Brevet FR2682204A1 — publié le 19930409

Procédé de caractérisation automatique des fonds marins par analyse structurelle de séquences images et utilisation de ce procédé dans un système de trajectographie sous-marine L'invention se rapporte au domaine de l'analyse d'images et a plus particulièrement pour objet un procédé de caractérisation automatique des fonds marins, pour des applications en trajectographie sous-marine, par une analyse structurelle de séquences d'images. Le milieu marin de par son opacité et sa difficulté d'accès est dépourvu de système de positionnement sous-marin permanent. Le positionnement et la navigation sous-marine font donc classiquement appel à deux types de systèmes complémentaires - des systèmes radioélectriques qui fournissent les coordonnées géographiques du navire de soutien logistique de l'engin sous-marin : centrale inertielle, gyro-compas et "loch" doppler, - des systèmes acoustiques qui lient l'engin à son navire de soutien, sur une base courte, ou qui lient directement l'en- gin à un repère créé sur le fond (base longue). I1 en résulte soit une navigation "absolue" par rapport à un repère sur le fond, soit une navigation "relative" par rapport au navire de soutien lorsqu'un système acoustique est utilisé seul. Ces méthodes existantes ont toutefois certains inconvénients : - pour les systèmes de navigation "absolue", le coût et le volume du matériel sont importants et il est nécessaire de reca ler périodiquement et de calibrer, - pour un système acoustique seul, la profondeur d'exploration est limitée et le traitement doit prendre en compte des problèmes de bruit. Dans ce contexte, la trajectographie optique sous-marine a pour but de fournir, en local, une connaissance de la navigation des engins sous-marins, en mettant en oeuvre un procédé de traitement de séquences d'images vidéo acquises par une caméra embarquée sur l'engin sous-marin. L'utilisation d'un tel procédé pour la trajectographie optique sous-marine doit pouvoir permettre un positionnement et la navigation des engins sous-marins près du fond et dans un environnement contraignant (niveau de bruit important, trajets multiples, zones d'ombres acoustiques etc..) et ce par le seul traitement des images sous-marines. Depuis quelques années de nombreuses études ont été menées sur l'analyse de séquences d'images dans des domaines divers, télévision, militaire, météorologique, robotique, médical etc... Un certain nombre de méthodes adaptées aux applications envisagées ont donc été développées. En ce qui concerne l'analyse de séquences d'images de fonds marins, un certain nombre de spécificités doivent être considérées - la vitesse de défilement de la scène est relativement lente, - le contraste des images est faible et l'identification d'éléments fixes sur le fond par rapport à leur environnement est difficile. Ces éléments fixes appelés "traceurs", sont des éléments du fond qui présentent un contraste significatif par rapport à leur environnement. Des tentatives de traitement des images sous-marines ont été effectuées en utilisant l'image du fond marin pour asservir le véhicule support de la caméra à la verticale d'un point; cependant un tel système ne permet pas la trajectographie. L'utilisation d'une trajectographie optique sous -marine doit tenir compte de deux situations - soit l'information vidéo est remontée sur le navire support via un lien physique, câble ombilical ou coaxial électroporteur, et le traitement des séquences d'images peut dans ce cas s'effectuer sur le navire support (la plupart des véhicules commandés à distance utilisés par les opérateurs pétroliers sont de ce type) - soit le lien entre l'engin sous-marin et le navire support n'existe pas, et dans ce cas le traitement s'effectue nécessairement dans l'engin sous-marin. L'invention a pour objet un procédé de caractérisation automatique des fonds marins par analyse structurelle de séquences d'images permettant d'une part de fournir une liste de descripteurs structuraux présents dans les images, à partir desquels des modules complémentaires extraient toutes les informations nécessaires à la trajectographie, et d'autre part d'établir une classification automatique des fonds explorés. Le procédé est optimisé de façon à minimiser la taille des matériels et à pouvoir fonctionner à bord d'un engin sous-marin et permet la détection de structures appartenant au fond marin, telles que roches, nodules, failles, et infrastructures manufacturées diverses. Selon l'invention, un procédé de caractérisation automatique des fonds marins par analyse structurelle de séquences d'images prises par