FR 3157764 A1 20250627 FR 2314808 A 20231221 L’invention proposée est basée sur la recherche d’une combinaison optimale des résultats fournis par différentes méthodes d’interpolation temporelle de sorte à s’adapter au mieux à chaque séquence vidéo. Les images interpolées via la méthode objet de l’invention sont obtenues au moyen d’une combinaison linéaire des mêmes images interpolées via plusieurs méthodes de l’état de l’art, chaque image étant par ailleurs décomposée à partir d’une segmentation de sorte à associer un poids différent à chaque classe d’objets contenue dans une image. Les coefficients de pondération de la combinaison linéaire sont déterminés par optimisation de sorte à minimiser une distance entre une image d’entrée et la même image reconstruite via la méthode. Figure 1 Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo L’invention concerne le domaine du traitement vidéo et porte plus précisément sur une méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo. L’invention peut être appliquée dans différents domaines qui nécessitent une séquence vidéo à haute résolution temporelle notamment pour analyser des détails dans des images, identifier des évènements ayant une occurrence à haute fréquence ou de manière plus générale pour améliorer la détection et l’identification d’objets dans une scène. Générer une séquence vidéo à haute résolution temporelle à partir d’une séquence à basse résolution présente l’intérêt de limiter la quantité de données à stocker tout en permettant, selon les besoins, de bénéficier d’une version augmentée de la séquence. Les approches récentes basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN), entraînés avec de grandes quantités de vidéos à résolution temporelle élevée, permettent d’obtenir des résultats d'interpolation de haute qualité lorsque les vidéos de test sont similaires à celles des données d’entraînement. Cependant, ces méthodes peuvent échouer si les données d’entrainement diffèrent du domaine cible des données utiles. Par exemple, si l’application visée consiste à ralentir des séquences vidéos de poissons se déplaçant sous l’eau mais que les données d’entrainement ne contiennent aucune séquence vidéo de poissons, l’apprentissage de l’interpolation temporel peut être imparfait. En plus du problème de domaine, les algorithmes de génération de mouvements lents ont des difficultés à récupérer les trajectoires des objets se déplaçant rapidement. D’autres limitations de ces méthodes peuvent également être liées aux paramètres des caméras de prise de vue ou aux différents types d’encodeurs vidéos ainsi qu’à d’autres paramètres de la scène tels que l’intensité lumineuse. En pratique, il est impossible d’entrainer un modèle d’intelligence artificielle pour réaliser une fonction d’interpolation temporelle qui soit précisément adaptée à un maximum de scénarii possibles en termes de contenus de la vidéo tel que cela est discuté dans la référence [3]. Autrement dit, chaque méthode d’interpolation fonctionne de façon plus ou moins optimale selon le contenu des séquences, le type d’objets en mouvements ou encore les paramètres d’acquisition de la séquence vidéo. Il existe donc un besoin pour déterminer une méthode d’augmentation automatique de la résolution temporelle d’une séquence vidéo qui soit adaptée à tout type de séquence, indépendamment du contenu et des paramètres d’acquisition. L’invention proposée est basée sur la recherche d’une combinaison optimale des résultats fournis par différentes méthodes d’interpolation temporelle de sorte à s’adapter au mieux à chaque séquence vidéo. Les images interpolées via la méthode objet de l’invention sont obtenues au moyen d’une combinaison linéaire des mêmes images interpolées via plusieurs méthodes de l’état de l’art, chaque image étant par ailleurs décomposée à partir d’une segmentation de sorte à associer un poids différent à chaque classe d’objets contenue dans une image. Les coefficients de pondération de la combinaison linéaire sont déterminés par optimisation de sorte à minimiser une distance entre une image d’entrée et la même image reconstruite via la méthode. La prise en compte de coefficients de pondération différents selon les classes d’objets contenus dans les images permet de différencier les impacts respectifs des méthodes d’interpolation selon le type d’objets et d’obtenir la combinaison la plus optimale des résultats