FR 2674340 A1 19920925 FR 9115545 A 19911213 La présente invention concerne un procédé pour détecter des objets fabriqués par l'homme et des parti- cularités naturelles dans des images sonar. Le principe sonar a été utilisé depuis long- temps pour détecter des objets au fond de l'océan. Une image sonar est typiquement composée d'une matrice de points ou d'éléments d'image (pixels) représentés sur un écran de tube cathodique ou sur du papier Les points ou pixels ont un niveau de gris compris entre O et 255 sur une échelle de gris Des objets apparaissent normalement sur des images sonar sous la forme d'une combinaison de points clairs et de points ombres, en particulier lorsque les images sonar sont produites par un véhicule mobile Une analyse sonar pour de courtes distances comprend typiquement une grande quantité de données qui doivent être réexaminées dans de courtes périodes de temps Antérieurement à la présente invention, ce réexamen était effectué par des analystes humains observant les images sonar Lorsque l'analyste réobserve les images, il repère des zones o il a défini que des objets ou particularités spécifiques pouvaient se trouver sur le fond de l'océan A cause des grandes quantités de données devant être réanalysées dans de courtes périodes de temps, des analystes humains sont sujets à des erreurs ou omissions fréquentes à la fois lors d'une détection et d'une classification. Des systèmes automatiques de détection et de classification pour images sonar n'existent pas à l'heure actuelle Des systèmes automatiques de détec- tion conçus pour des images optiques n'opèrent pas correctement pour des images sonar affectées par du bruit Des techniques utilisées pour des images optiques, notamment une conversion binaire de l'image et l'utili- sation d'un codage concernant la longueur de déroulement, une analyse des possibilités de liaison de segments d'image,une détection de lignes et de bords ainsi que des classificateurs de configurations tels que Bayes, carrés minimaux et probabilité maximum ne semblent pas opérer correctement sur des images sonar La nature parasitée des images sonar empêche également l'utilisation de systèmes opérant par détection de lignes et de bords. Un filtrage intense de l'image pour réduire le bruit ou les parasites diminue le contraste à un niveau o les systèmes automatiques de détection qui ont été essayés ont produit un pourcentage de fausses alarmes excessivement élevé En conséquence, il est nécessaire de disposer d'un système automatique de repérage de cible pour images sonar Le système doit avoir des vitesses de traitement extrêmement élevées, de nombreu- ses centaines de milliers d'éléments d'image sonar (pixels) par seconde De telles vitesses élevées empê- chent l'utilisation d'algorithmes compliqués dans des unités centrales de traitement (CPU) d'architectures simples. Nous avons conçu un procédé et un appareil pour analyser des images sonar afin d'identifier des cibles à l'intérieur de l'image Ces cibles se composent typiquement de combinaisons de points clairs et de points sombres, ou bien seulement de points clairs et/ou seulement de points sombres Notre procédé et notre appareil identifient des grappes de points clairs et des grappes de points sombres, des nervures claires, des creux sombres, des anomalies et un arrière-plan dans l'image sonar Cela est réalisé en définissant un ensemble de fenêtres, chaque fenêtre étant composée d'un ensemble de pixels adjacents de telle sorte que chaque pixel de l'image soit inclus dans au moins une fenêtre; en calculant des propriétés du niveau de gris pour les pixels dans chaque fenêtre, en sélectionnant les fenêtres ayant des particularités spécifiques de niveau de gris en excès d'un seuil prédéterminé; en effectuant des corrélations de filtrage adapté sur les pixels se trouvant dans les fenêtres sélection- nées de manière à identifier des points clairs et des points sombres; et en classifiant les points clairs et les points sombres identifiés. