From Statistical Detection to Decision Fusion: Detection of Underwater Mines in High Resolution SAS Images

ISBN 978-3-902613-48-6Many approaches have been proposed in underwater mine detection and classification using sonar images. The goal is to evaluate a confidence that a pixel belongs to a sought object or to the seabed. In the following, considering the object characteristics (size, reflectivity), we will always assume that the detected objects are actual mines. We propose a detection method structured as a data fusion system. This type of architecture is a smart and adaptive structure: the addition or removal of parameters is easily taken into account, without any modification of the global structure. The inputs of the proposed system are the parameters extracted from an SAS image (statistical in our case). The outputs of the system are the areas detected as potentially including an object

Multiscale oil slicks segmentation

This study focuses on the segmentation and characterization of oil slicks from Synthetic Aperture Radar (SAR) data. Viscosity notably reduces the roughness of the sea surface which takes a major part in the backscattering. Hence, an oil slick is characterized by a low-backscattered energy and appears as a dark area in images. This is the reason why most of detection algorithms are based on histogram thresholding, but they appear not satisfactory as the number of false alarms is generally high. Since oil slicks have specific impact on ocean wave spectra (from gravity-capillary waves to the swell), we propose to use a Markovian model adapted to a multiscale description of the original image. This unsupervised segmentation method allows to take into account the different states of the sea surface through its spectra. Thanks to the mixture estimation, it is possible to statistically characterize the detected areas and then to prevent from most of false alarms. Results of segmentation are shown with two types of scenarios. The first one concerns oil spill in the Mediterranean sea detected by the ERS SAR sensor at a resolution of 25 m. The second scenario is related to the Prestige’s wreck acquired by the Envisat ASAR sensor in a wide swath mode at a resolution of 150 m.Nous nous intéressons à la détection et à la caractérisation des nappes d'hydrocarbure à partir d'images Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO). La viscosité de l'hydrocarbure atténue sensiblement la rugosité de surface qui participe majoritairement à la rétro-diffusion. En conséquence, un film visqueux est caractérisé par un déficit d'énergie rétro-diffusée et apparaît comme une zone sombre dans les images. Cependant, la plupart des techniques de détection, basée sur un seuillage d'histogramme, s'avère insatisfaisante, puisqu'elle engendre un nombre élevé de fausses alarmes. En considérant le fait qu'un film visqueux a un impact caractéristique sur la répartition de l'énergie des vagues selon les différentes longueurs d'onde (des vagues de gravité-capillarité jusqu'à la houle), nous avons développé une méthode de segmentation markovienne adaptée à une représentation multiéchelle de l'image originale. Cette méthode permet d'obtenir une classification qui tient compte des différents états du spectre de vagues. Grâce à l'estimation des lois intervenant dans le mélange, cette méthode de segmentation permet de caractériser statistiquement les zones détectées et ainsi de se prémunir contre de nombreuses fausses alarmes. Cette stratégie a été appliquée avec succès à des images RSO de différentes résolutions (ERS-SAR en mode PRI à 25 m et ENVISAT-ASAR en mode Wide Swath à 150 m de résolution) correspondant à des situations particulières comme le naufrage d'un navire avec un hydrocarbure lourd en Atlantique et le dégazage de cuves avec un hydrocarbure plus fluide en Méditerranée

Markov models in image processing

The aim of this paper is to present some aspects of Markov model based statistical image processing. After a brief review of statistical processing in image segmentation, classical Markov models (fields, chains, and trees) used in image processing are developed. Bayesian methods of segmentation are then described and different general parameter estimation methods are presented. More recent models and processing techniques, such as Pairwise and Triplet Markov models, Dempster-Shafer fusion in a Markov context, and generalized mixture estimation, are then discussed. We conclude with a nonexhaustive desciption of candidate extensions to multidimensional, multisensor, and multiresolution imagery. Connections with general graphical models are also highlighted.L'objet de l'article est de présenter divers aspects des traitements statistiques des images utilisant des modèles de Markov. En choisissant pour cadre la segmentation statistique nous rappelons brièvement la nature et l'intérêt des traitements probabilistes et présentons les modèles de Markov cachés classiques : champs, chaînes, et arbres. Les méthodes bayésiennes de segmentation sont décrites, ainsi que les grandes familles des méthodes d'apprentissage. Quelques modèles ou méthodes de traitements plus récents comme les modèles de Markov Couple et Triplet, la fusion de Dempster-Shafer dans le contexte markovien, ou l'estimation des mélanges généralisés sont également présentés. Nous terminons par une liste non exhaustive des divers prolongements des méthodes et modèles vers l'imagerie multidimensionnelle, multisenseurs, multirésolution. Des liens avec les modèles graphiques généraux sont également brièvement décrits

Advances in Sonar Technology

The demand to explore the largest and also one of the richest parts of our planet, the advances in signal processing promoted by an exponential growth in computation power and a thorough study of sound propagation in the underwater realm, have lead to remarkable advances in sonar technology in the last years.The work on hand is a sum of knowledge of several authors who contributed in various aspects of sonar technology. This book intends to give a broad overview of the advances in sonar technology of the last years that resulted from the research effort of the authors in both sonar systems and their applications. It is intended for scientist and engineers from a variety of backgrounds and even those that never had contact with sonar technology before will find an easy introduction with the topics and principles exposed here