une caméra embarquée par un engin sous-marin, est caractérisé en ce qu'il consiste - dans une première étape, à effectuer un prétraitement des images par filtrage moyenneur, - dans une seconde étape, à effectuer une détection de structures dans les images filtrées par détection des contours présents dans l'image, - dans une troisième étape, à modéliser les contours détectés dans l'étape précédente par des listes de segments modèles en effectuant une linéarisation des contours, - et dans une quatrième étape, à caractériser chaque image par l'un de plusieurs types d'images en fonction de paramètres de caractérisation déduits des segments modèles des contours détectés, longueurs des segments, nombre de segments détectés, et s'il y a lieu orientation des segments, chaque type d'image étant associé à des ensembles de valeurs particulières des paramètres de caractérisation. L'invention a également pour objet l'utilisation de ce procédé dans un système de trajectographie sous-marine. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques apparaîtront à l'aide de la description qui suit en référence aux figures annexées. - La figure 1 illustre le procédé de caractérisation automatique selon l'invention; - La figure 2 illustre les masques de PREWITT, utilisés pour la détection des contours - La figure 3 illustre différentes phases du procédé de traitement - Les figures 4a et 4b illustrent respectivement les segments modélisés et le tableau des longueurs et angles de ces segments pour une image caractéristique de structures - Les figures 5a et 5b illustrent respectivement les segments modélisés et le tableau des longueurs et angles de ces segments pour une image caractéristique, de concrétions - Les figures Ga et 6b illustrent respectivement les segments modélisés et le tableau des longueurs et angles de ces segments pour une image caractéristique de "sable" - La figure 7 illustre, pour le test de caractérisation des structures, la pondération effectuée au préalable sur la longueur des segments - Les figures 8 et 9 illustrent des courbes résultat des tests de caractérisation automatique, respectivement test de "structures" et test de "concrétions", effectués sur une même séquence de 100 images tests - La figure 10 est un schéma synoptique du système de trajectographie suivant l'invention. Selon l'invention, l'analyse structurelle de séquences d'images des fonds marins prises à partir d'un véhicule sous-marin, a pour objet de distinguer dans la séquence d'images de fonds sous-marins trois catégories principales de fonds - les fonds dits "structurés": pipe-lines, épaves etc... à partir desquels il est possible d'obtenir des traceurs de qualité - les fonds dits "texturés" : concrétions, minerais, etc.. à partir desquels une extraction de traceurs est également possible - les fonds dits "simples" : vase, sable etc... à partir desquels une trajectographie est difficile à mettre en oeuvre puisqu'ils ne comportent pas de "traceurs". Selon l'invention l'analyse structurelle de séquences d'images a pour objet la détection des structures présentes dans les images et une classification automatique des fonds de natures différentes. L'acquisition des traceurs doit s'effectuer de manière automatique. 11 convient dès lors de définir les attributs caractéristiques de ces traceurs, taille, contraste, forme etc... utilisés pour la trajectographie afin de les détecter et de les suivre, pour le positionnement et la navigation. I1 existe de nombreuses parties dans les images qui ne peuvent être utilisées du fait que le rapport signal à bruit des images sous-marines est relativement faible, que l'image est peu contrastée, que la profondeur de champ est faible, que les phénomènes de halos se produisent, et du fait que le contenu des images ntest pas structuré pour l'eau, le sable ou les sujets en mouvement. La sélection de zones fiables et robustes est donc primordiale pour repérer des traceurs à même de permettre la trajectographie sous-marine. En terme d'image, un traceur est vu comme une zone possédant une cohérence spatiale et temporelle. Selon l'invention le procédé repose sur la détection des lignes saillantes du fond et des objets qui s'y trouvent afin d'y relever les structures rectilignes les plus importantes. Pour cela le procédé met en oeuvre une "détection" et un "filtrage" des structures détectées dans l'image pour effectuer une élimination des structures à caractérisation "faible", et une modélisation par segments de celles qui présentent des attributs "pertinents". Le procédé est alors adapté à une utilisation dans un système de trajectographie sous-marine