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mis en évidence dans *la suite de la description, donnée à titre d'exemple non limitatif, en référence aux dessins annexés dans lesquels: la Figure 1 est un schéma à blocs montrant un système préféré, conforme à l'invention, pour une détection automatique de cible sur une image sonar. La Figure 2 est un schéma à blocs montrant la partie matérielle utilisée pour mettre en oeuvre- le processus de repérage automatique de cible de la- Figure 1. La Figure 3 représente une autre conception, pour traitement rapide, des algorithmes de repérage automatique de cible. La Figure 4 est un schéma à blocs fonctionnels montrant les interconnexions fonctionnelles de sous- systèmes intervenant dans le processus de repérage auto- matique de cible. La Figure 5 représente un organigramme fonc- tionnel concernant l'algorithme de filtrage adapté de points clairspoints sombres, qui correspond à un des trois processus utilisés dans le procédé de détection de cible. Les Figures 6 et 7 montrent les fonctions mises en oeuvre par l'algorithme statistique qui est un autre des trois processus utilisés. La Figure 8 montre les fonctions interve- nant dans le processus de détection de cible par un réseau neuronal à deux étages. La Figure 9 montre les fonctions effectuées dans le processus de repérage combiné lors de l'arrivée à une détection finale de cible. La Figure 10 est une image sonar montrant des points clairs et des points sombres produits dans l'image par des objets analogues à des mines au fond de l'océan; cette image a été produite par l'appareil Sonar AN/AQ 514 de Westinghouse et a été affichée en utilisant l'Equipement de Repérage Automatique de Cible représenté sur la Figure 2; cinq objets analo- gues à des mines sont représentés dans cette image. La Figure 11 est une image sonar de cibles avec' superposition d'un graphique montrant les résul- tats d'un traitement avec le détecteur de points clairs- points sombres. La Figure 12 est une image sonar de cibles avec superposition d'un graphique montrant les résul- tats d'un traitement avec le détecteur à réseau neuro- nal. La Figure 13 est une image sonar de cibles avec superposition d'un graphique montrant les résul- tats d'un traitement avec le détecteur statistique. La Figure 14 est une image sonar de cibles avec superposition d'un graphique montrant les ré- sultats d'un traitement au moyen d' un processus de repérage combiné. Des images sonar sont produites lorsqu'un signal sonar est émis, arrive sur un objet et revient à un transducteur de détection de son Typiquement, plusieurs centaines de transducteurs de détection sont utilisés pour former un réseau linéaire Des réseaux sont typiquement positionnés sur le côté bâbord et tribord du véhicule mais ils peuvent aussi être placés dans d'autres positions sur le corps du véhicule porteur. Lorsqu'une image sonar est produite, il est important de connaître la configuration du réseau du sonar à partir duquel elle a été produite Il existe différents dispositifs pour recevoir le signal provenant des réseaux de détection et pour transformer ce signal en une image sonar qui peut être affichée sur un écran ou sur un papier Généralement, des dispositifs de ce genre comprennent un pupitre central et un générateur d'images composites Une image sonar est composée d'une matrice de pixels ayant un niveau de gris rentrant typiquement dans une échelle comprise entre O et 255. Des combinaisons de pixels foncés appelés des points sombres et de pixels clairs appelés des points clairs correspondent typiquement à un objet situé au fond de l'océan Des objets peuvent aussi être représentés dans l'image seulement par des points clairs ou des points sombres. En référence à la Figure 1, il est proposé un système de détection automatique de cible qui comprend un générateur 1 d'images sonar et un pupitre de commande 2 Ces unités sont des dispositifs standard utilisés dans la plupart des systèmes sonar conventionnels. Par exemple, un générateur d'images sonar est fabriqué par Westinghouse et est vendu sous la désignation "AN/AQ 514 Navy Mine Countermeasure Sonar " (Sonar de détection de mines navales AN/AQ 514) Un pupitre de commande approprié est fabriqué par Sun Microsystems et est vendu sous la désignation "Sun 3/260 C Workstation"I (poste de commande Sun 3/260 C) Le pupitre de commande permet à l'utilisateur d'activer le système sonar, les transducteurs de détection et le