fournis par ces différentes méthodes. Autrement dit, certaines méthodes d’interpolation peuvent produire des résultats plus précis pour certaines classes d’objets plutôt que d’autres, l’invention exploite cette constatation pour déterminer une version plus optimale des images interpolées. L’invention a pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo, comprenant les étapes de, pour au moins un ensemble de trois images initiales consécutives de la séquence vidéo : Sélectionner plusieurs méthodes d’interpolation temporelle et pour chaque méthode : Appliquer la méthode audit ensemble pour générer un couple d’images à deux instants intermédiaires respectifs compris entre les instants correspondants aux deux premières images de l’ensemble et aux deux dernières images de l’ensemble, Appliquer la méthode au couple d’images générées pour déterminer une reconstruction de la deuxième image dudit ensemble, Appliquer plusieurs masques de segmentation différents à chaque reconstruction de la deuxième image pour la décomposer en une somme de composantes, Déterminer une reconstruction finale de la deuxième image dudit ensemble comme égale à une fonction des reconstructions de la deuxième image, la fonction étant définie par une combinaison linéaire pondérée par un ensemble de coefficients de pondération, desdites composantes pour l’ensemble des masques de segmentation et l’ensemble des méthodes d’interpolation, L’ensemble de coefficients de pondération étant déterminé par la minimisation d’une fonction de cout prédéterminée représentative d’une erreur entre la reconstruction finale de la deuxième image et la deuxième image initiale, Déterminer une version finale du couple d’images aux deux instants intermédiaires, chaque image du couple étant prise égale à ladite fonction appliquée aux images respectives générées par l’ensemble des méthodes d’interpolation. Selon un aspect particulier de l’invention, les masques de segmentation sont obtenus en appliquant une grille régulière à une image, chaque masque étant défini par au moins une case de la grille. Selon un aspect particulier de l’invention, les masques de segmentation sont obtenus en appliquant une méthode de segmentation à au moins l’une des images initiales. Dans une variante de réalisation, la méthode selon l’invention comprend: L’application de la méthode de segmentation aux trois images initiales consécutives de la séquence vidéo pour générer un premier ensemble de segments initiaux pour chacune des images, Pour chaque objet issu de la segmentation et présent sur au moins deux desdites images, définir une enveloppe convexe qui englobe les représentations de l’objet dans lesdites images, Construire un ensemble de segments finaux comprenant : Les segments du premier ensemble n’appartenant pas à une enveloppe convexe, Un nouvel ensemble de segments définis par les frontières des enveloppes convexes et des intersections entre plusieurs enveloppes convexes. Selon un aspect particulier de l’invention, les masques de segmentation sont obtenus en appliquant une méthode de segmentation à au moins l’un des couples d’images obtenus à l’aide d’au moins une méthode d’interpolation temporelle. Dans une variante de réalisation, la méthode selon l’invention comprend: L’application de la méthode de segmentation à l’un des couples d’images obtenus à l’aide d’au moins une méthode d’interpolation temporelle et à la deuxième image initiale, pour générer un premier ensemble de segments initiaux pour chacune des images, Pour chaque objet issu de la segmentation et présent sur au moins deux desdites images, définir une enveloppe convexe qui englobe les représentations de l’objet dans lesdites images, Construire un ensemble de segments finaux comprenant : Les segments du premier ensemble n’appartenant pas à une enveloppe convexe, Un nouvel ensemble de segments définis par les frontières des enveloppes convexes et des intersections entre plusieurs enveloppes convexes. Dans une variante de réalisation, la méthode selon l’invention comprend en outre : La sélection de la méthode d’interpolation temporelle qui permet de minimiser ladite fonction de cout appliquée entre la seconde image et la reconstruction de la seconde image, L’application de la méthode de segmentation au couple d’images obtenues via la méthode sélectionnée. Selon un aspect particulier de l’invention, les masques de segmentation sont