Author: Hélène ThomasPublisher:
ISBN:
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Languages : fr
Pages : 0
Book Description
Contribution a la reconnaissance des fonds marins en imagerie sonar
Author: Hélène ThomasPublisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Détection et classification de cibles posées sur le fond marin par réseaux de neurones en imagerie sonar
Author: Pascal GalernePublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 145
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Le sonar est largement utilise dans le domaine militaire pour localiser les mines sous-marines. L’acquisition d'images permet à des operateurs d'examiner les fonds avant le passage d'un bâtiment par exemple. Toutefois, cette tache est très délicate en raison de la présence d'un important bruit de spécule sur les images sonar. Notre travail consiste à développer un système d'aide à la décision offrant une image simplifiée de la scène et une pré-classification des objets détectes. La difficulté pour modéliser un tel problème nous a conduits à développer des méthodes originales de traitement d'image utilisant les réseaux de neurones. Ces techniques nécessitent la construction d'une base d'apprentissage contenant un grand nombre d'exemples. Pour pallier le manque de données réelles propre a l'application, nous avons tout d'abord développe un algorithme de synthèse d'images simulant la propagation de l'onde acoustique. Par ailleurs, la reconnaissance d'une cible sur une image sonar est possible par l'étude de la forme de son ombre portée qui résulte de l'absence de signal rétrodiffuse derrière l'objet. L’image est alors segmentée en deux classes : ombre et réverbération. Cette segmentation est réalisée par un réseau de neurones de type Kohonen associe a une procédure d'estimation (ECI) de la proportion d'ombre dans l'image. Un apprentissage non supervise réalise a partir des pixels de l'image permet a un petit nombre de neurones de se spécialiser pour détecter les pixels de la classe ombre. Les tests montrent que la méthode est fiable et conduit à des résultats tout a fait comparables à une segmentation markovienne. L’étape suivante consiste à construire, a partir des images segmentées, une base de données pour l'apprentissage du classifier neuronal perceptron multicouche. Chaque ombre est alors caractérisée par un vecteur constitue de descripteurs de Fourier et de paramètres spécifiques qui détectent les régularités du contour. Pour compléter ce travail, nous montrons que malgré les modestes dimensions de la base d'apprentissage, il est possible d'améliorer les taux de reconnaissance, en particulier sur les images inconnues, par l'élimination des poids les moins significatifs. Ainsi, âpres une analyse de la méthode d'élagage optimal borain damage, nous proposons une variante qui réalise une sélection plus rigoureuse des poids à éliminer.
Stabilisation électronique des voies d'un sonar d'imagerie des fonds marins
Author: Jacques MEUDECPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 177
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Handbook of Seafloor Sonar Imagery
Author: Philippe BlondelPublisher:
ISBN:
Category : Science
Languages : en
Pages : 352
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Most of the ocean floor remains unmapped but with the introduction of acoustic remote sensing and deep submersible dives this is now achievable. The major use of this book is interpretation of sonar images through worked examples.
