FR 2685089 A1 19930618 FR 9211969 A 19921008 La présente invention concerne un procédé pour adaptation d'images sonar par l'intermédiaire d'une détection automatique d'objets de façon à commander une navigation en opérant par recouvrement d'images avec un sonar de balayage latéral. Le procédé sonar est un procédé largement utilisé pour déterminer la position d'objets dans l'océan. Le sonar a été utilisé pour la navigation et pour détecter des mines ou d'autres objets recherchés sur le fond de l'océan Les emplacements d'objets sur le fond de l'océan peuvent guider un pilote pour le positionnement de son navire quand il peut comparer les emplacements avec une carte de régions ayant fait précédemment l'objet de relevés Des balayages par sonar peuvent également révéler si des changements se sont produits dans la région Egalement on peut établir des cartes symboliques de particularités pour seulement des données se rappor- tant à des particularités importantes identifiées par sonar A la différence d'images optiques, des images sonar sont très bruyantes ou parasitées En conséquence il est très difficile d'identifier des objets, en particu- lier de petits objets, dans des images sonar Egalement il est difficile de comparer deux images sonar pour déterminer si les images ont été prises au même endroit. Certaines images ont un très grand contenu d'informations tandis que d'autres sont virtuellement plates ou sans particularités Dans certaines images, de très petites modifications de texture sont la seule particularité distinguable Une autre difficulté dans l'analyse d'images sonar résulte du fait que l'image est dépendante de l'angle d'incidence du signal sonar sur un objet Cet angle est évidemment déterminé par la hauteur du véhicule d'émission de sonar par rapport au fond de l'océan et de la distance d'éloignement des objets par rapport à la source des signaux sonar Des objets qui sont proches de la source de signaux sonar formeront de très petites ombres Ces ombres augmentent pour des objets dont la distance d'éloignement par rapport à la source sonar augmente En conséquence, l'image sonar d'un objet parti- culier est dépendante à la fois de l'angle et de la distance à laquelle le signal sonar est émis. Il est nécessaire de comparer des images sonar pour déterminer si elles ont toutes deux été prises au même endroit Cela peut être important pour la naviga- tion ou pour d'autres fonctions Après une détermination que les deux images ont été prises au même endroit, il peut être important de savoir si des modifications se sont produites dans la position ou le nombre d'objets présents dans une image par comparaison à une seconde image Antérieurement à la présente invention, on ne disposait d'aucun moyen pour comparer automatiquement les deux images Au contraire, des techniciens expérimen- tés et entraînés effectuaient des comparaisons visuelles pour déterminer si deux images ou représentations avaient été prises au même endroit Ce processus peut prendre beaucoup de temps Des systèmes automatiques de détection mis au point pour des images optiques n'opèrent pas bien pour des images sonar bruyantes La nature bruyante d'images sonar empêche souvent d'utiliser des dispositifs de détection de lignes et bords du type employé pour des images vidéo Des techniques de reconnaissance de configurations utilisées avec des images vidéo ne sont pas -applicables à des images sonar du fait que la repré- sentation d'objets sur une image sonar est très dépendante de la distance et de l'angle entre l'objet et la source du sonar En conséquence deux images du même objet prises à une distance et un angle différents peuvent sembler tout à fait différentes pour un oeil non entraîné Une analyse de connectivité qui a été utilisée pour des images vidéo ne peut pas être utilisée avec des images bruyantes comme celles produites par un sonar Une inf or- mation précédente concernant la scène n'est pas disponi- ble pour des images sonar de sorte que des techniques de reconnaissance de configuration ne peuvent pas être utilisées En conséquence il existe un besoin de disposer d'un procédé automatique d'analyse d'images sonar afin d'identifier des objets dans l'image et de comparer des images à des fins d'adaptation. Un véhicule sous-marin autonome nécessite un système de navigation précis pour remplir des missions pendant lesquelles le véhicule ne peut pas faire surface. Un sonar a été utilisé pour éviter des obstacles en cours de manoeuvre mais non pour une telle navigation. Cette invention propose un sonar de balayage latéral pour navigation. La mise au point d'un système de navigation avec recouvrement d'images et sonar de balayage latéral est compliquée par le fait que des objets qui apparaissent dans la zone de recouvrement d'une image peuvent ne pas être les mêmes que des objets apparaissant dans la même zone de recouvrement dans une passe adjacente. La différence résulte du fait que le signal de retour d'objets situés au fond dépend de la direction et de l'angle d'incidence et également du fait que des signaux sonar ont un faible rapport signal/bruit qui se traduit par une détection un peu aléatoire des objets Néanmoins, des objets situés dans la zone de recouvrement ont une probabilité raisonnable d'être détectés dans les deux passes Il est nécessaire de disposer d'un procédé pour établir une corrélation entre des objets vus dans une passe et des objets vus dans la passe suivante Un tel procédé permettrait de tolérer des omissions d'objets. Ce procédé permettrait une navigation précise par recou- vrement et adaptation d'images obtenues avec un sonar de balayage latéral. Nous avons mis au point un procédé pour analy- ser des images sonar qui fait intervenir les étapes fondamentales de normalisation de l'image, de filtration de l'image et ensuite d'affichage de l'image normalisée et filtrée Nous pouvons également appliquer un algorithme d'adaptation à l'image filtrée et normalisée et à une seconde image Le processus de filtrage égalise le con- traste dans l'image Du fait que des images sonar peuvent être représentées comme des images tramées contenant souvent 480 rangées par 512 colonnes de pixels, on peut convertir numériquement chaque pixel dans une échelle de gris et appliquer ensuite un algorithme pour normali- ser l'image Ensuite on peut faire une convolution de l'image en utilisant des filtres Il est préférable d'utiliser des filtres passe-bas ayant un champ générale- ment circulaire Nous préférons en outre utiliser ces filtres dans une séquence o le filtre ayant le champ le plus bas est appliqué en premier et o ensuite des filtres ayant 2, 3 et 4 fois le champ du filtre passe-bas le plus petit sont utilisés successivement Nous avons trouvé que le nombre d'objets dans une image déterminera la meilleure taille de filtre à utiliser Si l'image comporte très peu d'objets, on devrait utiliser un filtre assez petit Si l'image comporte un grand nombre d'objets, il est nécessaire d'utiliser