Procédé et dispositif de compression avec pertes et relative à des zones d'intérêts d'images numériques utilisant des paramètres déterminés à partir d'un réseau de neurones

La présente invention concerne l'apprentissage d'un réseau de neurones utilisé pour la compression avec perte d'une image numérique. Une valeur de coefficient de pondération est obtenue (32) pour chaque pixel d'une image numérique courante d'un ensemble d'images numériques sur chacune desquelles est définie au moins une zone d'intérêt. Les valeurs des paramètres du réseau de neurones sont obtenues itérativement (33, 34, 35) par minimisation d'une valeur moyenne de fonctions de coût calculées à chaque itération pour chaque image numérique courante de l'ensemble et pour des valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones. Ladite fonction de coût est définie par une somme d'une première donnée et d'une deuxième donnée, la première donnée étant représentative d'un nombre moyen de bits par pixel nécessaire pour encoder une image numérique courante et la deuxième donnée étant représentative d'une distorsion entre ladite image numérique courante et une image numérique reconstruite correspondante à l'image numérique courante. Figure pour l'abrégé : Figure 2