ANALYSE TEMPS-FREQUENCE DE SIGNAUX SONAR TRES LARGE BANDE
Author: NING.. MAPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 162
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CE TRAVAIL CONCERNE LA CARACTERISATION DU FOND MARIN AU MOYEN D'UN SONAR TRES LARGE BANDE A DIRECTIVITE CONSTANTE. L'ORIGINALITE DE L'ETUDE REPOSE D'UNE PART SUR LA MISE EN UVRE D'UN SYSTEME SONAR EXPERIMENTAL CAPABLE D'EMETTRE ET DE RECEVOIR DES SIGNAUX CHIRP (MODULATION LINEAIRE DE FREQUENCE ENTRE 20-140 KHZ) ET D'AUTRE PART SUR LE DEVELOPPEMENT DE METHODES DE MODELISATION, D'IDENTIFICATION ET DE CLASSIFICATION ADAPTEES A L'ANALYSE DES SIGNAUX RETRODIFFUSES PAR LE FOND MARIN. DANS UNE PREMIERE PARTIE, LES SIGNAUX COLLECTES SUR 5 TYPES DE FONDS DIFFERENTS SONT ANALYSES PAR LA FONCTION D'AMBIGUITE POUR LAQUELLE ON COMPARE LES PERFORMANCES DES FORMULATIONS LARGE BANDE ET BANDE ETROITE AINSI QUE LES RELATIONS EXISTANT AVEC LES REPRESENTATIONS TEMPS-FREQUENCE. DANS UNE DEUXIEME PARTIE, LA REPARTITION DE L'ENERGIE RETRODIFFUSEE PAR LE FOND EST ANALYSEE DANS LE PLAN TEMPS-FREQUENCE CE QUI PERMET DE RENDRE COMPTE DES PHENOMENES DE DIFFUSION DE L'ONDE ACOUSTIQUE D'UN POINT DE VUE SPATIAL ET FREQUENTIEL. AFIN D'AMELIORER LA LISIBILITE DES REPRESENTATIONS TEMPS-FREQUENCE DE TYPE WIGNER-VILLE, NOUS AVONS PROPOSE UNE REPRESENTATION ORIGINALE ADAPTEE AUX SIGNAUX CHIRP ET LA COMPARAISON AVEC LES AUTRES REPRESENTATIONS DE LA CLASSE DE COHEN MONTRE L'AMELIORATION APPORTEE PAR NOTRE METHODE. ENFIN, DANS UNE 3EME PARTIE, UN MODELE DE RETRODIFFUSION PAR UNE SURFACE RUGUEUSE EST DEVELOPPE. NOUS MONTRONS QUE CE MODELE EST LA CONVOLUTION ENTRE LA REPONSE IMPULSIONNELLE D'UN FOND PLAN ET LA DENSITE DE PROBABILITE DES RUGOSITES. UNE PROCEDURE D'ESTIMATION DE LA RUGOSITE A PARTIR DES DONNEES EXPERIMENTALES EST PROPOSEE. CE MODELE EST BIEN ADAPTE AUX FONDS DE SABLE, GRAVIERS ET GALETS ALORS QUE LE FOND DE VASE NECESSITE UN MODELE PRENANT EN COMPTE LA PROPAGATION DE L'ONDE ACOUSTIQUE DANS LA COUCHE SEDIMENTAIRE. DANS CHAQUE SITUATION, LES RESULTATS DES ANALYSES DES SIGNAUX SONT CONFRONTES AUX ANALYSES GEOTECHNIQUES REALISEES DURANT L'ETUDE
Reconnaissance des formes
Author: Amornrit PuttipipatkajornPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 350
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Prise en compte de l'environnement marin dans le processus de reconnaissance automatique de cibles sous-marines
Author: Laurent PicardPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Au cours des dernières décennies, les avancées en termes de technologies robotiques sous-marines ont permis de réaliser des levés sur les fonds marins à l'aide de véhicules sous-marins autonomes (AUV). Ainsi, équiper un AUV avec un sonar latéral permet de scanner une vaste zone de manière rapide. Naturellement, les forces armées se sont intéressées à de tels dispositifs pour effectuer des missions de chasses aux mines rapides et sécurisées pour le facteur humain. Néanmoins, analyser des images sonar par un ordinateur plutôt que par un opérateur reste très complexe. En effet, les chaînes de reconnaissance automatique de cibles (ATR) doivent faire face à la variabilité de l'environnement marin et il a été démontré qu'une forte relation existe entre la texture d'une image et la difficulté d'y détecter des mines. Effectivement, sur des fonds fortement texturés, voire encombrés, les performances d'une chaîne ATR peuvent être très dégradées. Ainsi, intégrer des informations environnementales dans le processus apparaît comme une piste crédible pour améliorer ses performances. Ces travaux de thèse proposent d'étudier la manière de décrire cet environnement marin et comment l'intégrer dans un processus ATR. Pour répondre à ces défis, nous proposons tout d'abord une nouvelle représentation des images sonar basée sur l'utilisation du signal monogène. Ce dernier permet d'extraire des informations énergétiques, géométriques et structurelles sur la texture locale d'une image. La nature multi-échelle de cet outil permet de tenir compte de la variabilité en taille des structures sous-marines. Ensuite, le concept de dimension intrinsèque est introduit pour décrire une image sonar en termes d'homogénéité, d'anisotropie et de complexité. Ces trois descripteurs sont directement reliés à la difficulté de détection des mines sous-marines dans un fond texturé et permettent de réaliser une classification très précise des images sonar en fonds homogènes, anisotropes et complexes. De notre point de vue, la chasse aux mines sous-marines ne peut pas être réalisée de la même manière sur ces trois types de fond. En effet, leurs natures et caractéristiques propres mènent à des challenges variés pour le processus ATR. Pour le démontrer, nous proposons de réaliser un premier algorithme de détection spécifique, appliqué aux zones anisotropes, qui prend en considération les caractéristiques environnementales de ces régions.
