WO2006037867A1 - Procede et dispositif de determination de points de reference dans une image - Google Patents

Procede et dispositif de determination de points de reference dans une image Download PDF

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WO2006037867A1
WO2006037867A1 PCT/FR2005/002306 FR2005002306W WO2006037867A1 WO 2006037867 A1 WO2006037867 A1 WO 2006037867A1 FR 2005002306 W FR2005002306 W FR 2005002306W WO 2006037867 A1 WO2006037867 A1 WO 2006037867A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
interest
points
gravity
determining
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/FR2005/002306
Other languages
English (en)
Inventor
Nathalie Laurent
Alice Parisis
Philippe Carre
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Universite de Poitiers
Orange SA
Original Assignee
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
France Telecom SA
Universite de Poitiers
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, France Telecom SA, Universite de Poitiers filed Critical Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments

Definitions

  • the present invention relates to a method and a device for determining reference points in an image.
  • the present invention also relates to a method and a device for determining geometric manipulation performed on an image.
  • digital data such as digital images
  • a seal is inserted in the digital image so as to allow authentication of the content of the digital image.
  • the tattoo generally includes modifying information representative of the digital image. This modification is imperceptible to the eye but can be decoded by a suitable decoder. Tattooing can for example be used for the protection of copyright on a digital image.
  • the brand tattooed in an image must be among others robust to different manipulations of the image. These manipulations are, for example, geometric distortions of the image such as a change of scale or a rotation. To obtain such robustness, solutions have been proposed.
  • a first category of solutions consists of periodically inserting a brand into the image digital.
  • DJ.Fleet and DJ Hegger propose in the publication "Embedding invisible information in color image" published in the IEEE International Review Conference on Image Processing, Santa Barbara, Volume 1, pages 532 to 535, October 1997, such a method.
  • a mark represented as sinusoidal signals is inserted into the image.
  • the decoder extracts the frequencies corresponding to the sinusoidal signals inserted in the image and then determines the different geometrical transformations applied to the image.
  • the image is then reoriented to reform the original image.
  • a second category of solutions consists of using transformations for which the notion of spatial position does not exist. This is for example the case of “Fourier-Mellin” transformations as used in the publication of JK Ruanaidh and T Pun entitled “Rotation, scale and translation invariant spread spectrum digital image watermarking” published in the journal Signal Processing, volume 66, page 303 to 317, 1998.
  • a Fourier transform is performed on the image, then a Fourier-Mellin transform, and a spread spectrum technique is applied to the coefficients obtained.
  • the tattooing of an image previously decomposed into discrete wavelets or Discret Wavelet Transform in English terminology offers many advantages.
  • the methods and methods described in the French patent applications 0304592 and 0313171 filed by the applicant can tattoo images with a good compromise invisibility of the brand and robustness of it in the face of certain geometric manipulations. Due to the intrinsic characteristics of the discrete wavelet decomposition, such a tattoo is often not robust to geometric manipulations such as scale changes or rotations performed on the tattooed image.
  • the object of the invention is to overcome the drawbacks of the prior art by proposing a method and a device for determining reference points in an image and / or a method and a device for determining geometric manipulation on an image that make it possible to make the tattoo of images robust to geometric manipulations such as scale changes or rotations performed on the tattooed image and this even if the mark is tattooed using discrete wavelet decomposition techniques.
  • the invention proposes a method for determining reference points in an image, characterized in that the method comprises the steps of:
  • the invention relates to a device for determining reference points in an image, characterized in that the method comprises:
  • means for determining the centers of gravity of at least part of the zones of the image means for determining, among the determined centers of gravity, at least two centers of gravity, referred to as reference points,
  • the inventors of the present invention have noticed that the centers of gravity are particularly robust to geometric manipulations. Indeed, a center of gravity is calculated from a large number of information relating to an area of the image. By using centers of gravity to determine reference points, reference points are therefore much more stable.
  • points of interest are determined among the determined centers of gravity and the reference points are determined among the points of interest.
  • areas of at least a portion of the areas of the image are determined and the image is associated with the areas of the image areas whose centers of gravity are the reference points. .
  • the determination of the points of interest is carried out inter alia from the surfaces of the zones of the image.
  • the distance between each center of gravity is determined and only the centers of gravity of the areas of the image located at a distance greater than a predetermined distance are considered during the step of determining points of interest.
  • the image is rotated according to a plurality of predetermined angles
  • the image prior to the segmentation of the image into a plurality of zones of the image, the image is sub-sampled.
  • the invention also relates to a method for determining at least one geometric manipulation performed on an original image to form an image to be processed, characterized in that the method comprises the steps of:
  • the invention relates to a device for determining at least one geometric manipulation performed on an image to be processed with respect to an original image, characterized in that the device comprises: means for obtaining reference points of the image original image,
  • the geometric manipulation is a rotation and during the determination of the rotation:
  • each reference point is associated with a part of the image to be processed
  • the points of interest included in the part of the image to be processed are determined, for each point of interest included in a part of the image to be processed, the angular distance separating the point of interest from the reference point at which the portion of the image to be treated is associated is determined,
  • the angle of rotation of the original image is determined among the angular distances determined.
  • each selected angular distance is associated, in each other part of the image to be processed, with the closest angular distance determined between a point d interest of another part of the image to be processed and the point of reference at which the other part of the image to be treated is associated,
  • the angular distances associated with an angular distance are subtracted from the angular distance with which they are associated to form differences associated with a selected angular distance
  • the differences associated with a selected angular distance are summed to form a sum associated with the selected angular distance; the angular distance whose associated sum is closest to the selected angular distance is determined from the selected angular distances; zero,
  • the determination of the angle of rotation is performed using simple calculations and can therefore be in simple systems. According to another aspect of the invention, the following is carried out:
  • the determination of the angle of rotation is accurate. All uncertainties related to the content of the image to be processed are deleted.
  • the image to be treated includes a tattoo, the quality of the detection thereof is greatly increased.
  • information representative of the area surface of the original image is obtained, a reference point of which is the center of gravity, and the points of interest are also determined from the representative information. of the surface of the zones of the original image.
  • the invention also relates to a signal associated with an image, characterized in that the signal comprises information on at least two centers of gravity of at least two areas of the image and information representative of the surface of each area of the image. image whose center of gravity is included in the signal.
  • the invention also relates to computer programs stored on an information medium, said programs comprising instructions for implementing the methods described above, when they are loaded and executed by a computer system.
  • FIG. . 1 represents a block diagram of a device for determining reference points in an image and / or determination of geometric manipulation on an image
  • FIG. 2 represents the algorithm for determining reference points in an image according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. 3 represents the algorithm for determining points of interest in an image according to the present invention
  • FIG. 4 represents, according to the first embodiment of the present invention, the algorithm for determining information and transferring this information in order to make it possible to determine whether geometric manipulations have been performed on an image, or even if a geometric manipulation is detected to characterize this one
  • FIG. . 1 represents a block diagram of a device for determining reference points in an image and / or determination of geometric manipulation on an image
  • FIG. 2 represents the algorithm for determining reference points in an image according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. 3 represents the algorithm for determining points of interest in an image according to the present invention
  • FIG. 4 represents, according to the first embodiment of the present invention, the algorithm for determining information and transferring this information
  • FIG. 5 represents the correction algorithm of an image on which a rotation has been made
  • FIG. 6 represents the algorithm for determining the angle of rotation as obtained in the algorithm of FIG. 5
  • FIG. 7 shows according to a second embodiment of the present invention, the information determination algorithm and transfer of this information to allow to determine whether changes of scale have been made on an image, or if a change of scale is detected, characterize it
  • FIG. 8 represents the algorithm for determining the change of scale assumed on an image according to the second embodiment of the present invention
  • FIG. 9 is a representation of a ring centered around the center of the image in which a reference point and different points of interest appear
  • FIG. 10 is an example of a table comprising the determined angular distances between each reference point and their associated points of interest
  • FIG. 11 is an example of a table including the angular distances to each of the points of interest of a reference column;
  • Figs. 12 represents an example of a table according to the invention;
  • FIG. 13 shows an example of a column according to the invention.
  • Fig. 1 represents a block diagram of a device for determining reference points in an image and / or determination of geometric manipulation on an image.
  • the device for determining reference points and / or geometric manipulation determination on an image 10 according to the present invention is example a computer.
  • the device 10 can also be integrated in a mobile telephone handset comprising image capture means.
  • the device 10 comprises a communication bus 101 to which a processor 100, a ROM ROM 102, a RAM RAM 103, a screen 104 and a keyboard 105 serving as a human machine interface, a hard disk 108, a reader are connected.
  • information recorder 109 on a removable medium such as a compact disc and an interface 106 making it possible to transfer among other things the reference points according to the present invention on a telecommunication network 150 and / or to receive an image for detecting whether manipulations geometrics were performed on these images.
  • ROM ROM 102 stores programs implementing the invention. When the device 10 is powered up, the programs according to the present invention are transferred into the random access memory 103 which then contains the executable code of the algorithms which will be described later with reference to FIGS. 2 to 8.
  • the processor 100 executes the instructions stored in the RAM 103 in accordance with the present invention.
  • the device 10 comprises a screen 104 and a keyboard 105 for selecting images to be processed according to the present invention.
  • Fig. 2 represents the algorithm for determining reference points in an image according to a first embodiment of the present invention.
  • the present algorithm determines reference points in an image to be processed. These reference points are invariant with respect to possible rotations performed on the image.
