Analyse de descripteurs énergétiques et statistiques de signaux sonar pour la caractérisation des fonds marins

par Gilles Le Chenadec

Thèse de doctorat en Traitement du signal

Sous la direction de Jean-Marc Boucher et de Xavier Lurton.

Soutenue en 2004

à Brest .


  • Résumé

    L'information contenue dans les images sonar, l'energie rétrodiffusée par l'interface sédimentaire, s'avère être un indice essentiel pour caractériser la nature et le relief du fond insonifié. Les objectifs de cette thèse résident dans l'extraction et l'interprétation des données de deux systèmes sonar de me^me fréquence (100kHz) mais de géométrie différente. Dans un premier temps, les images sonar révèlent des artefacts. Nous proposons un algorithme de correction des données du sonar latéral en post-traitement, basé sur la reconstruction de la géométrie d'acquisition. L'étude a porté sur deux descripteur énergétiques et statistiques des signaux rétrodiffusés. L'indice angulaire de rétrodiffusion se révèle le descripteur le plus simple et le plus efficace pour la discrimination des fonds. La présence de textures dans les images autorise de compléter l'étude par un descripteur basé sur la forme des distributions statistiques. Différents comportements statistiques ont été mis en évidence en fonction du type de fond. Enfin, l'utilisation conjointe de ces deux descripteurs améliore les résultats de segmentation des images sonar; l'utilisation des "Support Vector machines" est proposée et s'est révélée pertinente et évolutive.


  • Résumé

    Information contained in sonar data, the backscattered energy is well known as an essential clue about the seabed nature and roughness. The objectives are the data exploitation of two sonar systems, both operate at a high frequency (100 kHz) but their survey geometry is different. Sonar images reveal artefacts dur to geometry of the sonar system and array patterns. A new postprocessing correction method is proposed for signals recorded by the sidescan sonar, based on the reconstruction of the survey geometry. The study concerns two energetical and statistical features extracted from backscattered intensity. The angular backscattering strength is shown as the simplest and the most efficient feature for the seabed discrimination. Textures presence in sonar images allow to complete the study by a feature based on the statistical distributions shape and revealing roughness characteristics. Different statistical behaviors are highlighted depending either on seafloor properties or on the sonar system geometry. Finally, the simultaneous use of these features improves segmentation results. In this context, the use of the "Support Vector Machines" is proposed and shows some relevant and evolutive possibilities.

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Informations

  • Détails : 199 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 186-[192]

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