FR 3164863 A1 20260123 FR 2407962 A 20240719 Procédés, dispositifs et programmes d’ordinateur de compression et décompression d’images de télédétection Ce procédé de compression d’images de télédétection comporte des étapes de: séparation (80) d’une image numérique initiale en une première et une deuxième images numériques, l’image numérique initiale (Im) étant égale au maximum, pixel à pixel, de ces images numériques, application d’une première méthode de compression (64) sur la première image numérique pour obtenir de premières données compressées (D1), décomposition en ondelettes (66) de la deuxième image numérique en une sous-bande d’approximation (LL K ) et une pluralité de sous-bandes de détail ; application d’une deuxième méthode de compression (70) sur la sous-bande d’approximation, pour obtenir des deuxièmes données compressées (D2) ; pour chaque sous-bande de détail, estimation (72) d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, et codage desdits paramètres statistiques en de troisièmes données compressées (D3); regroupement (74) des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées. Figure pour l'abrégé :Figure 2 Procédés, dispositifs et programmes d’ordinateur de compression et décompression d’images de télédétection La présente invention concerne un procédé de compression d’images de télédétection, un dispositif de compression d’images de télédétection et un programme d’ordinateur associés , ainsi qu’un procédé, dispositif et programme d’ordinateur de décompression d’images de télédétection associés. L’invention se situe dans le domaine du traitement d’images obtenues par un capteur de télédétection, par exemple un radar ou un sonar, et plus particulièrement dans le domaine de la compression/décompression d’images numériques obtenues par radar ou sonar. Les capteurs de télédétection radar ou sonar permettent l’acquisition d’images numériques de terrain, qui sont formées de matrices de pixels, de taille relativement importante. Dans de nombreuses applications, les capteurs de télédétection sont embarqués sur des plateformes mobiles, terrestres, aériennes, marines ou sous-marines etc. Afin de pouvoir exploiter de telles images numériques, par exemple la reconnaissance de cibles, il convient de les mémoriser et/ou de les transmettre, par un canal de transmission donné vers des centres de traitement de données, généralement situés au sol et ayant des ressources de mémoire et calculatoires suffisantes. Cependant, il n’est pas possible de transmettre des images acquises par des capteurs de télédétection, en format brut, sur des canaux de communication de bande passante limitée, par exemple dans le cas d’une communication acoustique sous-marine. Le stockage temporaire de telles images numériques avant traitement nécessiterait également des ressources de mémoire très importantes. Il est par conséquent nécessaire de compresser les images numériques acquises par des capteurs de télédétection, en vue de leur stockage et de leur transmission sur des canaux de communication. On connaît diverses méthodes de compression d’images numériques, qui se répartissent dans deux grandes catégories, d’une part la catégorie des méthodes de compression non destructives (ou sans perte), et d’autre part la catégorie des méthodes de compression destructives ou avec perte. Les méthodes de compression non destructives permettent d’obtenir, après compression d’une image numérique initiale puis décompression, une image numérique décompressée strictement identique à l’image numérique initiale. Des méthodes de compression non destructive connues sont par exemple les méthodes LZW (pour « Lempel-Ziv-Welsh »), Shannon-Fano, RLE (pour « run-length encoding ») ou Huffman. Il existe une limite théorique à la capacité de compression non destructive, calculable par l’entropie de l’information de Shannon. L’entropie des images de télédétection étant relativement élevée, le facteur de compression atteignable par les méthodes de compression non destructives est donc limité, et insuffisant pour les applications envisagées. Les méthodes de compression destructive induisent une différence entre l’image numérique initiale, et l’image numérique décompressée après compression. Dans cette catégorie, on connaît notamment les standards de compression d’images JPEG, JPEG2000, ainsi que l’algorithme SPIHT (« Set Partitioning in Hierarchical Trees »). Plus le facteur de compression est élevé, plus la perte d’information est importante, et la différence visuelle entre image numérique initiale et image numérique décompressée est importante. De plus des artéfacts visuels sont introduits par de telles méthodes. Les images de télédétection ont une entropie élevée et comportent un bruit multiplicatif, qui est également appelé bruit de chatoiement (en anglais « speckle »), qui est spécifique à ce type d’images. Dans le domaine de la télédétection, il a été constaté par des experts techniques qu’au-delà d’un certain facteur de compression par des algorithmes de compression destructive connus, les images numériques décompressées ne sont pas exploitables, par exemple pour une application de reconnaissance de cible, et présentent des artefacts qui cachent des informations importantes. Ce taux de compression a été estimé à environ 16, ce qui s’avère insuffisant pour la transmission sur certains types de canaux de transmission. Il existe donc un besoin de mettre au point des procédés de compression et de décompression, adaptés pour des images de télédétection et permettant d’obtenir un facteur de compression plus élevé tout en permettant une exploitation applicative des images décompressées. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de compression d’images de télédétection comportant, pour une image numérique initiale, formée d’une matrice de pixels de taille donnée, chaque pixel ayant une valeur numérique, acquise par un capteur de télédétection, des étapes, mises en œuvre par un processeur de calcul, de : séparation de ladite image numérique initiale en une première image numérique et une deuxième image numérique, chacune des première et deuxième image numérique ayant la même taille que ladite image numérique initiale, la première image numérique étant obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur supérieure à une valeur de seuil prédéterminée, les autres pixels étant mis à zéro, l’image numérique initiale étant égale au maximum, pixel à pixel, desdites première et deuxième images numériques, application d’une première méthode de compression sur ladite première image numérique pour obtenir de premières données compressées, décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique, sur un nombre K de niveaux de décomposition, K étant un nombre entier positif, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation et une pluralité de sous-bandes de détail ; application d’une deuxième méthode de compression sur la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir des deuxièmes données compressées ; pour chaque sous-bande de détail, estimation d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, et codage desdits paramètres statistiques en de troisièmes données compressées; regroupement desdites premières, deuxièmes et troisièmes données compressées en une structure de données formant une représentation compressée de ladite image numérique initiale. Avantageusement, le procédé de compression proposé est particulièrement adapté aux images de télédétection, il permet de séparer les échos forts, correspondant typiquement à des structures, dans la première image numérique et les échos faibles, correspondant typiquement à du bruit, dans la deuxième image numérique. De plus, avantageusement, le procédé comporte une modélisation par des paramètres statistiques des sous-bandes de détail de la décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique, ce qui permet une représentation adéquate du bruit de chatoiement. En effet, avantageusement, les sous-bandes de détail comportent majoritairement du bruit. Ainsi, avantageusement, le procédé de compression proposé permet d’obtenir un meilleur facteur de compression que les méthodes de compression destructives connues pour des images numériques de télédétection cohérente, tout en permettant d’obtenir, grâce à la séparation entre une première et une deuxième images numériques, et aux traitements spécifiques de ces première et deuxième images numériques, une image numérique décompressée exploitable pour les applications visées. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de compression comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles. La deuxième image numérique est obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur inférieure à ladite valeur de seuil, les autres pixels étant mis à ladite valeur de seuil. La première méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Le procédé comporte en outre, avant l’application de la première méthode de compression, une étape de première quantification des valeurs de ladite première image numérique. La deuxième méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Le procédé comporte en outre une étape de deuxième quantification des valeurs de ladite sous-bande d’approximation avant l’application de ladite deuxième méthode de compression. Les paramètres statistiques comprennent, pour chaque sous-bande de détail, une moyenne et un écart-type des valeurs de ladite sous-bande de détail. Les paramètres statistiques comprennent en outre, pour chaque sous-bande de détail, un coefficient d’asymétrie et un coefficient d’aplatissement des valeurs de ladite sous-bande de détail. L’invention concerne également un dispositif de compression d’images de télédétection, comportant, un processeur de calcul configuré, pour une image numérique initiale, formée d’une matrice de pixels de taille donnée, chaque pixel ayant une valeur numérique, acquise par un capteur de télédétection, pour mettre en œuvre : un module de séparation de ladite image numérique initiale en une première image numérique et une deuxième image numérique, chacune des première et deuxième image numérique ayant la même taille que ladite image numérique initiale, la première image numérique étant obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur supérieure à une valeur de seuil prédéterminé, les autres pixels étant mis à zéro, l’image numérique initiale étant égale au maximum, pixel à pixel, desdites première et deuxième images numériques, un module d’application d’une première méthode de compression sur ladite première image numérique pour obtenir de premières données compressées, un module de décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique, sur un nombre K de niveaux de décomposition, K étant un nombre entier positif, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation de niveau K et une pluralité de sous-bandes de détail ; un module d’application d’une deuxième méthode de compression sur la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir des deuxièmes données compressées ; pour chaque sous-bande de détail, un module d’estimation d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, et de codage desdits paramètres statistiques en de troisièmes données compressées ; un module de regroupement desdites premières, deuxièmes et troisièmes données compressées en une structure de données formant une représentation compressée de ladite image numérique initiale. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de compression d’images de télédétection tel que défini ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé de décompression d’images de télédétection comportant une réception une structure de données comportant des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées obtenues par un procédé de compression tel que brièvement décrit ci-dessus. Le procédé de décompression comporte les étapes suivantes, mises en œuvre par un processeur de calcul : première décompression des premières données compressées par application d’une première méthode de décompression pour obtenir une première image numérique décompressée ; deuxième décompression des deuxièmes données compressées par application d’une deuxième méthode de décompression pour obtenir une sous-bande d’approximation décompressée ; recomposition en ondelettes en nombre K de niveaux de décomposition, utilisant la sous-bande d’approximation décompressée, et des sous-bandes de détail de valeurs choisies, permettant d’obtenir une deuxième image numérique décompressée ; combinaison pixel à pixel desdites première et deuxième images numériques décompressées pour obtenir une image numérique décompressée. Avantageusement, le procédé de décompression, pour des sous-bandes de détails de valeurs choisies égale à zéro (des valeurs nulles), permet de reconstruire une image numérique décompressée qui est débruitée, alors que la première image numérique, représentative des échos forts, et la sous-bande d’approximation sont conservées. Selon une caractéristique, le procédé de décompression comporte pour chaque sous-bande de détail, une réception d’un paramètre scalaire compris entre zéro et un, une génération pseudo-aléatoire de bruit en fonction d’au moins un paramètre statistique de décompression, ledit paramètre statistique de décompression étant obtenu par multiplication par ledit paramètre scalaire d’au moins un des paramètres statistiques extraits des troisièmes données compressées et représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, ladite génération pseudo-aléatoire de bruit permettant de synthétiser une sous-bande de bruit, l’étape de recomposition en ondelettes utilisant la sous-bande d’approximation décompressée et les sous-bandes de bruit générées pour obtenir ladite deuxième image numérique décompressée.. Avantageusement, la génération pseudo-aléatoire de bruit respecte les paramètres statistiques, et donc le bruit généré, dans chaque sous-bande de détail, suit une distribution statistique analogue à celle du bruit de la sous-bande de détail correspondante dans l’image numérique initiale. Ainsi, un bruit de chatoiement ayant sensiblement la même distribution statistique est introduit dans l’image numérique décompressée lorsque le paramètre scalaire est égal à 1. Selon une caractéristiques, pour chaque sous-bande de détail, ledit au moins un paramètre statistique extrait des troisièmes données compressées est l’écart-type. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un dispositif de décompression d’images numériques de télédétection, comportant, une réception une structure de données comportant des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées obtenues par un dispositif de compression tel que brièvement décrit ci-dessus, le dispositif de décompression comportant un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre: un module de décompression des premières données compressées par application d’une première méthode de décompression pour obtenir une première image numérique décompressée ; un module de décompression des deuxièmes données compressées par application d’une deuxième méthode de décompression pour obtenir une sous-bande d’approximation décompressée ; un module de recomposition en ondelettes en nombre K de niveaux de décomposition, utilisant la sous-bande d’approximation décompressée, et des sous-bandes de détail de valeurs choisies, permettant d’obtenir une deuxième image numérique décompressée, un module de combinaison pixel à pixel desdites première et deuxième images numériques décompressées pour obtenir une image numérique décompressée. Selon une caractéristique, le dispositif de décompression est configuré pour recevoir un paramètre scalaire compris entre 0 et 1, le dispositif de décompression comportant en outre un module de génération pseudo-aléatoire de bruit en fonction d’au moins un paramètre statistique de décompression, ledit paramètre statistique de décompression étant obtenu par multiplication par ledit paramètre scalaire d’au moins un des paramètres statistiques extraits des troisièmes données compressées et représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, ladite génération pseudo-aléatoire de bruit permettant de synthétiser une sous-bande de bruit, le module de recomposition en ondelettes étant configuré pour utiliser la sous-bande d’approximation décompressée et les sous-bandes de bruit générées pour obtenir ladite deuxième image numérique décompressée Selon un autre aspect, l’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de décompression d’images de télédétection tel que défini ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 représente schématique un système de traitement d’images de télédétection, comprenant un dispositif de compression d’images de télédétection et un dispositif de décompression d’images de télédétection ; FIG. 2 la FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de compression d’images de télédétection dans un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 représente schématiquement des sous-bandes résultant d’une décomposition en ondelettes d’une image numérique sur 2 niveaux de décomposition ; FIG. 4 la FIG. 4 est un exemple d’une sous-bande de détail et d’un histogramme associé ; FIG. 5 la FIG. 5 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de décompression d’images de télédétection dans un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 1 illustre schématiquement un système 2 de traitement d’images de télédétection, les images de télédétection étant des images numériques acquises par un capteur de télédétection 4. Le capteur de télédétection 4, parfois également appelé senseur cohérent, est par exemple un radar ou un sonar, qui est configuré pour acquérir des images numériques. Chaque image numérique est définie par au moins une matrice de pixels, de taille donnée, chaque pixel ayant une valeur représentative du signal capté, codée sur un nombre prédéterminé de bits, par exemple 8 à 32 bits. Le capteur de télédétection 4 est par exemple embarqué sur une plateforme mobile 6, par exemple un vaisseau ou un sous-marin. Bien entendu, ces exemples sont donnés à titre non limitatif, d’autres types de plateforme mobile étant envisageables. Le système 2 comporte un dispositif 8 de compression d’images numériques de télédétection et un dispositif 10 de décompression d’images numériques de télédétection. Le dispositif 8 de compression est par exemple embarqué sur la plateforme mobile 6, et connecté au capteur de télédétection 4, par exemple via une liaison filaire. Ainsi, le dispositif 8 de compression est configuré pour recevoir des images numériques de télédétection 22 acquises par le capteur de télédétection 4. Le dispositif 8 de compression et le dispositif 10 de décompression sont des dispositifs électroniques programmables, par exemple des ordinateurs. Dans le mode de réalisation de la FIG. 1 , les dispositifs 8 de compression et 10 de décompression sont distants, et adaptés pour communiquer via un canal de communication 12, en utilisant des interfaces de communication respectives 14, 16. Par exemple, le canal de communication 12 est un canal de communication sans fil, et les interfaces de communication 14, 16 permettent une communication via le canal de communication 12 selon un protocole de communication donné. On peut ainsi avantageusement transmettre les informations par un protocole de communication radio-fréquences, optique, ou acoustique (par exemple le protocole de communication acoustique sous-marine JANUS de l’OTAN référencé sous le STANAG 4748), en soulignant que le débit acoustique sous-marin est en général très faible, avec un produit typique portée-débit de l’ordre de 100 km.kb/s actuellement, justifiant ainsi la compression. Par exemple, le dispositif 10 de décompression est situé dans un centre de traitement de données situé au sol, alors que le dispositif 8 de compression est embarqué sur une plateforme mobile. Le dispositif 8 de compression est un dispositif électronique programmable, qui comporte, outre l’interface de communication 14, une mémoire électronique 18, adaptée à mémoriser des données sous forme de fichiers ou de registres par exemple, et une unité de calcul 20, qui est par exemple un processeur de calcul, apte à exécuter des calculs et des instructions de code de programme d’ordinateur lorsque le dispositif 8 est mis sous tension. Les éléments 14, 18, 20 du dispositif de compression sont adaptés à communiquer via des bus de communication 15. Le processeur 20 du dispositif 8 de compression est configuré pour implémenter : -un module 24 de séparation d’une image numérique initiale en une première image numérique et une deuxième image numérique ; -un module 26 d’application d’une première méthode de compression sur la première image numérique pour obtenir de premières données compressées D1 ; -un module 28 de décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique, sur un nombre K de niveaux de décomposition, K étant un nombre entier positif, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation et une pluralité de sous-bandes de détail ; -un module 30 d’application d’une deuxième méthode de compression sur la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir des deuxièmes données compressées D2 ; - un module 32 d’estimation d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de chaque sous-bande de détail et de codage des paramètres statistiques en de troisièmes données compressées D3 ; -un module 34 de regroupement des premières données compressées D1, deuxièmes données compressées D2 et troisièmes données compressées D3 en une structure de données 36 formant une représentation compressée de l’image numérique initiale. Dans certains modes de réalisation, une même méthode de compression est utilisée en tant que première méthode de compression et deuxième méthode de compression. La structure de données 36 est par exemple un fichier, comprenant les données compressées D1, D2 et D3, ainsi que des paramètres utilisés lors de la compression et utiles pour la décompression, par exemple le nombre K de niveaux de décomposition, rangés selon une structure de représentation choisie. Les modules 24, 26, 28, 30, 32,34 sont adaptés à coopérer, comme décrit plus en détail ci-après, pour mettre en œuvre le procédé de compression d’images de télédétection selon l’invention. Dans un mode de réalisation, les modules 24, 26, 28, 30, 32, 34 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé de compression d’images de télédétection selon l’invention. En variante non représentée, les modules 24, 26, 28, 30, 32, 34 sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General- purpose processing on graphics processing ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. La structure de données 36 formant une représentation compressée de l’image numérique initiale est adaptée pour être transmise, via le canal de communication 12, au dispositif 10 de décompression d’images de télédétection. Le dispositif 10 de décompression est un dispositif électronique programmable qui comporte, en plus de l’interface de communication 16, une mémoire électronique 38, adaptée à mémoriser des données sous forme de fichiers ou de registres par exemple, et une unité de calcul 40, qui est par exemple un processeur de calcul, apte à exécuter des calculs et des instructions de code de programme d’ordinateur lorsque le dispositif 10 est mis sous tension, ainsi qu’une interface homme-machine 42, permettant notamment un affichage d’images décompressées. Les éléments 16, 38, 40, 42 du dispositif de décompression sont adaptés à communiquer via des bus de communication 35. Le processeur 40 du dispositif 10 de décompression est configuré pour implémenter : un module 44 de première décompression des premières données compressées par application d’une première méthode de décompression pour obtenir une première image numérique décompressée ; un module 46 de deuxième décompression des deuxièmes données compressées par application d’une deuxième méthode de décompression pour obtenir une sous-bande d’approximation décompressée ; un module 48 de recomposition en ondelettes en nombre K de niveaux de décomposition, permettant d’obtenir une deuxième image numérique décompressée ; un module 50 de combinaison pixel à pixel desdites première et deuxième images numériques décompressées pour obtenir une image numérique décompressée ; un module 52, optionnel, de génération pseudo-aléatoire de bruit en fonction des paramètres statistiques correspondants extraits des troisièmes données compressées afin d’obtenir une sous-bande de bruit. La première méthode de décompression est adaptée pour décompresser des images numériques compressées en utilisant la première méthode de compression. La deuxième méthode de décompression est adaptée pour décompresser des images numériques compressées en utilisant la deuxième méthode de compression. Les modules 44, 46, 48, 50, 52 sont adaptés à coopérer, comme décrit plus en détail ci-après, pour mettre en œuvre le procédé de décompression d’images de télédétection selon l’invention. Dans un mode de réalisation, les modules 44, 46, 48, 50, 52 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé de décompression d’images de télédétection selon l’invention. En variante non représentée, les modules 44, 46, 48, 50, 52 sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General- purpose processing on graphics processing ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. La FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de compression d’images de télédétection selon un mode de réalisation, le procédé étant mis en œuvre par un processeur d’un dispositif de compression d’images de télédétection. Le procédé comporte, pour une image numérique initiale Im, de taille donnée, acquise par un capteur de télédétection, une première étape 60 de séparation de l’image numérique initiale Im en deux images numériques distinctes de même taille, une première image numérique Im1 et une deuxième image numérique Im2, toutes deux de même taille que l’image numérique initiale Im. Par exemple, lorsque l’image numérique initiale est formée par une matrice de pixels Im(l,c) de L lignes et C colonnes, par exemple L=2 P et C=2 Q , chacune des images numériques Im1 et Im2 est également formée d’une matrice de pixels de L=2 P lignes et C=2 Q colonnes. La séparation est effectuée en fonction d’une valeur de seuil S prédéterminée. Par exemple, la valeur du seuil S est fixe et préalablement mémorisé. Selon une variante, la valeur de seuil S varie localement et est calculée par une méthode de contrôle automatique de gain ou AGC (de l’anglais « Automatic Gain Control »), appliquée sur un image numérique initiale normalisée, le contrôle automatique de gain comportant une division de l’image par sa moyenne locale déterminée par un filtrage passe-bas. Selon une autre variante, la valeur de seuil S varie localement et est calculée par une méthode de contrôle de gain variable dans le temps ou TVG (de l’anglais « Time Variable Gain »). Un contrôle de gain classiquement utilisé en imagerie sonar ou radar consiste à compenser la perte de propagation géométrique en distance. Ainsi dans l’équation dite du sonar ou du radar donnant la puissance reçue au niveau du récepteur: certains termes sont constants et représentent la puissance à l’émission, le gain d’antenne en émission et en réception dans la direction considérée, et divers termes de bruit ou de seuils de détection ; d’autres sont variables avec la portée émetteur-cible R (donc également du temps aller-retour), avec classiquement le terme de perte de propagation géométrique en -40 log R et un terme d’absorption par le milieu en log R le dernier enfin est variable et dépend de la cible, il décrit la fraction de puissance qui est ré-émise vers le récepteur (c’est le terme dit d’index). Un algorithme possible de TVG est alors l’opposé des termes variables en R, à savoir +40 log R + log R de sorte que la donnée enregistrée au niveau du récepteur ne représente que les fluctuations de la cible indépendamment de R, la valeur de seuil S étant alors définie par rapport à la dynamique que prennent les valeurs corrigées par le terme de TVG. Selon une troisième variante, la valeur de seuil S varie localement et est égale à un certain quantile (par exemple 95%) des valeurs prises par l’image sur une fenêtre glissante de taille prédéfinie. La première image numérique Im1, également appelée image des échos forts, comprend les pixels de l’image numérique initiale Im de valeur supérieure ou égale au seuil S, les valeurs des autres pixels étant mises à zéro : si si La deuxième image numérique Im2, également appelée image des échos faibles, comprend les pixels de l’image numérique initiale Im de valeur inférieure à la valeur de seuil S, les autres pixels étant mis à S : Im2 est donc l’image Im dite écrêtée ou « clampée » à la valeur de seuil S.: si si L’image numérique initiale est obtenue par une combinaison pixel à pixel, de la première image numérique et de la deuxième image numérique, la combinaison consistant à prendre la valeur maximum en chaque pixel : pour toutes les valeurs de (i,j), i.e. Des traitements distincts sont ensuite appliqués à la première image numérique Im1 et à la deuxième image numérique Im2. Pour la première image numérique Im1, l’étape 60 de séparation est optionnellement suivie d’une étape 62 de première quantification, afin de diminuer le nombre de bits sur lequel est représentée chaque valeur de pixel de la première image numérique. La première quantification permet ainsi de passer d’une représentation de la valeur de chaque pixel sur B bits à une représentation sur B’ bits, avec B’ L’étape 62 de première quantification, ou l’étape 60 de séparation lorsque la première quantification n’est pas appliquée, est suivie alors, pour la première image numérique Im1, d’une application 64 d’une première méthode de