  • step E200 the processor 100 of the reference point determining device and / or the geometric manipulation determination on an image 10 decomposes the image to be processed so as to obtain a lower resolution image in which details of the image have been removed.
  • This lower resolution image is obtained by performing sub-sampling on the luminance component of the image or by performing discrete wavelet decomposition. Preferably, two successive discrete wavelet decompositions are performed and a low frequency subband of the lowest level of resolution is obtained.
  • the processor 100 determines points of interest in the low frequency subband of the lowest level of resolution previously obtained. The determination of the points of interest in the image will be explained in more detail with reference to FIG. 3.
  • the processor 100 passes to the next step E202 which consists in storing the group of points of interest previously obtained in the random access memory 103.
  • the processor 100 performs on the sub-slot. low frequency band previously obtained rotation at a predetermined angle A.
  • This rotation is performed relative to the center of the processed image. This rotation is for example an angle equal to two degrees. Once this is done, it is checked whether other rotations are to be performed on the low frequency subband. Indeed, according to the invention, several rotations are performed on the low frequency subband to determine which are the points of interest of the low frequency subband which are invariant in rotation. If further rotations are to be performed, the processor 100 proceeds to the next step E205 which consists in taking the next rotation angle A to be applied to the image.
  • the loop consisting of steps E201 to E205 is performed as many times as there are rotations to be performed on the low frequency subband.
  • step E202 Preferably, four rotations are performed on the low frequency subband and the points of interest obtained for each rotation are determined and stored in step E202.
  • the angles of these rotations are two degrees, five, ten, and forty-five degrees.
  • the reference group is the group of points of interest comprising the least points of interest.
  • the points of interest of each group of points of interest are synchronized. Specifically, at each point of interest, the processor
  • step E208 the processor 100 performs the reverse rotation corresponding to the angle of rotation that has been performed on the image whose point of interest is derived.
  • the processor 100 considers a first point of interest of the reference group. This point of interest is subsequently called a point of interest being processed.
  • step E209 the processor 100 considers a first group of points of interest among the groups of points of interest.
  • Step E210 is to check if there is in the group of points of interest, a point of interest equivalent to the point of interest being processed. For this, it is checked whether there is a point of interest in the group of points of interest which has a position in the image close to that of the point of interest being processed.
  • the processor 100 proceeds to step E211 which consists of taking another point of interest in the reference group as a point of interest being processed and to repeat steps E209 through E211 until a point of interest equivalent to the point of interest being processed is determined.
  • the distance d s is equal to three.
  • step E212 consists in checking whether there is another group of points of interest to consider. If so, a next group is considered in step E213 and steps E210 to E213 are repeated.
  • the steps E208 to E213 will thus make it possible to determine the points of interest of the reference group which are substantially invariant image points in rotation.
  • step E214 When it is possible to determine in each group of points of interest a point of interest equivalent to the point of interest being processed, it is considered in step E214 as an invariant point and stored.
  • the next step E215 is to check if all points of interest in the reference group have been processed. Steps E209 to E215 are repeated until all points of interest in the reference group have been processed.
  • the processor 100 proceeds to the step E216 which consists in selecting among the points considered as invariant in the step E214, the invariant points which correspond to the most important zones. .
  • An area will be explained in more detail with reference to FIG. 3. According to a mode Preferably, the six invariant points corresponding to the six largest areas of the image are selected and considered as reference points.
  • Fig. 3 represents the algorithm for determining points of interest in an image according to the present invention.
  • the algorithm of FIG. 3 explains the detection of points of interest made in step E201 of FIG. 2 previously described.
  • step E300 the low resolution image obtained in step E200 of FIG. 2 is segmented into a plurality of areas of the image.
  • the zone segmentation is for example carried out according to the Lloyds-Max method as described in the book by N Moreau "Signal compression techniques,” published by MASSON in 1995 in the “technical and scientific telecommunications” collection. More precisely, the image is segmented into zones corresponding to six different classes.
  • the Lloyds-Max method is conventionally used in image quantization and seeks to minimize the error due to this quantization. Preferably, the image is segmented according to six classes.
  • the next step E301 of the algorithm consists in eliminating the previously determined zones which comprise coefficients corresponding to pixels situated at the edge of the image. Indeed, it has been noticed that the zones comprising pixels situated at the edge of an image are not stable when rotation operations are performed on images.
  • the processor 100 calculates the center of gravity and the area of each remaining area of the image.
  • the processor 100 calculates the distance between each center of gravity previously determined. In the next step E304, the processor 100 considers a first center of gravity.
  • the processor 100 checks whether the distance separating the center of gravity considered from each other center of gravity is less than a predetermined distance dp. If the distance separating the center of gravity considered from each other center of gravity is greater than or equal to dp, the center of gravity as well as the area of the zone of the center of gravity considered are stored in step E306. Preferentially, the distance dp is equal to three.
  • step E307 When two centers of gravity are separated by a distance less than dp, only the center of gravity corresponding to the largest surface area is stored at step E307. It should be noted here that when a center of gravity is stored in step E307, the area of the corresponding area is also stored.
  • Step E308 following step E306 or E307 is to check if all centers of gravity have been considered. If not, a new center of gravity is considered in step E309 and steps E305 to E308 are repeated until all centers of gravity have been considered.
  • step E310 the processor 100 classifies in step E310 the centers of gravity stored according to the surface of their corresponding zone.
  • step E311 the processor 100 checks whether there are at least six stored gravity centers. If not, the processor 100 proceeds to step E312 which consists in taking a sub-band of higher resolution frequency and in repeating on this sub-band of higher resolution frequency the steps E300 to E311 previously described. If so, the stored centers of gravity are considered as the reference points of the image.
  • Fig. 4 represents, according to the first embodiment of the present invention, the algorithm for determining information and transferring this information in order to make it possible to determine whether geometric manipulations have been performed on an image, or even if a geometric manipulation is detected to characterize it.
  • step E400 the processor 100 of the reference point determination device and / or geometric manipulation determination on an image 10 determines reference points in the image to be processed.
  • the processor 100 determines these reference points in accordance with the algorithms of Figs. 2 and 3 previously described.
  • the processor 100 preferably selects six reference points from among the reference points determined according to the algorithm of FIG. 3. These reference points are the corresponding points among the determined reference points that have the larger area areas associated in the image.
  • the processor 100 rotates the image obtained in step E200 of FIG. 2.
  • the processor 100 rotates the image obtained in step E200 of FIG. 2.
  • the processor 100 rotates the image obtained in step E200 of FIG. 2.
  • step E402 consists in determining the angle of rotation previously carried out by performing different image processing according to the algorithm of FIG. 5 which will be described later.
  • step E403 consists in determining a noted rotation angle determination error. Indeed, the accuracy of determining a rotation angle such as that performed at the step
  • step E402 is variable depending on the content of the processed image.
  • step E403 the processor
  • step 100 determines the difference between the angle of rotation applied to the image in step E401 and the angle determined in step E402 to obtain an uncertainty noted DifA which is equal to the absolute value of the sum of the difference determined. and a constant. This constant is preferably equal to 0.2 degrees.
  • the processor 100 transfers on the telecommunication network 150 or associates with the processed image, the reference points determined in step E400 as well as the value of the surface of the zones of the image to which they belong. are associated and the uncertainty DifA previously determined.
  • the processor 100 forms a file comprising the key used when tattooing the image, the reference points, the value of the area of the image areas to which they are associated and the uncertainty DifA.
  • Fig. 5 represents the algorithm for correcting an image on which a rotation has been made.
  • the processor 100 of the reference point determination device and / or the geometric manipulation determination on an image 10 obtains the reference points of the image. These reference points are for example obtained by reading a set of information associated with the image.
  • the processor 100 determines from the reference points and from various processing performed on the image, an angle of rotation on the image. This determination step will be described in detail with reference to FIG. 6.
  • the processor 100 performs a correction of the image obtained in step E500 by performing an inverse rotation of this image according to the angle obtained in step E501.
  • the processor 100 determines from the reference points and from the different processes carried out on the image corrected in step E502, a new angle of rotation on the image according to the algorithm which will be described. in detail with reference to FIG. 6.
  • the processor 100 checks whether or not the angle determined in step E503 is less than the value DifA obtained by reading a set of information associated with the image.
  • step E505 If the determined angle is greater than the value DifA, the processor 100 proceeds to step E505 and corrects the calculated angle by subtracting from the value of the angle determined in step E501 the value of the angle determined at step E503. Once this is done, the processor 100 proceeds to step E502 and repeats the loop consisting of steps E502 to E505 as long as the angle determined in step E503 is less than or equal to the value DifA.
  • step E506 the processor 100 corrects, if necessary, the image to be processed with the determined angle in the same manner as that described in step E502.
  • Fig. 6 represents the algorithm for determining the angle of rotation as obtained in the algorithm of FIG. 5.
  • step E600 the processor 100 of the reference point determining device and / or the geometric manipulation determination on an image 10 decomposes the image to be processed so as to obtain a lower resolution image in which details of the image have been removed. This operation is identical to step E200 of FIG. 2, it will not be more described.
  • step E601 the processor 100 considers the first reference point of the image obtained in step E500 of FIG. 5.
  • the processor 100 obtains from the memory 102 the parameters that will make it possible to determine the points of interest of the image that are associable with the reference point considered.