générateur dlimages sonar Le pupitre de commande transmet également au système 3 de repérage automatique des informations concernant le signal sonar, la configuration des réseaux de détection, si le signal sonar a été produit sur le côté bâbord ou sur le côté tribord et si les réseaux de détection en train d'être utilisés sont situés sur le côté bâbord ou sur le côté tribord Notre système 3 de repérage automatique de cible reçoit des images sonar provenant du générateur d'images 1 Les images sont traitées et -des cibles sont identifiées d'une manière qui sera décrite dans la suite Ensuite, l'image traitée ainsi qu'une information déterminée dans notre système 3 de repérage automatique de cible en ce qui concerne la position présente de cibles sont transmises à un dispositif indicateur 4 qui peut être un tube cathodique ou du papier Comme illustré sur le schéma à blocs de la Figure 2, notre système 3 de repérage automatique de cible contient des algorithmes établis avec une unité centrale de traitement CPU et des mémoires 5 et 6 L'information d'image sonar est transmise par et traitée dans une série de modules de traitement 7 Nous préférons utiliser des modules de traitement d'images Matrox MVP-VME Les modules de traitement d'images Matrox-VME reçoivent et mémorisent les trames d'images sonar en pixels d'entrée Les quatre processus de détection ( points clairs-points sombres, statistiques, réseau neuronal et dispositif de repérage combiné) opèren-t sur ces trames d'images mémorisées et affichent des résultats intermédiaires par modification de pixels dans la trame mémorisée et/ou par affichage de superposi- tions graphiques comme indiqué sur les Figures 11 à 14 Les quatre processus de détection sont mis en oeuvre avec le Langage C bien connu, et ils sont compilés et exécutés dans le modèle "Sun 68020 CPU" Huit mega- octets de mémoire 8 sont utilisés par le module Sun pour mémoriser des programmes et des résultats intermé- diaires Cette mise en oeuvre fait dérouler tous les algorithmes à une vitesse bien plus lente que la vitesse de collecte en temps réel ( par exemple 1000 pixels/ seconde). Lorsqu'un traitement d'images à grande vitesse est nécessaire ( par exemple 600 000 pixels par seconde), on doit utiliser le principe de mise en oeuvre représenté sur la Figure 3 Ce principe de mise en oeuvre utilise des modules individuels VM Ebus provenant de fournisseurs bien connus comme Data Cube, Force Computers, FDS, ERIM, Mercury/Numerix, Intel, Inmos et Paracom L'algo- rithme "points clairs-points sombres" est utilisé dans le cyclo-ordinateur 15 de ERIM, les algorithmes statisti- ques sont utilisés dans le module 12 "Data Cube Feature MAX ", les réseaux neuronaux opèrent soit sur le module "Mercury/Numerix MC 860 ( 14)", soit sur les autres varian- tes 13, 18 et 19 indiquées sur la Figure 3 Des données d'images sont saisies dans le générateur sonar par l'intermédiaire du module 10 "MAX SCAN" et elles sont mémorisées dans le module 11 "ROI-STORE" Le contrôleur principal 17 fournit des algorithmes et des paramètres de commande à chaque module Le module 16 "MAX GRAPH" est utilisé pour afficher des images sur un tube catho- dique ( par exemple Sony Trinitron ou Mitsubishi), ces images pouvant apparaître comme indiqué sur les Figures 10 à 14. Le fonctionnement de notre système de repérage automatique de cible est illustré par le schéma à blocs fonctionnels de la Figure 4 o les flèches en traits pleins indiquent des entrées et des sorties fonction- nelles tandis que les flèches en traits interrompus indiquent des signaux de commande En référence au bloc 20 entouré par une ligne en trait mixte, certaines actions doivent être effectuées pour activer notre système Comme indiqué par les petits blocs à l'intérieur du bloc 20, le courant est enclenché et ensuite le système principal, qui comporte le pupitre et le généra- teur d'images, est soumis à un test automatique de contrôle d'alimentation en courant Le système principal est initialisé et le système d'exploitation est démarré. Maintenant le pupitre, le générateur d'images et le système de repérage automatique sont prêts à recevoir et traiter des images sonar. Comme indiqué par le bloc 21 et les flèches associées, nous