Classification de mines sous-marines à partir de l'image sonar brute : caractérisation du contour de l'ombre portée par algorithme génétique

National audienceDans le domaine de la chasse aux mines sous-marines, l'objet détecté peut être caractérisé par son ombre portée sur le fond. L'approche classique est séquentielle : l'image sonar est tout d'abord segmentée afin d'obtenir une image binaire partageant les pixels entre la zone d'ombre et la zone de réverbération de fond, puis des attributs caractéristiques sont extraits de la silhouette 2-D correspondant à l'ombre segmentée lesquels servent à classifier l'objet en fin de traitement. A chacune des étapes sont généralement associés des pré- et/ou post-traitements visant à éviter qu'une erreur intervenant à un instant donné de la chaîne de traitement se répercute jusqu'au résultat final. Afin d'optimiser la procédure de classification en se concentrant sur l'objectif ultime de la chaîne de traitement, nous avons mis en œuvre un processus dynamique pour caractériser le contour de l'ombre à partir de l'image sonar brute en offrant en outre la possibilité de classifier l'objet détecté. Cette approche innovante fait appel aux notions de modèles déformables, modèles statistiques et algorithmes génétiques

Mine Classification based on raw sonar data: an approach combining Fourier Descriptors, Statistical Models and Genetic Algorithms

International audienceIn the context of mine warfare, detected mines can be classified from their cast shadow. A standard solution is to perform image segmentation first (we obtain binary from graylevel image giving the label zero for pixels belonging to the shadow and the label one elsewhere), and then to perform a classification based on features extracted from the 2D-shape of the segmented shadow. Consequently, if a mistake happens during the process, it will be propagated through the following steps. In this paper, to avoid such drawbacks, we propose a novel approach where a dynamic segmentation scheme is fully classification-oriented. Actually, classification is performed directly from the raw image data. The approach is based on the combination of deformable models, genetic algorithms, and statistical image models

A 2-D Filter Specification for Sonar Image Thresholding

International audienceWe propose a new image sonar segmentation by combining two complementary competencies. On the one hand, following an image processing approach, we aim at partitioning raw image data to provide a binary image. On the other hand, we take advantage of technological knowledge such as the principle of sonar image formation. For sonar images, grey-level histogram generally presents a single mode which entails a poor separation of two theoretical modes related to reverberation and shadow subpopulations of the image. The separation of these two modes is of critical interest in a further description of objects from their cast shadows. In this paper, an optimal filter is specified by a criterion which aims at changing the statistical properties of each area while making threshold value selection from the histogram easier. While minimizing the output pixels variance, pixel values in each region concentrate around the respective average value while, simultaneously, two distinct modes appear on the histogram of the filtered image. The minimum value found between the two modes in the smoothed histogram leads to the searched threshold. In addition, we show how filter aspect depends as well on the image sonar resolution as on sonar parameters

Mine Classification based on a Fuzzy Characterisation

International audienceHigh resolution sonars provide high-quality acoustic images, allowing the classification of objects from their cast shadow. For a given ground mine except mine with radial symmetry, shadow appearance generally depends on the point of view. After a segmentation step performed on images acquired along a part of a circular trajectory of the sonar around the object, we can match and superimpose binary data. The resulting image displays a fuzzy shadow region whose pixels grey-levels depend on their successive localisation in the images of the sequence, i.e. if they belong or not to the shadow region. As an extension of feature extraction in the binary case, fuzzy geometry is a practical tool to describe fuzzy regions characterised by the degree of membership of each pixel to them. After a Principal Component Analysis applied to a set of fuzzy features, encouraging results have been achieved on simulated sonar images covering both classical and stealthy mines

Change Detection Using Synthetic Aperture Sonar: Preliminary Results from the Larvik Trial