  • Two parameters are used: MargeDist which represents the accepted maximum deviation between the distance separating a reference point from the center of the image and the distance separating a point of interest from the center of the image. This allows, as shown in FIG. 9, define a ring around the center of the image in which appears the reference point and different points of interest.
  • the second parameter Margin Area represents the maximum accepted difference in the area of the zone associated with the reference point considered and the area of the area associated with a point of interest of the image.
  • the MargeDist parameter is equal to 17 and the MargeAire parameter is equal to 500.
  • step E603 the processor 100 associates points of interest with the considered reference point. For this, the processor 100 determines the points of interest of the image according to the algorithm as described in FIG. 3 and then checks whether the points of interest determined satisfy the criteria as defined by the MargeDist and MargeAire parameters.
  • the center of the image is denoted 900 .. and the point of ., Reference is noted 910. Only the points of interest 920, 921 and 922 are associated with the point of interest 910 provided that the surface of their associated zone is within the limit defined by MargeAire.
  • the processor 100 checks whether there is a point associated with the reference point considered. If not, processor 100 proceeds to step E605 and modifies the values of the MargeDist and MargeAire parameters. For example and without limitation MargeDist is incremented by a value of two while MargeAire is incremented by a value of fifty.
  • the processor 100 repeats the steps E603 to E604 as long as a point of interest is not associated with the reference point under consideration.
  • the processor 100 proceeds to the next step E606.
  • the processor 100 checks whether there are other reference points to consider.
  • six reference points are associated with an image.
  • a larger or smaller number may be associated with an image.
  • step E607 If there are other reference points to consider, the processor 100 proceeds to step E607 and considers another reference point.
  • the processor 100 repeats the loop consisting of steps E602 to E607 until all reference points associated with an image have been processed. When all the reference points have been processed, the processor 100 proceeds to the next step E608.
  • step E608 the processor 100 determines for each reference point and for each point of interest associated with it their angular distance and that with respect to the center of the image.
  • the processor 100 stores in step E609 the angular distances calculated in the random access memory 103 in the form of a table such as for example that illustrated in FIG. 10.
  • Fig. 10 is an example of a table including the determined angular distances between each of the six reference points and their associated point of interest.
  • processor 100 proceeds to the next step E610 and selects from. the L j; pjonnes_ ⁇ u__tablea ⁇ stored at the step E609, the column comprising the most distances. According to the example of FIG. 10, column 1001 is selected.
  • step E611 the processor 100 considers a first column of the table stored in step E609. According to the example of FIG. 10, column 1002 is selected.
  • the processor 100 associates, for the column 1002 and for each row of the column 1001, the angular values included in the column 1002 closest to the angular value included in the corresponding row of the column 1001.
  • the processor 100 thus forms a new table such as for example that described in FIG.
  • Fig. 11 is an example of a table including the angular distances to each of the points of interest of a reference column.
  • Column 1001 is identical to that of the table of FIG. 10, this being the column comprising the most calculated distances.
  • Column 1102 is the first column considered.
  • the processor 100 associates with the column 1102, line 1111, the closest angular distance included in the column 1002 of FIG. 10, in this case the angular distance "-113.8" degrees.
  • the processor 100 associates with line 1112 of column 1102, the closest angular distance included in column 1002 of FIG. 10, in this case the angular distance "15.7" degrees.
  • the processor 100 checks whether there are other reference points, or columns to be processed. If not, processor 100 proceeds to the next step E614 of selecting the next column.
  • the processor 100 repeats the loop constituted by the steps E612 to E614 as long as all the columns of the table of FIG. 10 have not been treated.
  • the processor forms an array such as that shown in FIG. 11 and stores it in the RAM 103 of the device 10.
  • the processor 100 associates at line 1111 of column 1103, the nearest angular distance included in the column 1003 of FIG. 10, in this case the angular distance "-54.9" degrees.
  • the processor 100 associates at the line 1112 of the column 1103, the closest angular distance included in the column 1003 of FIG.
  • the processor 100 associates at row 1111 of column 1104, the closest angular distance included in column 1004 of FIG. 10, in this case the angular distance "-135.2" degrees.
  • the processor 100 associates with line 1112 of column 1104, the closest angular distance included in column 1004 of FIG. 10, in this case the angular distance "15.6” degrees.
  • the processor 100 associates with line 1111 of column 1105, the nearest angular distance included in column 1005 of FIG. 10, in this case the angular distance "-78.4" degrees.
  • the processor 100 associates with line 1112 of column 1105, the closest angular distance included in column 1005 of FIG. 10, in this case the angular distance "14.2" degrees.
  • the processor 100 associates at the line 1111 of the column 1106, the nearest angular distance included in the column 1006 of FIG. 10, in this case the angular distance "16.8" degrees.
  • the processor 100 associates at the line 1112 of the column 1106, the nearest angular distance included in the column 1006 of FIG. 10, in this case the angular distance "16.8" degrees.
  • the processor 100 proceeds to the next step E615 which consists of calculating the differences between each associated angular distance in the columns 1102 to 1102 and the angular distance of the same row of the column 1001.
  • the processor 100 thus forms a table as shown in FIG. 12.
  • the processor 100 calculates the sum of each line of the table of FIG. 12. According to the example of FIG. 12, the processor 100 forms a column as shown in FIG. 13.
  • the processor 100 selects the line comprising the minimum value included in the column of FIG. 13, in this case the value included in line 1312.
  • the processor 100 reads in the table of FIG. 11 different angular distances included in the line corresponding to the line selected in step E617. This line is in our example line 1112.
  • the processor 100 calculates the average of the different angular values included in line 1112. In our example, the calculated average value is equal to 15.4 degrees. Preferably, when angular distances are spaced more than ten degrees from the average value, they are not taken into account and a new average value is calculated.
  • This average value is considered in step _E619_ as the angle of rotationjel determined in step E5Q1 of FIG . . . 5._
  • Fig. 7 shows according to a second embodiment of the present invention, the information determination algorithm and transfer of this information to allow to determine whether changes of scale have been made on an image, or if a change of scale is detected to characterize it.
  • step E700 the processor 100 of the reference point determination device and / or geometric manipulation determination device on an image 10 determines reference points in the image to be processed.
  • the processor 100 determines these reference points in accordance with the algorithm of FIG. 3 previously described. It should be noted that in this embodiment, the processor 100 performs before this step a DWT decomposition on three levels of resolution on the image to be processed.
  • the processor 100 performs segmentation of the image in zones in step E300 preferentially according to two classes from the Lloyd's-Max algorithm mentioned above.
  • the processor 100 selects at the end of step E311 of the algorithm of FIG. 3 preferably two reference points among the reference points determined according to the algorithm of FIG. 3. These reference points are the corresponding points among the determined reference points which have the larger area areas associated in the image.
  • the processor 100 calculates the distance between the previously determined reference points.
  • the processor 100 transfers on the telecommunication network 150 or associates with the processed image, the reference points determined in the step E700 as well as the value of the surface of the zones of the image to which they belong. are associated and the distance calculated in step E701.
  • the processor 100 forms a file associated with the image comprising the key used during tattooing of the image, the reference points, the value of the area of the areas of the image with which they are associated and the distance calculated at step E701. It should be noted here that the determination according to the first embodiment or the determination according to the second embodiment of the present invention can be carried out successively.
  • the obtained values can be transferred in the same set of information associated with the processed image or in two separate sets of information. According to an alternative embodiment, the values obtained are transferred only on request from a remote device or made available to a remote device.
  • Fig. 8 represents the algorithm for determining the change of scale assumed on an image according to the second embodiment of the present invention.
  • step E800 the processor 100 of the reference point determination device and / or geometric manipulation determination on an image 10 obtains reference points in the image to be processed. These reference points are for example included in a set of information associated with the image and received via the telecommunication network 150. At this same step, the processor 100 obtains the distance between the two reference points of the same set of information.
  • the processor 100 determines reference points in accordance with the algorithm of FIG. 3 previously described. It should be noted that in a preferred embodiment, the processor 100 previously performs a DWT decomposition on three levels of resolution on the image to be processed.
  • the processor 100 zoned in the image in step E300 preferably according to two classes from the Lloyd's-Max algorithm mentioned above.
  • the processor 100 selects at the end of step E311 of the algorithm of FIG. 3 preferably two reference points among the reference points determined according to the algorithm of FIG. 3. These reference points are the corresponding points among the determined reference points which have the larger area areas associated in the image.
  • step E802 the processor 100 calculates the distance between the reference points determined in step E801.
  • the processor 100 proceeds to the next step E803 which consists in calculating the ratio between the distance obtained at step E800 in the set of information associated with the image and the distance calculated at step E802 . If the ratio is different from the unit, the processed image has been manipulated geometric such as a change of scale. The processor 100 in this case proceeds to the next step E804 and modifies the image by performing a reverse ratio scale change to that calculated in step E803.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de détermination de points de référence dans une image, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image, de détermination des centres de gravité (E202) d'au moins une partie des zones de l'image de détermination, parmi les centres de gravité déterminés, d'au moins deux centres de gravité dits points de référence (E216) et d'association des points de référence à l'image. L'invention concerne aussi le dispositif associé.