ANALYSE STATISTIQUE ET SPECTRALE DES SIGNAUX DE SONDEURS MULTIFAISCEAUX EM950 APPLICATION A L'IDENTIFICATION DES FONDS SOUS MARINS
Author: LAURENT.. HELLEQUINPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 174
Book Description
LES SONDEURS MULTIFAISCEAUX INSONIFIENT DE VASTES ZONES DU FOND MARIN EN FOURNISSANT SIMULTANEMENT CARTES BATHYMETRIQUES ET IMAGERIES ACOUSTIQUES. AU DELA DE L'ANGLE D'EMISSION ET DU TEMPS DE TRAJET DE L'IMPULSION SONORE, UTILISES POUR LE CALCUL DU MODELE NUMERIQUE DE TERRAIN (PROFONDEUR, PENTE LOCALE DU FOND), L'ENERGIE RETRODIFFUSEE S'AVERE ETRE UN INDICE ESSENTIEL POUR CARACTERISER LA NATURE ET LE RELIEF DU FOND INSONIFIE. DANS CE CONTEXTE DE RECONNAISSANCE DES FONDS MARINS, LES IMAGES SONAR ENREGISTREES PAR UN SONDEUR MULTIFAISCEAUX SONT D'ABORD ANALYSEES. LES EFFETS DUS A LA GEOMETRIE DU SONDEUR ET A SON DIAGRAMME DE DIRECTIVITE PROVOQUENT D'IMPORTANTS ARTEFACTS RENDANT L'INTERPRETATION GEOLOGIQUE DES IMAGES DIFFICILE. NOUS PROPOSONS UN ALGORITHME DE CORRECTION EN POST-TRAITEMENT EN INSISTANT SUR SES LIMITES DE VALIDITE LIEES AUX CARACTERISTIQUES DU SONDEUR. DANS UN SECOND TEMPS, ON PROCEDE A L'ANALYSE STATISTIQUE ET SPECTRALE DES IMAGES. LA CLASSIQUE LOI DE RAYLEIGH N'EST PAS ADAPTEE A LA DESCRIPTION DES VARIATIONS STATISTIQUES DE L'AMPLITUDE DE L'ECHO. D'AUTRES DISTRIBUTIONS, COMME LES LOIS K, SE REVELENT MIEUX ADAPTEES A CES IMAGES SONAR TEXTUREES. ON SOULIGNE DIFFERENTS COMPORTEMENTS STATISTIQUES EN FONCTION DU TYPE DE FOND INSONIFIE. EN PLUS, LES LOIS K PROVIENNENT D'UNE THEORIE NON GAUSSIENNE (ET CORRELEE) DE LA REVERBERATION PERMETTANT DE RELIER AVANTAGEUSEMENT LES CARACTERISTIQUES STATISTIQUES DES IMAGES A CELLES DU FOND VIA LES SPECIFICITES GEOMETRIQUES DU SONDEUR. ENFIN NOUS PROPOSONS DE TIRER PARTIE DE CES NOUVEAUX INDICES STATISTIQUES DISCRIMINANTS EN AMELIORANT UNE METHODE MARKOVIENNE DE SEGMENTATION D'IMAGES SONAR. EN PARTICULIER NOUS PRESENTONS UNE EVOLUTION POSSIBLE DE LA THEORIE DES CHAMPS MARKOVIENS POUR PRENDRE EN COMPTE LES LOIS K CORRELEES.