sélectionnés de manière à minimiser la fonction de cout appliquée entre la reconstruction finale de la deuxième image et la deuxième image. Selon un aspect particulier de l’invention, la fonction de cout est une distance entre deux images. Selon un aspect particulier de l’invention, au moins une méthode d’interpolation temporelle implique la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage automatique d’une fonction d’interpolation temporelle, le modèle étant préalablement entrainé à partir de données d’entrainement constituées par des séquences vidéo appartenant à un domaine d’application donné. L’invention a encore pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre de la méthode selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur et un support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit en relation aux dessins annexés suivants. FIG. 1 représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode d’augmentation de la résolution temporelle selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 2 représente un schéma illustratif d’une étape de la méthode selon l’invention, FIG. 3 représente un schéma illustrant une première étape de génération d’un masque de segmentation selon un mode de réalisation particulier de l’invention, FIG. 4 représente un schéma illustrant une deuxième étape de génération d’un masque de segmentation selon un mode de réalisation particulier de l’invention, FIG. 4 représente un schéma illustrant une troisième étape de génération d’un masque de segmentation selon un mode de réalisation particulier de l’invention. La FIG. 1 représente un organigramme de la méthode d’augmentation de la résolution temporelle selon un mode de réalisation de l’invention. La méthode selon l’invention reçoit en entrée une séquence d’images à une résolution temporelle donnée. Elle vise à déterminer, pour chaque ensemble de trois images consécutives I(t 0 ), I(t 1 ), I(t 2 ) de la séquence d’image pris à trois instants consécutifs t 0 , t 1 , t 2 , deux nouvelles images I(t a ) et I(t b ) aux instants respectifs t a et t b tels que t 0 a 1 et t 1 b 2 . Autrement dit, il s’agit d’augmenter la résolution temporelle de la séquence en ajoutant une image supplémentaire entre chaque couple d’images consécutives. De nombreuses méthodes d’interpolation temporelle peuvent être envisagées, selon l’art antérieur, pour réaliser cette augmentation de résolution. Parmi les méthodes connues, on peut citer celles décrites dans les références [1],[2] et [4]. Les références [1] et [2] décrivent des méthodes basées sur des techniques d’apprentissage machine qui impliquent des réseaux de neurones convolutifs. Autrement dit, ces méthodes proposent d’entrainer des modèles d’intelligence artificielle pour apprendre à réaliser cette fonction d’interpolation temporelle. Comme indiqué en préambule, ces méthodes présentent l’inconvénient que le modèle entrainé ne fonctionne de façon optimale que pour des séquences vidéo du même domaine que celles utilisées pour l’apprentissage. D’autres méthodes présentent également des limitations pour des séquences vidéo qui comprennent des objets mobiles à vitesse élevée. La référence [4] décrit une méthode basée sur des cartes de profondeurs (images 3D). La référence [5] propose une méthode basée sur une reconstruction des trajectoires d’objets à haute vitesse à partir d’informations auxiliaires. La référence [6] décrit encore une méthode qui est applicable à différentes résolutions spatiales. La référence [7] porte sur une méthode d’interpolation basée sur un entrainement non supervisé. Toutes les méthodes décrites ci-dessus, en particulier celles décrites dans les références [1], [4], [6] et [7] peuvent être utilisées pour générer les images I(t a ) et I(t b ). La méthode selon l’invention débute ainsi à l’étape 101 par l’exécution de plusieurs méthodes d’interpolation temporelle, parmi les méthodes existantes qui comprennent celles décrites ci-dessus, pour générer N couples d’images {Î j (t a ), Î j (t b )} correspondant à N versions différentes de ces deux images avec N un entier strictement positif et j variant entre 1 et N. Ces N différentes méthodes présentent les inconvénients précités et fournissent chacune des résultats plus ou moins optimaux selon la nature de la séquence vidéo. Les N méthodes utilisées peuvent être basées sur des architectures d’apprentissage différentes ou