Brevet FR2748572A1 — publié le 19971114

Procédé de détection et d'estimation de la vitesse d'objets en mouvement dans des images SAR L'invention concerne un procédé de détection et d'estimation de la vitesse d'objets en mouvement dans des images SAR. Lors de l'acquisition d'images à partir de données brutes de SAR (Radar à ouverture synthétique), il se produit, en principe, des aberrations si des objets en mouvement se trouvent dans la scène. En fonction de la direction de mouvement des objets, il y a deux effets essentiels: En cas de mouvement radial (mouvement dans la direction range), il se produit un décalage Doppler supplémentaire qui se traduit par un décalage de l'objet dans la direction azimutale, c'est-à-dire dans la direction de vol ou dans le sens opposé à la direction de vol de l'antenne radar. Le mouvement dans la direction azimutale entraîne une variation du taux Doppler, ce qui a pour effet une distorsion de l'objet dans l'image SAR dans la direction azimutale ([1] R.K. Raney, " Synthetic aperture imaging radar and moving targets ", IEEE Trans. Aerospace and Electrionic Systems, vol. AES-7, No. 3, pages 499-505, Mai 1971). Pour éliminer ces aberrations, il est nécessaire de détecter les objets en mouvement et d'en estimer les 2 0 paramètres de mouvement. Pour la détection d'objets statiques dans des images SAR, on trouve dans la littérature l'indication d'un procédé qui met à profit pour la détection la matrice de covariance entre les points d'images différemment polarisées ([2] Y. Wang, R. Chellappa et Q. Zheng, " CFAR detection of targets in fully polarimetric SAR images ", Technical Report, Department of computer Science, University of Maryland, College Park, Nov. 1993). La plupart des procédés indiqués dans la littérature pour estimer le mouvement d'objets mobiles fonctionnent avec des données SAR à compression " range " qui sont transformées soit dans la gamme des fréquences Doppler (par exemple [3] A. Freeman et 3 0 A. Currie, " Synthetic aperture radar (SAR) images of moving targets ", GEC Journal of Research, vol. 5, No. 2, 1987; [4] E. D'Addio, M. Di Biseglie et S. Bottalico; " Detection of moving objects with airborne SAR ", Signal Processing, vol. 36, No. 2, 2 2748572 pages 149-162, Mars 1994), soit dans un plan de temps-fréquence ([5] S. Barbarossa et A. Farina, " A novel procedure for detecting and focussing moving objects with SAR based on the Wigner-Ville distribution ", Proc. Of IEEE Int. Radar Conf, Arlington 1990). Ces procédés sont incapables de détecter des objets mobiles qui se déplacent exclusivement dans la direction azimutale. De plus, ces procédés nécessitent une fréquence de répétition des impulsions (PRF) qui est beaucoup plus grande que la largeur de bande Doppler du fond immobile (largeur de bande d'échos parasites) et qui entraînent ainsi des restrictions en ce qui concerne le système SAR. Dans DE 44 23 899 CI est proposé un procédé de détection, de localisation et d'estimation de vitesse d'objets mobiles à partir des données SAR brutes qui fonctionne dans la gamme des fréquences. Il met alors à profit la corrélation entre deux spectres azimutaux formés chronologiquement directement l'un après l'autre. Ce procédé présente des inconvénients en ce qui concerne la représentation des déroulements des mouvements des objets mobiles. En particulier, il est impossible d'effectuer une association directe des valeurs de vitesse obtenues pour les objets mobiles dans l'image SAR. L'invention a donc pour objet de créer un procédé de détection et d'estimation de la vitesse qui permet une association directe des valeurs de vitesses obtenues pour les objets mobiles. Ce but est atteint par un procédé qui est caractérisé par les étapes de base suivantes: - Production d'une séquence d'images SAR monovue " single-look " de même polarisation qui se succèdent dans le temps, et d'une fréquence de vue centrale variant d'une image à l'autre; - détection de candidats d'objets en mouvement dans les images SAR monovue de la séquence par recherche de régions présentant une courbe d'intensité qui s'écarte de celle de l'environnement; - estimation de la vitesse des candidats