permettant de fournir en local une connaissance de la navigation de l'engin sous-marin, en effectuant un calcul de sa trajectoire à partir du traitement des séquences d'images des fond marins acquises par la caméra embarquée, et en déterminant de façon précise sur quel type de fond l'engin sous-marin se trouve. Comme indiqué ci-dessus le procédé de caractérisation selon l'invention est basé sur la détection des lignes saillantes du fond et des objets afin d'y relever les structures rectilignes les plus importantes. Ces structures sont caractérisées par les paramètres suivants - le contraste, - la longueur, - l'orientation. Le procédé de traitement proprement dit pour la caractérisation automatique des fonds marins par analyse structurelle de séquences d'images est illustré par la figure 1. 11 se décompose en quatre étapes - une étape, 1, de prétraitement des images sources, - une étape, 2, de détection de structures, - une étape, 3, de modélisation des structures - une étape, 4, de caractérisation des images par analyse des paramètres. Le système d'acquisition des images fonctionne en mode vidéo classique, ctest-à-dire qu'il délivre une image toutes les 40 millisecondes. Le fonctionnement de l'engin sous-marin permet d'effectuer un rafraichissement des images à la cadence d'une image sur cinq, la vitesse de déplacement maximum du véhicule sous-marin étant de l'ordre de deux noeuds et l'altitude du survol du fond de l'ordre de 5 mètres. Le temps alloué au traitement global d'une image est ainsi d'environ 200 millisecondes. Classiquement les images ont une résolution de 512x512 pixels, chaque pixel étant codé sur 8 bits. La première étape, 1, est un prétraitement des images sources car la nature des images de fonds marins rend délicate, comme indiqué ci-dessus, la recherche de structures sur les images brutes du fait de leur peu de contraste et du faible rapport signal à bruit. Un lignage assez fort génère des faux contours horizontaux et un bruit haute fréquence "casse" les contours détectés. Pour le prétraitement des images sources, le procédé selon l'invention met donc en oeuvre un filtrage spatial, 10, de support 5x5 pixels. Un tel filtrage spatial par moyennage sur un support de 5x5 pixels est une solution simple et efficace pour réduire considérablement le lignage détecté dans l'image initiale et assurer ainsi une continuité des structures. A l'issue de ce filtrage, chaque pixel d'image est affecté d'une nouvelle valeur de luminance égale à la moyenne des valeurs de tous les pixels du voisinage 5x5 centré sur ce pixel. La deuxième étape est, comme indiqué ci-dessus, relative à la détection de structures dans les images ainsi filtrées. Cette détection est effectuée en trois phases - une première phase 21 au cours de laquelle est formée une image des amplitudes des gradients de luminance - une deuxième phase 22, où à partir de cette image est formée une image des contours - une troisième phase, 23, optionnelle dite "procédure d'amincissement de contours" formant une image des contours amincis, si nécessaire, à partir de laquelle une modélisation des structures détectées pourra être effectuée. Le calcul de l'image des amplitudes des gradients, c'est-à-dire la première phase 21, est effectuée selon I'invention en utilisant un opérateur gradient permettant de mesurer à la fois l'amplitude et ltorientation des contours. Pour la mesure du gradient en chaque point de l'image, des masques de convolution classiques, de type PREWITT horizontal GH et vertical GV, sont utilisés. Ces masques de convolution représentés sur la figure 2 se prêtent bien à une réalisation sur une machine rapide, les opérations arithmétiques à mettre en oeuvre étant seulement des additions et des soustractions. Dans le mode de réalisation représenté, les masques ont été choisis de dimensions 5x5. En pratique la taille du support des masques de convolution a une influence sur les structures détectées. En effet, des masques de relativement petite taille, 5x5 ou 9x9, ont pour conséquence de "casser" les contours sur des images sources à faible contraste et à contours flous ; mais à l'inverse une augmentation importante de la taille du masque augmente les temps de calcul. Un compromis doit donc être trouvé entre la rapidité de traitement et les facilités dtimplémentation en liaison avec le résultat escompté. L'utilisation de masques de taille 15x15, avec un filtrage moyenneur préalable sur l'image source, permet d'obtenir une image de contour satisfaisante même dans le cas images sources particulièrement critiques. Mais il est possible de réduire la dimension des masques à une