| contributor |
Département Optique, UMR CNRS 6616, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunicotions de Bretagne, BP832, 29285 Brest
|
| GTS Ecole Navale, Lanvéoc Poulmic, 29240 Brest Naval
|
| DCE/GESMA, 29240 Brest Naval
|
| creator |
KERYER (G.)
|
| PROVOST (J.-N.)
|
| TANGUY (J.-P.)
|
| date |
2005-07-22T09:47:08Z
|
| 2005-07-22T09:47:08Z
|
| 1999
|
| |
| 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 .
|
| 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.
|
| format |
52628 bytes
|
| application/pdf
|
| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1999, Vol. 16, N° 6, p. 451-460
|
| 0765-0019 |
| language |
en_US
|
| publisher |
GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
|
| rights |
http://irevues.inist.fr/IMG/pdf/Licence.pdf
|
| source |
Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1999, Vol. 16, N° 6, p. 451-460
|
| 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
|
| title |
4 - Reconnaissance automatique de cibles partiellement immergées par imagerie I.R.
|
| Automatic sea target recognition in infrared imagery
|
| type |
Article
|