préférons contrôler le bon agencement et l'état du système de repérage automatique de cible. Certaines activités, comme une initialisation d'opéra- tions '21 a, une réception de données d'images sonar 22 ainsi qu'une réception et une transmission de messages de pupitre 23 font l'objet d'un contrôle de routine. Nous préférons également permettre des interrogations 24 concernant le bon agencement et l'état Notre système reçoit des données d'images sonar comme indiqué par la flèche 25, ainsi que des messages provenant du pupitre comme indiqué par la flèche 26 Cette information est simultanément traitée par l'intermédiaire d'un dispositif de repérage 27 à réseaux neuronaux, d'un dispositif de repérage statistique 28 et d'un dispositif de repérage de points clairs-points sombres 29, par des opérations qui seront décrites dans la suite en relation avec les Figures 5 à 9 Ces opérations produisent des données qui sont combinées comme indiqué par le bloc 34 et la Figure 9 en vue d'une détection et d'une classification de scènes à l'intérieur de l'image sonar d'entrée. Les données combinées sont transmises à la sortie par l'intermédiaire du pupitre de commande à un dispositif de représentation avec papier ou tube cathodique ( cf Figure 1 et Figures 10 à 14) Le pupitre peut également transmettre les informations à une mémoire ( non représentée) en vue d'une mémorisation. Des signaux continus d'entrée 25 de données sonar peuvent être traités sous la forme d'une série de trames d'images sonar se recouvrant, avec prévision d'une mémorisation en mémoire-tampon Notre système traite toutes ces trames de la même manière Les Figures à 14 représentent une seule trame d'image sonar de 480 rangées par 512 colonnes On divise chaque trame d'image sonar en un ensemble de fenêtres (Figures 5 à 14) de telle sorte que chaque pixel de la trame soit inclus dans au moins une fenêtre Les fenêtres peuvent avoir toutes dimensions désirées Cependant, il est préféré que les fenêtres comportent 10 rangées par 20 colonnes Il est en outre préféré que des f enê- tres adjacentes se chevauchent sur au moins 5 rangées ou 10 colonnes de pixels Chaque fenêtre peut être représentée sous la forme d'une matrice de pixels, chacune identifiée par le niveau de gris associé à des pixels dans cette image Par exemple, une fenêtre comportant 5 rangées par 10 colonnes de pixels peut avoir la représentation suivante 60 75 45 26 31 23 O O 6 48 86 137 124 50 O O 16 35 44 105 205 255 208 90 O O O 9 O 235 255 255 147 87 82 61 23 O 5 23 37 87 152 193 140 44 O O 6 La grande différence entre les entrées des cinq premières colonnes et des cinq dernières colonnes des rangées 2 à 5 est indicatrice d'un point clair et d'un point sombre dans l'image. Chacun des trois processus de détection ainsi que le processus de combinaison de ces repères sont décrits dans la suite. FILTRE ADAPTE POUR POINTS SOMBRES-POINTS CLAIRS (Figure 5) Dans un processus, on détermine des points clairs et des points sombres en utilisant au moins un filtre Plusieurs particularités 39 de ce genre sont indiquées dans l'image 30 Il est préféré de norma- liser l'image 30 par une transformation logarithmique et ensuite de traiter la trame d'image sonar avec de multiples filtres adaptés pour détecter et localiser des zones de cibles. La Figure 5 est un schéma à blocs mettant en évidence le procédé préféré conforme à l'invention, pour identifier des combinaisons qu'on appelle des détections de cibles On effectue une transformation logarithmique du niveau de gris de chaque pixel, comme indiqué dans le bloc 43, en utilisant l'algorithme: Inouveau = C + K Ln Iancien Ensuite, dans le bloc 44, on traite par convolu- tion au moyen d'une série de deux filtres dimensionnels une image ayant subi une transformation logarithmique. Comme indiqué par le bloc 42, des filtres séparés peuvent être utilisés pour des zones de fond, des zones claires et des zones sombres dans l'image Pour traiter l'image par convolution, il faut un maximum de 21 filtres. Ces filtres sont dynamiquement dérivés Il est préférable d'utiliser des filtres comportant un maximum de 15 rangées et 45 colonnes et un minimum de 9 rangées et 7 colonnes Un filtre typique comporte 13 rangées et 