sur des architectures identiques mais des données d’apprentissage différentes ou une combinaison de ces deux techniques. A l’étape 102, on applique à nouveau les N méthodes d’interpolation pour générer une première reconstruction de l’image centrale Î j (t 1 ) à l’instant t 1 du triplet d’images à partir de chaque couple d’images {Î j (t a ), Î j (t b )}. Autrement dit, si la séquence vidéo initiale est produite à un rythme temporel régulier de période égale à 1, alors on a t 0 =0, t 1 =1, t 2 =2. Si on note t a =t avec t compris entre 0 et 1, alors on a t b =t+1. En appliquant le même modèle utilisé pour générer les images intermédiaires aux instants t a et t b , c’est-à-dire à un instant t dans l’intervalle temporel entre deux images consécutives, alors en appliquant le même modèle aux deux images {Î j (t a ), Î j (t b )} pour générer une nouvelle image à un instant 1-t entre les instants t a et t b , on doit obtenir une image correspondant à l’image initiale à l’instant t 1 . De façon plus générale, le rythme temporel d’échantillonnage des images peut être différent de 1, par exemple égal à une valeur T p . Dans ce cas, t varie entre 0 et T p , t b =t+T p et la nouvelle image générée à partir du couple {Î j (t a ), Î j (t b )} correspond à un instant T p -t. Ce principe, appelé consistance cyclique est présenté dans la référence [7] et est illustré à la FIG. 2 en désignant Mod j le modèle entrainé ou plus généralement la méthode utilisée pour réaliser la fonction d’interpolation temporelle, les étapes 101 et 102 sont traduites par les relations suivantes : Î j (t a )= Mod j (I(t 0 ), I (t 1 )) Î j (t b )= Mod j (I (t 1 ), I (t 2 )) Î j (t 1 )= Mod j (Î j (t a ), Î j (t b )) Ce principe permet donc de générer, pour chacune des méthodes d’interpolation, une première reconstruction de l’image originale Î j (t 1 ). A l’étape 103, on applique ensuite une étape de segmentation pour décomposer chaque image Î j (t 1 ) en plusieurs composantes. Selon un premier mode de réalisation, l’étape de segmentation 103 consiste en une simple grille régulière, chaque segment correspondant à une ou plusieurs cases de la grille. Selon un autre mode de réalisation, la segmentation 103 est appliquée au moyen d’une méthode de segmentation telle que celle décrite dans la référence [8]. Cette méthode de segmentation vise à détecter des objets dans une image, associer une classe à chaque objet et décomposer l’image en une somme de composantes, chaque composante comprenant une classe d’objets de l’image. De cette manière, chaque image I peut être représentée comme une somme de produits entre cette image et des masques de segmentation respectifs M k . K désigne le nombre de masques égal au nombre de segments obtenus via la segmentation. M k désigne un masque associé au segment k, qui est tel que M k =1 pour les pixels de l’image appartenant au segment et M k =0 sinon. Une contrainte est que l’ensemble des segments couvre toute l’image, autrement dit qu’il n’y a pas de partie de l’image qui ne soit pas comprise dans un segment. Pour déterminer l’ensemble des masques de segmentation M k , plusieurs méthodes sont envisageables. Par exemple, les masques de segmentation sont obtenus en appliquant une méthode de segmentation à une ou plusieurs des images initiales I(t 0 ), I (t 1 ), I (t 2 ). Selon un autre exemple, la méthode segmentation est appliquée à un couple d’images {Î j ’ (t a ), Î j ’ (t b )} fourni par l’une quelconque des méthodes d’interpolation j’ parmi les N méthodes disponibles. Par exemple, la méthode d’interpolation j’ sélectionnée est celle pour laquelle une distance entre l’image d’origine I(t 1 ) et l’image reconstruite Î j ’ (t 1 ) obtenue à l’étape 102, est la plus faible. La fonction de cout choisie pour calculer la distance entre ces deux images peut être une distance pixel à pixel ou une fonction de cout plus élaborée telle que celle proposée dans la référence [7]. Autrement dit la recherche de la méthode d’interpolation j’ qui donne le meilleur résultat d’interpolation temporelle consiste à minimiser une fonction de cout L : Dans les deux exemples ci-dessus, on ne prend pas en compte le mouvement potentiel des objets détectés par la segmentation entre les différentes images. Pour améliorer la génération des masques de segmentation en prenant en compte ces mouvements, un autre mode de réalisation de l’étape de segmentation 103 est proposé