International audienceIn April of 2011, FFI led a sea trial near Larvik, Norway on FFIs research vessel the H.U. Sverdrup II with participation by representatives from Canada, United States, and France. One objective of the sea trial was to acquire a data set suitable for examining incoherent and coherent change detection and automated target recognition (ATR) algorithms applied to Synthetic Aperture Sonar (SAS) imagery. The end goal is to produce an automated tool for detecting recently placed objects on the seafloor. To test these algorithms two areas were chosen, one with a comparatively benign seafloor and one with a boulder strewn complex seafloor. Each area was surveyed before and after deployment of objects. The survey time intervals varied from two days to eight days. In this paper we present the trial and show examples of SAS images and change detection of the images

Automatic Underwater Image Denoising

A novel pre-processing filter is proposed for underwater image restoration. Because of specific transmission properties of light in the water, underwater image suffers from limited range,non uniform lighting, low contrast, color diminished, important blur… Today pre-processing methods typically only concentrates on non uniform lighting or color correction and often require additional knowledge of the environment. The algorithm proposed in this paper is an automatic algorithm to pre-process underwater images. It reduces underwater perturbations, and improves image quality. It is composed of several successive independent processing steps which correct non uniform illumination, suppress noise, enhance contrast and adjust colors. Performances of filtering will be assessed using an edge detection robustness criterion.L'obstacle majeur dans le traitement des images sous-marines résulte des phénomènes d'absorption et de diffusion dus aux propriétés optiques particulières de la lumière dans l'eau. Ces deux phénomènes auxquels s'ajoute le problème de turbidité, impose de travailler sur des images très bruitées, avec souvent, une illumination non uniforme, des contrastes faibles, des couleurs atténuées… Cet article présente une nouvelle méthode automatique de pré-traitement des images sous marines. L'algorithme proposé qui ne nécessite ni paramétrage manuel ni information a priori, permet d'atténuer les défauts précédemment cités et d'améliorer de façon significative la qualité des images. L'éclairage, le bruit, les contrastes puis les couleurs sont corrigés séquentiellement

Fusion multi-attributs d'images sonar

L'utilisation de sonar haute résolution pour la guerre des mines permet d'envisager la classification d'un objet immergé à partir de l'ombre acoustique portée sur le fond. Le levé des ambiguïtés inhérentes à la classification mono vue peut être réalisé en utilisant plusieurs images présentant les ombres acquises selon des points de vue distincts. Nous proposons ainsi d'effectuer une classification supervisée multivues par fusion des attributs caractéristiques extraits d'images sonar constituant trois points de vue imprécis (angles de vue inconnus) d'une même cible. La méthode repose sur l'analyse de la répartition d'attributs caractéristiques extraits d'images sonar haute résolution dans le cadre de la théorie des ensembles flous et la définition de modèles de fusion adaptés. L'évaluation de ces modèles a été réalisée sur une base d'images simulées avec cinq types de mines

Perception de l’environnement marin et de la menace à partir d’images sonar haute fréquence : du fond marin à la surface de mer

