Segmentation des images sonar latéral assurant l’invariance en rasance

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70414
Title: Segmentation des images sonar latéral assurant l’invariance en rasance
Author: Nait-Chabane, Ahmed; Zerr, Benoit; Le Chenadec, Gilles
Abstract: Un sonar latéral de cartographie enregistre les signaux qui ont été rétrodiffusés par le fond marin sur une large fauchée. Les signaux sont ainsi révélateurs de l’interaction entre l’onde acoustique émise et le fond de la mer pour une large plage de variation de l’angle de rasance. L’analyse des statistiques de ces signaux rétrodiffusés montre une dépendance à ces angles de rasance, ce qui pénalise fortement la segmentation des images en régions homogènes. Pour améliorer cette segmentation, l’approche classique consiste à corriger les artefacts dus à la formation de l’image sonar (géométrie d’acquisition, gains variables, etc.) en considérant un fond marin plat et en estimant des lois physiques (Lambert, Jackson, etc.) ou des modèles empiriques. L’approche choisie dans ce travail propose de diviser l’image sonar en bandes dans le sens de la portée ; la largeur de ces bandes étant suffisamment faible afin que l’analyse statistique de la rétrodiffusion puisse être considérée indépendante de l’angle de rasance. Deux types d’analyse de texture sont utilisés sur chaque bande de l’image. La première technique est basée sur l’estimation d’une matrice des cooccurrences et de différents attributs d’Haralick. Le deuxième type d’analyse est l’estimation d’attributs spectraux. La bande centrale localisée à la moitié de la portée du sonar est segmentée en premier par un réseau de neurones compétitifs basé sur l’algorithme SOFM (Self-Organizing Feature Maps) de Kohonen. Ensuite, la segmentation est réalisée successivement sur les bandes adjacentes, jusqu’aux limites basse et haute de la portée sonar. A partir des connaissances acquises sur la segmentation de cette première bande, le classifieur adapte sa segmentation aux bandes voisines. Cette nouvelle méthode de segmentation est évaluée sur des données réelles acquises par le sonar latéral Klein 5000. Les performances de segmentation de l’algorithme proposé sont comparées avec celles obtenues par des techniques classiques comme l’algorithme K-moyennes (K-means).The sidescan sonar records the energy of an emitted acoustical wave backscattered by the seabed for a large range of grazing angles. The statistical analysis of the recorded signals points out a dependence according grazing angles, which penalizes the segmentation of the seabed into homogeneous regions. To improve this segmentation, classical approaches consist in compensating artifacts due to the sonar image formation (geometry of acquisition, gains, etc.) considering a flat seabed and using either Lambert’s law or an empirical law estimated from the sonar data. The approach chosen in this study proposes to split the sonar image into stripes in the swath direction; the stripe width being limited so that the statistical analysis of pixel values can be considered as independent of grazing angles. Two types of texture analysis are used for each stripe of the image. The first technique is based on the Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and different Haralick attributes derived from. The second type of analysis is the estimation of spectral attributes. The starting stripe at mid sonar slant range is segmented with an unsupervised classifier based on the SOFM (Self-Organizing Feature Maps) Kohonen algorithm. Then, from the knowledge acquired on the segmentation of this first stripe, the classifier adapts its segmentation to the neighboring stripes, allowing slight changes of statistics from one stripe to the other. The operation is repeated until the beginning and the end of the slant range are reached. The study made in this work is validated on real data acquired by the sidescan sonar Klein 5000. Segmentation performances of the proposed algorithm are compared with those of conventional approaches (K-means).
Subject: segmentation des fonds marins; analyse de texture; analyse spectrale; classification non supervisée; cartes auto-organisées (SOFM); seafloor segmentation; texture analysis; spectral analysis; unsupervised classification; self-organizing feature maps (SOFM)
Publisher: Lavoisier
Date: 2013

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