Description

Procédé et dispositif de détermination de points de référence dans une image
La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de points de référence dans une image. La présente invention concerne aussi un procédé et un dispositif de détermination de manipulation géométrique effectuée sur une image. Dans le domaine du tatouage, ou Watermarking en terminologie anglo-saxonne, des données numériques telles que des images numériques, on insère un sceau dans l'image numérique de manière à permettre Pauthentifïcation du contenu de l'image numérique. Le tatouage comporte de manière générale la modification d'informations représentatives de l'image numérique. Cette modification est imperceptible à l'œil mais peut être décodée par un décodeur approprié. Le tatouage peut par exemple être utilisé pour la protection du droit d'auteur sur une image numérique.
La marque tatouée dans une image doit être entre autres robuste aux différentes manipulations de l'image. Ces manipulations sont par exemple des distorsions géométriques de l'image telles qu'un changement d'échelle ou une rotation. Pour obtenir une telle robustesse, des solutions ont été proposées. Une première catégorie de solutions consiste à insérer périodiquement une marque dans l'image numérique. DJ.Fleet et DJ Hegger proposent dans la publication intitulée « Embedding invisible information in color image » publiée dans la revue IEEE International Conférence on Image Processing, Santa Barbara, volume 1, pages 532 à 535, octobre 1997, une telle méthode. Dans ce document, on insère une marque représentée sous la forme de signaux sinusoïdaux dans l'image. Le décodeur extrait ensuite les fréquences correspondant aux signaux sinusoïdaux insérés dans l'image et détermine ensuite les différentes transformations géométriques appliquées à l'image. L'image est ensuite réorientée de manière à reformer l'image originale.
Une seconde catégorie de solutions consiste à utiliser des transformations pour lesquelles la notion de position spatiale n'existe pas. Ceci est par exemple le cas des transformations de type « Fourier-Mellin » telles qu'utilisées dans la publication de J.K Ruanaidh et T Pun intitulée « Rotation, scale and translation invariant spread spectrum digital image watermarking » publiée dans la revue Signal Processing, volume 66, page 303 à 317, 1998. Dans la technique proposée dans ce document, on effectue une transformée de Fourier sur l'image, puis une transformée de Fourier- Mellin et on applique une technique d'étalement de spectre sur les coefficients obtenus.
Le tatouage d'une image préalablement décomposée en ondelettes discrètes ou Discret Wavelet Transform en terminologie anglo-saxonne offre de nombreux avantages. Les procédés et méthodes décrits dans les demandes de brevet Français 0304592 et 0313171 déposées par la demanderesse permettent de tatouer des images avec un bon compromis invisibilité de la marque et robustesse de celle-ci face à certaines manipulations géométriques. De par les caractéristiques intrinsèques de la décomposition en ondelettes discrètes, un tel tatouage est souvent peu robuste aux manipulations géométriques telles que les changements d'échelle ou les rotations effectuées sur l'image tatouée.
L'invention a pour but de résoudre les inconvénients de l'art antérieur en proposant un procédé et un dispositif de détermination de points de référence dans une image et/ou un procédé et un dispositif de détermination de manipulation géométrique sur une image qui permettent de rendre le tatouage d'images robuste à des manipulations géométriques telles que les changements d'échelle ou les rotations effectuées sur l'image tatouée et cela même si la marque est tatouée en utilisant des techniques de décomposition en ondelettes discrètes. A cette fin, selon un premier aspect, l'invention propose un procédé de détermination de points de référence dans une image, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de :
- segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image, - détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de .l'image,
- détermination, parmi les centres de gravité déterminés, d'au moins deux centres de gravité dits points de référence,
- association des points de référence à l'image. Corrélativement, l'invention concerne un dispositif de détermination de points de référence dans une image, caractérisé en ce que le procédé comporte:
- des moyens de segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- des moyens de détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image, - des moyens de détermination, parmi les centres de gravité déterminés, d'au moins deux centres de gravité dits points de référence,
- des moyens d'association des points de référence à l'image.
Les inventeurs de la présente invention ont remarqué que les centres de gravité sont particulièrement robustes à des manipulations géométriques. En effet, un centre de gravité est calculé à partir d'un nombre important d'informations relatives à une zone de l'image. En utilisant des centres de gravité pour déterminer des points de référence, les points de référence sont donc beaucoup plus stables.
Selon un autre aspect de l'invention, on détermine des points d'intérêt parmi les centres de gravité déterminés et les points de référence sont déterminés parmi les points d'intérêt.
Selon un autre aspect de l'invention, on détermine des surfaces d'au moins une partie des zones de l'image et on associe à l'image les surfaces des zones de l'image dont les centres de gravité sont les points de référence.
Selon un autre aspect de l'invention, la détermination des points d'intérêt est effectuée entre autres à partir des surfaces des zones de l'image.
Ainsi, les zones ayant une surface importante sont privilégiées par rapport aux zones de faible surface. Selon un autre aspect de ' l'invention, lors de la détermination des points d'intérêt, seuls les centres de gravité des zones non placées en périphérie de l'image sont considérés.
En effet, lorsqu'une rotation est effectuée sur l'image, les bords de l'image sont coupés. Il convient donc d'éliminer les centres de gravité des zones placées en périphérie de l'image car ceux-ci ne sont pas stables par rapport à une rotation de l'image.
Selon un autre aspect de l'invention, lors de la détermination des points d'intérêt on détermine la distance entre chaque centre de gravité et seuls les centres de gravité des zones de l'image situés à une distance supérieure à une distance prédéterminée sont considérés lors de l'étape de détermination des points d'intérêt.
Ainsi, le risque de confusion entre des points d'intérêt proche lors d'un traitement ultérieur est limité.
Selon un autre aspect de l'invention, lors de la détermination des points de référence parmi les points d'intérêt :
- on effectue une rotation de l'image selon une pluralité d'angles prédéterminés,
- on détermine des points d'intérêt dans chaque image sur laquelle une rotation a été effectuée,
- on sélectionne les points d'intérêt d'une image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non,
- pour chaque point d'intérêt sélectionné, on détermine si le point d'intérêt a un point d'intérêt à une position proche de la position du point d'intérêt dans chaque autre image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non et
- on sélectionne un nombre prédéterminé de points de référence parmi les points d'intérêt qui ont un point d'intérêt à une position proche de la position du point d'intérêt dans chaque autre image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non.
Ainsi, il est possible de déterminer quels sont les points d'intérêt qui sont invariants en translation.
Selon un autre aspect de l'invention, préalablement à la segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image, on sous échantillonne l'image.
Ainsi, il est possible de réduire de manière importante les détails de l'image à traiter et donc d'éviter que suite à l'étape de segmentation une nombre trop important de zones de petite taille soit obtenu. L'invention concerne aussi un procédé de détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur une image originale pour former une image à traiter, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de :
- obtention de points de référence de l'image originale, - segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image,
- détermination, parmi les centres de gravité déterminés, de points d'intérêt,
- détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur l'image originale à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt.
Corrélativement, l'invention concerne un dispositif de détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur une image à traiter par rapport à une image originale, caractérisé en ce que le dispositif comporte : - des moyens d'obtention de points de référence de l'image originale,
- des moyens de segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- des moyens de détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image,
- des moyens de détermination, parmi les centres de gravité déterminés, de points d'intérêt,
- des moyens de détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur l'image à traiter à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt.
Ainsi, il est possible de savoir si une manipulation a été effectuée sur une image. Connaissant cette manipulation, il est possible d'effectuer une manipulation géométrique inverse de manière à rendre l'image traitée conforme à l'image originale.
Lorsqu'un tatouage a été effectué sur l'image originale, la détection de celui-ci est fiable et cela même si le tatouage a été effectué avec des techniques de décomposition en ondelettes discrètes. Selon un autre aspect de l'invention, la manipulation géométrique est une rotation et lors de la détermination de la rotation :
- on associe à chaque point de référence une partie de l'image à traiter,
- pour chaque partie de l'image à traiter, on détermine les points d'intérêt compris dans la partie de l'image à traiter, - pour chaque point d'intérêt compris dans une partie de l'image à traiter, on détermine la distance angulaire séparant le point d'intérêt du point de référence auquel la partie de l'image à traiter est associée,
- on détermine, parmi les distances angulaires déterminées, l'angle de rotation de l'image originale.
Selon un autre aspect de l'invention, lors de la détermination, parmi les distances angulaires déterminées, de l'angle de rotation de l'image originale :
- on sélectionne des distances angulaires séparant les points d'intérêt d'un point de référence, - on associe à chaque distance angulaire sélectionnée, dans chaque autre partie de l'image à traiter, la distance angulaire la plus proche déterminée entre un point d'intérêt d'une autre partie de l'image à traiter et le point de référence auquel l'autre partie de l'image à traiter est associée,
- on soustrait aux distances angulaires associées à une distance angulaire la distance angulaire à laquelle elles sont associées pour former des différences associées à une distance angulaire sélectionnée,
- pour chaque distance angulaire sélectionnée, on somme les différences associées à une distance angulaire sélectionnée pour former une somme associée à la distance angulaire sélectionnée, - on détermine, parmi les distances angulaires sélectionnées, la distance angulaire dont la somme associée est la plus proche de zéro,
- et on calcule l'angle de rotation de l'image originale à partir de la distance angulaire dont la somme associée est la plus proche de zéro et des distances angulaires associées à ladite distance angulaire. Ainsi, la détermination de l'angle de rotation est effectuée à l'aide de calculs simples et peut donc être dans des systèmes simples. Selon un autre aspect de l'invention, on effectue :
(a) une rotation de l'image à traiter d'un angle opposé de l'angle calculé pour former une image corrigée, (b) une segmentation de l'image corrigée en une pluralité de zones de l'image corrigée,
(c) la détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image corrigée, (d) la détermination, parmi les centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image corrigée, de points d'intérêt de l'image corrigée,
(e) la détermination d'un angle de rotation effectué sur l'image corrigée à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt de l'image corrigée, .(f)M comparaison de l'angle de rotation effectué sur l'image corrigée avec une valeur prédéterminée,
(g) la modification de l'angle de rotation de l'image originale si l'angle de rotation effectué sur l'image corrigée est supérieur à la valeur prédéterminée et on réitère (a) à (g) tant que l'angle de la rotation effectué sur l'image corrigée est supérieur à la valeur prédéterminée.