35 colonnes. il Ces filtres sont séparables et chacun peut être utilisé pour une convolution dans la direction des rangées et pour une convolution dans la direction des colonnes. Ensuite, dans le bloc 45, il est établi un histogramme pour chaque image ayant subi la convolution, avec un décalage moyen et une mise à i 'échelle Cela peut être réalisé dans des sections, de préférence des sections de 100 rangées et 128 colonnes ou bien dans l'image complète. Ensuite on calcule dans le bloc 46 une valeur de seuil sur la base de l'écart moyen et de l'écart standard de chaque section histogrammée On crée une image binaire en utilisant une valeur de seuil pour chaque section qui peut encore faire l'objet d'une convolution en 47 Une image binaire sera créée pour chaque filtre utilisé Chaque image binaire met en évidence les détections pour un filtre particulier. Finalement, on combine, dans le bloc 48, toutes les images binaires des opérations logiques OU de façon à produire une image binaire finale corres- pondant à toutes les détections. PROCESSUS DE REPERAGE STATISTIQUE DE CIBLE ( Figures 6 et 7) Le processus de repérage statistique de cible est mis en évidence sur les Figures 6 et 7 Cet algorithme établit d'abord une référence de fond en utilisant le processus indiqué sur la Figure 6 Comme le montre la Figure 6, un générateur de nombres aléatoires est utilisé pour localiser plusieurs fenêtres de fond 61 de 10 rangées par 20 colonnes dans l'image 60 L'histo- gramme de niveaux de gris 62 et les longueurs maximales d'apparition de points clairs et de points sombres 63, respectivement représentées sous la forme de carrés blancs et carrés noirs dans la fenêtre 61 a, sont calcu- lés pour chacune de ces fenêtres comme indiqué par le bloc 65 Notre conception courante utilise 10 fenê- tres 61; cependant, cela constitue un paramètre qui peut être établi pour obtenir des performances optimales avec chaque conception spécifique Ensuite, dans le bloc 66, l'histogramme de niveaux de gris moyen et la moyenne des longueurs maximales d'apparition sont calcu- lés pour l'ensemble de fenêtres de fond Ensuite, dans le bloc 67, les variances sont calculées pour chaque niveau de gris de l'échelle et pour chaque longueur d'apparition pour l'ensemble de fond Ces deux valeurs sont utilisées pour caractériser le fond et pour établir une fenêtre de référence de fond 68 Une fois qu'une référence de fond a été établie, une fenêtre de 10 rangées par 20 colonnes est analysée sur l'image et elle est comparée à cette référence, comme indiqué sur la Figure 7 - En considérant la Figure 7, celle-ci représente une fenêtre d'analyse typique 70 comportant une zone claire 71, une zone sombre 72 et une zone de fond 73. La zone claire 71 et la zone sombre 72 ont une longueur d'apparition indiquée par les flèches Cette longueur peut être exprimée par un nombre de pixels Il est préféré d'utiliser des fenêtres d'analyse contenant un bloc de 10 x 20 pixels Pour chaque fenêtre d'analyse 70, on établit un histogramme 74 de niveaux de gris. On considère alors les longueurs d'apparition et l'histo- gramme et on les compare à la fenêtre de référence 68 A partir de cette comparaison, on détermine si une zone sombre existe en correspondance aux normes dans le bloc 64 ou bien si une zone claire existe en correspondance aux normes dans le bloc 76 On combine ces réponses dans le bloc 77 et on conclut qu'une cible est présente si une zone sombre ou bien une zone claire a été détectée Une description plus spécifique de notre algorithme préféré est donnée ci-après: a) Définir K positions aléatoires pour des fenêtres de fond de m rangées par N colonnes dans l'image en cours d'examen Choisir K = 10, m = 10 et N = 20 comme les meilleures valeurs présentes. b) Former un histogramme en répartissant les K fenêtres de fond dans 10 cases Définir les cases pour des niveaux de gris de 8 bits sous la forme de gammes de niveaux 0-20, 25-50, 50-75, 75-100, 100-125, -150, 150-175, 175-200, 200-225, 225-255 - c) Calculer les valeurs de niveaux de gris moyennes pour chaque case et pour toutes les K fenêtres de fond. d) Calculer les longueurs maximales d'appari- tion de chacune des K fenêtres de fond dans l'analyse pour les gammes