Cet article présente une étude sur une méthode de classification d'échos sonar ATBF. La difficulté du problème traité s'intensifie plus particulièrement lorsque les signaux sont pollués par une réverbération de surface importante qui produit des échos parasites. De nombreuses études sont consacrées au traitement d'une unique image de détection temps-gisement. Ici l'originalité de la méthode réside dans l'aspect séquentiel du traitement mais également dans l'introduction de paramètres dynamiques discriminants. Les performances du classifieur sont évaluées sur des signaux sonar réels détectés par grand fond. Les résultats sont encourageants et montrent que l'information qu'offre le traitement séquentiel en association avec les paramètres statiques et dynamiques n'est pas négligeable et on peut espérer apporter une aide à l'opérateur grâce à un tel classifieur

CAVASSILAS, Jean-Francois

RICHARD, Emmanuelle

I-Revues

ETUDE D’UNE CLASSIFICATION D’ECHOS SONAR
FONDEE SUR UN TRAITEMENT SEQUENTIEL
Emmanuelle RICHARD
CTSN/DLSM
Chemin de la Gardiole
83 140 Le Brusc
Tel. : 04 94 34 96 59
Fax. : 04 94 34 99 23
e-mail : richard@isitv.univ-tln.fr
Jean-François CAVASSILAS
MS/GESSY
Avenue Georges Pompidou
BP 56
83 162 La Valette-du-Var
Tel. : 04 94 14 25 77
Fax. : 04 94 14 24 48
RÉSUMÉ
Cet article présente une étude sur une méthode de classification
d’échos sonar ATBF. La difficulté du problème traité s’intensifie plus
particulièrement lorsque les signaux sont pollués par une réverbération
de surface importante qui produit des échos parasites. De nombreuses
études sont consacrées au traitement d’une unique image de détection
temps-gisement. Ici l’originalité de la méthode réside dans l’aspect
séquentiel du traitement mais également dans l’introduction de
paramètres dynamiques discriminants. Les performances du classifieur
sont évaluées sur des signaux sonar réels détectés par grand fond. Les
résultats sont encourageants et montrent que l’information qu’offre le
traitement séquentiel en association avec les paramètres statiques et
dynamiques n’est pas négligeable et on peut espérer apporter une aide
à l’opérateur grâce à un tel classifieur.
ABSTRACT
This paper deals with LF sonar echo classification. False echoes from
considerable surface reverberation increase the difficulty of the
discrimination. Most of studies are devoted to the processing of a
unique  bearing-range image of detection. Here the authors use a
sequential analysis and introduce dynamic discriminant parameters.
The performances of the classification system are obtained from real
sonar data in deep water. The experimental results are encouraging and
they show that the information from the sequential analysis in
association with the static and dynamic parameters is not insignifiant.
A sonar operator can hope to get such a classification system to help
him.
1  Introduction
En sonar actif, de nombreuses études consacrées à la
classification d’échos sonar sont basées sur le même concept où
une unique image de détection sonar temps-gisement est traitée.
Les méthodes les plus classiques se consacrent à la
caractérisation de la forme de l’écho dans ce plan. Usuellement
les extensions des maxima en voies et en distance sont utilisées
en parallèle avec des paramètres comme le périmètre, la surface
et les moments d’inertie des objets échos d’une image.
Cependant les conditions environnementales et les phénomènes
physiques fluctuants comme par exemple la propagation des
signaux acoustiques dans l’eau, rendent très variable l’aspect
des échos sonar dans le plan temps-gisement. Et ainsi la
caractérisation des vrais échos et des faux échos grâce à de tels
paramètres de forme devient insuffisante [1], [2]. C’est
pourquoi on s’intéresse à présent à un traitement séquentiel des
images d’échos sonar dans le but de constituer une aide à la
décision de l’opérateur concernant les échos difficiles à classer
comme vrai ou faux écho à partir d’une seule représentation.
Par le traitement séquentiel des échos on tente de mettre en
évidence le caractère commun des échos de cibles successifs
(c’est-à-dire d’une émission à l’autre) qui n’est pas présent
entre les faux échos. L’approche considérée traite une séquence
de représentations bidimensionnelles des échos à partir de