Ainsi, la détermination de l'angle de rotation est précise. Toutes les incertitudes liées au contenu de l'image à traiter sont supprimées. Lorsque l'image à traiter comporte un tatouage, la qualité de la détection de celui-ci est grandement augmentée. Selon un autre aspect de l'invention, on obtient des informations représentatives de la surface de zones de l'image d'origine dont un point de référence est le centre de gravité et les points d'intérêt sont aussi déterminés à partir des informations représentatives de la surface des zones de l'image d'origine.
Ainsi, la détermination des points d'intérêt est plus fiable. L'invention concerne aussi un signal associé à une image, caractérisé en ce que le signal comporte des informations sur au moins deux centres de gravité d'au moins deux zones de l'image et des informations représentatives de la surface de chaque zone de l'image dont le centre de gravité est compris dans le signal.
L'invention concerne aussi les programmes d'ordinateurs stockés sur un support d'informations, lesdits programmes comportant des instructions permettant de mettre en œuvre les procédés précédemment décrits, lorsqu'ils sont chargés et exécutés par un système informatique.
Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : la Fig. 1 représente un schéma bloc d'un dispositif de détermination de points de référence dans une image et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image ; la Fig. 2 représente l'algorithme de détermination de points de référence dans une image selon un premier mode de réalisation de la présente invention ; la Fig. 3 représente l'algorithme de détermination de points d'intérêt dans une image selon la présente invention ; la Fig. 4 représente selon le premier mode de réalisation de la présente invention, l'algorithme de détermination d'informations et de transfert de ces informations afin de permettre de déterminer si des manipulations géométriques ont été effectuées sur une image, voire si une manipulation géométrique est détectée de caractériser celle-ci ; la Fig. 5 représente l'algorithme de correction d'une image sur laquelle une rotation a été effectuée ; la Fig. 6 représente l'algorithme de détermination de l'angle de rotation tel qu'obtenu dans l'algorithme de la Fig. 5 ; la Fig. 7 représente selon un second mode de réalisation de la présente invention, l'algorithme de détermination d'informations et de transfert de ces informations afin de permettre de déterminer si des changements d'échelles ont été effectués sur une image, voire si un changement d'échelle est détecté, de caractériser celui-ci ; la Fig. 8 représente l'algorithme de détermination de changement d'échelle supposé effectué sur une image selon le second mode de réalisation de la présente invention ; la Fig. 9 est une représentation d'un anneau centré autour du centre de l'image dans lequel apparaît un point de référence et différents points d'intérêt ; la Fig. 10 est un exemple de tableau comprenant les distances angulaires déterminées entre chaque point de référence et leurs points d'intérêt associés ; la Fig. 11 est un exemple de tableau comprenant les distances angulaires à chacun des points d'intérêt d'une colonne de référence ; la Figs. 12 représente un exemple de tableau selon l'invention ; la Fig. 13 représente un exemple de colonne selon l'invention. La Fig. 1 représente un schéma bloc d'un dispositif de détermination de points de référence dans une image et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image.
Le dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 selon la présente invention est par exemple un ordinateur. Le dispositif 10 peut aussi être intégré dans un combiné téléphonique mobile comprenant des moyens de capture d'images.
Le dispositif de 10 comporte un bus de communication 101 auquel sont reliés un processeur 100, une mémoire morte ROM 102, une mémoire vive RAM 103, un écran 104 et un clavier 105 servant d'interface homme machine, un disque dur 108, un lecteur enregistreur 109 d'informations sur un support amovible tel qu'un disque compact et une interface 106 permettant de transférer entre autres les points de référence selon la présente invention sur un réseau de télécommunication 150 et/ou de recevoir une image pour détecter si des manipulations géométriques ont été effectuées sur ces images.
La mémoire morte ROM 102 mémorise les programmes mettant en œuvre l'invention. Lors de la mise sous tension du dispositif 10, les programmes selon la présente invention sont transférés dans la mémoire vive 103 qui contient alors le code exécutable des algorithmes qui seront décrits ultérieurement en référence aux Figs. 2 à 8. Le processeur 100 exécute les instructions mémorisées dans la mémoire vive 103 conformément à la présente invention.
Le dispositif 10 comporte un écran 104 et un clavier 105 permettant de sélectionner des images à traiter selon la présente invention.
La Fig. 2 représente l'algorithme de détermination de points de référence dans une image selon un premier mode de réalisation de la présente invention.
Selon l'invention, le présent algorithme détermine des points de référence dans une image à traiter. Ces points de référence sont invariants par rapport à d'éventuelles rotations effectuées sur l'image.
A l'étape E200, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 décompose l'image à traiter de manière à obtenir une image de résolution moindre dans laquelle des détails de l'image ont été supprimés. Cette image de résolution moindre est obtenue en effectuant sur la composante luminance de l'image un sous échantillonnage ou en effectuant une décomposition en ondelettes discrètes. Préférentiellement, deux décompositions en ondelettes discrètes successives sont effectuées et une sous bande de fréquence basse du plus bas niveau de résolution est obtenue.
A l'étape suivante E201, le processeur 100 détermine des points d'intérêt dans la sous bande de fréquence basse du plus bas niveau de résolution précédemment obtenue. La détermination des points d'intérêt dans l'image sera explicitée plus en détail en regard de la Fig. 3.
Les points d'intérêt déterminés, le processeur 100 passe à l'étape suivante E202 qui consiste à mémoriser le groupe de points d'intérêt précédemment obtenus dans la mémoire vive 103. A l'étape suivante E203, le processeur 100 effectue sur la sous bande de fréquence basse précédemment obtenue une rotation selon un angle prédéterminé A.
Cette rotation est effectuée par rapport au centre de l'image traitée. Cette rotation est par exemple d'un angle égal à deux degrés. Cette opération effectuée, il est vérifié si d'autres rotations doivent être effectuées sur la sous bande de fréquence basse. En effet, selon l'invention, plusieurs rotations sont effectuées sur la sous bande de fréquence basse pour déterminer quels sont les points d'intérêt de la sous bande de fréquence basse qui sont invariants en rotation. Si d'autres rotations doivent être effectuées, le processeur 100 passe à l'étape suivante E205 qui consiste à prendre l'angle de rotation A suivant à appliquer sur l'image.
La boucle constituée des étapes E201 à E205 est effectuée autant de fois qu'il existe de rotations à effectuer sur la sous bande de fréquence basse.
Préférentiellement, quatre rotations sont effectuées sur la sous bande de fréquence basse et les points d'intérêt obtenus pour chaque rotation sont déterminés et mémorisés à l'étape E202. Les angles de ces rotations sont de deux degrés, cinq, dix et quarante cinq degrés.
Lorsque toutes les rotations ont été effectuées, le processeur 100 passe à l'étape
E206 qui consiste à prendre un des groupes de points d'intérêt mémorisé à l'étape E202 comme groupe de référence. Préférentiellement, le groupe de référence est le groupe des points d'intérêt comprenant le moins de points d'intérêt.
Expérimentalement, il s'est avéré que ce groupe correspond au groupe de points d'intérêt déterminés pour la rotation de quarante cinq degrés.
A l'étape suivante E207, les points d'intérêt de chaque groupe de points d'intérêt sont synchronisés. Plus précisément, à chaque point d'intérêt, le processeur
100 effectue la rotation inverse correspondant à l'angle de la rotation qui a été effectuée sur l'image dont le point d'intérêt est issu. A l'étape E208, le processeur 100 considère un premier point d'intérêt du groupe de référence. Ce point d'intérêt est par la suite appelé point d'intérêt en cours de traitement.
A l'étape E209, le processeur 100 considère un premier groupe de points d'intérêt parmi les groupes de points d'intérêt.
L'étape E210 consiste à vérifier s'il existe, dans le groupe de points d'intérêt considéré, un point d'intérêt équivalent au point d'intérêt en cours de traitement. Pour cela, on vérifie s'il existe un point d'intérêt dans le groupe de points d'intérêt qui a une position dans l'image proche de celle du point d'intérêt en cours de traitement. Lorsqu'aucun point d'intérêt du groupe de points d'intérêt considéré est situé à une distance inférieure à ds du point d'intérêt en cours de traitement, le processeur 100 passe à l'étape E211 qui consiste à prendre un autre point d'intérêt dans le groupe de référence comme point d'intérêt en cours de traitement et à réitérer les étapes E209 à E211 jusqu'à ce qu'un point d'intérêt équivalent au point d'intérêt en cours de traitement soit déterminé. Préférentiellement, la distance ds est égale à trois.