compression sur la première image numérique (ou la première image numérique quantifiée), de préférence normalisée préalablement à la pleine dynamique (entre 0 et 1, ou entre 0 et 255 selon le mode de représentation des images) pour obtenir de premières données compressées D1. Lorsque la normalisation a été appliquée, on stocke, à côté de l’image compressée D1, le minimum et le maximum de l’image Im1 avant compression, de sorte de pouvoir restaurer une approximation de Im1 à partir des premières données compressées D1. De préférence, la première méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Par exemple, l’algorithme PNG est appliqué. Avantageusement, la première image numérique comporte un nombre important de zéros, et a une entropie bien plus faible que l’image numérique initiale, ce qui permet d’obtenir un facteur de compression très supérieur à celui obtenu pour l’image numérique initiale avec une première méthode de compression non destructive. Selon une variante, une méthode de compression destructive, paramétrée pour obtenir une image décompressée proche, selon une mesure de distance choisie, de l’image numérique initiale, est appliquée. Par exemple, une compression JPEG ou JPEG2000 avec un facteur de qualité supérieur à 90 est appliquée (le facteur de qualité est arbitraire et déterminé uniquement par des critères de qualité objective ou subjective de l’image reconstruite). Ainsi sont obtenues de premières données compressées D1 représentatives de la première image numérique ou image des échos forts de l’image numérique initiale. Pour le traitement de la deuxième image numérique Im2, ou image des échos faibles, le procédé comprend une étape 66 de décomposition en ondelettes sur un nombre K préalablement choisi de niveaux de décomposition, K étant un entier positif, de préférence compris entre 1 et 4, et de préférence égal à 3. La décomposition en ondelettes est connue dans le domaine du traitement d’images sous l’acronyme DWT (pour « Digital Wavelet Transform »). La décomposition en ondelettes est une transformation d’une image numérique I, représentée dans le domaine spatial, en une représentation pyramidale hybride en sous-bandes spatio-fréquentielles de différents niveaux de décomposition, appelés simplement niveaux par la suite, par application de filtres de décomposition par lignes et/ou par colonnes. A titre d’exemple, en référence à la FIG. 3 , pour une image numérique I, sur K=2 niveaux de décomposition, la décomposition en ondelettes permet d’obtenir une sous-bande de niveau 2 appelée ci-après sous-bande d’approximation, référencée LL 2 dans la FIG. 3 et six sous-bandes appelées ci-après sous-bandes de détail, respectivement référencées HL 1 , LH 1 et HH 1 au niveau 1, et HL 2 , LH 2 et HH 2 au niveau 2. Dans l’exemple illustré, l’image numérique I est une image carrée de taille 2 q x2 q . Le niveau 0 correspond à l’image numérique I elle-même, le niveau 1 comprend des sous-bandes ayant chacune une taille de 2 q-1 x2 q-1 , donc de nombre de lignes et de nombre de colonnes divisés par deux par rapport à l’image numérique I ; le niveau 2 comprend des sous-bandes ayant chacune une taille de 2 q- 2 x2 q- 2 , donc de nombre de lignes et de nombre de colonnes divisés par quatre par rapport à l’image numérique I. Plus généralement, le niveau K comprend des sous-bandes ayant chacune une taille de 2 q- K x2 q- K , donc de nombre de lignes et de nombre de colonnes divisés par 2 K par rapport à l’image numérique I. La décomposition en ondelettes s’effectue par niveaux successifs par application de filtres d’analyse, respectivement un filtre passe-bas (ou filtre d’approximation) et un filtre passe-haut (ou filtre de détail), associés à des décimateurs par deux, appliqués selon la direction horizontale (parcours de colonnes) et selon la direction verticale (parcours des lignes). Ainsi, au premier niveau de décomposition, l’image numérique I est décomposée en une première sous-bande d’approximation, LL1, correspondant à un filtrage passe-bas dans chacune des directions ; une sous-bande LH1, correspondant à un filtrage passe-bas selon la direction horizontale et un filtrage passe-haut selon la direction verticale ; une sous-bande HL1, correspondant à un filtrage passe-haut selon la direction horizontale et un filtrage passe-bas selon la direction verticale ; une sous-bande HH1, correspondant à un filtrage passe-haut selon la direction horizontale et selon la direction verticale. Au niveau de décomposition suivant (niveau 2), la première sous-bande d’approximation, LL1, est traitée de façon analogue au traitement appliqué à l’image numérique I : la sous-bande d’approximation LL1 est décomposée en une sous-bande d’approximation, LL2, correspondant à un filtrage passe-bas dans chacune des directions ; une sous-bande LH2, correspondant à un filtrage passe-bas selon la direction horizontale et un filtrage passe-haut selon la direction verticale ; une sous-bande HL2, correspondant à un filtrage passe-haut selon la direction horizontale et un filtrage passe-bas selon la direction verticale ; une sous-bande HH2, correspondant à un filtrage passe-haut selon la direction horizontale et selon la direction verticale. De manière générale, pour passer d’un niveau d à un niveau (d+1), la sous-bande d’approximation LLd est décomposée par des filtrages passe-bas et passe-haut associés à des décimateurs comme décrit ci-dessus. Chaque sous-bande d’approximation est une imagette (i.e. image de taille plus petite) représentative de l’image numérique I, alors que les sous-bandes de détail comprennent des composantes représentatives du bruit présent dans l’image numérique I. La décomposition en ondelettes est de préférence effectuée selon l’algorithme de Mallat, décrit dans l’article « A Theory for Multiresolution Signal Decomposition : The Wavelet Representation », publié dans IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11, Juillet 1989, qui utilise des ondelettes discrètes orthogonales dites séparables, permettant un calcul ayant une complexité algorithmique linéaire en fonction du nombre de pixels de l’image, donc plus rapide qu’avec des ondelettes arbitraires. Dans un mode de réalisation préféré, la décomposition met en œuvre les filtres d’ondelettes de Daubechies d’ordre 5 ou les filtres de type Coiflet d’ordre 5, décrits dans « Ten Lectures on Wavelets » de I. Daubechies, publiée dans SIAM, 1992. De retour à la FIG. 2 , le procédé comporte donc une étape 66 de décomposition en ondelettes de la deuxième image numériques sur K niveaux de décomposition, en appliquant un filtre d’ondelettes préalablement choisi. Le nombre de niveaux de décomposition et les coefficients du filtre d’ondelettes sont des paramètres du procédé de compression. Selon un premier mode de réalisation, ces paramètres sont fixés d’avance et connus du dispositif de compression et du dispositif de décompression. Selon un second mode de réalisation, le type d’ondelettes utilisé et le nombre de niveaux de décomposition utilisé est indiqué dans la donnée compressée par des champs de données ad hoc (l’un pour le type, l’autre pour le nombre de niveaux, tous deux champs ayant classiquement bien moins que 256 possibilités, ce qui représente au final un surcoût négligeable de deux octets). Selon une variante, le nombre de niveaux de décomposition et les coefficients du filtre d’ondelettes sont sélectionnés dynamiquement à la compression, et insérés dans la structure de données formant une