taille 9x9 par exemple pour une réalisation à l'aide de circuits plus simples. A l'issue des opérations de convolution de l'image filtrée avec les deux masques (GH, GV) à 900, les orientations du gradient sont déterminées par la fonction classique arctangente (GH, GV) puis quantifiées. A l'issue de ce traitement, on dispose d'une image des amplitudes des contours de dimensions 512x512, l'amplitude du gradient en chaque pixel étant codée sur 9 bits, que l'on peut ramener sur 8 bits, comme l'était la luminance de l'image source via une mémoire PROM. A partir de cette image, un test, 22, de l'amplitude par rapport à un seuil (200 par exemple pour les résultats sur 9 bits) est effectué, et une valeur 0 ou 1 est affectée au point selon que l'amplitude du gradient est inférieure ou supérieure au seuil, et que donc le point n'est pas ou est retenu comme point de "contour". La troisième phase 23 relative à l'amincissement des contours qui n'est utilisée que si les "contours" retenus dans la phase précédente sont trop épais, utilise par exemple un algorithme dit de "Bel-Lan" et "Montoto" décrit par exemple dans la Revue "Signal processing, 3, (1981)", pages 37 à 47 dans un article intitulé "A thinning transform for digital images". Cet algorithme fonctionne de la manière suivante illustrée sur la figure 3 qui correspond aux résultats successifs obtenus pour une zone d'image de 10x10 pixels. On dispose, à l'issue de la phase précédente, d'une image des contours sous la forme d'un tableau A formée de O et de 1, et l'on forme successivement un tableau des points médians, A', et un tableau résultat où sont stockés les contours "amincis". La procédure d'amincissement 23 est itérative et le traitement est effectué sur les points de contours stockés initialement dans le tableau A. Le traitement utilise comme hypothèse le fait qu'un objet est défini comme un ensemble de points détectés comme contours sur lesquels, selon certaines conditions topologiques (éléments de bord de l'objet ou points intérieurs à l'objet) I'amincissement est effectué. Pour cela une recherche des points frontières de objet est faite dans un premier temps avec quatre balayages (gauche, droite, haut et bas). Les points intérieurs de l'objet sont détectés dans un second temps. Une détection de lignes médianes est effectuée ensuite sur les points intérieurs et le résultat intermédiaire est stocké dans le tableau A'. L'objet dans l'image est aminci à chaque itération en enlevant les éléments de la frontière de l'objet qui ne sont pas éléments de la ligne médiane de l'objet original. De ce fait il nty a pas de trous dans l'objet, celui-ci n'étant pas coupé. Les éléments restant, qui sont sur la ligne médiane, sont affectés de valeurs égales au nombre d'itérations, et sont donc "proportionnels" à la largeur de l'objet original. On dispose à l'issue de cette phase qui prépare la modélisation des segments d'une image des contours amincis correspondant aux lignes saillantes des structures. L'étape de modélisation proprement dite des structures est alors effectuée. Cette modélisation effectue dans une étape 32 un suivi des contours préalablement détectés et génère une segmentation des structures dans une étape 33 de modélisation en segments de droite. Pour cela, à partir de l'image des contours amincis, une table dite "de densité des contours" est formée par le calcul, 31, d'une fonction de densité des contours comprise entre 0 et 9 selon que les points d'un voisinage 3x3 autour d'un point de contour de l'image des contours amincis sont ou non également des points de contour. Cette table de densité et l'image des contours amincis sont alors utilisées pour effectuer l'étape, 32, de suivi des contours qui s'effectue à partir des points de forte densité, correspondant à des extrémités ou à des points de croisement des contours, pour structurer ces contours sous forme de listes. Le résultat est donc une liste de contours, c'est-à-dire une liste d'ensembles de points contigus, avec pour chacun les coordonnées des points qu'il comporte. L'étape, 33, de modélisation des contours est alors effectuée. Pour cela chaque contour aminci est approximé par un ou plusieurs segments de droite de telle façon que l'écart maximum entre le contour, résultant de la phase précédente, et le segment modèle soit inférieur ou égal à un seuil de linéarisation donné 3 par exemple, paramètre d'entrée du procédé. Les petites zones de contour isolées dont la longueur est inférieure à un second seuil, caractéristique d'une taille minimale, ne sont pas considérés dans cette phase de linéarisation. De même cette modélisation tient