Similarly to marine mammals, mankind has developed sonar systems which are able to perceive underwater environments on a range of distances and with more or less detail, depending on its needs. The need addressed in this manuscript is automatic underwater target (ATR) recognition, whether the target is laying on the seafloor or floating in the water column. The chronology of the work which is presented shows how sonar systems and underlying algorithms have progressively been improved in order to adapt to new threats, from the stealthy mines of the 90s to the improvised explosive devices of today. To counter these threats using side-scan or synthetic aperture sonar (SAS) data, two topics in particular are discussed: first, a new mine-hunting ATR approach which takes into consideration the environment in the vicinity of the target; second, the analysis and use of repeat-pass SAS data acquired in a monitoring context in order to perform change detection. Apart from the detection of targets lying on the seabed, obstacle detection issues have more recently been tackled in order to allow underwater drones to operate in complete safety whatever the depth. For each type of mission –seabed tracking, obstacle detection and tracking in the water column, and vehicle surfacing–, the combination of configuration and mode of the obstacle-avoidance sonar systems, and dedicated algorithms are described.The body of work presented is based on high-frequency sonar imaging, ranging from side-scan sonars to forward-looking sonars, and most of it is the result of various collaborations. Initially intended for operators, the use of sonar images needs to be adapted to an increasing quantity of data to be processed, and to the increasing automation of tasks aboard underwater drones. The stealth, flexibility and safety of these small-size vehicles open up new opportunities both of missions and of choice of relevant imaging and navigation sensors, not only in the military but also in the civilian domain. More generally, this adaptation process to underwater mobile robotics will require the analysis of perception-action mechanisms in an uncertain and unstructured environment, with limited communication.A l’instar des mammifères marins, l’homme a développé des systèmes sonar capables de percevoir l’environnement marin sur des distances plus ou moins longues et avec plus ou moins de détails en fonction de ses besoins. Le principal besoin traité dans ce travail préparé pour l’habilitation à diriger les recherches est la reconnaissance automatique de cibles sous-marines (plus connue sous l’acronyme ATR pour Automatic Target Recognition), qu’elles soient posées sur le fond ou flottantes entre deux eaux.La chronologie de la sélection de travaux présentés suit le perfectionnement au fil des années des systèmes d’imagerie et des algorithmes de traitement associés pour répondre à l’évolution de la menace, depuis les mines furtives des années 90 aux engins explosifs improvisés d’aujourd’hui. Pour contrer ces menaces à partir de données sonar latéral ou sonar à antenne synthétique (dites données SAS pour Synthetic Aperture Sonar), deux points sont en particulier exposés : une nouvelle approche de l’ATR pour les missions de chasse aux mines qui passe par la qualification de l’environnement proche de la mine d’une part, la compréhension et l’exploitation de données SAS acquises lors de passes répétitives pour la mise en œuvre d’algorithmes de détection (incohérente puis cohérente) de changements dans un contexte de surveillance d’autre part. Outre la reconnaissance de cibles sur le fond marin, la problématique de la détection d’obstacles s’est imposée plus récemment afin de permettre à des drones sous-marins d’autonomie croissante de mener leur mission en toute sécurité et ce, quelle que soit leur immersion. Dans ce manuscrit, la configuration et le mode des systèmes sonar d’évitement, de même que les algorithmes dédiés à chaque mission - suivi de fond, pistage d'obstacles dans la colonne d’eau, et enfin reprise de vue-, sont discutés.La synthèse des travaux effectuée pour cette habilitation à diriger les recherches repose ainsi sur l’exploitation des systèmes d’imagerie sonar haute fréquence (HF), des sonars latéraux aux sonars frontaux, et est le plus souvent le fruit de diverses collaborations. Initialement destiné aux opérateurs, l’usage des images sonar HF est aujourd’hui à adapter face au flot croissant de données à traiter et à l’automatisation progressive des tâches à bord de drones sous-marins. La discrétion, la souplesse et la sécurité de ces véhicules ouvrent de nombreuses possibilités en termes de missions et d’utilisation de capteurs ad hoc d’imagerie et de navigation, y compris pour le domaine civil. Plus globalement, cette adaptation à la robotique mobile sous-marine exigera l’étude des mécanismes de perception-action dans un environnement incertain et peu structuré avec une communication limitée

Incoherent change detection using amplitude sidescan sonar images

International audienceThe automatic detection of temporal changes in sonar images is of high interest for monitoring critical areas as ports or channels used by submarines for instance. This problem is addressed here as incoherent change detection between two sonar passes. To be able to compare two surveys, sonar images have first to be registered to each other. A mean shift between the master image and the slave image has been estimated here at a coarse-to-fine image resolution by minimizing the Kullback-Leibler divergence between the first and the second sets of amplitude distributions related to homogeneous areas of the master image. Then two different methods have been proposed to detect changes in terms of contacts in the common area of the registered images. The first method is one of the well-known techniques used for synthetic aperture radar imagery: the log ratio of images. The second one is made of two stages: firstly a goodness-of-fit test is applied to every image divided into small overlapped snippets in order to detect statistical deviations due to possible contacts; secondly a pixelwise difference is simply performed between these two images of detected snippets put in a non-zero pixel value. For both methods morphological operations and local correlations have been performed in order to discard false alarms. Advantages and drawbacks of the two proposed methods are discussed with results on a set of data collected by DRDC-Atlantic with a high-frequency sidescan sonar a month apart in the winter of 2008 in a port area