un filtre plus grand Si on utilise le mauvais filtre, il pourra se produire soit aucune détection d'objets soit de trop nombreuses détections qui conduiront à des calculs d'adaptation excessifs. Nous avons trouvé judicieux d'utiliser dans ce procédé quatre filtres particuliers Chaque filtre produira un certain nombre de détections erronées qu'on appelle des alarmes erronées dépendant des condi- tions sélectionnées pour une normalisation de l'image. D'après les expériences faites, nous avons mis au point un diagramme de gammes de fausses alarmes qui est repré- senté sur les Figures A partir de ce diagramme, on peut choisir le filtre approprié à utiliser pour une image particulière En addition au filtre passe-bas, on préfère également utiliser un filtre de différenciation spatiale pour combiner la recherche de zones claires et de zones sombres dans une étape Ce filtre de différen- ciation est une matrice composée d'une rangée et d'un certain nombre de colonnes qui est égal au nombre de colonnes dans le filtre passe-bas qui a été appliqué à l'image Après filtrage, des objets se trouvant dans l'image peuvent être identifiés d'une façon plus fiable. En outre, des images filtrées conviennent bien pour une adaptation Il est proposé d'adapter des particulari- tés détectées deux fois dans les zones de recouvrement communes des deux images sonar adjacentes et d'utiliser une estimation d'états pour réduire des erreurs de navi- gation Par une correction à la fois des erreurs aléatoi- res et des erreurs systématiques dans le système de navigation, on est assuré d'obtenir une couverture de région complète sans zones omises et sans recouvrement excessif En particulier, cette possibilité est importante pour corriger des erreurs de dérive qui sont associées à des systèmes de navigation par inertie Une connaissance des erreurs de navigation permet d'estimer de façon plus précise la position du véhicule et les positions d'objets dans l'image. 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 montrant comment une image sonar dépend de la position du véhicule produisant le signal sonar, la Figure 2 représente une image sonar brute, la Figure 3 représente l'image de la Figure 2 après qu'elle a été normalisée par le procédé conforme à l'in- vention, la Figure 4 représente l'image de la Figure 3 après qu'elle a été soumise à convolution en utilisant un filtre passe-bas présentement préféré, la Figure 5 représente l'image de la Figure 3 après qu'elle a subi une convolution avec un second filtre passe-bas présentement préféré, la Figure 6 représente l'image de la Figure 5 traitée pour montrer des paires de zones claires-zones sombres dans l'image de la Figure 5, la Figure 7 est une représentation de deux images sonar prises à des instants différents et pour lesquels on a indiqué les objets qui s'adaptent, l'adaptation étant déterminée en utilisant le procédé conforme à la présente invention, la Figure 8 est un graphique montrant le taux de détec- tions fausses pour une image de 100 000 pixels après qu'elle a été filtrée, la Figure 9 est un graphique montrant le taux de détec- tions fausses de la même image de 100 000 pixels après qu'elle a été différenciée spatialement et filtrée, les Figures 10 à 13 sont des graphiques de détection en fonction du seuil pour des filtres de différentes dimensions, la Figure 14 est un graphique représentant la détection en fonction de la zone de filtrage pour trois niveaux différents de fausses alarmes, les Figures 15 à 18 sont des graphiques montrant comment sélectionner les contraintes pour le seuil a. la Figure 19 est un schéma basé sur des balayages sonar et montrant un véhicule dans le mode de recherche sans correction d'erreur, la Figure 20 est un schéma semblable à la Figure 19 mais modifié en utilisant une estimation d'état pour réduire des erreurs lors de l'obtention d'estimations de positions du véhicule et de particularités. la Figure 21 est un organigramme montrant les étapes fondamentales d'un système de navigation par recouvrement avec sonar de balayage latéral. En référence à la Figure 1, celle-ci représente *une source de sonar 12 au-dessus d'un fond d'océan 10 sur lequel sont situés une série d'objets 1 à 6 Les objets 1, 3, 4 et 6 sont des mines de la même taille. Le véhicule 12 est situé à une hauteur connue h au-dessus du fond Les objets 1 à 6 sont situés respectivement à des distances d 1 à d 6 directement en dessous du véhicu- le En supposant que le véhicule émet des ondes sonar (son, pression) à partir de son côté gauche et ensuite à partir de son côté droit, l'équipement sonar produira des images L'image correspondant au côté gauche aura une largeur de balayage S et l'image correspondant au côté droit aura une largeur de balayage S Lorsque l'onde sonar arrive sur un objet et est réfléchie vers l'arrière, la présence de cet objet apparaîtra comme une zone claire et une zone sombre dans l'image La longueur de cette zone sombre dépendra non seulement de la taille des objets mais de la distance et de l'angle selon lequel l'onde sonar est engendrée Sur la Figure 1, les lignes 21, 22, 23, 24, 25 et 26 représentent les zones sombres qui seront formées par chaque objet lorsqu'il sera touché par le sonar émis par la source se trouvant dans le véhicule 12 Comme on peut le voir sur la Figure 1, les objets situés à gauche du véhicule auront des zones sombres s'étendant vers la gauche de l'objet tandis que des objets situés à droite du véhicu- le auront des zones sombres s'étendant à droite de l'ob- jet Les objets 1, 3, 4 et 6 ont des dimensions et des formes identiques Cependant, les zones sombres formées seront assez différentes en longueur en fonction de la distance entre l'objet de la source sonar En outre, des objets qui ont des configurations ou des construc- tions assez différentes pourront produire une zone sombre identique Les zones sombres 22, 24 et 25 ont la même longueur mais elles résultent de la présence de trois objets différents La Figure 1 montre également que l'orientation relative de la zone sombre est alignée avec le trajet de l'onde sonar qui produit la zone sombre. Le même objet qui a été touché par le sonar selon deux angles différents peut produire deux zones sombres diffé- rentes. Sur la Figure 2, on a représenté une image sonar réelle Les zones sombres dans cette image indiquent la présence d'un objet A mesure qu'on progresse de la droite vers la gauche dans l'image de la Figure 2, les zones sombres deviennent plus longues Les zones sombres qui apparaissent sur la Figure 2 sont usuellement des indicateurs fiables d'objets situés au fond de l'océan. Il est également connu que des buttes produisent une zone claire suivie par une zone sombre tandis que des creux produisent l'effet opposé d'une zone sombre suivie par une zone claire. Une zone de pixels connectés ayant un niveau de gris analogue dans une image sonar est appelée une "tache" (en correspondance au mot américain "blob"). Une détection de