de niveaux de gris 0-10, 10-30, 150-255. e) Calculer les longueurs moyennes d'apparition de chaque gamme de niveaux de gris dans l'analyse pour l'ensemble des K fenêtres de fond. f) Calculer les variations des cases de l'histo- gramme et des gammes de longueurs d'apparition pour chacune des K fenêtres Calculer la variance pour chaque case d'histogramme et chaque longueur d'apparition pour l'ensemble de fenêtres de fond. g) Pour chaque fenêtre d'analyse intervenant dans l'image en cours d'examen, calculer l'histogramme de 10 cases ainsi que les longueurs maximales d'appari- tion de zones sombres et de zones claires pour chaque gamme. h) Pour chaque fenêtre d'analyse, calculer les variations des valeurs de cases de l'histogramme et les valeurs de longueurs d'apparition Utiliser les valeurs moyennes de fenêtre de fond qui ont été calculées dans les étapes c et e pour calculer cette variance de fenêtre d'analyse. i) Calculer les critères de détection Détection de zone sombre Pour détecter des zones sombres, comparer les valeurs correspondant aux cases 1 et 2 de l'histo- gramme et les niveaux d'apparition de zones sombres dans les gammes de niveaux de gris 0-10 et 10-30 avec celles obtenues dans la fenêtre de fond moyen Si la variation dans la fenêtre d'analyse dépasse la variation dans la fenêtre de fond moyen d'un facteur de sécurité, alors enregistrer une détection pour cette case ou cette gamme Choisir un facteur de sécurité égal à Une détection de zone sombre est confirmée pour détection dans la case 1 et la gamme 1 ou bien la case 2 et la gamme 2. j) Définir qu'une fenêtre d'analyse est une fenêtre de cible si une détection de zone sombre ou de zone claire est confirmée. PROCESSUS DE REPERAGE PAR RESEAUX NEURONAUX (Figure 8) Le système de repérage par réseaux neuronaux (NNC) est composé de deux réseaux: 1) le réseau neuronal de détection de zones sombres et zones claires et 2) le réseau neuronal du corrélateur spatial La Figure 8 montre une transmission fonctionnelle d'informations dans le système NNC Une fenêtre 31 de 8 rangées par 16 colonnes est analysée dans l'image 30 et les valeurs de pixels dans la fenêtre sont transformées dans le domaine de fréquences en utilisant un algorithme de Transformation Rapide de Fourier (TRF) On ne prend pas la fenêtre de 10 rangées par 20 colonnes précédem- ment utilisée afin d'accélérer le processus de transforma- tion TRF Les valeurs de grand axe et de petit axe pour ce spectre de fréquences sont ensuite utilisées comme entrée dans le premier étage du réseau neuronal 33 Les valeurs spectrales sont normalisées en divisant chaque valeur par la valeur F(O,O) du spectre, ce qui rend le spectre invariant pour un niveau de gris de fond Le spectre de fréquences est également invariant pour la position de la cible à l'intérieur de la fenêtre du fait de la nature de sa définition Cet étage de traitement TRF et de normalisation réduit la variation des fenêtres d'entrée sur lesquelles le réseau doit passer Il réduit également le dimensionnement nécessai- re du réseau à 25 neurones pour la couche d'entrée, à 50 pour la couche masquée et à 3 pour la couche de sortie. Les entrées dans le second réseau neuronal 36 sont des valeurs analogiques qui sont comprises entre zéro et un Les valeurs de rangées sont définies de telle sorte que la rangée 480 corresponde à la valeur analogique un et que la rangée O corresponde à la valeur analogique zéro Les valeurs de colonnes sont définies de façon analogue, la valeur un correspondant à la colonne 512 et la valeur zéro à la colonne 0. Le second réseau neuronal 36 est déplacé de façon à effectuer des corrélations spatiales Des séries de particularités claires et sombres sont classi- fiées dans l'une des six classes suivantes grappe claire, grappe sombre, nervure claire, creux sombre, anomalie ou arrière-plan Nos expériences préliminaires de conception ont montré que des pixels associés à toutes les classes de cible sont inférieurs à 10 à % du nombre total de pixels Ce temps de traitement par le second réseau neuronal devrait être approximative- ment de 10 à 20 % de celui nécessité par le premier réseau neuronal Ces temps de traitement pour le réseau neuronal spatial doivent être compris