Prise en compte de l'environnement marin dans le processus de reconnaissance automatique de cibles sous-marines

• Main Author: Picard, Laurent
• Other Authors: Brest
• Language: fr
• Published: 2017
• Subjects: Images sonar latéral; Processus ATR; Description des fonds marins; Signal monogène; Dimension intrinsèque; Analyse multi-échelle; Sidescan sonar imagery; ATR process; Seafloor description; Monogenic signal; Intrinsic dimensionality; Multi-scale analysis; 621.399 4
• Online Access: http://www.theses.fr/2017BRES0038/document

Au cours des dernières décennies, les avancées en termes de technologies robotiques sous-marines ont permis de réaliser des levés sur les fonds marins à l'aide de véhicules sous-marins autonomes (AUV). Ainsi, équiper un AUV avec un sonar latéral permet de scanner une vaste zone de manière rapide. Naturellement, les forces armées se sont intéressées à de tels dispositifs pour effectuer des missions de chasses aux mines rapides et sécurisées pour le facteur humain. Néanmoins, analyser des images sonar par un ordinateur plutôt que par un opérateur reste très complexe. En effet, les chaînes de reconnaissance automatique de cibles (ATR) doivent faire face à la variabilité de l'environnement marin et il a été démontré qu'une forte relation existe entre la texture d'une image et la difficulté d'y détecter des mines. Effectivement, sur des fonds fortement texturés, voire encombrés, les performances d'une chaîne ATR peuvent être très dégradées. Ainsi, intégrer des informations environnementales dans le processus apparaît comme une piste crédible pour améliorer ses performances. Ces travaux de thèse proposent d'étudier la manière de décrire cet environnement marin et comment l'intégrer dans un processus ATR. Pour répondre à ces défis, nous proposons tout d'abord une nouvelle représentation des images sonar basée sur l'utilisation du signal monogène. Ce dernier permet d'extraire des informations énergétiques, géométriques et structurelles sur la texture locale d'une image. La nature multi-échelle de cet outil permet de tenir compte de la variabilité en taille des structures sous-marines. Ensuite, le concept de dimension intrinsèque est introduit pour décrire une image sonar en termes d'homogénéité, d'anisotropie et de complexité. Ces trois descripteurs sont directement reliés à la difficulté de détection des mines sous-marines dans un fond texturé et permettent de réaliser une classification très précise des images sonar en fonds homogènes, anisotropes et complexes. De notre point de vue, la chasse aux mines sous-marines ne peut pas être réalisée de la même manière sur ces trois types de fond. En effet, leurs natures et caractéristiques propres mènent à des challenges variés pour le processus ATR. Pour le démontrer, nous proposons de réaliser un premier algorithme de détection spécifique, appliqué aux zones anisotropes, qui prend en considération les caractéristiques environnementales de ces régions. === In the last decades, advances in marine robot technology allowed to perform accurate seafloor surveys by means of autonomous underwater vehicles (AUVs). Thanks to a sidescan sonar carried by an AUV, a wide area can be scanned quickly. Navies are really interested in using such vehicles for underwater mine countermeasures (MCM) purposes, in order to perform mine hunting missions rapidly and safely for human operators. Nevertheless, on-board intelligence, which intends to replace human operator for sonar image analysis, remains challenging. Current automatic target recognition (ATR) processes have to cope with the variability of the seafloor. Indeed, there is a strong relationship between the seafloor appearance on sidescan sonar images and the underwater target detection rates. Thus, embed some environmental information in the ATR process seems to be a way for achieving more effective automatic target recognition. In this thesis, we address the problem of improving the ATR process by taking into account the local environment. To this end, a new representation of sonar images is considered by use of the theory of monogenic signal. It provides a pixelwise energetic, geometric and structural information into a multi-scale framework. Then a seafloor characterization is carried out by estimating the intrinsic dimensionality of the underwater structures so as to describe sonar images in terms of homogeneity, anisotropy and complexity. These three features are directly linked to the difficulty of detecting underwater mines and enable an accurate classification of sonar images into benign, rippled or complex areas. From our point of view, underwater mine hunting cannot be performed in the same way on these three seafloor types with various challenges from an ATR point of view. To proceed with this idea, we propose to design a first specific detection algorithm for sand rippled areas. This algorithm takes into consideration an environmental description of ripples which allow to outperform classic approaches in this type of seafloor.