détectés par estimation du vecteur de déplacement d'un candidat, avec exploitation de la corrélation entre des images SAR monovue successives; 3 2748572 - vérification des candidats détectés comme objets mobiles par interprétation de la ressemblance de plusieurs vecteurs de déplacement estimés à partir des images SAR monovue successives pour respectivement un candidat. Le procédé selon l'invention utilise la corrélation temporelle dans une séquence d'images SAR monovue pour la détection et l'estimation de la vitesse d'objets mobiles. Cette séquence doit tout d'abord être produite. Après la génération de la séquence, le procédé se divise en trois opérations de base essentielles: la détection de candidats pour des objets en mouvement dans les différentes images de la séquence, l'estimation de la vitesse et la vérification des candidats comme objets mobiles. Les résultats du procédé selon l'invention peuvent avantageusement être visualisés par la représentation des images SAR monovue sous la forme de séquence en mouvement avec fond fixe et des objets marqués mobiles. Le procédé selon l'invention permet de détecter des objets mobiles déplacés à volonté sur la surface terrestre et d'estimer avec une bonne précision leurs composantes de vitesses azimutales. Ce procédé fait appel à une PRF qui n'est que très légèrement plus grande que la largeur de bande d'échos parasites. De plus, le procédé offre une nouvelle représentation des informations sur les objets en mouvement contenues dans les données SAR, sous la forme d'une séquence d'images mobiles dans laquelle les objets en mouvement détectés sont mis en évidence. Ci-après, des exemples de réalisation du procédé selon l'invention sont décrits plus en détail, en partie en regard des fig. 1 à 3. La figure 1 représente l'estimation de la composante de vitesse azimutale vTx provenant de la composante de vitesse observée dans la direction azimutale vrX obs; la figure 2 représente l'image SAR monovue No. 6 de la séquence produite, fréquence de vue centrale 125 Hz; la figure 3 représente l'image monovue No. 11 de la séquence produite, fréquence de vue centrale -125 Hz. Génération de la séquence d'images SAR monovue On entend par image SAR monovue une image traitée avec utilisation d'une bande partielle du spectre Doppler, c'est-à-dire d'une vue d'une largeur de bande de vue déterminée, sans formation de la moyenne et donc avec - rapporté à la largeur de bande de vue - une résolution azimutale maximale. Pour produire la séquence d'images SAR 4 2748572 monovue, les données SAR compressées " range " sont tout d'abord transférées à l'aide d'une transformation de Fourier dans la direction azimutale dans la gamme des fréquences Doppler. Le spectre Doppler ainsi obtenu est ensuite subdivisé en quelques bandes à recouvrement ayant la même largeur de bande de vue, et on produit respectivement une image monovue par bande. Les images montrent alors la surface terrestre sous différents angles d'observation (horizontaux) Oi qui dépendent à leur tour des fréquences de bandes centrales ou fréquences de vue centrales f,. Oi= - arcsin (l) 2 VAX v,, désigne alors la vitesse de l'antenne orientée exactement dans la direction azimutale x, et X est la longueur d'onde porteuse. Les différents angles d'observation des différentes images fournissent en même temps aussi des vues à des instants différents, raison pour laquelle les images peuvent être groupées en une séquence. La largeur de bande de vue est adaptée à la plage des vitesses à mesurer. Il convient de veiller à ce qu'elle soit au maximum suffisamment grande pour que les objets les plus rapides puissent encore être reconnus dans l'image sous la forme d'un point. Les images de la séquence sont soumises à une correction " ground-range " avec l'hypothèse d'une surface terrestre plane et à une correction " range-migration ". La correction " range-migration " est alors effectuée par le déplacement des images dans la direction " range " y conformément à la distance entre l'antenne et les objets sur la surface terrestre, laquelle distance dépend de l'angle d'observation respectif. Les avantages de cette méthode par rapport à la méthode traditionnelle ([6] J.C. Curlander et R.N. McDonough: Synthetic Aperture Radar: Systems and Signal Processing, New York: John Wiley & Sons, 1991, p. 193 sq.) résident dans un gain de temps de calcul et dans une plus grande maniabilité pour l'estimation de la composante de vitesse " range ". Ce traitement a pour effet que l'arrière-plan fixe apparaît dans les différentes images de la séquence dans les mêmes positions et que seules les positions des objets en mouvement changent. 