et décrit sur un exemple aux figures 3 et 4. Dans ce mode de réalisation, on prend en compte le mouvement possible des objets segmentés entre trois images notées F 1 , F 2 et F 3 . Dans une première variante de ce mode de réalisation, les trois images F 1 , F 2 et F 3 sont les trois images d’origine F 1 = I(t 0 ), F 2 = I (t 1 ), F 3 = I (t 2 ). Dans une seconde variante de ce mode de réalisation,, les trois images sont les images F 1 = Î j ’ (t a ), F 2 = I (t 1 ) et F 3 = Î j ’ (t b ), où le couple d’image {Î j ’ (t a ), Î j ’ (t b )} est fourni par l’une quelconque des méthodes d’interpolation j’ parmi les N méthodes disponibles tel qu’explicité ci-dessus. Un avantage de cette seconde variante est que les images {Î j ’ (t a ), Î j ’ (t b )} sont plus proches temporellement de l’image centrale I (t 1 ) ce qui permet de minimiser l’impact de mouvements trop importants sur la détermination des masques de segmentation. Quelle que soit la variante de réalisation choisie, on applique tout d’abord la méthode de segmentation à chacune des images F 1 , F 2 et F 3 et on identifie les segments correspondants aux mêmes objets sur les trois images. Un même objet peut bien sûr ne pas être présent sur les trois images mais seulement sur deux images ou une seule. On note K(F 1 ), K(F 2 ), K(F 3 ) respectivement le nombre de segments obtenus pour chacune des trois images. On note également K max la valeur maximale parmi ces trois nombres. On note ensuite s i (F 1 ), s i (F 2 ), s i (F 3 ), les représentations, dans les trois images, de chacun des segments s i pour i variant de 1 à K max . Autrement dit, il s’agit de l’ensemble des pixels de chaque image qui correspondent au segment s i . Comme illustré sur un exemple à la FIG. 3 sur lequel les trois images F 1 ,F 2 ,F 3 sont schématisées, un même objet correspondant à un segment 301 peut changer de position entre les trois images successives. Pour prendre en compte ce phénomène, on définit une enveloppe convexe 302 (par exemple au moyen de la méthode proposée dans la référence [9]) qui englobe le segment 301 selon ses trois positions dans l’image. Ensuite, lorsque plusieurs enveloppes ont une intersection non nulle, comme cela est représenté sur la FIG. 4 pour le cas de deux enveloppes 401,402, on détermine les segments finaux retenus à partir des frontières entre les zones d’intersection des différentes enveloppes. Sur l’exemple de la FIG. 4 , cinq segments 411,412,413,414,415 sont ainsi définis à partir des deux enveloppes initiales 401,402. On ajoute un sixième segment 410 correspondant au fond de l’image qui n’a pas été classifié. De manière générale, l’ensemble final de segments obtenus est composé : des segments s i qui n’appartiennent à aucune enveloppe, c’est à dire les segments correspondants à des objets qui n’apparaissent que dans une seule des trois images, d’un nouvel ensemble de segments dont les frontières sont définies par les frontières des enveloppes et par les intersections entre plusieurs enveloppes comme cela est illustré à la FIG. 4 . A l’issue de l’étape 103, on obtient donc un ensemble de masques de segmentation M k pour k variant de 0 à K-1. Ensuite, à l’étape 104, on détermine une reconstruction finale de l’image I(t 1 ) comme une somme pondérée des N images obtenues à l’étape 102 et décomposées au moyen des masques de segmentation obtenus à l’étape 103. Autrement dit, la reconstruction finale de l’image I(t 1 ) est obtenue via la relation suivante : (1) Les coefficients dépendent à la fois de la méthode d’interpolation d’indice j et du masque de segmentation d’indice k. Ils sont positifs ou nuls et respectent la relation suivante : , pour chaque valeur de k. Les coefficients sont déterminés à l’étape 105 de sorte à minimiser une distance entre l’image reconstruite au moyen de la relation (1), appelée reconstruction finale et l’image d’origine I(t 1 ) disponible dans la séquence d’entrée. La distance choisie est une fonction de cout identique à celle décrite ci-dessus, c’est-à-dire une simple distance pixel à pixel ou la fonction de cout proposée dans la référence [7]. La recherche des coefficients qui minimisent la fonction de cout est réalisée au moyen d’un algorithme d’optimisation numérique, par exemple un algorithme des moindres carrés ou tout algorithme adapté. Enfin à l’étape 106, on détermine les versions finales des images I(t a ) et I(t b ) à partir