taches claires ou de taches sombres est réalisée par croissance de régions de pixels adja- cents dont les niveaux de gris sont supérieurs ou infé- rieurs à une valeur de seuil donnée Nous avons conçu deux méthodes pour détecter de façon sûre des taches claires et sombres La première méthode cherche les taches claires et les taches sombres individuellement et elle utilise alors un algorithme d'association La seconde méthode cherche des taches claires et des taches sombres associées dans une étape en utilisant des diffé- renciations spatiales uniformes - Une image sonar augmente de contraste du domaine proche au domaine lointain Pour utiliser la même valeur de seuil en n'importe quel point de l'image, l'image doit d'abord être normalisée En utilisant le procédé conforme à l'invention, l'image de la Figure 2 peut être normalisée à l'image de la Figure 3 Un processus de normalisation a été choisi pour diviser l'image en bandes verticales de telle sorte que le degré de contraste augmente d'un rapport constant d'une bande à la suivante. On fait l'hypothèse que le rapport entre les domaines lointains de l'image totale à la hauteur du véhicule est égal à 10,0, et que 8 intervalles sont suffisants. Dans le cas o la région de recouvrement commune n'est pas l'image totale, alors le nombre d'intervalles dans l'image partielle est plus petit et on le désigne par n, N étant inférieur à 8 Si l'image partielle correspond à l'image totale, alors N = 8 Les fractions de l'image qui déterminent les limites entre intervalles sont défi- nies dans l'Equation 1. l i -n (l+r 2) 1/2 -n j =Oàn ( 1) On a supposé à cet égard que l'image est situé à droite de la trajectoire du véhicule et que toute l'image est utilisée En général, ces fractions doivent être ajustées suivant que l'image est située à gauche ou à droite du trajet du véhicule et également en tenant compte de ce que l'image est mesurée à partir du bord proche ou du bord lointain Une fois que ces fractions ont été calculées, l'image peut être divisée en interval- les On va supposer que le k-ième intervalle s'étend de Y 1 Yk On va désigner par F 1 et îk l'écart moyen échantillonné et l'écart standard de la k-ième bande. Le processus de normalisation fait en sorte que, pour l'image normalisée, on obtienne la relation entre l'écart moyen et l'écart standard d'une distribution de Rayleigh calculant une nouvelle moyenne pour la k-ième bande à l'aide de l'Equation 2. mk = k / 0,5227, pour k = 1 à N ( 2) On calcule la différence entre la moyenne calculée et la moyenne échantillonnée pour chaque inter- valle à l'aide de l'Equation 3. A Fk = mk Fk' pour k = 1 à N ( 3) Les calculs suivants sont nécessaires pour produire l'image normalisée: Yk = (Yk-1 + Yk) / 2, pour k = 1 à n yo = yo Ynl Yn ( 4) m=k mn+i = mn Ah 0 = Al Ah 2 +,, A L'image sonar normalisée est définie par une fonction d'intensité IN(i, j), o i est l'index de rangée et j est l'index de colonne du i, j- ième pixel IN(i,j) est calculée de la façon suivante: il pour Yk une normalisation. Les deux méthodes utilisées pour associer des zones claires et des zones sombres sont basées sur une série de quatre masques de filtrage passe-bas: gz= ( 1) gz = ( 1 g 3 = 1 1 1 g 91 1 1 1 K ( 2 x 2) ( 3 x 3) ( 5 x 5)O 1 1 1 et 0 0 1 1 1 0 0 \ g 4 = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ( 7 x 7) 1 1 1 1 1 1 0 1 111 O O 1 1 1 O O Les champs correspondants sont: A 1 = 4, A 2 = 9, A 3 = 21 et A 4 = 37 Quatre images passe-bas différentes peuvent être obtenues en traitant par convolution chaque filtre avec l'image normalisée Les Figures 3, 4 et 5 sont des exemples de telles images Le dimensionnement d'un filtre de différenciation spatiale est une fonction du dimensionnement de filtre passe-bas Par exemple, si l'image est située à gauche du trajet du véhicule, alors une différenciation spatiale est effectuée par un traitement de convolution dl = l-10 O O O O O O 1 l avec le filtre g 4 Le filtre de différenciation spatiale pour g 1 et g 2 comporte 5 éléments et le filtre pour g 3 et g 4 comporte 7 éléments Le -1 correspond à la zone sombre et le 1 à la zone claire de sorte que le réseau peut avoir progressé suivant que l'image est située à gauche ou à droite du trajet du véhicule. Pour mieux déterminer un procédé automatique pour choisir le niveau de seuil et le dimensionnement d'un filtre nécessaire pour une détection de cible, des études de détection ont été effectuées sur une image plate synthétique avec une constante î Puisque cette image est dépourvue de cibles, des détections peuvent être interprétées comme des fausses alarmes Les nombres de détections de zones claires en fonction d'un seuil pour les différents filtres sont indiqués sur les Figures 8 et 9 Pour un tracé semilogarithmique, ces courbes se rapprochent d'une ligne droite et peuvent être définies par la relation: ln(FA) = Ko + K 1 C ( 5) o FA désigne le nombre de fausses alarmes par 100 000 pixels et a désigne le nombre d'écarts standard o le seuil est décalé par rapport à la moyenne Ko et K 1 peuvent être obtenus en effectuant un traitement des données par carrés minimaux L'Equation 5 peut être utilisée pour trouver les valeurs de FA en fonction de O X ou bien pour trouver les valeurs de q en fonction de FA. Pour déterminer le seuil approprié et le filtre nécessaire pour détecter des taches sombres et des taches claires, il faut trouver des méthodes permettant de déterminer combien de taches d'une certaine dimension se trouvent dans l'image Du fait de la nature bruyante des images sonar, cela constitue une opération difficile. Une information contenue dans une image sonar est codée au moyen de variations de paramètres dans la fonction de densité de probabilité du signal de retour En consé- quence, la meilleure méthode qu'on puisse utiliser consis- te à obtenir une estimation du bruit pour le nombre de taches d'une certaine dimension Une étude de détection en fonction d'un seuil pour différents dimensionnements de filtres a été effectuée sur une image ayant un grand contenu d'informations après normalisation Les résultats sont représentés graphiquement sur les Figures 10 à 13 Les Figures 10 à 13 indiquent le nombre de détections et de fausses alarmes pour chacun des quatre dimension- nements de filtres dans une gamme de valeurs de seuil. La Figure 14 représente des détections en fonction du champ de filtre pour trois niveaux différents de fausses alarmes Ce graphique représente par des lignes droites les données correspondant aux fausses alarmes pour l'image plate synthétique Dans le cas d'un tracé semilogarithmi- que, ces graphiques suggèrent les particularités suivantes: 1 Des détections représentées en fonction d'un seuil pour des images sonar ayant un grand contenu d'in- formations forment approximativement une ligne droite. 2 Pour des seuils élevés, la courbe de représentation des fausses alarmes est située en dessous de la courbe de représentation des détections réelles. 