4 - Reconnaissance automatique de cibles partiellement immergées par imagerie I.R.

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URI: http://hdl.handle.net/2042/2126
Title: 4 - Reconnaissance automatique de cibles partiellement immergées par imagerie I.R.
Author: KERYER (G.); PROVOST (J.-N.); TANGUY (J.-P.)
Abstract: Cet article porte sur la reconnaissance automatique de cibles partiellement immergées par imagerie IR. On dispose d'un ensemble d'images réelles acquises dans des conditions différentes (présence de bruits, plus ou moins contrastées). Trés classiquement, en reconnaissance des formés, on procède à une étape de prétraitement avant la phase de décision (détection, éventuellement classification). La détection de zones d'intérêt par traitement par ondelettes est présentée ici comme la première phase de la reconnaissance (prétraitement), Celle-ci, à l'aide d'un jeu restreint d'ondelettes, apprises sur une base d'exemples, permet de localiser les cibles de la scène correspondant à une taille (largeur, hauteur) donnée. Le prétraitement permet alors d'extraire des cibles dans des images très peu contrastées et bruitées. La phase de décision considérée ici est basée sur l'opération de corrélation c'est-à-dire d'un simple filtrage suivi d'un seuillage. Nous verrons que ces deux opérations peuvent être fusionnées en une seule. En raison de la grande simplicité de mise en oeuvre de l'algorithme proposé, des implantations numériques et optiques peuvent être envisagées.
Description: The detection of targets is a significant and difficult problem for the new trends in naval warfare . The subject of this paper is the automatic partially immersed sea target detection using infrared images (Band III) . These data exhibit different resolutions (depending on the camera field of view), different signal to noise ratios (depending on the sea state) and different contrasts (depending on the temperature difference between the target and the sea) . In a very classical way, pattern recognition involves two steps : a pre-processing phase followed with a decision phase (detection, possibly classification) . A detection of region of interest with wavelet processing is proposed . This technique proceeds as follows. The filter is designed to localize targets corresponding to a specific size (width and height) . From different learning sets of targets and backgrounds (binary problem), a linear combination of four wavelets corresponding each to specific task (width size, height size, low contrast detection, small size target rejection (clutter noise)) is learned with the help of a Perceptron neural network . This network determines the coefficients of the linear combination and both the wavelet parameters in minimizing the error between the expected output and the real one . We can qualitatively conclude that the wavelet techniques are particularly robust . The decision consists in a correlation process which is a rough (the decision results from a threshold of the correlation plane) but very simple (a filtering) operation . The references are preprocessed in the same manner as the scene for each data series . To evaluate the correlation performances and consequently the preprocessing performances, parameters which characterize the correlation peak thinness and the autocorrelation to false alarm peak ratio are considered . It is shown that the wavelet technique is efficient and easily performed . Considerations about digital and optical implementations are given . The optical correlation is particularly well adapted to the correlation via wavelet processings .
Subject: Reconnaissance automatique; Reconnaissance forme; Détection cible; Image réaliste; Imagerie IR; Source bruit; Prétraitement; Classification; Transformation ondelette; Localisation objet; Analyse statistique; Analyse énergétique; Image bruitée; Filtrage; Corrélation; Implémentation
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1999

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