des relations suivantes : (2) (3) Les images interpolées obtenues à l’étape 106 correspondent ainsi à une combinaison optimale des versions respectives de ces images obtenues par les N méthodes. La prise en compte des masques de segmentation dans la combinaison permet d’apporter un poids plus élevé aux méthodes d’interpolation en fonction des types d’objets pour lesquels elles sont les plus adaptées. Ainsi, la méthode proposée permet d’obtenir des résultats indépendants des types de séquence vidéo puisqu’elle combine automatiquement les avantages particuliers de chaque méthode de l’art antérieur pour différents types d’objets ou classes d’objets. Dans une variante de réalisation de l’invention, les masques de segmentation M k peuvent également être déterminés, conjointement aux coefficients en minimisant la fonction de cout . L’invention peut être mise en œuvre en tant que programme d’ordinateur comportant des instructions pour son exécution. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support d’enregistrement lisible par un processeur. La référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des fonctions décrites précédemment, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. Au contraire, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés ici dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre des aspects des techniques décrites ici. Les moyens ou ressources informatiques peuvent notamment être distribués (" Cloud computing "), éventuellement selon des technologies de pair-à-pair. Le code logiciel peut être exécuté sur n'importe quel processeur approprié (par exemple, un microprocesseur) ou cœur de processeur ou un ensemble de processeurs, qu'ils soient prévus dans un dispositif de calcul unique ou répartis entre plusieurs dispositifs de calcul (par exemple tels qu’éventuellement accessibles dans l’environnement du dispositif). Le code exécutable de chaque programme permettant au dispositif programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur ou en mémoire morte. De manière générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif avant d'être exécutés. L'unité centrale peut commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur ou dans la mémoire morte ou bien dans les autres éléments de stockage précités. L’invention peut être implémentée sur un dispositif de calcul basé, par exemple, sur un processeur embarqué. Le processeur peut être un processeur générique, un processeur spécifique, un circuit intégré propre à une application (connu aussi sous le nom anglais d’ASIC pour « Application-Specific Integrated Circuit ») ou un réseau de portes programmables in situ (connu aussi sous le nom anglais de FPGA pour « Field-Programmable Gate Array »). Le dispositif de calcul peut utiliser un ou plusieurs circuits électroniques dédiés ou un circuit à usage général. La technique de l'invention peut se réaliser sur une machine de calcul reprogrammable (un processeur ou un micro-contrôleur par exemple) exécutant un programme comprenant une séquence d'instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel). L’invention peut être appliquée pour tout type de séquences vidéos, par exemple dans le domaine de l’industrie du divertissement pour la production de films ou de documentaires mais aussi pour l’industrie du sport pour de l’analyse automatique de contenus sportifs ou encore dans le domaine de la production de contenus à réalité augmentée. Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo, comprenant les étapes de, pour au moins un ensemble de trois images initiales consécutives (I(t 0 ), I(t 1 ), I(t 2 )) de la séquence vidéo : Sélectionner plusieurs méthodes d’interpolation temporelle et pour chaque méthode : Appliquer (101) la méthode audit ensemble pour générer un couple d’images (Î j (t a ), Î j (t b )) à deux instants intermédiaires respectifs compris entre les instants correspondants aux deux premières images de l’ensemble et aux deux dernières images de l’ensemble, Appliquer (102) la méthode au couple d’images (Î j (t a ), Î j (t b )) générées pour déterminer une reconstruction (Î j (t 1 )) de la deuxième image dudit ensemble, Appliquer (103) plusieurs masques de segmentation différents à chaque reconstruction (Î j (t 1 )) de la deuxième image pour la décomposer en une somme de composantes, Déterminer (104) une reconstruction finale ( de la deuxième image dudit ensemble comme