Reconnaissance 2D et 3D d'objets sous-marins enfouis

par David Boulinguez

Thèse de doctorat en Électronique

Sous la direction de Léon-Claude Calvez.

Soutenue en 2000

à Brest , en partenariat avec École nationale supérieure des ingénieurs des études et techniques d'armement (autre partenaire) .


  • Résumé

    L’investigation du milieu marin est un domaine qui fait l'objet de travaux de recherche importants. Dans la plupart des secteurs d'applications (ingénierie offshore, secteur de la pêche, archéologie, océanographie, lutte anti sous-marine), l'un des problèmes majeurs concerne la classification des objets sous-marins, c'est-a-dire la différenciation des cibles immergées ou enfouies dans le sédiment. L’objectif de ce rapport est de proposer, grâce aux techniques de traitement du signal et des images, une méthode générale pour la reconnaissance des objets sous-marins. Une part essentielle du travail consiste à rechercher des paramètres pertinents capables de distinguer différents types d'objets. La première démarche proposée étudie la séparation des objets sous-marins en deux catégories : objets naturels et manufacturés. Différentes techniques d'amélioration de la résolution temporelle sont développées afin de séparer les deux échos dûs à la présence d'une coque pour les cibles manufacturées : l'algorithme music, l'analyse spectrale a l'ordre 3 et l'algorithme wrelax. Nous montrons que ce dernier répond le mieux au problème en termes de pouvoir de séparation et de robustesse au bruit. Nous nous intéressons ensuite à l'identification de la forme des objets à partir de l'information acoustique 2D et 3D. Cette partie traite de la recherche de paramètres capables de caractériser les formes. Trois méthodes fournissant des jeux de paramètres discriminants sont comparées. Pour caractériser la forme 2D : les descripteurs de Fourier, puis les descripteurs de Fourier améliorés par fusion floue. Pour caractériser la forme 3D : les invariants 3D. Une structure de classification supervisée, fondée sur un classifieur non-paramétrique et mise en place sur données synthétiques et réelles, permet de comparer les performances des différents paramètres proposés. Les résultats montrent la supériorité des invariants 3D en termes de pouvoir discriminant et de robustesse au bruit.


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  • Détails : 1 vol. (166 p.)
  • Annexes : Bibliographie p. 159-166

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