dans le temps total de traitement spécifié dans le paragraphe précédent. TRAITEMENT PAR REPERAGE COMBINE ( Figure 9) L'algorithme de -repérage combiné réduit le pourcentage de fausses alarmes pour notre système en exploitant avantageusement les avantages et les déficien- ces de chacun des trois processus de détection La Figure 9 montre comment des repères obtenus dans chaque processus de détection sont combinés sous la forme d'une détection composite appelée une fenêtre en grappe.5 Comme indiqué par le bloc 90 entouré par une ligne en trait mixte, des ensembles de fenêtres de détection 91, 92 et 93 obtenus dans chaque processus de repérage sont combinés pour produire des fenêtres en grappe 94 Les fenêtres en grappes provenant du système de repérage par réseau neuronal 95, du système de repérage statistique 96 et du filtre adapté zones claires zones sombres 97 sont réunies mutuellement pour former une fenêtre de détection finale 98 Ces fenêtres en grappes provenant de chacun des trois systèmes de repérage sont combinées sous la forme d'une fenêtre de détection finale 98 en utilisant un mode de vote à la majorité ou un mode logique ET Dans l'algorithme, une distance minimale de séparation estspécifiée pour une combinaison de fenêtres sous la forme d'une fenêtre les délimitant chacune Présentement, cette distance est choisie à zéro, ce qui nécessite que des fenêtres soient adjacentes ou se coupent pour être combinées L'algorithme fait intervenir des listes mutuellement liées pour représenter toutes les fenêtres détectées et il est présentement établi en logiciel dans notre laboratoire Une réalisation matérielle peut être produite en utilisant l'équipement représenté sur la Figure 3 Le système de repérage combiné est réalisé en utilisant une logique de décision binaire Par exemple, chaque détection (fenêtre) est présente ou non Une information est disponible à partir de chacun des processus de détection indiquant la fiabili- té de chaque processus par déclaration d'une détection de cible Cette information pourrait être utilisée par le système de repérage combiné pour pondérer chacun des détecteurs dans le processus de combinaison Essen- tiellement, le processus logique binaire actuellement utilisé affecte des pondérations égales aux trois détec- teurs pour chaque détection Des opérations effectuées avec des données de test ont été jugées acceptables et n'ont pas nécessité ce détail additionnel. EXEMPLE L'exemple non limitatif suivant est donné pour mettre en évidence les performances du système. Sur la Figure 10, une trame d'image sonar comportant 480 rangées par 512 colonnes de pixels est affichée en utilisant un tirage Polaroid de l'image apparaissant sur l'écran d'un tu 4 e cathodique L'image a été produite en utilisant les signaux de sortie de l'appareil sonar de détection de mine par analyse latérale AN/AQ 514 de Westinghouse L'appareil sonar à été activé et a reçu des échos provenant d'un fond sableux de l'océan, comportant 5 objets analogues à des mines qui ont produit des zones claires et sombres significa- tives -dans l'image Sur la Figure 11, les fenêtres d'analyse en recouvrement ( 10 rangées par 20 colonnes) qui ont été définies comme des "fenêtres de cibles" par le détecteur zones claires-zones sombres, sont représentées avec la superposition graphique Sur les Figures 12 et 13, des résultats semblables sont représen- tés pour le détecteur à réseaux neuronaux et le détecteur statistique La Figure 14 montre les résultats obtenus avec le système de repérage combiné et qui seraient représentés à titre d'assistance pour l'analyste Norma- lement, seule l'image sonar de la Figure 14 est affichée pour l'analyste Les résultats de chaque système de repérage représentés sur les Figures 11, 12 et 13 sont indiqués ici pour faciliter la compréhension de notre invention mais ils ne seraient pas affichés pour l'ana- lyste Par comparaison des Figures 11 et 12 avec la Figure 14, on peut voir que de fausses alarmes, comme celle apparaissant dans le coin supérieur gauche, ont été éliminées par le système de repérage combiné utilisant le mode logique ET. REVENDICATIONS 1 Procédé pour détecter et classifier des parti- cularités ( 63) dans une image sonar ( 