2748572 Détection de candidats pour des objets en mouvement Après la génération de la séquence, on procède à une sélection de candidats pour des objets en mouvement dans chaque image individuelle de la séquence. Contrairement à [2], on utilise ici des images qui ne se présentent que dans une seule polarisation. Comme critère pour la détection comme candidat, on retient une figure approximativement ponctuelle ou elliptique. La recherche de candidats commence aux pixels présentant l'intensité maximale, c'est-à-dire aux points avec le coefficient de rétrodiffusion maximum (RCS, section radar). Le pixel de départ et les pixels environnant sont sélectionnés comme candidats si les critères suivants sont réalisés: - le pixel le plus clair du candidat présente une intensité supérieure à un seuil qui dépend de l'intensité globale de l'image, - le nombre des pixels appartenant à un candidat se situe entre une valeur minimale et une valeur maximale; la valeur maximale dépend alors de la longueur de l'objet dans la direction azimutale et peut donc être choisie en fonction de la vitesse maximale à détecter, - l'intensité moyenne des pixels d'un candidat est sensiblement plus élevée que l'intensité moyenne du voisinage, - les pixels d'un candidat forment une zone homogène, 2 0 - aucun pixel ne touche un pixel d'un autre candidat. Après la réalisation réussie ou non réussie de ces critères, les mêmes opérations son répétées pour les autres pixels de départ avec la même intensité, puis pour ceux avec une intensité moindre jusqu'à ce qu'une valeur seuil de l'intensité soit atteinte. Estimation de la vitesse L'estimation de la vitesse est effectuée pour chaque candidat par l'intermédiaire d'une estimation du vecteur de déplacement entre respectivement deux images consécutives si et s2 de la séquence. Pour cela, il est possible d'utiliser un algorithme de " blockmatching " tel qu'il est connu par exemple dans la visiophonie ([7] M. Bierling, " Displacement estimation by hierarchical blockmatching ", 3rd SPIE Symposium on Visual Communications and Image Processing. Cambridge, USA, pages 942951, 1988. Dans cet algorithme, une fenêtre est placée dans l'image si à l'endroit du candidat, de sorte que le candidat se trouve au centre. Ensuite, dans l'image s2, en partant de la même 6 2748572 position, une seconde fenêtre est déplacée à l'intérieur d'une zone environnante déterminée jusqu'à ce que l'on atteigne la position dans laquelle les pixels des deux fenêtres présentent la corrélation maximale. On admet que la différence de position entre les deux fenêtres correspond au vecteur de déplacement du candidat entre les deux images. Ce vecteur de déplacement est associé à l'image s2 de manière qu'il n'existe pas de vecteur de déplacement pour la première image de la séquence. Pour mesurer la corrélation, on peut faire appel à différents critères de matching, par exemple le coefficient de corrélation croisée, la fonction de corrélation croisée normalisée (NCCF), l'erreur quadratyque moyenne (MSE), ou la moyenne de la différence absolue (MAD). Le critère NCCF donne les meilleurs résultats, mais dans l'intérêt d'un temps de calcul plus court, il est également possible d'utiliser le critère MSE qui fournit des résultats presque aussi bons. Le critère NCCF est défini par [s2( (X,Y) sI (x - xA,y, -Ay)] x,y CNS2s1 (Axey) = (2) s 22(xy) Z s2 (x- ax,y -Ay) x,y x,y o (xy) est l'une des positions à l'intérieur de la fenêtre dans l'image s2 et o Ax et Ay désignent les différences de position entre les deux fenêtres. A partir du vecteur de déplacement dans l'unité [pixel/image]vTpi, = (Ax,Ay), la vitesse observée en [m/s] peut être calculée de la manière