Lorsqu'un point d'intérêt du groupe de points d'intérêt considéré est situé à une distance inférieure à ds du point d'intérêt en cours de traitement, le processeur 100 passe à l'étape E212 qui consiste à vérifier s'il existe un autre groupe de points d'intérêt à considérer. Dans l'affirmative, un groupe suivant est considéré à l'étape E213 et les étapes E210 à E213 sont réitérées. Les étapes E208 à E213 vont ainsi permettre de déterminer les points d'intérêt du groupe de référence qui sont des points de l'image sensiblement invariants en rotation.
Lorsqu'il est possible de déterminer dans chaque groupe de points d'intérêt un point d'intérêt équivalent au point d'intérêt en cours de traitement, celui-ci est considéré à l'étape E214 comme point invariant et mémorisé.
L'étape suivante E215 consiste à vérifier si tous les points d'intérêt du groupe de référence ont été traités. Les étapes E209 à E215 sont réitérées tant que tous les points d'intérêt du groupe de référence n'ont pas été traités. Lorsque tous les points d'intérêt du groupe de référence ont été traités, le processeur 100 passe à l'étape E216 qui consiste à sélectionner parmi les points considérés comme invariants à l'étape E214, les points invariants qui correspondent aux zones les plus importantes. Une zone sera explicitée plus en détail en référence à la Fig. 3. Selon un mode préféré de réalisation, les six points invariants correspondant aux six plus grandes zones de l'image sont sélectionnés et considérés comme points de référence.
La Fig. 3 représente l'algorithme de détermination de points d'intérêt dans une image selon la présente invention. L'algorithme de la Fig.3 explicite la détection des points d'intérêt effectuée à l'étape E201 de la Fig. 2 précédemment décrite.
A l'étape E300, l'image de basse résolution obtenue à l'étape E200 de la Fig. 2 est segmentée en une pluralité de zones de l'image.
La segmentation en zone est par exemple effectuée selon la méthode de Lloyds- Max telle que décrite dans le livre de N Moreau « Techniques de compression des signaux, » publié aux éditions MASSON en 1995 dans la collection « technique et scientifique des télécommunications ». Plus précisément, l'image est segmentée en zones correspondant à six différentes classes. La méthode de Lloyds-Max est classiquement utilisée dans la quantification d'images et cherche à minimiser l'erreur due à cette quantification. Préférentiellement l'image est segmentée selon six classes.
L'étape suivante E301 de l'algorithme consiste à éliminer les zones précédemment déterminées qui comportent des coefficients correspondant à des pixels situés au bord de l'image. En effet, il a été remarqué que les zones comportant des pixels situés au bord d'une image ne sont pas stables lorsque des opérations de rotation sont effectuées sur des images.
A l'étape suivante E302 de l'algorithme, le processeur 100 calcule le centre de gravité et la surface de chaque zone restante de l'image.
A l'étape suivante E303, le processeur 100 calcule la distance entre chaque centre de gravité précédemment déterminé. A l'étape suivante E304, le processeur 100 considère un premier centre de gravité.
A l'étape suivante E305, le processeur 100 vérifie si la distance séparant le centre de gravité considéré de chaque autre centre de gravité est inférieure à une distance prédéterminée dp. Si la distance séparant le centre de gravité considéré de chaque autre centre de gravité est supérieure ou égale à dp, le centre de gravité ainsi que la surface de la zone du centre de gravité considéré sont mémorisés à l'étape E306. Préférentiellement la distance dp est égale à trois.
Lorsque deux centres de gravité sont séparés par une distance inférieure à dp, seul le centre de gravité correspondant à la surface la plus importante est mémorisé à l'étape E307. Il est à remarquer ici, que lorsque qu'un centre de gravité est mémorisé à l'étape E307, la surface de la zone correspondante est aussi mémorisée.
L'étape E308 suivant l'étape E306 ou E307 consiste à vérifier si tous les centres de gravité ont été considérés. Dans la négative, un nouveau centre de gravité est considéré à l'étape E309 et les étapes E305 à E308 sont réitérées tant que tous les centres de gravité n'ont pas été considérés.
Lorsque tous les centres de gravité ont été considérés, le processeur 100 classe à l'étape E310 les centres de gravité mémorisés selon la surface de leur zone correspondante. A l'étape E311, le processeur 100 vérifie s'il existe au moins six centres de gravité mémorisés. Dans la négative, le processeur 100 passe à l'étape E312 qui consiste à prendre une sous bande de fréquence de résolution supérieure et à réitérer sur cette sous bande de fréquence de résolution supérieure les étapes E300 à E311 précédemment décrites. Dans l'affirmative, les centres de gravité mémorisés sont considérés comme les points de référence de l'image.
La Fig. 4 représente selon le premier mode de réalisation de la présente invention, l'algorithme de détermination d'informations et de transfert de ces informations afin de permettre de déterminer si des manipulations géométriques ont été effectuées sur une image, voire si une manipulation géométrique est détectée de caractériser celle-ci .
A l'étape E400, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 détermine des points de référence dans l'image à traiter. Le processeur 100 détermine ces points de référence conformément aux algorithmes des Fig. 2 et 3 précédemment décrits. Le processeur 100 sélectionne préférentiellement six points de référence parmi les points de référence déterminés selon l'algorithme de la Fig. 3. Ces points de référence sont les points correspondant parmi les points de référence déterminés qui ont les zones de plus grande surface associée dans l'image. A l'étape suivante E401, le processeur 100 effectue une rotation sur l'image obtenue à l'étape E200 de la Fig. 2. Dans un mode préféré de réalisation le processeur
100 effectue une rotation sur l'image de zéro degré.
Cette opération effectuée, le processeur 100 passe à l'étape E402 qui consiste à déterminer l'angle de rotation précédemment effectué en effectuant différents traitements sur l'image conformément à l'algorithme de la Fig. 5 qui sera décrit ultérieurement.
Cette opération effectuée, le processeur 100 passe à l'étape E403 qui consiste à déterminer une erreur de détermination de l'angle de rotation notée. En effet, la précision de détermination d'un angle de rotation comme celle effectuée à l'étape
E402 est variable selon le contenu de l'image traitée. A l'étape E403, le processeur
100 détermine la différence entre l'angle de rotation appliqué à l'image à l'étape E401 et l'angle déterminé à l'étape E402 pour obtenir une incertitude notée DifA qui est égale à la valeur absolue de la somme de la différence déterminée et une constante. Cette constante est préférentiellement égale à 0,2 degrés.
A l'étape suivante E404, le processeur 100 transfère sur le réseau de télécommunication 150 ou associe à l'image traitée, les points de référence déterminés à l'étape E400 ainsi que la valeur de la surface des zones de l'image auxquelles ils sont associés et l'incertitude DifA précédemment déterminée. Préférentiellement, le processeur 100 forme un fichier comprenant la clé utilisée lors du tatouage de l'image, les points de référence, la valeur de la surface des zones de l'image auxquelles ils sont associés et l'incertitude DifA.
La Fig. 5 représente l'algorithme de correction d'une image sur laquelle une rotation a été effectuée. A l'étape E500, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 obtient les points de référence de l'image. Ces points de référence sont par exemple obtenus en lisant un ensemble d'informations associé à l'image.
A l'étape suivante E501, le processeur 100 détermine à partir des points de référence et de différents traitements effectués sur l'image, un angle de rotation sur l'image. Cette étape de détermination sera décrite en détail en regard de la Fig. 6.
A l'étape suivante E502, le processeur 100 effectue une correction de l'image obtenue à l'étape E500 en effectuant une rotation inverse de cette image selon l'angle obtenu à l'étape E501. A l'étape suivante E503, le processeur 100 détermine à partir des points de référence et de différents traitements effectués sur l'image corrigée à l'étape E502, un nouvel angle de rotation sur l'image conformément à l'algorithme qui sera décrit en détail en regard de la Fig. 6. A l'étape suivante E504, le processeur 100 vérifie si l'angle déterminé à l'étape E503 est inférieur ou non à la valeur DifA obtenue en lisant un ensemble d'informations associé à l'image. Si l'angle déterminé est supérieur à la valeur DifA, le processeur 100 passe à l'étape E505 et corrige l'angle calculé en soustrayant à la valeur de l'angle déterminée à l'étape E501 la valeur de l'angle déterminée à l'étape E503. Cette opération effectuée, le processeur 100 passe à l'étape E502 et réitère la boucle constituée des étapes E502 à E505 tant que l'angle déterminé à l'étape E503 est inférieur ou non à la valeur DifA.
Si l'angle déterminé est inférieur à la valeur DifA, le processeur 100 passe à l'étape E506. A cette étape, le processeur 100 corrige, si nécessaire, l'image à traiter avec l'angle déterminé de la même manière que celle décrite à l'étape E502.
Cette opération effectuée, la détection de la marque insérée dans l'image est alors effectuée.
La Fig. 6 représente l'algorithme de détermination de l'angle de rotation tel qu'obtenu dans l'algorithme de la Fig. 5.
A l'étape E600, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 décompose l'image à traiter de manière à obtenir une image de résolution moindre dans laquelle des détails de l'image ont été supprimés. Cette opération est identique à l'étape E200 de la Fig. 2, elle ne sera pas plus décrite.
A l'étape E601, le processeur 100 considère le premier point de référence de l'image obtenu à l'étape E500 de la Fig. 5.