compte de l'amplitude des gradients obtenue à l'issue de l'étape 21 : les contours pour lesquels l'amplitude moyenne des gradients est inférieure à une amplitude de seuil donné ne sont pas modélisés. Les paramètres suivants ont été utilisés dans un mode de réalisation - la longueur minimale de la zone pour que le contour soit modélisé a été choisie égale à 20 pixels - le seuil d'amplitude moyen des gradients a été choisi égal à 350, pour les résultats codés sur 9 bits (ou 175 sur 8 bits ) - et le seuil de linéarisation a été choisi égal à 3. Ces paramètres de modélisation, identiques pour toutes les images, ont permis d'obtenir pour chaque type d'image, une liste de segments dont le nombre et la distribution des longueurs sont adaptés à la caractérisation de la nature des images de fonds traités, comme décrit plus en détails dans les résultats développés ci-après. La quatrième et dernière étape du procédé de caractérisation est alors l'analyse 40 de paramètres de caractérisation déduits des caractéristiques des segments listés. Cette analyse s'effectue à l'aide des informations mentionnées ci-dessus, c'est-à-dire le nombre de segmentes, leurs longueurs, et pour la détection des structures le contraste et l'orientation des segments. Le procédé consiste à calculer diabord les histogrammes des longueurs des segments selon les différentes orientations. Ces histogrammes permettent d'évaluer la répartition des structures dans l'image aussi bien en termes qualitatifs qu'en termes quantitatifs. Pour cela les orientations sont regroupées suivant 9 secteurs de 200 sur [0,18001 et les longueurs sont réparties en quatre groupes 0 à 19 pixels, 20 à 39 pixels, 40 à GO pixels et plus de 60 pixels. Le fichier des segments obtenu pour chaque image est ainsi analysé en fonction du nombre total de segments, des orientations privilégiées lorsqu'elles existent, et des longueurs maximales des segments. Les figures 4a et 4b, 5a et 5b, et Ga et 6b sont trois exemples d'images de contours modélisés et les tableaux d'histogrammes correspondant pour trois types d'images : les figures 3a et 3b illustrent le cas d'un fichier de segments relatifs à une image prise dans une séquence d'images d'épave, les figures 4a et 4b sont relatives à un fichier de segments relatifs à une image d'une séquence concrétion, et les figures 5a et 5b sont l'image et le fichier de segments relatifs à une image de fonds sableux. Les résultats d'analyse reflètent bien la nature des fonds traités Dans les images "épave", les tableaux possèdent de longs segments selon deux gammes d'orientation, par exemple d'une part entre Oc et 200 et d'autre part entre 800 et 1000 en début de séquence d'images. Ce qui correspond bien à des structures orthogonales et parallèles. Les images de la fin de la séquence d'images "épave", produisent quant à elles des segments signifi catifs, longueurs supérieures ou égales à 40 pixels pour d'autres gammes d'orientations, secteur 40 à GO0 dans l'exemple représenté. C'est une image de ce type, fin de la séquence épave, qui a été prise comme exemple pour les résultats présentés sur les figures 4a et 4b. La longueur des segments supérieure à un seuil est donc l'élément essentiel de caractérisation d'images de structures. Les images de concrétions se caractérisent par un nombre important de segments de petite taille, inférieure à 40 pixels, surtout dans la catégorie 0 à 19 pixels et ceci pour toutes les orientations comme illustré sur les figures 5a et 5b. Cette "iso-répartition" de petits segments est due aux nombreux coquillages présents sur les images de la séquence test utilisée. Le nombre important de petits segments est l'élément essentiel de la caractérisation d'images "concrétions". La caractérisation peut être confirmée par l'isorépartition des orientations de ces petits segments et également la vérification de la quasi-absence de segments longs. Les images de fonds sableux ne présentent pas du tout de segments : le nombre total de segments détectées, avec le jeu de paramètres testés, est pratiquement nul (6 segments dans l'exem- ple illustré sur les figures Ga et 6b) alors qu'il était de 528 segments sur l'image d'épave et de 804 segments sur l'image concrétion. L'étape 40 de caractérisation des images se déroule de la manière suivante. Un premier test est effectué sur la longueur de segments de longueur supérieure à une longueur minimale LGmin (40 pixels par exemple) et ceci pour chaque image. L'objectif principal de l'analyse étant la détection des structures (qui pourront servir de traceurs), les segments les plus longs permettant la caractérisation des structures