IDENTIFICATION D'UN SYSTEME SONAR LARGE BANDE POUR LA RECONNAISSANCE DES FONDS SOUS-MARINS ET LA DETECTION DE CIBLES A PROXIMITE DU FOND
Author: PHILIPPE.. DELACHARTREPublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 173
Book Description
EN SONAR ACTIF, L'ECHO REVERBERE PAR LE FOND SOUS-MARIN CONSTITUE, SUIVANT LES APPLICATIONS VISEES, SOIT LE SIGNAL QUI CONTIENT L'INFORMATION CARACTERISTIQUE DU FOND, SOIT LE BRUIT QUI LIMITE ALORS LES PERFORMANCES DE LA DETECTION DES CIBLES A PROXIMITE DU FOND. CE TRAVAIL EST MOTIVE PAR L'INTERET QUE PRESENTE, POUR LA RECONNAISSANCE DES FONDS ET POUR LA DETECTION D'UNE CIBLE, L'UTILISATION D'UN SONAR LARGE BANDE (20-140 KHZ) A DIRECTIVITE CONSTANTE DANS LE CADRE D'EXPERIENCES REALISEES EN MILIEU NATUREL. L'ELARGISSEMENT DE LA BANDE DE FREQUENCE PERMET DE CARACTERISER LES FONDS PAR LEUR REPONSE IMPULSIONNELLE ET D'EMETTRE UN SIGNAL A GRAND PRODUIT BT POUR AMELIORER LES PERFORMANCES EN DETECTION. NOUS AVONS PU METTRE EN UVRE UN PROTOCOLE EXPERIMENTAL D'IDENTIFICATION DU SYSTEME SONAR PERMETTANT D'ESTIMER, PAR FILTRAGE INVERSE, LA REPONSE IMPULSIONNELLE DE CIBLES. CE PROTOCOLE A ETE VALIDE EN UTILISANT UNE CIBLE SPHERIQUE ET A ENSUITE PERMIS D'ESTIMER LA REPONSE IMPULSIONNELLE DES FONDS. DES PARAMETRES EXTRAITS A PARTIR DE CES REPONSES IMPULSIONNELLES ONT ALORS PERMIS DE RECONNAITRE CORRECTEMENT CINQ TYPES DE FONDS DIFFERENTS. LES CARACTERISTIQUES DES SIGNAUX REVERBERES PAR LE FOND ONT ETE PRISES EN COMPTE POUR LA DETECTION D'UNE CIBLE EN PRESENCE D'UN FOND IDENTIFIE. LE DETECTEUR EST CONSTITUE D'UN FILTRE DE BLANCHIMENT ARMA ET D'UN FILTRE ADAPTE AU SIGNAL BLANCHI DE LA CIBLE. LES PERFORMANCES DU DETECTEUR EVALUEES EN TERME DE RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT MONTRENT QUE CE DETECTEUR EST RELATIVEMENT TOLERANT A LA VARIABILITE DES SIGNAUX DE FOND. LES SIMULATIONS ET LES RESULTATS EXPERIMENTAUX INDIQUENT EGALEMENT L'INTERET D'ELARGIR LA BANDE PASSANTE POUR LIMITER LES FLUCTUATIONS DU RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT A L'ENTREE DU DETECTEUR ET AMELIORER LA RESOLUTION A LA SORTIE DU FILTRE ADAPTE
Detection et classification de cibles posees sur le fond marin par reseaux de neurones en imagerie sonar
Author: Pascal GalernePublisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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