laquelle deux types de paramètres sont calculés : des paramètres
statiques et des paramètres dynamiques. Les paramètres
statiques sont des paramètres caractérisant la forme et la
répartition des énergies des échos sur une unique image. Et les
paramètres dynamiques représentent la dynamique, l’évolution
dans le temps des paramètres statiques. Parmi l’ensemble des
paramètres calculés, seuls ceux les plus discriminants sont
conservés pour établir la classification grâce à une analyse
discriminante. La méthode est présentée puis évaluée par des
résultats expérimentaux obtenus sur des signaux sonar détectés
réels. Ces signaux sont bidimensionnels et correspondent à des
échos sonar ATBF de cible et des échos sonar ATBF de
SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 813
réverbération de surface avec des rapports signal sur bruit
évoluant de 6dB à 30dB.
2  Système de classification
La figure 1 décrit par un schéma bloc le système de
classification qui a été développé. Son but est d’extraire puis de
classifier des objets échos dans une séquence d’images de
détection sonar. Ces images subissent tout d’abord une
normalisation qui permet de diminuer le bruit ambiant, le bruit
du porteur et le bruit de réverbération. Sur ces images
normalisées apparaissent des événements qui peuvent être soit
des échos de cible soit des échos parasites.
Image de
détection
Estimation des
paramètres
statiques
Extraction
Emission
Réception
Détection
Estimation des
paramètres
dynamiques
Sélection des
paramètres  les
plus discriminants
Analyse
discriminante
Décision
Vrai/Faux
écho
Figure 1 : Système de classification
La discrimination constituera donc une classification vrai écho
ou faux écho. Après normalisation, une extraction fournit les
objets échos à classifier. Sur chaque écho, les paramètres
statiques sont calculés pour chacune des N images qui
composent la séquence étudiée. On obtient donc un ensemble de
N matrices comportant les mesures des paramètres statiques.
S={S1, . . . ,SN}
Chaque colonne des matrices Si (1iN) correspond à un objet
(vrai ou faux écho) de l’image i. Ces colonnes sont des vecteurs
paramètres statiques de dimension s qui est le nombre de
paramètres statiques pris en considération. Ils donnent une
description quantitative de la forme et des caractéristiques de
l’échelle de niveaux de gris de chaque objet. Ainsi pour chaque
écho on constitue une série temporelle de mesures de
caractéristiques statiques. L’étape suivante fournit une
description de cette série temporelle par le calcul de paramètres
dynamiques. Les paramètres statiques peuvent être utilisés
directement pour classer les objets qui se trouvent sur une
image mais ils ne fournissent aucune information dynamique.
C’est pourquoi on considère les paramètres dynamiques qui
décrivent le comportement dynamique de la forme des objets
sur une série d’images. Cependant avant le calcul de ces
paramètres il faut que dans la série S = {S1,...,SN} une colonne
donnée pour chaque Si corresponde à un même objet. En effet,
lors du traitement automatique le vecteur colonne paramètre
numéro k d’une image à l’autre ne représente pas
nécessairement le vecteur colonne paramètre du même objet. Il
faut donc rétablir la cohérence.
Après ce traitement, les paramètres dynamiques sont calculés
sur une fenêtre glissante d’une longueur de W images. Pour
chaque image de la série de N images, les valeurs des
paramètres statiques des W-1 images précédentes sont
exploitées. Chaque fenêtre est caractérisée par t paramètres
dynamiques. Ainsi l’entrée du classifieur est une série T de N
matrices qui se substitue à la série S :
T={T1,. . . ,TN}
où Tj=0 pour 1jW-1 et Tj sont des matrices de dimension s.t
lignes sur Ω colonnes, où Ω est le nombre d'objets par image.
Il y a t paramètres dynamiques calculés en fonction de chacun
des s paramètres statiques. Les colonnes des matrices Ti sont les
vecteurs paramètres dynamiques qui décrivent le comportement
dynamique de la forme des objets sur une série de W images.
Par la suite, afin de réduire la dimension de l’espace paramètre,
une sélection des paramètres les plus discriminants est établie.
Sur ces paramètres restants on applique enfin une analyse
discriminante qui est la dernière étape du système de
classification décidant si l’écho considéré est un vrai ou un faux
écho.