3 A mesure que le dimensionnement de filtre augmente, la courbe des fausses alarmes se rapproche de la courbe des détections réelles. 4 Pour un seuil suffisamment bas, la courbe des fausses alarmes peut croiser la courbe des détec- tions. Le tracé logarithmique-logarithmique de la Figure 14 montre que le nombre de détections varie en raison inverse du dimensionnement de filtre Les représen- tations graphiques des Figures 10 à 14 suggèrent certaines règles heuristiques simples qui sont utilisables pour concevoir un algorithme de détection automatique: 1 Des détections varient exponentiellement avec une valeur de seuil. 2 Des détections varient en raison inverse du dimensionnement de filtre. 3 Le plus petit filtre (passe-haut le plus grand en fréquence) produit une estimation du nombre total de taches présentes. 4 Des courbes de fausses alarmes obtenues à partir de l'image plate synthétique peuvent contribuer à estimer un contenu d'informations pour un seuil donné. Un algorithme d'adaptation pour détection de particularités ou de cibles et dont l'objectif est de chercher des particularités appropriées en vue d'une adaptation de deux images sonar différentes doit résoudre deux problèmes: 1 Trouver un dimensionnement approprié de-filtre, 2 Trouver un seuil C définissant approximativement le nombre désiré de détections, ND. Le filtre de fréquence minimale possible devrait être utilisé pour éviter de trop nombreuses détections. Un grand nombre de détections dans deux images peut conduire à des adaptations erronées entre des sous-groupes des deux images différentes Egalement un grand ensemble de points est indésirable pour une adaptation initiale puisque le temps nécessaire varie comme N 4, o N désigne le nombre de points Finalement il faut résoudre les deux problèmes précités pour des images ayant un grand contenu d'informations et un petit contenu d'informations. La solution peut être divisée en trois étapes 1 Chercher le dimensionnement de filtre de f ré- quence minimale qui permet d'obtenir -un nombre raisonnable de détections, 2 Chercher la gamme d'informations utilisables dans l'image, 3 Chercher un seuil qui définit le nombre désiré de détections L'algorithme est aisément présen- té en utilisant les définitions et notations suivantes k index de filtre k = kl correspond à fréquence maximale, champ minimal, k = k 4 correspond à fréquence minimale, champ maximal. F Ak (a) Solution de l'Equation 5 pour des alarmes fausses en fonction du seuilc" pour k fixé. îk(FA) Solution de l'Equation 5 pour le seuil î en fonction de fausses alarmes pour k fixé. FA(k) Solution de l'Equation 5 pour le seuil î en fonction de k pour FA fixé. omax(k) Seuil maximal sur une image réelle traitée par convolution avec un filtre gk pour lequel une détection se produira, obtenu à partir d'un histogramme. Dk(O) Nombre de détections sur une image réelle traitée par convolution avec un filtre gk de seuil O(, obtenu à partir d'une croissance de région. Dlk(FA) = Dk ("k(FA)) Nombre de détections sur une image réelle, filtrée avec gk et avec un seuil exprimé en termes de FA, obtenu à partir d'une croissan- ce de région. hk( O x) Tracé de courbe de D k() en utilisant deux points séparés et la forme fonctionnelle, hk(OC) = exp (ak + bk 0) ( 6) ND NU Nombre désiré de détections, ND > 8. Détections utilisables. En vue de diviser des images en "petite informa- tion", "information moyenne" et "grande information", les régions suivantes sont définies: Petite information: 4 8 k = kl kl k 4- alarmes ont été définies à deux. La fonction hk( 0), qui définit détections pour un seuil donné, est obtenue suivante: Point 1: D ( ax(k)) et C (k) k max max les fausses le nombre de de la manière Point 2: Dlk (F Aopt) et k (F Aopt Si Dlk ( 2) > Nu alors: F Aopt = 2 opt ou: F Aopt = maximum de FA assujetti à 2 4 FA 4 4 et Dl (FA) 4 N k u Dlk(F Aopt) est inférieur ou égal à Dk( max) et alors k opt k Max' hk (î) est constant et est égal à Dlk(FA pt) Autrement les deux points indiqués ci- dessus sont utilisés pour définir hk (a) conformément à l'Equation 6. L'algorithme défini dans la suite permettra de trouver un nombre approprié de détections pour des images ayant un grand contenu d'informations sans dépasser ND Pour des images ayant un petit contenu d'informations il ajustera ND dans le sens décroissant de telle sorte qu'un nombre excessif de fausses alarmes ne soient pas incluses dans les détections trouvées par croissance de région. 1 En premier lieu, trouver le dimensionnement maximal de filtre qui permet d'obtenir le nombre minimal de détections appropriées pour une adaptation. Spécifiquement, établir FA = 2 et k z k 4 Chercher k jusqu'à ce que Dlk (FA) > 4 ou k 4 kl Si k devient inférieur à kl, considérer que les données sont insuffisantes et sortir Autrement garder k et D = Dlk (FA). 2 Déterminer s'il existe suffisamment d'informations pour réduire le dimensionnement du filtre afin de permettre d'obtenir plus de détection que juste le minimum Explicitement, si Dlkl (FA) > 8 et D 8 et garder k; autrement passer directement à l'étape 3. 3 Déterminer le nombre maximal de détections utilisa- bles assujetties à une limite supérieure en étudiant FA jusqu'à ce que Dlkl (FA) > ND ou FA = 4 Etablir Nu = Minimum 4ND, Dlkl (FA)>. 4 Limiter OC vers le haut en déterminant celle d'un certain nombre de contraintes qui est active Evaluer les paramètres suivants, qui sont représentés graphi- quement sur les Figures 15 à 18. a) îA = O (k (N u) comme indiqué sur la Figure 15. b) Si hk (a) n'est pas constant, alors C B est la solution à: Nu = hk (B) qui est représenté sur la Figure 16. Comme on peut le voir sur la Figure 17, O C est la solution à: hk) = F Ak (C) O (B =Maximum de (B à'C(} c) Finalement à partir de la Figure 18, on voit que, si h K (a) est constant, alors a B = a R (h (È)) K k En conséquence, a = Maximum " A' Bj 5.Utiliser le seuil î adaptation d'image. Après avoir ainsi sélectionné un filtre et une valeur de seuil, l'image sonar de la Figure 2 peut être normalisée pour produire l'image sonar de la Figure 3 Ensuite, cette image est traitée par convolution pour produire l'image sonar de la Figure 4 ou de la Figure 5 en fonction du filtre qui est utilisé Cette image peut être associée à un seuil et à une croissance de région afin de former l'image de la Figure 6 ou bien être utilisée pour une adaptation. Sur la Figure 7, on a représenté deux images qui ont été traitées avec le procédé conforme à 1 l'inven- tion et dont les particularités ont été adaptées par ordinateur Sur la Figure 7, des lignes entre les images relient les particularités d'adaptation qui ont été désignées par MO à M 10 dans chaque image Le procédé conforme à l'invention, utilisant un programme d'ordina- teur, peut rapidement adapter les particularités dont l'adaptation serait difficile ou impossible par des techniciens agissant seuls En outre, une adaptation basée sur des particularités est nécessaire pour un sonar de balayage latéral En conséquence, le procédé