égale à une fonction des reconstructions (Î j (t 1 )) de la deuxième image, la fonction étant définie par une combinaison linéaire pondérée par un ensemble de coefficients de pondération, desdites composantes pour l’ensemble des masques de segmentation et l’ensemble des méthodes d’interpolation, L’ensemble de coefficients de pondération étant déterminé (105) par la minimisation d’une fonction de cout prédéterminée représentative d’une erreur entre la reconstruction finale ( de la deuxième image et la deuxième image initiale (I(t 1 )), Déterminer (106) une version finale du couple d’images ( ) aux deux instants intermédiaires, chaque image du couple étant prise égale à ladite fonction appliquée aux images respectives générées par l’ensemble des méthodes d’interpolation. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon la revendication 1 dans laquelle les masques de segmentation sont obtenus (103) en appliquant une grille régulière à une image, chaque masque étant défini par au moins une case de la grille. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon la revendication 1 dans laquelle les masques de segmentation sont obtenus (103) en appliquant une méthode de segmentation à au moins l’une des images initiales ( I(t 0 ), I(t 1 ), I(t 2 ) ). Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon la revendication 3 comprenant: L’application de la méthode de segmentation aux trois images initiales consécutives ( I(t 0 ), I(t 1 ), I(t 2 ) ) de la séquence vidéo pour générer un premier ensemble de segments initiaux pour chacune des images, Pour chaque objet issu de la segmentation et présent sur au moins deux desdites images, définir une enveloppe convexe qui englobe les représentations de l’objet dans lesdites images, Construire un ensemble de segments finaux comprenant : Les segments du premier ensemble n’appartenant pas à une enveloppe convexe, Un nouvel ensemble de segments définis par les frontières des enveloppes convexes et des intersections entre plusieurs enveloppes convexes. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon la revendication 1 dans laquelle les masques de segmentation sont obtenus (103) en appliquant une méthode de segmentation à au moins l’un des couples d’images (Î j (t a ), Î j (t b )) obtenus à l’aide d’au moins une méthode d’interpolation temporelle. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon la revendication 5 comprenant: L’application de la méthode de segmentation à l’un des couples d’images (Î j (t a ), Î j (t b )) obtenus à l’aide d’au moins une méthode d’interpolation temporelle et à la deuxième image I(t 1 ) initiale, pour générer un premier ensemble de segments initiaux pour chacune des images, Pour chaque objet issu de la segmentation et présent sur au moins deux desdites images, définir une enveloppe convexe qui englobe les représentations de l’objet dans lesdites images, Construire un ensemble de segments finaux comprenant : Les segments du premier ensemble n’appartenant pas à une enveloppe convexe, Un nouvel ensemble de segments définis par les frontières des enveloppes convexes et des intersections entre plusieurs enveloppes convexes. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon l’une quelconque des revendications 5 ou 6 comprenant en outre : La sélection de la méthode d’interpolation temporelle qui permet de minimiser ladite fonction de cout appliquée entre la seconde image et la reconstruction de la seconde image, L’application de la méthode de segmentation au couple d’images obtenues via la méthode sélectionnée. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle les masques de segmentation sont sélectionnés de manière à minimiser la fonction de cout appliquée entre la reconstruction finale de la deuxième image et la deuxième image. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle la fonction de cout est une distance entre deux images. Méthode d’augmentation de la résolution temporelle d’une séquence vidéo selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle au moins une méthode d’interpolation temporelle implique la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage automatique d’une fonction d’interpolation temporelle, le modèle étant préalablement entrainé à partir de données d’entrainement constituées par des séquences vidéos appartenant à un domaine d’application donné. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 11.