suivante en tenant compte de la grandeur des pixels /x et de 2 5 la différence de temps At entre deux images consécutives Vrpzx SX VTobs = (3) At 7 2748572 La différence de temps At est définie, avec utilisation de (1) et de la distance minimale R0 entre l'antenne et le point considéré, par AORo AfIk Ro At - pour sin 0 0 z tan 0, (4) VAx 2 V2AX o AM est la différence angulaire et Aft la différence des fréquences look centrales entre deux images consécutives. Le temps t n'est donc pas le même partout dans l'image, mais il dépend de la distance " range ". La vitesse observée VTobs ne coïncide pas pour diverses raisons avec la vitesse réelle. La composante dans la direction range vTyobs n'est qu'une estimation grossière étant donné que les positions " range " des objets dont la composante de vitesse dans la direction " range " diffère de zéro est déplacée par la correction " range-migration ". Une estimation plus précise de cette composante peut être obtenue en compensant avant la production de la séquence le décalage Doppler provoqué par le mouvement dans la direction range. Les positions azimutales des objets en mouvement ne coïncident pas non plus avec les positions réelles. Ouchi a démontré ([8] K. Ouchi, " On the multilook images of moving targets by synthetic aperture radars ", IEEE Trans. Antennas and Propagation, vol. AP-33, No. 8, pages 823- 827, 1985) que les objets en mouvement apparaissent dans les images monovue dans des positions azimutales qui pourraient faire croire qu'ils se déplacent à une vitesse correspondant à deux fois la vitesse réelle. Toutefois, Ouchi a alors utilisé entre autres l'approximation VTx/VAx 8 2748572 Etant donné que le comportement des objets en mouvement est quasiment indépendant de la position azimutale, il est possible, sans limitation de la validité générale, de poser pour la position azimutale à l'instant t=O, pTX(t=0) = 0. Dans (4), on peut alors poser At=--t et Aft=fD, c'està-dire le décalage Doppler résultant. En désignant la position azimutale de l'antenne par pA, nous avons avec utilisation de (1) fDX 1 pAx + Ro tan (arcsin 2 VAX m rx -- (6) VTx fD X Ro 2 V2Ax En procédant à nouveau à l'approximation sin 0 0 tan 0, celle-ci peut être transformée avec 2 (VAX - vrTx) fD = À sin O (7) et pAx = vAxt en VAx V2Ax mVrX D- (1 -). (8) VrX (VAX- VTX)2 A partir de cela, on calcule finalement avec (3) la valeur estimée pour la vitesse azimutale comme étant de 9 2748572 VAVA VwXV= VAX = VAX 1- (9) VTxobs + VAx 2 Vrxpz X VAx A/tk Ro pour VTxobs > - VAX La partie gauche de cette relation est représentée graphiquement dans la fig. I pour vA, = 82.5 m/s = 297 km/h. On remarque que pour des faibles vitesses VTx, cette relation coïncide avec le facteur 2 trouvé par Ouchi. Vérification des candidats comme objets en mouvement Les candidats sont suivis d'image en image conformément aux vitesses estimées pour des paires d'images précédentes. Les candidats sélectionnés sont vérifiés comme objets en mouvement si leurs vitesses estimées respectivement à partir de deux images consécutives restent à peu près constantes sur un nombre d'images déterminé. Cette condition est considérée comme étant remplie si la valeur et l'angle de la vitesse ne varient qu'à l'intérieur de certaines limites. Chaque candidat détecté est donc suivi dans les images suivantes en fonction de la vitesse estimée, et on compte les images dans lesquelles la condition est remplie. Le candidat est vérifié comme objet en mouvement dès que le compteur aura atteint le nombre d'images prédéterminé. Enfin, on forme la moyenne des vitesses estimées sur toutes les valeurs pour lesquelles la condition indiquée ci-dessus est remplie, afin d'obtenir une valeur estimative fiable. Résultats Le procédé selon l'invention a été appliqué à des données SAR brutes simulées et réelles. On a tout d'abord simulé des données brutes d'objets en mouvement auxquelles on a ensuite superposé des données de fond réelles, de façon à obtenir un rapport signal- 2748572 échos parasites de 0 dB. La vitesse d'antenne était de 297 km/h ou 82.5 m/s, et on a généré et utilisé une séquence de 16 images. La largeur de bande Doppler alors