A l'étape E602, le processeur 100 obtient de la mémoire 102 les paramètres qui vont permettre de déterminer les points d'intérêt de l'image qui sont associables au point de référence considéré. Deux paramètres sont utilisés : MargeDist qui représente l'écart maximal accepté entre la distance séparant un point de référence du centre de l'image et la distance séparant un point d'intérêt du centre de l'image. Ceci permet, comme cela est représenté en Fig. 9, de définir un anneau autour du centre de l'image dans lequel apparaît le point de référence et différents points d'intérêt. Le second paramètre Marge Aire représente la différence maximale acceptée en la surface de la zone associée au point de référence considéré et la surface de la zone associée à un point d'intérêt de l'image. Préférentiellement le paramètre MargeDist est égal à 17 et le paramètre MargeAire est égal à 500. A l'étape E603, le processeur 100 associe des points d'intérêt au point de référence considéré. Pour cela le processeur 100 détermine les points d'intérêt de l'image conformément à l'algorithme tel que décrit en Fig. 3 et vérifie ensuite si les points d'intérêt déterminés satisfont aux critères tels que définis par les paramètres MargeDist et MargeAire.
Selon l'exemple de la Fig. 9, le centre de l'image est noté 9OO..et le point de., référence est noté 910. Seuls les points d'intérêt 920, 921 et 922 sont associés au point d'intérêt 910 à condition que la surface de leur zone associée soit comprise dans la limite définie par MargeAire. A l'étape suivante E604, le processeur 100 vérifie s'il existe un point associé au point de référence considéré. Dans la négative, le processeur 100 passe à l'étape E605 et modifie les valeurs des paramètres MargeDist et MargeAire. Par exemple et de manière non limitative MargeDist est incrémenté d'une valeur de deux tandis que MargeAire est incrémenté d'une valeur de cinquante. Cette opération effectuée, le processeur 100 réitère les étapes E603 à E604 tant qu'un point d'intérêt n'est pas associé au point de référence considéré. Lorsqu'il existe au moins un point d'intérêt associé au point de référence considéré, le processeur 100 passe à l'étape suivante E606.
A cette étape, le processeur 100 vérifie s'il existe d'autres points de référence à considérer. Selon un mode préféré de réalisation, six points de référence sont associés à une image. Bien entendu un nombre plus important, ou plus restreint peut être associé à une image.
S'il existe d'autres points de référence à considérer, le processeur 100 passe à l'étape E607 et considère un autre point de référence. Le processeur 100 réitère la boucle constituée des étapes E602 à E607 tant que tous les points de référence associés à une image n'ont pas été traités. Lorsque tous les points de référence ont été traités, le processeur 100 passe à l'étape suivante E608.
Il est à remarquer ici que, dans une variante de réalisation, seul le paramètre MargeDist est pris en compte pour l'association de points d'intérêt aux points de référence.
A l'étape E608, le processeur 100 détermine pour chaque point de référence et pour chaque point d'intérêt qui lui est associé leur distance angulaire et cela par rapport au centre de l'image. Le processeur 100 mémorise à l'étape E609 les distances angulaires calculées dans la mémoire vive 103 sous la forme d'un tableau tel que par exemple celui illustré à la Fig. 10.
La Fig. 10 est un exemple de tableau comprenant les distances angulaires déterminées entre chacun des six points de référence et leur point d'intérêt associé. Cette opération effectuée, le processeur 100 passe à l'étape suivante E610 et sélectionne parmi . les Lj;pjonnes_ ^u__tableaμ mémorisé à l'étape E609, la colonne comprenant le plus de distances. Selon l'exemple de la Fig. 10, la colonne 1001 est sélectionnée.
A l'étape suivante E611, le processeur 100 considère une première colonne du tableau mémorisé à l'étape E609. Selon l'exemple de la Fig. 10, la colonne 1002 est sélectionnée.
A l'étape suivante E612, le processeur 100 associe, pour la colonne 1002 et pour chaque ligne de la colonne 1001, les valeurs angulaires comprises dans la colonne 1002 les plus proches de la valeur angulaire comprise dans la ligne correspondante de la colonne 1001. Le processeur 100 forme ainsi un nouveau tableau tel que par exemple celui décrit à la Fig.11.
La Fig. 11 est un exemple de tableau comprenant les distances angulaires à chacun des points d'intérêt d'une colonne de référence.
La colonne 1001 est identique à celle du tableau de la Fig. 10, celle-ci étant la colonne comprenant le plus de distances calculées. La colonne 1102 est la première colonne considérée. Selon l'exemple de la Fig. 11, le processeur 100 associe à la colonne 1102, ligne 1111, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1002 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « -113,8 » degrés.
Le processeur 100 associe à la ligne 1112 de la colonne 1102, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1002 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « 15,7 » degrés.
Cette opération effectuée, le processeur 100 vérifie s'il existe d'autres points de référence, ou colonnes à traiter. Dans la négative, le processeur 100 passe à l'étape suivante E614 qui consiste à sélectionner la colonne suivante. Le processeur 100 réitère la boucle constituée par les étapes E612 à E614 tant que toutes les colonnes du tableau de la Fig. 10 n'ont pas été traitées. Le processeur forme par exemple un tableau tel que celui représenté à la Fig. 11 et mémorise celui-ci dans la mémoire vive 103 du dispositif 10. Selon l'exemple de la Fig. 11, le processeur 100 associe à la ligne 1111 de la colonne 1103, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1003 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « -54,9 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1112 de la colonne 1103, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1003 de la Fig. 10 , en l'occurrence la distance angulaire << , 15,5 >> degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1111 de la colonne 1104, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1004 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « -135,2 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1112 de la colonne 1104, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1004 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « 15,6 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1111 de la colonne 1105, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1005 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « -78.4 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1112 de la colonne 1105, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1005 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « 14,2 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1111 de la colonne 1106, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1006 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « 16.8 » degrés. Le processeur 100 associe à la ligne 1112 de la colonne 1106, la distance angulaire la plus proche comprise dans la colonne 1006 de la Fig. 10, en l'occurrence la distance angulaire « 16,8 » degrés.
Lorsque toutes les colonnes ont été traitées, le processeur 100 passe à l'étape suivante E615 qui consiste à calculer les différences entre chaque distance angulaire associée dans les colonnes 1102 à 1102 et la distance angulaire de la même ligne de la colonne 1001. Le processeur 100 forme ainsi un tableau tel que représenté en Fig. 12.
A l'étape suivante E616, le processeur 100 calcule la somme de chaque ligne du tableau de la Fig. 12. Selon l'exemple de la Fig. 12, le processeur 100 forme une colonne telle que représentée en Fig. 13.
A l'étape suivante E617, le processeur 100 sélectionne la ligne comprenant la valeur minimale comprise dans la colonne de la Fig. 13, en l'occurrence la valeur comprise dans la ligne 1312.
A l'étape suivante E618, le processeur 100 lit dans le tableau de la Fig. 11 les différentes distances angulaires comprises dans la ligne correspondante à la ligne sélectionnée à l'étape E617. Cette ligne est selon notre exemple la ligne 1112. Le processeur 100 calcule la moyenne des différentes valeurs angulaires comprises dans la ligne 1112. Selon notre exemple, la valeur moyenne calculée est égale à 15,4 degrés. Préférentiellement, lorsque des distances angulaires sont écartées de plus de dix degrés de la valeur moyenne, celles-ci ne sont pas prises en compte et une nouvelle valeur moyenne est calculée. Cette valeur moyenne est considérée à l'étape _E619_comme l'_angle__de rotationjel que déteraύné à l'étap_e E5Q1 de la Fig...5._
La Fig. 7 représente selon un second mode de réalisation de la présente invention, l'algorithme de détermination d'informations et de transfert de ces informations afin de permettre de déterminer si des changements d'échelles ont été effectués sur une image, voire si un changement d'échelle est détecté de caractériser celui-ci.
A l'étape E700, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 détermine des points de référence dans l'image à traiter. Le processeur 100 détermine ces points de référence conformément à l'algorithme de la Fig. 3 précédemment décrit. Il est à remarquer que dans ce mode de réalisation, le processeur 100 effectue préalablement à cette étape une décomposition DWT sur trois niveaux de résolution sur l'image à traiter. Le processeur 100 effectue une segmentation de l'image en zones à l'étape E300 préférentiellement selon deux classes à partir de l'algorithme de Lloyd's-Max précédemment cité. Le processeur 100 sélectionne à l'issue de l'étape E311 de l'algorithme de la Fig. 3 préférentiellement deux points de référence parmi les points de référence déterminés selon l'algorithme de la Fig. 3. Ces points de référence sont les points correspondants parmi les points de référence déterminés qui ont les zones de plus grande surface associée dans l'image. A l'étape suivante E701, le processeur 100 calcule la distance entre les points de référence précédemment déterminés.
A l'étape suivante E702, le processeur 100 transfère sur le réseau de télécommunication 150 ou associe à l'image traitée, les points de référence déterminés à l'étape E700 ainsi que la valeur de la surface des zones de l'image auxquelles ils sont associés et la distance calculée à l'étape E701.
Préférentiellement, le processeur 100 forme un fichier associé à l'image comprenant la clé utilisée lors du tatouage de l'image, les points de référence, la valeur de la surface des zones de l'image auxquelles ils sont associés et la distance calculée à l'étape E701. II est à remarquer ici que là détermination selon le premier mode de réalisation ou la détermination selon le second mode de réalisation de la présente invention peuvent être effectuées successivement. Les valeurs obtenues peuvent être transférées dans un même ensemble d'informations associé à l'image traitée ou dans deux ensembles d'informations distincts. Selon une variante de réalisation,, les valeurs obtenues ne sont transférées que sur requête d'un dispositif distant ou mis à la disposition d'un dispositif distant.