d'adaptation d'images conforme à l'invention est particu- lièrement utile pour une navigation avec recouvrement et balayage latéral comme décrit dans la suite. Bien que des images sonar n'aient pas été précédemment utilisées pour la navigation, le présent procédé permet une telle application On affecte des coordonnées ou des positions sur carte à des objets se trouvant dans les images Ces coordonnées peuvent être utilisées pour déterminer la position du navire, pour diriger le navire ou pour d'autres fonctions de navigation. Un sonar de balayage latéral crée une image, obtenue par réflexion de son sur le fond de l'océan, sur le côté bâbord et le côté tribord du véhicule por- tant le sonar au moyen d'une insonorisation active du volume d'eau en utilisant une configuration azimutale de faisceau très étroite Dans un mode de recherche, le véhicule se déplace en ligne droite et produit une image sonar dont la longueur est proportionnelle à la distance parcourue et dont la largeur est proportion- nelle à la portée du sonar Pour effectuer une naviga- tion basée sur une détection de particularités, des objets fabriqués par l'homme ou des objets naturels doivent être détectés dans cette première -passe Les objets détectés sont affectés à des coordonnées dans le système de navigation du véhicule. Le véhicule effectue ensuite une gyration en U et suit un trajet orienté parallèlement au trajet précédent de façon à produire une autre image sonar ayant un pourcentage fixé de recouvrement par rapport à l'image précédente Ce processus est répété avec alternance de gyration en U à gauche et à droite à la fin de chaque passe jusqu'à ce que le champ désiré soit complètement couvert Dans la zone de recouvrement, certains des objets détectés dans la première passe doivent être détectés à nouveau Dans chacune de ces observations, la position de chaque objet est diffé- rente En conséquence, des coordonnées différentes sont affectées à ces objets Des techniques d'adaptation sont utilisées pour apparier les mêmes objets. Après qu'on a déterminé par des techniques d'adaptation conformes à l'invention que le même objet se trouve sur deux images, on peut effectuer une véri- fication pour voir si cet objet a été enregistré deux fois avec des coordonnées différentes Dans l'affirma- tive, on peut mettre à jour le système de navigation en utilisant une information déduite des algorithmes d'adaptation afin de mettre en évidence ce fait Si ces erreurs ne sont pas corrigées, elles s'accumuleront pendant la mission en rendant le système de navigation de moins en moins précis. La Figure 19 montre des résultats simulés de navigation avec recouvrement et sonar de balayage latéral en utilisant un compas et un appareil de mesure de tr/min sans correction d'erreur La ligne en trait plein 50 montre le trajet du véhicule dans un mode de recherche Le symbole de véhicule 51 en noir montre la position vraie du véhicule au moment o chaque parti- cularité est détectée Le symbole de véhicule -52 en blanc montre la position détectée du véhicule au même moment Les cercles en noir 53 montrent des positions vraies de particularités; les cercles en blanc 54 montrent les positions détectées de particularités. Des flèches montrent la portée du sonar Des particula- rités existent dans la région de recouvrement. La Figure 20 montre des résultats simulés de navigation avec recouvrement et sonar de balayage latéral en utilisant un compas et un appareil de mesure de tr/min avec correction d'erreur Des objets sont représentés et numérotés comme sur la Figure 19 Quand une particularité est détectée une seconde fois, une estimation d'état est utilisée pour corriger les posi- tions détectées pour le véhicule et les particularités. Il en résulte que, au moment o la particularité la plus petite est détectée deux fois, les corrections sont telles que les positions détectées pour le véhicule sont presque identiques aux positions réelles du véhi- cule De façon analogue, les positions détectées pour les particularités coïncident approximativement avec * leurs positions réelles Sur la Figure 21, on a représen- té un organigramme mettant en évidence la technique d'adaptation conforme à l'invention On commence avec une première image sonar ou un ensemble d'images 60 ainsi qu'une seconde image sonar ou un ensemble dimages 62 Ensuite on applique un algorithme d'adaptation aux images 60 et 62 comme indiqué par le bloc 64 Ensui- te on corrige les erreurs d'adaptation par une estima- tion d'état comme indiqué par le bloc 66 Finalement, dans le bloc 68, on met à jour les positions du véhicule et des particularités. Une fois que l'algorithme d'adaptation a apparié les détections d'une passe avec les détections d'une passe adjacente, cette information est traitée par l'algorithme d'estimation d'état L'algorithme d'estima- tion d'état opère avec des données de positions, les coordonnées x et y des centres de gravité des objets détectés Comme décrit ci- dessus, les estimations de position du centre de gravité du même objet qui a été vu dans des passes séparées différeront généralement à cause d'erreurs A l'aide d'un modèle mathématique approprié définissant le comportement statistique des erreurs, l'algorithme d'estimation d'état utilise les données de positions pour corriger les estimations de positions des objets et également pour mettre à jour l'estimation de position du véhicule qui est donnée par le système de navigation. Les impératifs concernant l'adaptation de deux images obtenues avec un sonar de balayage latéral et un recouvrement connu sont assez simples à cause des hypothèses suivantes: 1 Puisque le véhicule est situé approximativement à la même hauteur dans chaque passe, les deux passes adjacentes auront le même cadrage. 2 Des lectures fournies par le système de navigation peuvent être utilisées pour corriger des erreurs d'orientation à moins de un degré. 3 Dans l'océan profond, le nombre de particularités importantes dans chaque passe sera relativement petit. Un processus dérivé du document "Point Pattern Matching by Relaxation" de Ranade et Rosenfeld était suffisant pour effectuer l'adaptation initiale En addi- tion à des modifications de ce principe, on a mis au point deux algorithmes d'adaptation additionnels Les trois processus précités doivent être utilisés pour rechercher des adaptations satisfaisantes nécessaires pour effectuer une navigation avec recouvrement et sonar de balayage latéral Chacun de ces processus va être décrit à son tour. Dans l'algorithme d'adaptation initiale, une donnée de navigation est utilisée pour définir une limite supérieure à l'erreur attendue entre deux ensembles de points de particularités {P} et {Q} à adapter Si la distance entre deux points quelconques Pl et Qj dépasse la limite supérieure, alors ils ne peuvent pas être adaptés et on leur affecte des valeurs zéro L'utilisation de ce test initial élimine des adaptations impossibles et réduit fortement les frais de calcul, qui sont