Procédé d’amélioration de la qualité d’une image numérique (I) mis en œuvre par ordinateur (10) et comprenant une pluralité d’étapes consistant à : Fournir un réseau neuronal (E1) de type convolutif comportant au moins un paramètre opérateur (A, B) de correction d’image, chaque paramètre opérateur (A, B) comportant une pluralité de valeurs sélectionnables (N A , N B ), ledit réseau neuronal (11) : Ayant été préalablement entraîné, à partir d’une pluralité de vecteurs d’entrée (V) comprenant chacun une image numérique (I) et une valeur sélectionnée (Z A , Z B ) de chaque paramètre opérateur (A, B) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), à déterminer une image numérique corrigée (J) respectant ladite valeur sélectionnée (Z A , Z B ), et Comprenant une pluralité de couches de neurones (12) successives configurées chacune pour déterminer une image de sortie (Y) à partir d’une image d’entrée (X), au moins une couche de neurones, dite couche paramétrique (13), mettant en œuvre une équation intégrant la valeur sélectionnée (Z A, Z B ) du type : Y = c1 ∗ X + c2 + ∑ (k ∊ A, B) c3 k × Z k , le coefficient de noyau (c1), le coefficient de biais (c2) et chaque coefficient de poids (c3 A , c3 B ) étant optimisés lors de l’entraînement pour chaque valeur sélectionnable (N A , N B ) de chaque paramètre opérateur (A, B), Fournir une image numérique (E2), Choisir (E3), pour chaque paramètre opérateur (A, B), une valeur sélectionnée (Z A , Z B ) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), formant ensemble avec l’image numérique (I) un vecteur d’entrée (V), et Déterminer (E4), à partir du vecteur d’entrée (V) et au moyen du réseau neuronal (11), une image numérique corrigée (J). Procédé selon la revendication 1, dans lequel un paramètre opérateur (A) est le niveau de correction du flou de l’image numérique (I). Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel le réseau neuronal (11) comporte une pluralité de paramètres opérateurs (A, B), de préférence deux paramètres opérateurs (A, B). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel un paramètre opérateur (B) est le niveau de correction du bruit de l’image numérique (I). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel au moins une valeur sélectionnable (N A , N B ) d’au moins un paramètre opérateur (A, B) se présente sous la forme d’un scalaire. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau neuronal (11) comporte une unique couche paramétrique (13), se présentant de préférence sous la forme de la première couche de neurones (12) du réseau neuronal (11) configurée pour recevoir l’image numérique (I) comme image d’entrée (X). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau neuronal (11) est un réseau de convolution spatiale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel, lors de l’étape de choix (E3), une valeur par défaut (N A *, N B *) est proposée pour au moins un paramètre opérateur (A, B) parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ). Procédé selon la revendication 8, comprenant une étape consistant à : Mesurer (E5) un niveau de défaut (D) de l’image numérique (I), Sélectionner (E6), parmi les valeurs sélectionnables (N A , N B ), la valeur par défaut (N A *, N B *) du paramètre opérateur (A, B) à partir du niveau de défaut (D) mesuré. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comportant au moins une répétition de l’étape de choix (E3) et de l’étape de détermination (E4) pour une nouvelle valeur sélectionnée (Z A , Z B ) d’au moins un paramètre opérateur (A, B).