Traitement d'images et fusion de données pour la détection d'objets enfouis en acoustique sous-marine

Abstract

Detection and classification of buried objects is a particularly difficult problem: synthetic aperture sonar techniques used for seabed imagery provide data with very low signal to noise ratio, and then a large number of false alarms. The goal of this thesis is to make and develop algorithms allowing to reduce the number of false alarms, by keeping a good detection, and eventually to classify the detected objects, thanks to image processing and data fusion tools.For that, 1st, 2nd, 3rd, and 4th order statistical properties of these images are used in order to develop efficient detection algorithms. To improve the results, the data extracted by these means are combined by a fusion process using the theory of evidence. This allows to classify each pixel of the image into "object" or "not object" depending on wether it is supposed to belong to a sought object (underwater mine for example) or not. The result can then be used by an expert in order to help him in his decision.La détection et la classification d'objets enfouis est un problème particulièrement délicat : les techniques de sonar à antenne synthétiques utilisées pour imager le fond sous-marin fournissent des données possédant souvent un très faible rapport signal à bruit, d'où un nombre important de fausses alarmes. L'objectif de la thèse est de concevoir et développer des algorithmes permettant de réduire le nombre de fauses alarmes, tout en conservant une bonne détection, et éventuellement de classifier les objets détectés, grâce à des outils de traitement d'images et de fusion de données.Pour cela, on utilise les propriétés statistiques aux ordres 1, 2, 3 et 4 de ces images sonar qui vont nous permettre de développer des algorithmes de détection performants. Afin d'améliorer le résultat, les données ainsi extraites sont fusionnées dans un processus basé sur la théorie de l'évidence. Ceci permet de classifier chaque pixel de l'image en "objet" ou "non objet" selon qu'il est supposé appartenir à un objet recherché (mine sous-marine par exemple) ou pas. Le résultat pourra alors être utilisé par un expert afin de l'aider dans sa prise de décision