Dispositif (5) de formation d’une image d’une première résolution spatiale ( ) à partir d’une pluralité de couples formés chacun d’une image d’une deuxième résolution spatiale (y k ) inférieure ou égale à la première résolution spatiale et d’une durée d’exposition (Δt k ), ledit dispositif (5) comprenant : - un module d’initialisation (11) agencé pour recevoir les images de deuxième résolution spatiale (y k ) et comprenant : • un estimateur (17) agencé pour estimer, pour chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), un paramètre de distorsion en appliquant un algorithme Lucas-Kanade, • une unité de traitement (21) agencée pour appliquer, au moins à une image de deuxième résolution spatiale de référence (y k0 ) parmi les images de deuxième résolution spatiale (y k ), un dématriçage et, lorsque la deuxième résolution spatiale est inférieure à la première résolution spatiale, une mise à l’échelle pour obtenir une image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), et - un module d’optimisation (13) agencé pour recevoir les images de deuxième résolution spatiale (y k ), les paramètres de distorsion (p k ) associés et l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ) et pour minimiser une fonction d’énergie quadratique paramétrée par une variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) et une variable auxiliaire (z), ladite variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) et ladite variable auxiliaire (z) étant initialisées sur la base de l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), la minimisation étant réalisée par itérations successives comprenant chacune la mise à jour de la variable auxiliaire (z) par une descente de gradient en fonction des images de deuxième résolution spatiale (y k ) et des paramètres de distorsion (p k ) associés et la mise à jour de la variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) en fonction de la variable auxiliaire (z) mise à jour, ledit dispositif (5) étant caractérisé en ce que le module d’initialisation (11) est agencé pour recevoir en outre les durées d’exposition (Δt k ) respectives des images de deuxième résolution spatiale (y k ) et comprend en outre : • une unité d’alignement (23) agencée pour aligner par interpolation l’image de deuxième résolution spatiale de référence (y k0 ) en fonction de chaque paramètre de distorsion (p k ), • un réseau de neurones convolutif (25) agencé pour recevoir, en entrée, chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ) et l’image de deuxième résolution spatiale de référence alignée (W k y k0 ) en fonction du paramètre de distorsion (p k ) associé et pour générer, en sortie, un facteur de confiance (g ρ ), • un calculateur (27) agencé pour calculer, pour chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), un poids de déparasitage (w k ) en fonction de la durée d’exposition (Δt k ) correspondante et du facteur de confiance (g ρ ) associé, et en ce que le module d’optimisation (13) est agencé pour recevoir en outre les poids de déparasitage (w k ) respectivement associés aux images de deuxième résolution spatiale (y k ) et comprend : • une unité de mise à jour (29) agencée pour mettre à jour la variable auxiliaire (z) par descente de gradient en fonction en outre des poids de déparasitage (w k ). Dispositif (5) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le module d’initialisation (11) comprend en outre : • un réseau de neurones convolutif (15) agencé pour recevoir, en entrée, les images de deuxième résolution spatiale (y k ) et pour générer, en sortie, une carte de caractéristiques (FM k ) pour chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), et en ce que l’estimateur (17) est agencé pour appliquer l’algorithme Lucas-Kanade à chaque carte de caractéristiques (FM k ) pour estimer le paramètre de distorsion (p k ) associé à chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ). Dispositif (5) selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’estimateur (17) est agencé pour traiter chaque carte de caractéristiques (FM k ), pour l’application de l’algorithme Lucas-Kanade, sous la forme d’une pyramide gaussienne. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le module d’optimisation (13) comprend en outre : • un réseau de neurones convolutif (31) agencé pour recevoir, en entrée, la variable auxiliaire (z) mise à jour et pour générer, en sortie, la variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) mise à jour. Dispositif (5) selon la revendication 4, caractérisé en ce que le réseau de neurones convolutif (31) du module d’optimisation (13) est agencé pour mettre en œuvre un partage de poids d’une itération à l’autre. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le calculateur (27) est agencé pour calculer chaque poids de déparasitage (w k ) comme suit : où : - y k est la k-ème image de deuxième résolution spatiale, - w k est le poids de déparasitage calculé pour l’image de deuxième résolution spatiale y k , - Δt k est la durée d’exposition de l’image de deuxième résolution spatiale y k , - K est le nombre d’images de deuxième résolution spatiale, - m c (·) est un masque binaire remplaçant par zéro toute valeur de pixel inférieure ou égale à un seuil c, - g ρ est le facteur de confiance paramétré par un paramètre ρ du réseau de neurones convolutif (25), - W k est un opérateur de distorsion caractérisé par le paramètre de distorsion (p k ) associé à l’image de deuxième résolution spatiale y k , et - y k0 est l’image de deuxième résolution spatiale de référence. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’unité d’alignement (23) est agencée pour aligner l’image de deuxième résolution spatiale de référence (y k0 ) en fonction de chaque paramètre de distorsion (p k ) par interpolation bilinéaire. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’unité de traitement (21) est agencé pour dématricer chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), aligner par interpolation chaque image de deuxième résolution spatiale dématricée en fonction du paramètre de distorsion (p k ) associé, former une image de deuxième résolution spatiale par moyennage des images de deuxième résolution spatiale dématricées et alignées et, lorsque la deuxième résolution spatiale est inférieure à la première résolution spatiale, mettre à l’échelle l’image de deuxième résolution spatiale formée pour obtenir l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ). Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’unité de mise à jour (29) est agencée pour mettre à jour la variable auxiliaire (z) par descente de gradient comme suit : avec : où : - z est la variable auxiliaire, - x est la variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale, - y k est la k-ème image de deuxième résolution spatiale, - K est le nombre d’images de deuxième résolution spatiale, - w k est le poids de déparasitage associé à l’image de deuxième résolution spatiale y k , - Δt k est la durée d’exposition de l’image de deuxième résolution spatiale y k , - W k est un opérateur de distorsion caractérisé par le paramètre de distorsion (p k ) associé à l’image de deuxième résolution spatiale y k , - C est un masque binaire modélisant une matrice de filtres colorés, - s est le facteur de mise à l’échelle utilisé pour obtenir l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), - D s est un opérateur de décimation caractérisé par le facteur s de mise à l’échelle, - B est un opérateur de floutage, - δ est un paramètre de la descente de gradient, et - η est un paramètre de la fonction d’énergie quadratique à deux variables. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le module d’optimisation (13) est agencé pour implémenter trois itérations successives. Dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins un réseau de neurones convolutif (15, 25, 31) présente une architecture de type U-net. Procédé de formation d’une image d’une première résolution spatiale ( ) à partir d’une pluralité de couples formés chacun d’une image d’une deuxième résolution spatiale (y k ) inférieure ou égale à la première résolution spatiale et d’une durée d’exposition (Δt k ), ledit procédé étant mise en œuvre par le dispositif (5) selon l’une des revendications précédentes et comprenant : - une phase d’initialisation (210) comprenant les opérations suivantes : recevoir (300) les images de deuxième résolution spatiale (y k ), estimer (310), pour chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), un paramètre de distorsion en appliquant un algorithme Lucas-Kanade, appliquer, au moins à une image de deuxième résolution spatiale de référence (y k0 ) parmi les images de deuxième résolution spatiale (y k ), un dématriçage et, lorsque la deuxième résolution spatiale est inférieure à la première résolution spatiale, une mise à l’échelle pour obtenir une image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), et - une phase d’optimisation (220) comprenant les opérations suivantes : recevoir (400) les images de deuxième résolution spatiale (y k ), les paramètres de distorsion (p k ) associés et l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), minimiser une fonction d’énergie quadratique paramétrée par une variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) et une variable auxiliaire (z), ladite variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) et ladite variable auxiliaire (z) étant initialisées sur la base de l’image de première résolution spatiale initiale (x 0 ), la minimisation étant réalisée par itérations successives comprenant chacune la mise à jour (420) de la variable auxiliaire (z) par une descente de gradient en fonction des images de deuxième résolution spatiale (y k ) et des paramètres de distorsion (p k ) associés et la mise à jour (430) de la variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale (x) en fonction de la variable auxiliaire (z) mise à jour, ledit procédé étant caractérisé en ce que la phase d’initialisation (210) comprend les opérations suivantes : recevoir (300) en outre les durées d’exposition (Δt k ) respectives des images de deuxième résolution spatiale (y k ), aligner (320) par interpolation l’image de deuxième résolution spatiale de référence (y k 0 ) en fonction de chaque paramètre de distorsion (p k ), utiliser (330) un réseau de neurones convolutif (25) recevant, en entrée, chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ) et l’image de deuxième résolution spatiale de référence alignée (W k y k0 ) en fonction du paramètre de distorsion (p k ) associé et générant, en sortie, un facteur de confiance (g ρ ), calculer (340), pour chaque image de deuxième résolution spatiale (y k ), un poids de déparasitage (w k ) en fonction de la durée d’exposition (Δt k ) correspondante et du facteur de confiance (g ρ ) associé, et en ce que la phase d’optimisation (220) comprend les opérations suivantes : recevoir (400) en outre les poids de déparasitage (w k ) respectivement associés aux images de deuxième résolution spatiale (y k ), mettre à jour (420) la variable auxiliaire (z) par descente de gradient en fonction en outre des poids de déparasitage (w k ). Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une phase d’entraînement préalable (200) du dispositif (5) avec un ensemble de données d’apprentissage comprenant une image de première résolution spatiale (x (1) ) et une pluralité de couples formés chacun d’une image de deuxième résolution spatiale (y k (1) ) et d’une durée d’exposition (Δt k (1) ), chaque image de deuxième résolution spatiale (y k (1) ) étant générée à partir de l’image de première résolution spatiale (x (1) ) comme suit : avec : où : - x (1) est l’image de première résolution spatiale de l’ensemble de données d’apprentissage, - y k (1) est la k-ème image de deuxième résolution spatiale de l’ensemble de données d’apprentissage, - Δt k (1) est la durée d’exposition de l’image de deuxième résolution spatiale y k (1) , - W k (1) est un opérateur de distorsion associé à l’image de deuxième résolution spatiale y k (1) , - C (1) est un masque binaire modélisant une matrice de filtres colorés, - D s (1) est un opérateur de décimation caractérisé par un facteur s de mise à l’échelle, - B (1) est un opérateur de floutage, - ε k (1) est un bruit associé à l’image de deuxième résolution spatiale y k (1) . Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que la phase d’entraînement préalable (200) est supervisée en utilisant plusieurs ensembles de données d’apprentissage comprenant chacun une image de première résolution spatiale (x (i) ) et une pluralité de couples formés chacun d’une image de deuxième résolution spatiale (y k (i) ) et d’une durée d’exposition (Δt k (i) ), ladite phase d’entraînement préalable (200) supervisée permettant de paramétrer ledit dispositif (5) de manière à minimiser la quantité suivante : où : - est l’image de première résolution spatiale du i-ème ensemble de données d’apprentissage, - est l’image de première résolution spatiale estimée par le dispositif (5) à partir du i-ème ensemble de données d’apprentissage, et - n est le nombre d’ensembles de données d’apprentissage. Programme informatique comprenant des instructions dont l’exécution par au moins un processeur (9) se traduit par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 12 à 14.