représentation compressée de l’image numérique initiale, afin d’être utilisés par le procédé de décompression. A l’issue de la décomposition en ondelettes 66 sont obtenues : une sous-bande d’approximation de niveau K, et une pluralité sous-bandes de détail, comprenant 3 sous-bandes de détail par niveau, donc au total 3K sous-bandes de détail, comme expliqué ci-dessus. Par exemple, pour K=2, les six sous-bandes de détail HL 1 , LH 1 et HH 1 au niveau 1, et HL 2 , LH 2 et HH 2 au niveau 2 sont obtenues. A titre d’exemple, pour une image numérique initiale de taille 512x512, et K=2 niveaux de décomposition, la sous-bande d’approximation LL2 est une matrice de 128x128 valeurs, les sous-bandes de détail HL 1 , LH 1 et HH 1 au niveau 1 ont chacune une taille de 256x256 et les sous-bandes de détail HL 2 , LH 2 et HH 2 au niveau 2 ont chacune une taille de 128x128. Le procédé comporte alors à nouveau des traitements différenciés de la sous-bande d’approximation de niveau K et des sous-bandes de détail. La sous-bande d’approximation LL K est optionnellement quantifiée à l’étape de deuxième quantification 68, afin de diminuer le nombre de bits sur lequel est représentée chaque valeur de la sous-bande d’approximation LL K . La deuxième quantification permet ainsi de passer d’une représentation de la valeur de chaque pixel sur B bits à une représentation sur B’ bits, avec B’ Le procédé comporte, après l’étape de deuxième quantification 68 ou directement après l’étape de décomposition, une application 70 d’une deuxième méthode de compression sur la sous-bande d’approximation (ou la sous-bande d’approximation quantifiée) LL K , de préférence préalablement normalisée entre 0 et 1 (ou 0 et 255 selon le mode de représentation des images), pour obtenir de deuxièmes données compressées D2. Lorsque la normalisation est appliquée, on stocke, à côté de l’image compressée D2, le minimum et le maximum de l’image LL K avant compression, de sorte de pouvoir restaurer une approximation de LL K à partir de D2. De préférence, la deuxième méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Par exemple, et de manière non limitative, l’algorithme PNG est appliqué. Selon une variante, la deuxième méthode de compression est une méthode de compression destructive, paramétrée pour obtenir une image décompressée proche, selon une mesure de distance choisie, de l’image initiale. Dans un mode de réalisation, la deuxième méthode de compression est la même méthode de compression que la première méthode de compression. Le procédé comporte en outre, pour chaque sous-bande de détail respective parmi , une étape 72 d’estimation d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de la sous-bande de détail. Les paramètres statistiques comportent en particulier la moyenne des valeurs de la sous-bande de détail et la variance ou l’écart-type des valeurs de la sous-bande de détail. Ces paramètres sont également connus sous le nom de moments d’ordre 1 et d’ordre 2 d’une distribution statistique. Ainsi, par exemple, à l’étape 72 sont calculés : pour la sous-bande de détail HL 1 ,la moyenne m HL1 et l’écart-type σ HL1 ; pour la sous-bande de détail LH 1 ,la moyenne m L H 1 et l’écart-type σ L H 1 ; pour la sous-bande de détail HH 1 ,la moyenne m HH 1 et l’écart-type σ HH 1 ; pour la sous-bande de détail HL 2 ,la moyenne m HL 2 et l’écart-type σ HL2 ; pour la sous-bande de détail LH 2 ,la moyenne m L H2 et l’écart-type σ L H2 ; pour la sous-bande de détail HH 2 ,la moyenne m HH2 et l’écart-type σ HH2 . Dans ce cas, pour K=2 niveaux de décomposition, paramètres statistiques sont obtenus. Dans un autre mode de réalisation, qui apporte une amélioration de la précision d’approximation de la distribution statistique des sous-bandes de détail, l’étape 72 d’estimation des paramètres statistiques comprend en plus le calcul du coefficient d’asymétrie η (ou moment d’ordre 3), également appelé « skewness » en anglais, des valeurs de la sous-bande de détail, et optionnellement le calcul du coefficient d’applatissement ou kurtosis des valeurs de la sous-bande. Comme cela est connu dans le domaine des statistiques, pour une variable aléatoire X, dont la moyenne est notée m et l’écart-type est noté σ, le coefficient d’asymétrie est obtenu par la formule : Et le kurtosis est obtenu par la formule : Où E[.] désigne l’espérance, ou en d’autres termes la moyenne sur les valeurs disponibles, qui sont des échantillons de la distribution statistique considérée. Dans ce mode de réalisation, quatre paramètres statistiques respectifs sont calculés pour chaque sous-bande, et pour K=2 niveaux de décomposition, paramètres statistiques sont obtenus. Les paramètres statistiques sont codés, par exemple chaque paramètre est codé sur O octets, où O est par exemple égale à 4, et forment une troisième donnée compressée D3. Avantageusement, même en utilisant 4 paramètres statistiques par sous-bande de détail, chacun codé sur 4 octets, la troisième donnée compressée comporte un nombre de bits largement inférieur par rapport au cas où ces sous-bandes de détail sont codées de manière traditionnelle. La troisième donnée compressée est représentative des distributions des sous-bandes de détail de la décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique Im2. Le procédé de compression comporte ensuite une étape 74 regroupement des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées D1, D2, D3 en une structure de données, Comp(Im), formant une représentation compressée de l’image numérique initiale. Comme expliqué précédemment, selon le mode de réalisation, des paramètres supplémentaires, comme le nombre de niveaux de décomposition et les coefficients du filtre d’ondelettes appliqué sont également insérés optionnellement dans la structure de données. La FIG. 4 illustre un exemple de décomposition en ondelettes sur deux niveaux, référencée 73, d’une image numérique 71. La sous-bande de détail HH1, référencée 75, est agrandie, et l’histogramme 77 des valeurs de la sous-bande de détail HH1 est également représenté. De manière connue, l’histogramme des valeurs est représentatif de la distribution statistique des valeurs considérées. Ainsi, sur l’exemple de la FIG. 4 , on observe une distribution statistique proche d’une distribution Gaussienne, qui est alors représentable par deux paramètres statistiques, la moyenne et l’écart-type. La FIG. 5 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de décompression d’images de télédétection selon un mode de réalisation, le procédé étant mis en œuvre par un processeur d’un dispositif de décompression d’images de télédétection. Le procédé de décompression est associé au procédé de compression, et met en œuvre une décompression à partir d’une structure de données formant une représentation compressée d’une numérique initiale, la structure de données étant obtenue par un procédé de compression tel que décrit ci-dessus. Le procédé de décompression comporte une étape 80 d’extraction des premières données compressées D1, des deuxièmes données compressées D2 et des troisièmes données compressées D3 à partir d’une structure de données Comp(Im) reçue. Le procédé comprend alors l’application 82 d’une première méthode de décompression aux premières données compressées, pour obtenir une première image numérique décompressée Im1’, ensuite remise à l’échelle, le cas échéant, pour retrouver la dynamique de Im1 grâce aux paramètres du minimum et du maximum qui avaient été sauvegardés dans Comp(Im). La première méthode de décompression est adaptée pour décompresser des images numériques compressées en utilisant la première méthode de compression. Par exemple, la méthode non destructive PNG est mise en œuvre. Toute autre méthode de première décompression, non destructive ou destructive, associée à la première méthode de compression, est applicable. Le procédé comprend une étape 84 d’application d’une deuxième méthode de décompression aux deuxièmes données compressées D2 accompagnées, le cas échéant, des valeurs sauvegardées du minimum et du maximum de la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation décompressée. La deuxième méthode de décompression est adaptée pour décompresser des images numériques compressées en utilisant la deuxième méthode de compression. Par exemple, la méthode non destructive PNG est mise en œuvre. Toute autre méthode de deuxième décompression, non destructive ou destructive, associée à la deuxième méthode de compression, est applicable. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre, pour chaque ensemble de paramètres statistiques des troisièmes données compressées D3, correspondant à une sous-bande de détail, une étape 86 de génération pseudo-aléatoire de bruit en fonction des paramètres statistiques correspondants, afin d’obtenir une sous-bande de bruit qui sera utilisée comme sous-bande de détail lors d’une étape 88 de recomposition en ondelettes ultérieure. Selon une variante, l’étape 86 n’est pas mises en œuvre, et des sous-bandes de détail formées de valeurs nulles sont utilisées dans l’étape 88 de recomposition en ondelettes. La recomposition 88 en ondelettes consiste en l’application de la transformation en ondelettes inverse (ou DWT inverse) de celle appliquée à l’étape de décomposition en ondelettes appliquée lors de la compression. En particulier, les coefficients de filtre utilisés lors de la compression sont connus au niveau de la décompression, soit par défaut, soit extraits de la structure de données reçue. A l’issue de l’étape de recomposition en ondelettes est obtenue une deuxième image numérique décompressée Im2’. Dans le cas de figure où les sous-bandes de détail sont formées de valeurs nulles, la deuxième image numérique décompressée Im2’ est débruitée. Dans le cas de figure où les sous-bandes de détail sont synthétisées par génération pseudo-aléatoire de bruit à partir des paramètres représentatifs de la distribution statistique de chaque sous-bande de détail, estimés par le module d’estimation statistique 32 lors de la compression, la deuxième numérique décompressée Im2’ comporte un bruit de chatoiement de distribution statistique similaire à la distribution statistique de bruit de chatoiement dans l’image numérique initiale. Dans le cas de figure où les sous-bandes de détail sont formées par génération pseudo-aléatoire de bruit avec un écart-type supérieur à zéro et inférieur à celui estimé par le module d’estimation statistique 32, la deuxième numérique décompressée Im2’ comporte un bruit de chatoiement de distribution statistique d’intensité intermédiaire, fournissant ainsi un débruitage partiel de l’image. Avantageusement, il est possible d’utiliser un paramètre scalaire P_scal unique entre 0 et 1 réglable par l’opérateur. Un paramètre scalaire P_scal est optionnellement fourni en entrée de l’étape 86, par exemple par un utilisateur. En variante, le paramètre scalaire P_scal est fixé à une valeur donnée selon l’application prévue. Le paramètre scalaire P_scal est utilisé pour pondérer tous les écarts-types, et plus généralement les paramètres statistiques, estimés initialement par le module d’estimation 32, lors de la reconstruction des sous-bandes de bruit à l’étape de génération 86. En d’autres termes, le procédé met en œuvre une multiplication d’un ou plusieurs des paramètres statistiques extraits des troisièmes données compressées pour former des paramètres statistiques de décompression, les paramètres statistiques de décompression étant utilisés pour la synthèse par génération pseudo-aléatoire des sous-bandes de détail. Une valeur de zéro du paramètre scalaire correspond à l’absence de bruit, une valeur de 1 du paramètre scalaire correspond à une reconstruction au plus proche de l’image d’origine, et une valeur intermédiaire à une image reconstruite partiellement débruitée. Le procédé de décompression comporte ensuite une étape 90 de combinaison pixel à pixel de la première image numérique décompressée Im1’ et de la deuxième image numérique décompressée Im2’ pour obtenir une image numérique décompressée Im’. La combinaison consiste à prendre le maximum, pour chaque pixel, entre la valeur contenue dans la première image numérique décompressée Im1’ et la valeur contenue dans la deuxième image numérique décompressée Im2’. Avantageusement, grâce à la séparation en images des échos forts et des échos faibles, à la décomposition en ondelettes et à l’introduction de paramètres statistiques caractérisant les sous-bandes de détail, le procédé de compression proposé permet d’obtenir des facteurs de compression élevés pour des images de télédétection, de l’ordre de 16 à 100 (sur des images présentant un fond presque uniforme comme un banc de sable) tout en préservant une qualité satisfaisante pour l’interprétation de ces images. Procédé de compression d’images de télédétection, comportant, pour une image numérique initiale, formée d’une matrice de pixels de taille donnée, chaque pixel ayant une valeur numérique, acquise par un capteur de télédétection, des étapes, mises en œuvre par un processeur de calcul, de : séparation (80) de ladite image numérique initiale (Im) en une première image numérique (Im1) et une deuxième image numérique (Im2), chacune des première et deuxième image numérique ayant la même taille que ladite image numérique initiale, la première image numérique étant obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur supérieure à une valeur de seuil prédéterminée, les autres pixels étant mis à zéro, l’image numérique initiale (Im) étant égale au maximum, pixel à pixel, desdites première et deuxième images numériques, application d’une première méthode de compression (64) sur ladite première image numérique (Im1) pour obtenir de premières données compressées (D1), décomposition en ondelettes (66) de la deuxième image numérique (Im2), sur un nombre K de niveaux de décomposition, K étant un nombre entier positif, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation (LL K ) et une pluralité de sous-bandes de détail ; application d’une deuxième méthode de compression (70) sur la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir des deuxièmes données compressées (D2) ; pour chaque sous-bande de détail, estimation (72) d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, et codage desdits paramètres statistiques en de troisièmes données compressées (D3); regroupement (74) desdites premières, deuxièmes et troisièmes données compressées (D1, D2, D3) en une structure de données formant une représentation compressée de ladite image numérique initiale. Procédé de compression selon la revendication 1, dans lequel ladite deuxième image numérique (Im2) est obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur inférieure à ladite valeur de seuil, les autres pixels étant mis à ladite valeur de seuil. Procédé de compression selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel ladite première méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Procédé de compression selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comportant en outre, avant l’application de la première méthode de compression, une étape de première quantification (62) des valeurs de ladite première image numérique. Procédé de compression selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel ladite deuxième méthode de compression est une méthode de compression non destructive. Procédé de compression selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comportant en outre une étape de deuxième quantification (68) des valeurs de ladite sous-bande d’approximation avant l’application de ladite deuxième méthode de compression. Procédé de compression selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel lesdits paramètres statistiques comprennent, pour chaque sous-bande de détail, une moyenne et un écart-type des valeurs de ladite sous-bande de détail. Procédé de compression selon la revendication 7, dans lequel lesdits paramètres statistiques comprennent en outre, pour chaque sous-bande de détail, un coefficient d’asymétrie et un coefficient d’aplatissement des valeurs de ladite sous-bande de détail. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de compression d’images de télédétection conforme aux revendications 1 à 8. Dispositif de compression d’images de télédétection, comportant, un processeur de calcul configuré, pour une image numérique initiale, formée d’une matrice de pixels de taille donnée, chaque pixel ayant une valeur numérique, acquise par un capteur de télédétection, pour mettre en œuvre : un module de séparation (24) de ladite image numérique initiale (Im) en une première image numérique (Im1) et une deuxième image numérique (Im2), chacune des première et deuxième image numérique ayant la même taille que ladite image numérique initiale, la première image numérique (Im1) étant obtenue par conservation des pixels de l’image numérique initiale de valeur supérieure à une valeur de seuil prédéterminé, les autres pixels étant mis à zéro, l’image numérique initiale étant égale au maximum, pixel à pixel, desdites première et deuxième images numériques, un module (26) d’application d’une première méthode de compression sur ladite première image numérique (Im1) pour obtenir de premières données compressées (D1), un module (28) de décomposition en ondelettes de la deuxième image numérique (Im2), sur un nombre K de niveaux de décomposition, K étant un nombre entier positif, permettant d’obtenir une sous-bande d’approximation de niveau K et une pluralité de sous-bandes de détail ; un module (30) d’application d’une deuxième méthode de compression sur la sous-bande d’approximation, permettant d’obtenir des deuxièmes données compressées (D2) ; pour chaque sous-bande de détail, un module d’estimation (32) d’au moins deux paramètres statistiques représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, et de codage desdits paramètres statistiques en de troisièmes données compressées (D3); un module (34) de regroupement desdites premières, deuxièmes et troisièmes données compressées en une structure de données formant une représentation compressée de ladite image numérique initiale. Procédé de décompression d’images numériques de télédétection, comportant une réception une structure de données comportant des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées obtenues par un procédé de compression conforme aux revendications 1 à 8, le procédé comportant les étapes suivantes, mises en œuvre par un processeur de calcul : première décompression (82) des premières données compressées (D1) par application d’une première méthode de décompression pour obtenir une première image numérique décompressée ; deuxième décompression (82) des deuxièmes données compressées (D2) par application d’une deuxième méthode de décompression pour obtenir une sous-bande d’approximation décompressée ; recomposition en ondelettes (88) en nombre K de niveaux de décomposition, utilisant la sous-bande d’approximation décompressée, et des sous-bandes de détail de valeurs choisies, permettant d’obtenir une deuxième image numérique décompressée ; combinaison (90) pixel à pixel desdites première et deuxième images numériques décompressées pour obtenir une image numérique décompressée (Im’). Procédé de décompression selon la revendication 11, comportant en outre, pour chaque sous-bande de détail, une réception d’un paramètre scalaire (P_scal) compris entre zéro et un, une génération pseudo-aléatoire de bruit (86) en fonction d’au moins un paramètre statistique de décompression, ledit paramètre statistique de décompression étant obtenu par multiplication par ledit paramètre scalaire (P_scal) d’au moins un des paramètres statistiques extraits des troisièmes données compressées (D3) et représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, ladite génération pseudo-aléatoire de bruit permettant de synthétiser une sous-bande de bruit, l’étape de recomposition en ondelettes (88) utilisant la sous-bande d’approximation décompressée et les sous-bandes de bruit générées pour obtenir ladite deuxième image numérique décompressée. Procédé de décompression selon la revendication 12, dans lequel, pour chaque sous-bande de détail, ledit au moins un paramètre statistique extrait des troisièmes données compressées est l’écart-type. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de décompression d’images numériques de télédétection conforme aux revendications 11 et 13. Dispositif de décompression d’images numériques de télédétection, comportant, une réception une structure de données comportant des premières, deuxièmes et troisièmes données compressées obtenues par un dispositif de compression conforme à la revendication 10, le dispositif de décompression comportant un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre: un module (44) de décompression des premières données compressées (D1) par application d’une première méthode de décompression pour obtenir une première image numérique décompressée ; un module (46) de décompression des deuxièmes données compressées (D2) par application d’une deuxième méthode de décompression pour obtenir une sous-bande d’approximation décompressée ; un module (48) de recomposition en ondelettes en nombre K de niveaux de décomposition, utilisant la sous-bande d’approximation décompressée, et des sous-bandes de détail de valeurs choisies, permettant d’obtenir une deuxième image numérique décompressée, un module (50) de combinaison pixel à pixel desdites première et deuxième images numériques décompressées pour obtenir une image numérique décompressée. Dispositif de décompression selon la revendication 15, configuré pour recevoir un paramètre scalaire (P_scal) compris entre 0 et 1, le dispositif de décompression comportant en outre un module (52) de génération pseudo-aléatoire de bruit en fonction d’au moins un paramètre statistique de décompression, ledit paramètre statistique de décompression étant obtenu par multiplication par ledit paramètre scalaire (P_scal) d’au moins un des paramètres statistiques extraits des troisièmes données compressées (D3) et représentatifs d’une distribution statistique des valeurs de ladite sous-bande de détail, ladite génération pseudo-aléatoire de bruit permettant de synthétiser une sous-bande de bruit, le module (48) de recomposition en ondelettes étant configuré pour utiliser la sous-bande d’approximation décompressée et les sous-bandes de bruit générées pour obtenir ladite deuxième image numérique décompressée.