu (B) et infrarouge (IR) ne soit adjacent qu’à des pixels verts (G). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de dépollution (DEPOL) d’un bruit infrarouge des pixels, la composante interpolée étant la composante infrarouge (IR), les pixels d’intérêt (P) ayant les composantes originelles rouge (R), verte (G), et bleue (B). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de reconstruction (RCNST) d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge (IR), les composantes interpolées étant les composantes rouge (R) et bleue (B), les pixels d’intérêt (P) ayant la composante originelles infrarouge (IR). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite interpolation est mise en œuvre dans un traitement de formatage (RBAYR) de la matrice de pixel (RGB_RCNST) en une matrice de Bayer (RGB_BAYR), les composantes interpolées étant respectivement soit rouge (R) soit bleue (B), les pixels d’intérêt (P) ayant une composante originelle respectivement soit bleue (B) soit rouge (R). Dispositif électronique (DIS) comportant une chaine de traitement d’image (CHT) destinée à être connectée à un imageur (IMG), et configurée pour effectuer un traitement sur une matrice de pixels (RGBIR_RAW) contenant chacun une composante originelle rouge (R), verte (G), bleue (B), ou infrarouge (IR), le traitement comprenant au moins une interpolation d’une composante interpolée (R) différente de la composante originelle (IR) d’un pixel d’intérêt (P) à partir des composantes d’un groupe (KER) de pixels voisins du pixel d’intérêt (P), dans lequel pour mettre en œuvre l’interpolation, la chaine de traitement (CHT) est configurée pour : - calculer la somme des composantes de pixels de références (P1, P2) pondérées par un poids respectivement attribué, les pixels de référence (P1, P2) étant des pixels du groupe (KER) ayant la même composante originelle (R) que la composante interpolée (R), - évaluer une uniformité spatiale d’un environnement (P11, …, P14 ; P21, …, P24), au sein du groupe (KER), de chaque pixel de référence (P1, P2), - calculer les poids attribués aux pixels de référence (P1, P2) à des valeurs normalisées et proportionnelles à l’uniformité spatiale respective. Dispositif électronique selon la revendication 10, dans lequel, pour évaluer l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence (P1, P2), la chaine de traitement (CHT) est configurée pour calculer des gradients sur les composantes des pixels (P11, …, P14 ; P21, …, P24) ayant la composante originelle verte adjacents aux pixels de référence respectifs (P1, P2). Dispositif selon la revendication 11, dans lequel la chaine de traitement (CHT) est configurée pour calculer les gradients en mesurant la différence absolue entre la plus grande valeur et la plus petite valeur des composantes desdits pixels (P11, …, P14 ; P21, …, P24) ayant la composante originelle verte adjacents auxdits pixels de référence (P1, P2). Dispositif électronique selon l’une des revendications 11 ou 12, dans lequel, pour évaluer l’uniformité spatiale de chaque pixel de référence (P1, …, P6), la chaine de traitement (CHT) est configurée pour comparer des composantes des pixels de références (P1, …, P6) et identifier une orientation de variation spatiale (ORT_1, ORT_2, ORT_3) à partir de la comparaison, et pour sélectionner lesdits pixels (G, G1, G1’) ayant la composante originelle verte utilisés pour le calcul des gradients, dans l’orientation identifiée. Dispositif électronique selon l’une des revendications 10 à 13, dans lequel le groupe de pixels (KER) voisins du pixel d’intérêt comprend un ensemble de pixels appartenant à un carré de pixels ayant un nombre impair de pixels sur chaque côté, le pixel d’intérêt (P) étant situé au centre du carré. Dispositif électronique selon l’une des revendications 10 à 14, dans lequel la chaine de traitement (CHT) est configurée pour traiter une matrice de pixels (RGBIR_RAW) selon un motif élémentaire du type « RGB-IR 4x4 » comportant deux pixels rouges (R), huit pixels verts (G), deux pixels bleus (B), et quatre pixels infrarouges (IR), agencés de sorte que chaque pixel rouge (R), bleu (B) et infrarouge (IR) ne soit adjacent qu’à des pixels verts (G). Dispositif électronique selon l’une des revendications 10 à 15, dans lequel la chaine de traitement (CHT) comporte un moyen de traitement de dépollution (DEPOL) d’un bruit infrarouge des pixels configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que la composante interpolée est la composante infrarouge (IR), et les pixels d’intérêt (P) ont les composantes originelles rouge (R), verte (G), et bleue (B). Dispositif selon l’une des revendications 10 à 16, dans lequel la chaine de traitement (CHT) comporte un moyen de traitement de reconstruction (RCNST) d’une composante du visible à la place d’une composante infrarouge, configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que les composantes interpolées sont les composantes rouge (R) et bleue (B), et les pixels d’intérêt (P) ont la composante originelle infrarouge (IR). Dispositif selon l’une des revendications 10 à 17, dans lequel la chaine de traitement (CHT) comporte un moyen de traitement de formatage (RBAYR) de la matrice de pixel (RGB_RCNST) en une matrice de Bayer (RGB_BAYR), configuré pour mettre en œuvre ladite interpolation de sorte que les composantes interpolées sont respectivement soit rouge (R) soit bleue (B), et les pixels d’intérêt (P) ont une composante originelle respectivement soit bleue (B) soit rouge (R).