3  Sélection des paramètres discriminants
Usuellement les études consacrées à la discrimination d’échos
sonar exploitent la forme des échos dans le plan temps-
gisement. Le classifieur étudié ici associe ce type de paramètres
statiques à des paramètres dynamiques. Ainsi la sélection des
paramètres statiques s’inspire de ceux qui ont prouvé leur
pouvoir de discrimination lors d’études précédentes.
Le tableau 1 présente les paramètres de forme qui ont été
retenus. Et les paramètres dynamiques devant illustrer le
comportement dynamique des paramètres statiques ont été
définis comme dans le tableau 2.
Paramètres
statiques
Description
EXTV extension en voies
EXTD extension en distance
AIRE aire totale en
échantillons
PERI longueur du contour
FER0 diamètre de Feret dans
la direcion 0°
FER9 diamètre de Feret dans
la direcion 90°
GMOY niveau d’énergie
moyen
GVAR variance des niveaux
d’énergie autour de
GMOY
COMP densité, nombre
d’Euler
ECCE eccentricité
Tableau 1 : Paramètres statiques
814
Néanmoins, dans un soucis de réduction de dimension de
l’espace paramètre, on procède à la sélection d’un sous-
ensemble contenant les meilleurs paramètres dynamiques d’un
point de vue discriminant [3]. Ces paramètres sélectionnés sont
présentés dans le paragraphe suivant donnant les résultats
expérimentaux qui les accompagnent.
Paramètres
dynamiques
Description
MOYE Valeur moyenne
d’un paramètre statique
sur W images
VARI Variance
d’un paramètre statique
sur W images
TXCH Taux de changement
d’un paramètre statique
sur W images
Tableau 2 : Paramètres dynamiques
4  Résultats expérimentaux et conclusions
L’évaluation des performances du classifieur a été réalisée sur
des signaux sonar réels détectés par grand fond. La figure 2
représente un des échos à classifier.
Figure 2 : Écho sonar ATBF
Un des meilleurs résultats (85% de bonne reconnaissance) a été
obtenu sur trois paramètres discriminants différents :
VARI(EXTV), FER9, MOY(EXTD). On remarque que la série
de paramètres permettant d’atteindre ce résultat met en cause
deux paramètres dynamiques tandis que la série
(EXTV,FER0,ECCE) pour laquelle les résultats ne sont pas
convenables, quel que soit le rapport signal sur bruit, ne
comporte que des paramètres statiques. Cette constatation peut
se faire sur plusieurs séries du même type. Ceci amène à la
conclusion que l’apport du traitement séquentiel est satisfaisant
et surtout que l’information sur la dynamique, sur plusieurs
émissions, des paramètres statiques déjà à caractère
discriminant, les performances de la discrimination d’échos
sonar ATBF par grand fond augmente par rapport aux
précédentes études. Toutefois, en sonar ATBF les émissions
sont très espacées et ainsi pour sa décision l’opérateur ne peut
pas bénéficier entièrement de l’avantage du traitement
séquentiel sur plus de trois ou quatre émissions. La séquence
traitée pourrait se réduire jusqu’à 2 voire 1 seule émission. Une
nouvelle perspective d’étude  pourrait être de tirer un avantage
du traitement séquentiel pour mettre en évidence un ou
plusieurs caractères de l’écho sonar qui seraient discriminants à
partir d’une seule image sonar; ainsi la finalité serait de réduire
le nombre d’images sonar dans la séquence étudiée.
Finalement, les méthodes étudiées cherchent à discriminer des
échos sonar ATBF par grand fond essentiellemnt grâce à
l’information qui ressort d’un traitement séquentiel et qui
n’existe pas pour une analyse classique. L’association des
paramètres statiques et des paramètres dynamiques proposés
fournit des résultats très encourageants. Tout ceci mène à la
conclusion que bien que la séquence ne puisse être constituée
seulement de 3 ou 4 images, l’information offerte par le
traitement séquentiel des signaux sonar détectés n’est pas
négligeable et peut constituer une certaine aide à l’opérateur.
5  Références
[1] Lane D.M.; Stoner J.P.; « Automatic interpretation of
sonar imagery using qualitative feature matching »; IEEEJ
Oceanic Engineering, 19, 1994
[2] Colle J.L.; Allouche J.M.; « Méthodes de discrimination
d’échos sonar ATBF »; Rapport interne DCN Ingenierie Sud;
1995
[3] James M.; « Classification algorithms »; Collins; London;
UK; ISBN; 1985
815


Etude d'une classification d'echos sonar fondee sur un traitement sequentiel

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