60), composée d'une matrice de pixels, chaque pixel ayant un niveau de gris connu, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: définir un ensemble de fenêtres ( 61), chaque fenêtre étant composée d'un ensemble de pixels adjacents de telle sorte que chaque pixel de l'image ( 60) soit inclus dans au moins une fenêtre ( 61); calculer les propriétés du niveau de gris pour les pixels dans chaque fenêtre ( 61); sélection- ner les fenêtres ayant des particularités spécifiques de niveau de gris en dépassement d'un seuil prédéterminé; effectuer avec filtre adapté des corrélations sur les pixels se trouvant dans les fenêtres sélectionnées ( 61) pour identifier des zones claires et des zones sombres ( 63); et classifier les zones claires et les zones sombres ( 63) identifiées. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les zones claires et les zones sombres ( 63) identifiées sont classifiées comme étant une grappe de zones claires, une grappe de zones sombres, une nervure de zones claires, un creux de zones sombres, une anomalie ou une zone de fond. 3 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'à chaque fenêtre ( 61) est affectée une valeur de O à 1 en concordance avec la disposition spatiale des niveaux de gris dans la fenêtre ( 61) de pixels. 4 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque fenêtre ( 61) comporte dix rangées et vingt colonnes de pixels. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les dispositions spatiales des niveaux de gris d'une pluralité de fenêtres ( 61) sont calculées simultanément. 6 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une partie de chaque fenêtre ( 61) recouvre une partie d'une autre fenêtre ( 61). 7 Procédé de détection et de classification de particularités dans une image sonar ( 60), composée d'une matrice de pixels, chaque pixel ayant un niveau de gris connu, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: a) définir un ensemble de fenêtres ( 61), chaque fenêtre étant composée d'un ensemble de pixels adjacents de telle sorte que chaque pixel de l'image soit inclus dans au moins une fenêtre; b) filtrer chaque fenêtre ( 61) c) effectuer une transformation de Fourier pour chaque fenêtre ( 61); d) mise à l'échelle de chaque fenêtre ( 61) e) classifier chaque fenêtre ( 61) comme une zone claire, une zone sombre ou une zone de fond en correspondance aux niveaux de gris des pixels dans chaque fenêtre ( 61); f) sélectionner les fenêtres ( 61) qui ont été classifiées comme des fenêtres claires et des fenêtres sombres; g) enregistrer pour chaque fenêtre sélectionnée ( 61) une position en relation avec l'image; h) classifier un ensemble de fenêtres ( 61) comme étant une grappe de zones claires, une grappe de zones sombres, une nervure de zones claires, un creux de zones sombres, une anomalie et une zone de fond; 8 Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que chaque fenêtre ( 61) est classifiée par applica- tion d'un algorithme de réseau neuronal à la fenêtre ( 61). 9 Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'un algorithme zones claires zones sombres est appliqué par exécution des étapes consistant à: a) créer un histogramme ( 62) de l'image ayant subi une convolution; b) définir des sections de l'histogramme ( 62), chaque section ayant un écart moyen et un écart standard; c) calculer une valeur de seuil pour chaque section sur la base de l'écart moyen et de l'écart standard; d) créer une image binaire en utilisant la valeur de seuil pour chaque section de chaque image ayant subi une convolution e) combiner toutes les images binaires pour produire une image binaire finale correspondant à toutes les détections; f) déterminer le nombre de toutes les détections ainsi qu'une position pour chaque détection en maintenant le seuil de l'image-binaire finale; et g) enregistrer la position de chaque détection. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'un algorithme de détection statistique est appliqué, l'algorithme statistique effectuant des étapes qui consistent à: a) définir une fenêtre de fond d'image comme une fenêtre de référence ( 68); et b) comparer chaque fenêtre en recouvrement analysée dans l'image avec cette fenêtre de référence de fond ( 68).