A STATISTICAL MODEL OF SEA CLUTTER IN PANCHROMATIC HIGH RESOLUTION IMAGES

International audienceFrom the perspective of developing a ship detection algorithm on optical imagery, a statistical model is developed to approximate histograms from high-resolution images of the sea surface. This model is developed using an empirical approach based on analysis of hundreds of images acquired on all the oceans of the planet. Several statistical distributions are selected in agreement with the state of the art in remote sensing of sea surface and ship detection. Thumbnails of different sizes are extracted from satellite images, their histograms are then calculated. The generated histograms are approximated by the probability density functions of the different statistical distributions selected. The least-squares method is used. Reliability of the models is tested by applying the Kolmogorov- Smirnov test and analyzing the sum of squared residuals in least-squares sense. Alpha-stable distribution is retained as the best among tested models. Texture and frequency descriptors are calculated and compared with Alpha-stable parameters to assess relations binders. Reliability of the models according to the sensors, the sea state is discussed

Experimental Evaluation and Numerical Simulation of RCS of Target using GBL and GBS

International audienceIn this work, two Gaussian Beam (GB) techniques were presented for investigating the radar cross section (RCS) of a cylinder with and without an aperture. Therefore, we have carried out experimental measurement of RCS of different PEC targets in the anechoic chamber. These measurements were used to validate the numerical results obtained using the GB approaches which are: Gaussian Beam Summation (GBS) and Gaussian Beam Launching (GBL). In the numerical simulation, the used GB techniques are firstly combined with the asymptotic Physical Theory of Diffraction (PTD) method. After that, the RCS results are evaluated with the Method of Moment (MoM) and also with the experimental measurements

LOG-POLAR AND POLAR IMAGE FOR RECOGNITION TARGETS

ABSTRACT We describe in this abstract, data processing algorithms applied on radar image in order to extract feature descriptors and then to perform recognition task. Several kinds of descriptors can be used to acquire information about target characteristics from radar images such as ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) images. We present in this abstract two types of vector descriptors extracted from two minds of transformed images so-called polar and log-polar images obtained respectively via the polar and log-polar mapping. In order to guarantee the invariance of some geometrical transformation, additional processing are proposed. In this paper, we present our approach to extract feature vectors obtained on the both transformed images. In the classification step, the Support Vector machine will be used in the field of radar experimentation

Estimation d'un mélange de distributions alpha-stables à partir de l'algorithme EM

International audienceLe modèle Gaussien est souvent utilisé dans de nombreuses applications. Cependant, cette hypothèse est réductrice. Par exemple, il est possible que les données fournies par des capteurs ne soient pas symétriques et/ou présentent une décroissance rapide au niveau de la queue de la distribution. De plus, il est rare que la densité de probabilité représentant les données soit unimodale. Il existe des algorithmes permettant l'estimation d'un mélange de distributions. L'algorithme Espérance-Maximisation (EM) permet entre autre d'estimer un mélange de distributions Gaussiennes. Nous proposons dans ce papier d'étendre l'algorithme EM pour estimer un mélange de distributions α-stables. Un des objectifs futurs de ce papier est d'appliquer la notion de fonctions de croyance continues sachant que les informations fournies par les sources peuvent être modélisées par un mélange de densité de probabilité α-stables

Distributions alpha-stable pour la caractérisation de phénomènes aléatoires observés par des capteurs placés dans un environnement maritime

Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse a pour but de caractériser des signaux aléatoires, rencontrés dans le domaine aérien et sous-marin, en s appuyant sur une approche statistique. En traitement du signal, l'analyse statistique a longtemps été fondée sous l'hypothèse de Gaussianité des données. Cependant, ce modèle n'est plus valide dès lors que la densité de probabilité des données se caractérise par des phénomènes de queues lourdes et d'asymétrie. Une famille de lois est particulièrement adaptée pour représenter de tels phénomènes : les distributions a-stables. Dans un premier temps, les distributions a-stables ont été présentées et utilisées pour estimer des données synthétiques et réelles, issues d'un sondeur monofaisceau, dans une stratégie de classification de fonds marins. La classification est réalisée à partir de la théorie des fonctions de croyance, permettant ainsi de prendre en compte l'imprécision et l'incertitude liées aux données et à l'estimation de celles-ci. Les résultats obtenus ont été comparés à un classifieur Bayésien. Dans un second temps, dans le contexte de la surveillance maritime, une approche statistique à partir des distributions a-stables a été réalisée afin de caractériser les échos indésirables réfléchis par la surface maritime, appelés aussi fouillis de mer, où la surface est observée en configuration bistatique. La surface maritime a d'abord été générée à partir du spectre d'Elfouhaily puis la Surface Équivalente Radar (SER) de celle-ci a été déterminée à partir de l'Optique Physique (OP). Les distributions de Weibull et ont été utilisées et comparées au modèle a-stable. La validité de chaque modèle a été étudiée à partir d'un test de Kolmogorov-Smirnov.The purpose of this thesis is to characterize random signals, observed in air and underwater context, by using a statistical approach. In signal processing, the hypothesis of Gaussian model is often used for a statistical study. However, the Gaussian model is not valid when the probability density function of data are characterized by heavy-tailed and skewness phenomena. A family of laws can fit these phenomena: the a-stable distributions. Firstly, the a-stable distribution have been used to estimate generated and real data, extracted from a mono-beam echo-sounder, for seabed sediments classification. The classification is made by using the theory of belief functions, which can take into account the imprecision and uncertainty of data and theirs estimations. The results have been compared to a Bayesian approach. Secondly, in a context a marine surveillance, a statistical study from the a-stable distribution has been made to characterize undesirable echo reflected by a sea surface, called sea clutter, where the sea surface is considered in a bistatic configuration. The sea surface has been firstly generated by the Elfouhaily sea spectrum and the Radar Cross Section (RCS) of the sea surface has been computed by the Physical Optics (PO). The Weibull and distributions have been used and the results compared to the a-stable model. The validity of each model has been evaluated by a Kolmogorov-Smirnov test.BREST-SCD-Bib. electronique (290199901) / SudocSudocFranceF

Segmentation d'images sonar par matrice de co-occurrence

National audienceL'automatisation de la détection et de l'identification des objets reposant sur les fonds marin est réalisée grâce à une analyse de la forme de l'ombre acoustique que produise ces objets sur les images sonar. Par conséquent, une première étape de segmentation s'avère indispensable car elle conditionne la qualité de l'interprétation qui va suivre. A cette fin, nous proposons dans ce papier d'effectuer une segmentation de l'image sonar en 2 classes : le fond et l'ombre de l'objet. La méthode adoptée pour segmenter ce type d'image repose sur l'analyse statistique de la texture couplée à une classification par la méthode de k-means. Ceci consiste, dans un premier temps, à faire parcourir l'image sonar par une fenêtre glissante, et à calculer les paramètres de texture en chaque pixel, en utilisant une méthode d'extraction des caractéristiques comme les matrices de co-occurrence, afin d'obtenir les vecteurs caractéristiques de l'image. La répartition des ces vecteurs en utilisant l'algorithme de k-means en 2 classes permet de classer les pixels de l'image comme faisant partie ou non de l'ombre produit par l'objet

ISAR imaging Based on the Empirical Mode Decomposition Time-Frequency Representation

International audienceThis work proposes an adaptation of the Empirical Mode Decomposition Time-Frequency Distribution (EMD-TFD) to non-analytic complex-valued signals. Then, the modified version of EMD-TFD is used in the formation of Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) image. This new method, referred to as NSBEMD-TFD, is obtained by extending the Non uniformly Sampled Bivariate Empirical Mode Decomposition (NSBEMD) to design a filter in the ambiguity domain and to clean the Time-Frequency Distribution (TFD) of signal. The effectiveness of the proposed scheme of ISAR formation is illustrated on synthetic and real signals. The results of our proposed methods are compared to other Time-Frequency Representation (TFR) such as Spectrogram, Wigner-Ville Distribution (WVD), Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution (SPWVD) or others methods based on EMD

Continuous belief functions and α-stable distributions

International audienceThe theory of belief functions has been formalized in continuous domain for pattern recognition. Some applications use assumption of Gaussian models. However, this assumption is reductive. Indeed, some data are not symmetric and present property of heavy tails. It is possible to solve these problems by using a class of distributions called α-stable distributions. Consequently, we present in this paper a way to calculate pignistic probabilities with plausibility functions where the knowledge of the sources of information is represented by symmetric α-stable distributions. To validate our approach, we compare our results in special case of Gaussian distributions with existing methods. To illustrate our work, we generate arbitrary distributions which represents speed of planes and take decisions. A comparison with a Bayesian approach is made to show the interest of the theory of belief functions

Une méthode de génération de colonnes pour la planification des capteurs dans un processus de collecte d'informations

National audienceDans ce papier, nous considérerons le problème de la planification de capteurs sous le contrôle d'équipes humaines. Le processus de planification est divisé en deux étapes : la première donne lieu à une définition du problème d'affectation par une déclinaison de demandes informelles en requêtes formalisées et conditionnées par des contraintes logiques, des contraintes de trajectoire des moyens d'acquisition et des contraintes temporelles ; la seconde correspond à la réalisation effective du processus d'optimisation. Dans ce type de planification, l'interaction humaine avec le processus d'optimisation est fondamentale