La Fig. 8 représente l'algorithme de détermination de changement d'échelle supposé effectué sur une image selon le second mode de réalisation de la présente invention.
A l'étape E800, le processeur 100 du dispositif de détermination de points de référence et/ou de détermination de manipulation géométrique sur une image 10 obtient des points de référence dans l'image à traiter. Ces points de référence sont par exemple compris dans un ensemble d'informations associé à l'image et reçus par l'intermédiaire du réseau de télécommunication 150. A cette même étape, le processeur 100 obtient la distance entre les deux points de référence du même ensemble d'informations.
A l'étape suivante E801, le processeur 100 détermine des points de référence conformément à l'algorithme de la Fig. 3 précédemment décrit. Il est à remarquer que dans un mode préféré de réalisation, le processeur 100 effectue préalablement une décomposition DWT sur trois niveaux de résolution sur l'image à traiter. Le processeur 100 effectue une segmentation en zones de l'image à l'étape E300 préférentiellement selon deux classes à partir de l'algorithme de Lloyd's-Max précédemment cité. Le processeur 100 sélectionne à l'issue de l'étape E311 de l'algorithme de la Fig. 3 préférentiellement deux points de référence parmi les points de référence déterminés selon l'algorithme de la Fig. 3. Ces points de référence sont les points correspondants parmi les points de référence déterminés qui ont les zones de plus grande surface associées dans l'image.
A l'étape suivante E802, le processeur 100 calcule la distance entre les points de référence déterminés à l'étape E801.
Cette opération effectuée, le processeur 100 passe à l'étape suivante E803 qui consiste à calculer le rapport entre la distance obtenue à l'étape E800 dans l'ensemble d'informations associé à l'image et la distance calculée à l'étape E802. Si le rapport est différent de l'unité, l'image traitée a subi une manipulation géométrique telle qu'un changement d'échelle. Le processeur 100 dans ce cas passe à l'étape suivante E804 et modifie l'image en effectuant un changement d'échelle de rapport inverse à celui calculé à l'étape E803.
Cette opération effectuée, la détection de la marque insérée dans l'image est alors effectuée.
. ... Rien ..entendu., . la ..présente ._invention_.n'est_ .nullement... limitée.. aux jtno.de.s_de_ . réalisation décrits ici, mais englobe, bien au contraire, toute variante à la portée de l'homme du métier.

Claims

REVENDICATIONS
1) Procédé de détermination de points de référence dans une image, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de :
- segmentation (E300) de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- détermination (Ë3Ô2) des centres de gravité d'au moins une partielles zones de l'image,
- détermination (E216), parmi les centres de gravité déterminés, d'au moins deux centres de gravité dits points de référence,
- association des points de référence à l'image.
2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape de détermination (E201) de points d'intérêt parmi les centres de gravité déterminés et en ce que les points de référence sont déterminés parmi les points d'intérêt.
3) Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre les étapes de détermination des surfaces (E302) d'au moins une partie des zones de l'image et d'association à l'image des surfaces des zones de l'image dont les centres de gravité sont les points de référence et en ce que la détermination des centres d'intérêt est effectuée entre autres à partir des surfaces des zones de l'image.
4) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que lors de l'étape de détermination des points d'intérêt, seuls les centres de gravité des zones non placées en périphérie de l'image sont considérés.
5) Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que lors de l'étape de détermination des points d'intérêt on détermine (E303) la distance entre chaque centre de gravité et seuls les centres de gravité des zones de l'image situés à une distance supérieure à une distance prédéterminée sont considérés lors de l'étape de détermination des points d'intérêt. 6) Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 5, caractérisé en ce que la détermination des points de référence parmi les points d'intérêt comporte les sous étapes de :
- rotation (E203) de l'image selon une pluralité d'angles prédéterminés, - détermination de points d'intérêt (E201) dans chaque image sur laquelle une
-rotation a été effectuée,.
- sélection (E206) des points d'intérêt d'une image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non,
- pour chaque point d'intérêt sélectionné, détermination si le point d'intérêt a un point d'intérêt à une position proche de la position du point d'intérêt dans chaque autre image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non,
- sélection (E214) d'un nombre prédéterminé de points de référence parmi les points d'intérêt qui ont un point d'intérêt à une position proche de la position du point d'intérêt dans chaque autre image sur laquelle une rotation a été effectuée ou non.
7) Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que préalablement à l'étape de segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image, le procédé comporte une étape de sous échantillonnage (E200) de l'image.
8) Procédé de détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur une image originale pour former une image à traiter, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de :
- obtention (E500) de points de référence de l'image originale,
- segmentation de l'image en une pluralité de zones de l'image, - détermination des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image,
- détermination, parmi les centres de gravité déterminés, de points d'intérêt,
- détermination (E504) d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur l'image originale à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt.
9) Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la manipulation géométrique est une rotation et en ce que l'étape de détermination de la rotation se décompose en sous étapes de : - association (E603) à chaque point de référence d'une partie de l'image à traiter,
- pour chaque partie de l'image à traiter, détermination (E612) des points d'intérêt compris dans la partie de l'image à traiter, - pour chaque point d'intérêt compris dans une partie de l'image à traiter, détermination de_ la. distance angulaire séparant _le_point_ d' intérêt, du point de_r éférençe _ auquel la partie de l'image à traiter est associée,
- détermination, parmi les distances angulaires déterminées, de l'angle de rotation de l'image originale (E501).
10) Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'étape de détermination, parmi les distances angulaires déterminées, de l'angle de rotation de l'image originale se décompose en sous étapes de :
- sélection (E610) des distances angulaires séparant les points d'intérêt d'un point de référence,
- association (E612) à chaque distance angulaire sélectionnée, dans chaque autre partie de l'image à traiter, de la distance angulaire la plus proche déterminée entre un point d'intérêt d'une autre partie de l'image à traiter et le point de référence auquel l'autre partie de l'image à traiter est associée, - soustraction (E615) aux distances angulaires associées à une distance angulaire de la distance angulaire à laquelle elles sont associées pour former des différences associées à une distance angulaire sélectionnée,
- pour chaque distance angulaire sélectionnée, sommation (E616) des différences associées à une distance angulaire sélectionnée pour former une somme associée à la distance angulaire sélectionnée,
- détermination, parmi les distances angulaires sélectionnées, de la distance angulaire dont la somme associée est la plus proche de zéro,
- calcul (E618) de l'angle de rotation de l'image originale à partir de la distance angulaire dont la somme associée est la plus proche de zéro et des distances angulaires associées à ladite distance angulaire.
11) Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre les étapes de : (a) rotation (E502) de l'image à traiter d'un angle opposé de l'angle calculé pour former une image corrigée,
(b) segmentation (E300) de l'image corrigée en une pluralité de zones de l'image corrigée, (c) détermination (E302) des centres de gravité d'au moins une partie des zones
_de l'image corrigée,
(d) détermination, parmi les centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image corrigée, de points d'intérêt de l'image corrigée,
(e) détermination (E503) d'un angle de rotation effectué sur l'image corrigée à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt de l'image corrigée,
(f) comparaison (E504) de l'angle de rotation effectué sur l'image corrigée avec une valeur prédéterminée,
(g) modification (E505) de l'angle de rotation de l'image originale si l'angle de rotation effectué sur l'image corrigée est supérieur à la valeur prédéterminée et réitération des étapes (a) à (g) tant que l'angle de rotation effectué sur l'image corrigée est supérieur à la valeur prédéterminée.
12) Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape d'obtention d'informations représentatives de la surface de zones de l'image d'origine dont un point de référence est le centre de gravité et en ce que les points d'intérêt sont aussi déterminés à partir des informations représentatives de la surface des zones de l'image d'origine (E606).
13) Dispositif de détermination de points de référence dans une image, caractérisé en ce que le procédé comporte :
- des moyens de segmentation (100)de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- des moyens de détermination (lOO)des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image,
- des moyens de détermination (100), parmi les centres de gravité déterminés, d'au moins deux centres de gravité dits points de référence,
- des moyens d'association (100) des points de référence à l'image. 14) Dispositif de détermination d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur une image à traiter par rapport à une image originale, caractérisé en ce que le dispositif comporte :
- des moyens d'obtention (100) de points de référence de l'image originale, - des moyens de segmentation (100) de l'image en une pluralité de zones de l'image,
- des moyens de détermination (100) des centres de gravité d'au moins une partie des zones de l'image,
- des moyens de détermination (100), parmi les centres de gravité déterminés, de points d'intérêt,
- des moyens de détermination (100) d'au moins une manipulation géométrique effectuée sur l'image à traiter à partir des points de référence de l'image originale obtenus et des points d'intérêt.
15) Signal associé à une image, caractérisé en ce que le signal comporte des informations sur au moins deux centres de gravité d'au moins deux zones de l'image et des informations représentatives de la surface de chaque zone de l'image dont le centre de gravité est compris dans le signal.
16) Programme d'ordinateur stocké sur un support d'informations, ledit programme comportant des instructions permettant de mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsqu'il est chargé et exécuté par un système informatique (10).
17) Programme d'ordinateur stocké sur un support d'informations, ledit programme comportant des instructions permettant de mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, lorsqu'il est chargé et exécuté par un système informatique (10).
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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