sont pris en compte de manière prépondérante en introduisant une pondération, comme montré par la figure 7 qui illustre, pour une image donnée, la pondération appliquée aux longueurs des segments de longueurs supérieures à 40 pixels, qui sont les segments caractérisant les structures. Les coefficients de pondération augmentent graduellement par tranches de longueurs de 10 pixels - 1 entre 40 et 49 pixels, - 2 entre 50 et 59 pixels, - 3 entre 60 et 69 pixels, - 4 au delà de 70 pixels. Une somme pondérée utilisant tous les segments de longueur supérieure ou égale à 40 pixels est alors calculée pour l'ensemble de l'image et cette somme est comparée à un seuil dit "seuil de détection de structures". Si ce seuil est dépassé l'image analysée est caractérisée comme étant une image de structurne. Dans un deuxième temps, si aucune "structure" n' est détectée dans l'image, un test permet de rechercher si l'image est une image de concrétions. Pour cela un test sur le nombre de segments détectés est effectué - si ce nombre est supérieur à un seuil dit "seuil de détection des concrétions" fixé à une valeur élevée, 500 par exemple, l'image est caractérisée comme étant une image de concrétions (qui a un nombre important de segments). Ce test peut être validé par deux tests complémentaires visant à vérifier l'isorépartition des orientations des segments d'une part, et d'autre part la quasi-absence de segments longs. - si et seulement si le nombre de segments est faible, inférieur à un seuil, 50 par exemple l'image est caractérisée "sable" Un quatrième type dit "non classé" ou "indéterminé" peut être envisagé pour le cas où des images resteraient non classées à l'issue des 3 premiers tests de caractérisation. La figure 8 illustre les résultats obtenus sur une séquence de 100 images lors du test de détection des structures et porte en abscisse les numéros d'image et en ordonnée une somme pondérée pour chaque image obtenue par exemple de la manière suivante - En début d'image SOM.LG = 0. - Pour tous les segments de longueur LG supérieure à 40, faire SOM.LG = SOM.LG+(LG-LGmin)/10+1 - A la fin de l'image, cette image est caractérisée "struc ture" si SOM.LG L&commat; est supérieure à un seuil de détection Si=5. Ainsi pour un segment de 50 pixels (respectivement 60, 70, 80 pixels), la somme pondérée est augmentée de 2 (respectivement 3, 4 et 5). Dans la séquence testée, les 30 premières images étaient des images d'une séquence d'épave, les 20 suivantes d'une séquence "concrétions", les 20 suivantes d'une séquence "sable" et les 30 suivantes d'une séquence "épave". La figure 8 montre que toutes les images des séquences "épave" et seulement celles-ci sont caractérisées "structures". La figure 9 illustre les résultats obtenus sur la même séquence de 100 images lors des tests successifs de détection des concrétions et de détection du "sable". Cette figure porte en abscisse les numéros des images de la séquence et en ordonnée les nombres de segments correspondants. Une image est caractérisée "concrétions" si le nombre de segments est supérieur à S2=500 et toutes les images "concrétions" sont bien caractérisées comme telles. De même, une image est caractérisée "sable" si le nombre des segments est inférieur à S3 = 50, et toutes les images de la séquence "sable" sont bien caractérisées comme telles. Ces éléments ont donc permis de vérifier la robustesse de la méthode de caractérisation des fonds telle que décrite ci-dessus sur un ensemble conséquent d'images. La figure 10 illustre l'utilisation de ce procédé dans un système de trajectographie sous-marine. Le système comporte des moyens 100 d'acquisition d'image, et des moyens 150 d'acquisition des données à partir de capteurs portés par l'engin sous-marin tous deux couplés à un circuit de correction d'image 200 fournissant la séquence vidéo à l'entrée d'un module de caractérisation des fonds 250 fonctionnant selon le procédé décrit ci-dessus. Les images "structures" et les listes de descripteurs structurels correspondants (segments) sont transmis à un circuit de détection de traceurs 300. La séquence d'images vidéo issue du circuit de correction d'images 200 et les informations issues du circuit de détection des traceurs 300 sont transmises à un circuit de suivi des traceurs 350, qui reçoit également des informations d'un circuit d'estimation de mouvement instantané 400 lui aussi couplé au circuit de correction 200. Des moyens de gestion des traceurs 450 sont couplés à la sortie des moyens d'acquisition de données capteurs 150 et à la sortie du circuit de suivi des traceurs 350 pour fournir des données relatives à la