proportionnels à la quatrième puis- sance du nombre de points Les points qui sont des adaptations possibles sont chiffrés pour chaque paire possible (P, Q) de la manière suivante Un premier ensemble t P} est déplacé par translation de telle sorte que le point Pl soit placé sur le haut du point Q 3. Ensuite pour chaque point Ph intervenant dans GP} et pour h i, le point Qk le plus proche ( dans (Q 7 avec k S j) de P est trouvé et le carré de sa distance, d est calculé Les erreurs moyennes concernant les points ff} et f Q 3 peuvent faire l'objet d'une approxima- tion avec un facteur d'échelle r Pour x = d 2 /r 2 ( 7) et As 1 ( 8) 1 t X + 1/2 x 2 le chiffrage de la paire (Pi, Qj) est incrémenté de la valeur correspondante a S pour chaque Ph examiné. Une matrice S ijl est formée à partir des chiffrages, si définissant le chiffrage de la paire (Pi, Qj). Le processus d'adaptation est complété par un choix de paires dont le chiffrage correspond à la fois au maximum de rangée et au maximum de colonne Un fichier de données concernant les paires adaptées et leurs chiffra- ges est ensuite établi pour un autre traitement. Dans des images contenant un grand nombre de points clairs/sombres ( des régions de pixels connec- tés ayant un niveau de gris analogue), il est possible de chercher dans une image des sous-groupes de points qui sont adaptés à des sous-groupes de l' autre image même lorsque les adaptations sont incorrectes d'un point de vue global Un algorithme d'adaptation après traitement est utilisé pour éliminer ces adaptations incorrectes de la manière suivante: 1 Classer toutes les paires en concordance avec leurs chiffrages en commençant par le chiffrage le plus élevé. 2 Calculer une moyenne des translations de vecteurs définies par les paires apparaissant dans la liste classée La première valeur de la moyenne est la translation définie par la paire chiffrée la plus forte, ou la première paire. 3 Chercher un nouveau chiffrage pour chaque paire, basé sur la différence entre leur moyenne de trans- lation et leur translation moyenne Obtenir un nouveau chiffrage en utilisant les Equations ( 7) et ( 8) pour chiffrer le carré de la différence de distance. 4 Accepter la paire (ou adaptation) comme bonne si son nouveau chiffrage est supérieur au seuil. On préfère mettre à jour la moyenne de la transla- tion-par la translation d'une nouvelle paire accep- tée. Le résultat de la post-adaptation est un fichier de données pour des paires adaptées de points qui déterminent toutes une translation commune Des paires de points qui ne partagent pas cette translation commune sont éliminées même si elles ont obtenu des chiffrages élevés à partir de l'adaptation initiale. Il est ensuite préférable d'utiliser un troi- sième processus d'adaptation pour confirmer des adapta- tions concernant des ensembles de points qui sont trop importants pour effectuer une adaptation initiale dans un temps raisonnable L'introduction dans ce processus consiste à établir: 1 Un fichier de données concernant des points adaptés {P} et (Q} à partir de l'adaptation initiale ou à partir de l'adaptation de post-traitement. 2 Obtenir deux fichiers de données de points (t et f S> encore à adapter. Ce processus calcule une adaptation entre des ensembles {R} et f S} o l'ensemble (R) et l'ensemble {PJ proviennent d'une image et l'ensemble f S} et l'en- semble t Q} proviennent de l'autre image La méthode est la suivante: 1 Calculer la translation nécessaire pour aligner l'ensemble {PJ avec l'ensemble (QJ en utilisant leurs centres de gravité. 2 Appliquer cette translation à l'ensemble f R}. 3 Adapter lR} avec f S} en cherchant les points de R> et t S} qui sont les plus rapprochés l'un de l'autre Utiliser les Equations ( 7)et ( 8) pour chiffrer chaque paire adaptée. Le temps nécessité par cet algorithme est défini par N tandis que le temps nécessité par l'algo- rithme d'adaptation initiale est défini par N, o N désigne le nombre de points. Après une adaptation de détections obtenues dans des passes adjacentes, une estimation d'état est utilisée pour réduire les erreurs concernant à la fois des positions du véhicule et des positions des particu- larités Le processus d'estimation d'état établit une probabilité maximale d'estimation en ce qui concerne le vecteur d'état u du système, sur la base du vecteur de mesure z altéré par le vecteur d'erreur e La géomé- - trie du trajet de véhicule établit un modèle du sytème: z = f(u) + e ( 9) avec des statistiques d'erreurs E e> = 0 ( 10) et E{ee T) = R, ( 11) o R représente la matrice de covariance La probabilité maximale d'estimation bien connue est définie par la valeur de u qui réduit au minimum la fonction suivante: J(u) = lz f(u) TR-1 lz f(u)l ( 12) Cette équation légèrement non linéaire est rapidement résolue par le processus d'itération. A Uk = HTR-1 H(Zf(uk)) ( 13) Uk+l = Uk + A Uk ( 14) H = Sf(u) / Sut ( 15) Les variables d'état qui définissent le vecteur u sont les suivantes: xo 0, yoj: les coordonnées du centre de gravité du j-ième objet, xvi, yvi: les coordonnées du véhicule quand son sonar "voit" l'objet j, et bk: les écarts constants mais inconnus dans les données de navigation. Les mesures qui définissent le vecteur z sont les suivantes: : l'angle de cap du véhicule quand son sonar "voit" l'objet j, d: l'éloignement de l'objet j mesuré par le J sonar, et xi, i: le changement de position du véhicule du point i-l au point i, mesuré par le système de navigation. Des équations typiques définissant la fonction vectorielle f(u) sont les suivantes: = tg (yj yvi) + e( 1 0 tg X O eojxvi( 16) d 3= l(xoj xvi)2 + (yo yvi)2 l + edj ( 17) Ax 1 = Xvi Xv_ + abk + ex 1 ( 18) y = Y Viyvil + ab, + eyi ( 19) La matrice de covariance R est une fonction du type de système de navigation, de la géométrie du trajet du véhicule et de l'intervalle de temps Le choix d'écarts inconnus représentés par les termes abk, ab 5 dépendra également du type de système de navigation utilisé. Une estimation d'état est capable de réduire les erreurs dans toutes les variables d'état à chaque fois que les coordonnées de position (xo, yoj) d'un objet apparaissent dans plus d'une équation de mesure. Lorsqu'un objet est vu deux fois, le graphique reliant les points de positions du véhicule et de l'objet contient une boucle L'effet d'une telle boucle se traduit par une redondance, de sorte qu'il s'établit une moyenne des erreurs et par conséquent leur réduction. La description qui yient d'être faite permet de définir un procédé pour adapter deux images 60, 62 comprenant chacune des points qui ont chacun une valeur correspondant à un niveau de gris Ce procédé comprend les étapes suivantes: a) créer une première matrice {P> contenant des valeurs Pl correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une première image; b) créer une seconde matrice { Q) contenant des valeurs qj correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une seconde image; c> créer une matrice (Pi, Qj) de paires