exploitée était de 850 Hz, ce qui correspond à environ 1,7 fois la largeur de bande des échos parasites. La composante de vitesse azimutale a pu être estimée pour des objets avec des vitesses azimutales VTx comprises entre _ 10 km/h (+ 2,8 m/s) et + 50 km/h ( + 13,9 m/s) avec une erreur de 11,4 %. Pour une composante de vitesse " range " VTy allant jusqu'à 20 km/h ( 5,6 m/s), 100 % de tous les objets en mouvement sont alors détectés, cette valeur étant légèrement inférieure pour une composante de vitesse " range " plus grande. Cette chute du taux de détection peut cependant être compensée par une augmentation de la largeur de bande Doppler utilisée et par un nombre d'images accru dans la séquence qui en résulte, ou par la compensation déjà mentionnée plus haut du décalage Doppler en raison du mouvement range. Le taux de fausses alertes était d'environ 2 %. Les taux de détection et de fausses alertes peuvent alors être réglés facilement par l'intermédiaire du nombre minimum d'images dans lesquelles la vitesse reste à peu près constante. Pour les résultats indiqués, il s'agissait de 5 images. Les fig. 2 et 3 montrent deux images d'une séquence avec 5 objets simulés avec une composante de vitesse azimutale de 30 km/h (8,3 m/s) et une composante de vitesse " range " comprise entre -20 km/h et +20 km/h. La fig. 2 montre l'image No. 6 de 16 dans laquelle 2 objets parmi 5 sont déjà détectés, marqués par un carré blanc. La fig. 3 2 0 montre l'image No. 11 dans laquelle les cinq objets sont détectés. L'application du procédé à des données SAR brutes réelles donne également de bons résultats. On constate seulement une légère détérioration du taux de détection ou, alternativement, du taux de fausses alertes. Ce résultat peut encore être amélioré par une adaptation de la détection des candidats aux propriétés statistiques des images SAR monovue. il 2748572 Bibliographie [1] R.K. Raney, " Synthetic aperture imaging radar and moving targets ", IEEE Trans. Aerospace and Electronic systems, vol. AES-7, No. 3, pages 499-505, Mai 1971. [2] Y. Wang, R. Chellappa et Q. Zheng, " CFAR detection of targets in fully polarimetric SAR images ", Technical Report, Department of Computer Science, Uiversity of Maryland, College Park, Nov. 1993. [3] A. Freeman et A. Currie, " Synthetic aperture radar (SAR) images of moving targets ", GEC Journal of Research, vol. 5, No. 2, 1987. [4] E. D'Addio, M. Di Bisceglie et S. Bottalico, " Detection of moving objects with airborne SAR ", Signal Processing, vol. 36, No. 2, pages 149-162, Mars 1994. [5] S. Barbarossa et A. Farina, " A novel procedure for detecting and focusing moving objects with SAR based on the Wigner-Ville distribution ", Proc. of IEEE Int. Radar Conf., Arlington 1990. [6] J.C. Curlander et R.N. McDonough: Synthetic Aperture Radar: Systems and Signal Processing, New York; John Wiley & Sons, 1991, p. 193 sq. [7] M. Bierling, " Displacement estimation by hierarchical blockmatching ", 3rd SPIE Symposium on Visual Communications and Image Processing, Cambridge, USA, pages 941-951, 1988. [8] K. Ouchi, " On the multilook images of moving targets by synthetic aperture radars ", IEEE Trans. Antennas and Propagation, vol. AP-33, No. 8, pages 823-827, 1985 12 2748572 REVENDICATION 1. Procédé de détection et d'estimation de la vitesse d'objets en mouvement dans des images SAR, c a r a c t é r i s é p a r les étapes de base suivantes: - production d'une séquence d'images SAR monovue de même polarisation qui se succèdent dans le temps, et d'une fréquence de vue centrale variant d'une image à l'autre, - détection de candidats d'objets en mouvement dans les images SAR monovue de la séquence par recherche de régions présentant une courbe d'intensité qui s'écarte de celle de l'environnement, - estimation de la vitesse des candidats détectés par estimation du vecteur de déplacement d'un candidat, avec exploitation de la corrélation entre des images SAR monovue successives, - vérification des candidats détectés comme objets mobiles par interprétation de la ressemblance de plusieurs vecteurs de déplacement estimés à partir des images SAR monovue successives pour respectivement un candidat.