navigation au circuit de commande de navigation absolue 500, ce circuit recevant également les données capteurs issues des moyens d'acquisition 150. Le procédé selon être ajustés de manière différente en fonction des caractéristiques des images sans modifier le principe général du procédé de caractérisation selon l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de caractérisation automatique des fonds marins par analyse structurelle de séquences d'images prises par une caméra embarquée par un engin sous-marin, caractérisé en ce outil consiste - dans une première étape (1), à effectuer un prétraitement des images par filtrage moyenneur (10), - dans une seconde étape (2), à effectuer une détection de structures dans les images filtrées par détection (21, 22, 23) des contours présents dans l'image, - dans une troisième étape (3), à modéliser les contours détectés dans l'étape précédente par des listes de segments modèles en effectuant une linéarisation des contours, - et dans une quatrième étape (4), à caractériser chaque image par l'un de plusieurs types d'images en fonction de paramètres de caractérisation déduits des segments modèles des contours détectés, longueurs des segmentes, nombre de segments détectés, et s'il y a lieu orientation des segmentes, chaque type d'image étant associé à des ensembles de valeurs particulières des paramètres de caractérisation. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, lors de la première étape, le filtrage moyenneur est effectué pour chaque point par moyennage des valeurs de luminance des points voisins appartenant à un voisinage 5x5 autour de ce point. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la détection des contours (2) est effectuée en trois phases - une première phase (21) au cours de laquelle est formée une image des amplitudes des gradients de luminance par convolution avec les masques de Prewitt de dimensions Ixl, 1 impair - une phase de seuillage (22) où seules les amplitudes de gradients supérieure s à un seuil sont conservées pour former une image de contours - une phase d'amincissement des contours (23) mise en oeuvre lorsque les contours sont épais, pour ne conserver que les lignes saillantes des contours. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que 1 est choisi assez bas pour que les temps de calcul ne soient pas trop élevés et assez haut pour que les contours soient continus même pour les images à faible contraste, typiquement entre 9 et 15. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la modélisation des contours détectés consiste à effectuer un suivi des contours (32) à partir de l'image des contours, éventuellement amincis, à l'aide d'une table de densités des contours établie à partir de la même image des contours (31), pour former une liste des contours de chaque image, puis à modéliser ces contours en recherchant des segments modèles de longueur aussi grande que possible tels que l'écart entre le contour et le segment modèle correspondant reste inférieur à un seuil dit de linéarisation. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la caractérisation de chaque image par type est le résultat de tests, le premier test effectué visant à sélectionner les images de type "structures" dans lesquelles les segments longs sont privilégiés, l'existence en nombre suffisant de segments de longueur supérieure à un seuil Lmin caractérisant l'existence de structures dans l'image. 7. Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que le premier test consiste à calculer une somme pondérée où les longueurs de segments de longueurs supérieures à Lmin sont considérées en introduisant des coefficients de pondération augmentant graduellement le poids des segments en fonction de leur longueur. 8. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'un second test sur le nombre de segments de l'image à caractériser est effectué pour sélectionner les images de type "concrétions" caractérisées par un nombre de segments supérieur à un seuil S1 et les images de type "sable" caractérisées par un nombre de segments inférieur à un seuil S2, des images non classées n'appartenant à aucun des trois types caractérisés pouvant subsister à l'issue de ces deux tests. 9. Utilisation du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans un système de trajectographie acoustique comportant un module de caractérisation automatique des fonds (250) couplé à un circuit de détection de traceurs (300) sélectionnant les segments utilisables comme traceurs dans la liste des segments les plus longs détectés dans les images de type "structures" et éventuellement "concrétions".