de points de la première image et de la seconde image; d) affecter à chaque paire de points de la matrice {Pi, Q) un chiffrage déterminé par combinaison du niveau de gris des points en créant ainsi un ensemble de chiffrages (Skl; e) sélectionner et classer les paires de points ayant un chiffrage supérieur à une valeur prédéterminée afin de créer un ensemble de paires sélectionnées I Ph' Qk>; f) choisir une paire sélectionnée de points 4 pl;q 1 > comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points {P 2, q 2} de telle sorte qu'une distance entre p 1 et P 2 corresponde à un minimum de toutes les distances entre des points Pl dans l'ensemble de paires sélectionnées (ph' Qk}; h) déterminer une distance d entre des points q 1 et q 2 i) calculer une valeur x à partir de l'équation 2 2 x = d /r o r est un facteur présélectionné; j) déterminer une valeur de As à partir de l'équa- tion Es 1 1 + x + 1/2 x 2 k) additionner L S à un chiffrage correspondant à la paire sélectionnée de points Épi, qi}; 1) choisir des paires sélectionnées de points additionnelles; m) répéter les étapes h à k pour chacune des paires sélectionnées de points additionnelles en établissant ain- si un ensemble de nouveaux chiffrages I Sm} pour les paires de points choisies; n) sélectionner à partir de l'ensemble lSm} des chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé et retenir une adaptation parmi les paires de points qui correspondent aux chiffrages sélectionnés; o> créer un nouvel ensemble de paires de points (Pi' Qm I contenant les paires de points sélectionnées dans l'étape N; p) sélectionner à partir de l'ensemble {Pi, Q} les paires de points ayant une translation commune afin de former un nouvel ensemble; q) utiliser la translation commune pour adapter d'autres points de la première image à des points de la seconde image; et r) afficher la première image et la seconde image de manière à permettre à un observateur de voir comment les images sont adaptées - -Le procédé décrit ci-dessus peut comprendre également les étapes suivantes: a) calculer une translation nécessaire pour aligner des points dans l'ensemble {Pum Qn}; b) choisir un ensemble de points {R} dans la premiè- re image; c) appliquer la translation calculée dans l'étape a aux points de l'ensemble f RJ; d) choisir un ensemble de points {S} dans la seconde image; e) créer un ensemble de paires de points {Ri, S.} ayant des niveaux de gris proches; f) choisir une paire de points (ri, S) à partir de (Ri, Sût comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points (r 2, S 2) à partir de {Ri, S} de manière qu'une distance entre r 1 et r 2 corresponde à un minimum de toutes les distances entre les points ri de l'ensemble f Ri, Si}; h) déterminer une distance d entre les points r 1 et r 2; i) calculer une valeur x à partir de l'équation x = d /r, ou r est un facteur présélectionné; j) déterminer une valeur As à partir de l'équation 1 + x + 1/2 x 2 k) additionner S au chiffrage correspondant à la paire (p 1, q 1); 1) choisir des paires additionnelles de points dans l'ensemble j Ri, Sj; m) choisir des paires de points additionnelles dans l'ensemble f Ri, Sj; n) répéter les étapes h à k pour chaque paire sélectionnée de points additionnelle en créant ainsi un ensemble de nouveaux chiffrages t Sm pour la paire de points choisie, o) sélectionner dans l'ensemble USES les chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé; et p) identifier dans au moins une image au moins un point parmi les paires de points qui correspondent aux chiffrages sélectionnés. L'invention concerne également un procédé de navigation avec sonar de balayage latéral pour déterminer la position 51 et la trajectoire 50 d'un véhicule comportant un système de navigation qui comprend les étapes suivantes: a) effectuer au moins deux passes pendant lesquel- les le système sonar est actionné afin de produire une image sonar, sélectionnée ( 60) et une seconde image sonar ( 62); b) créer une première matrice {P contenant des valeurs p 1 correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une première image; c) créer une seconde matrice {Q? contenant des valeurs q, correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une seconde image; d) créer une matrice {Pi, O Qj de paires de points de la première image et de la seconde image; e) sélectionner et classer les paires de points ayant un chiffrage supérieur à une valeur prédéterminée pour créer un ensemble de paires sélectionnées f P h Qk; f) choisir une paire sélectionnée de points P 1, qjl comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points IP 2, q 2} de telle sorte qu'une distance entre p 1 et P 2 cor- responde à un minimum de toutes les distances entre les points p 1 dans l'ensemble de paires sélectionnées t Ph Mk; h) déterminer une distance d entre des points q 1 et q 2; i) calculer une valeur x à partir de 1 ' équation 2 2 e x = d /r, o r est un facteur présélectionné j) déterminer une valeur de A S à partir de l'équa- tion As 12 X 1 + X + 1/2 x 2 k) additionner a S à un chiffrage correspondant à la paire sélectionnée de points (-pi, qi) 1) choisir des paires sélectionnées de points additionnelles; m) répéter les étapes h à k pour chaque paire sélectionnée de points additionnelle en créant ainsi un ensemble de nouveaux chiffrages f Sm} pour les paires de-points choisies; n sélectionner dans l'ensemble {Sj les chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé et retenir une adaptation parmi les paires de points qui correspon- dent aux chiffrages sélectionnées; o) créer un nouvel ensemble de paires de points t Pni QMI contenant les paires de points sélectionnées dans l'étape N; p) sélectionner dans l'ensemble lPn' Qm 1 les paires de points ayant une translation commune afin de former un nouvel ensemble. q) utiliser la translation commune pour adapter d'autres points de la première image avec des points de-la seconde image; et r) mettre à jour les positions du véhicule ( 68) et des objets dans le système de navigation du véhicule à partir de la translation. Le procédé conforme à l'invention réduit des erreurs de navigation pendant l'exécution d'opérations sous-marines pendant lesquelles le véhicule ne peut faire surface pour effectuer une correction du système de détermination de la position (plus connu sous l'abréviation anglo-saxonne GPS Global Positioning System) Il permet une navigation avec recouvrement sans zones omises et sans recouvrement excessif. Le procédé permet également d'identifier des erreurs d'orientation inconnues mais constantes et d'estimer de façon plus précise la position du véhicule et les positions d'objets dans l'image. Bien entendu l'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation ci-dessus décrits et représen- tés, à partir desquels on pourra prévoir -d'autres modes et d'autres formes de réalisation, sans pour cela sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1 Procédé pour localiser des objets ( 1-6) dans des images sonar ( 60) et d'autres images représentées par une matrice de pixels comportant chacun une teinte de gris rentrant dans une gamme de gris connue, prises par un véhicule ( 12) situé à une hauteur connue et effectuant un balayage en largeur de dimension connue, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: a) normaliser la brillance et le contraste dans l'image sonar par les étapes consistant à: i) diviser l'image en bandes verticales, chaque bande ayant une largeur W qui est telle que la largeur W de chaque bande i soit exprimée pour chaque bande par la relation ie in ( 1 +r?) M. largeur de bande = n n( largeur d'image i r o i est un nombre entier de O à N; et r largeur de balayage r = hauteur de véhicule ii) Créer un histogramme pour chaque bande, l'histogramme étant une représentation de valeurs de gris pour toutesles colonnes de pixels dans labande. iii) Déterminer une moyenne échantillonnée Pk et un écart standard Sk pour chaque histogramme créé pour chaque bande. iv) Calculer une nouvelle moyenne Mk pour chaque bande en résolvant l'équation Xk = ak/O, 5227 v) Calculer une différence Fk entre la nouvelle moyenne Mk et la moyenne échantillonnée îuk pour chaque bande de telle sorte que: 'àllk = Mk P Fk pour k = 1 à n vi) Choisir une valeur de Yk pour chaque bande de telle sorte que yk (yk-l + Yk)/2 pour k = 1 à n et To Yo; +i 1 = Yn; Mo = mi; mn-1 = mn; A O = AlLj et gnl = A"n vii) Déterminer une valeur de gris pour chaque pixel dans chaque bande, additionner ku à chaque valeur de gris et ensuite diviser cette somme par mk. b) Traiter par convolution l'image avec au moins un filtre passe-bas; c) Afficher l'image filtrée. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le filtre a une configuration sensiblement circulaire. 3 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le traitement par convolution est effectué par utilisation d'une séquence de filtres, un premier filtre ayant un champ de valeur connue et des filtres successifs ayant des champs égaux à environ deux fois, environ trois fois et environ quatre fois le champ du premier filtre. 4 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend également l'étape de traitement par convolution de l'image filtrée avec un filtre de différenciation spatiale, composé d'une matrice compor- tant une seule rangée et un nombre de colonnes égal au nombre de colonnes dans le filtre passe-bas avec lequel l'image a été traitée par convolution. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le filtre a la forme l-1 O 0 1 l, si l'image est située à gauche du trajet du véhicule. 6 Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le filtre a la forme l 1 O 0 -1 l si l'image est située à droite du trajet du véhicule. 7 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape consistant à identifier les filtres qui établissent un nombre raisonnable de détections et sélectionner pour un traitement par convo- lution de l'image un des filtres identifiés qui a une fréquence minimale. 8 Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le filtre est sélectionné: a) en résolvant pour chaque filtre considéré l'équa- tion ln(FA) = Ko + K 1 a-, o FA est le nombre de fausses alarmes par 100 000 pixels, acceptable de fausses alarmes. 9 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend également l'étape consistant à comparer l'image ( 60), après filtrage, avec une seconde image ( 62) pour déterminer si l'image s'adapte à la seconde image. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la comparaison est effectuée visuellement. 11 Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la comparaison est effectuée par ordinateur en utilisant un algorithme d'adaptation ( 64). 12 Procédé pour adapter deux images ( 60, 62) comprenant chacune des points qui ont chacun une valeur correspondant à un niveau de gris, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à a) créer une première matrice {P> contenant des valeurs Pl correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une première image; b) créer une seconde matrice f QJ contenant des valeurs q 1 correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une seconde image; c) créer une matrice (Pi, Qui de paires de points de la première image et de la seconde image; d) affecter à chaque paire de points de la matrice {Pi, Qj) un chiffrage déterminé par combinaison du niveau de gris des points en créant ainsi un ensemble de chiffrages I Sk}; e) sélectionner et classer les paires de points ayant un chiffrage supérieur à une valeur prédéterminée afin de créer un ensemble de paires sélectionnées t h' Qk Y; f) choisir une paire sélectionnée de points {pl;q 1} comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points {P 2, q 2} de telle sorte qu'une distance entre p 1 et P 2 corresponde à un minimum de toutes les distances entre des points Pl dans l'ensemble de paires sélectionnées f Phl Qdk; h) déterminer une distance d entre des points q 1 et q 2; i) calculer une valeur x à partir de l'équation 2 2 x = d /r o r est un facteur présélectionné; j) déterminer une valeur de As à partir de l'équa- tion: Ass= 1 1 + x + 1/2 x 2 k) additionner t S à un chiffrage correspondant à la paire sélectionnée de points (Pi, qi); 1) choisir des paires sélectionnées de points additionnelles; m) répéter les étapes h à k pour chacune des paires sélectionnées de points additionnelles en établissant ain- si un ensemble de nouveaux chiffrages 1 Sm} pour les paires de points choisies; n) sélectionner à partir de l'ensemble lSM des chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé et retenir une adaptation parmi les paires de points qui correspondent aux chiffrages sélectionnés; o) créer un nouvel ensemble de paires de points (Pi, Qm contenant les paires de points sélectionnées dans l'étape N; p) sélectionner à partir de l'ensemble {Pif Qm} les paires de points ayant une translation commune afin de former un nouvel ensemble; q) utiliser la translation commune pour adapter d'autres points de la première image à des points de la seconde image; et r) afficher la première image et la seconde image de manière à permettre à un observateur de voir comment les images sont adaptées. 13 Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que les images ( 60, 62) sont affichées côte à côte et une ligne est tracée entre au moins un point de la première image et un point d'adaptation dans la seconde image. 14 Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que les images ( 60, 62) sont affichées par recou- vrement d'au moins une partie des deux images ( 60, 62) de telle sorte que des points de la première image soient situés en haut de points d'adaptation de la seconde image. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que les images ( 60, 62) sont des images sonar. 16 Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il comprend également l'étape consistant à calculer une nouvelle valeur de A S après chaque chiffrage en effectuant la moyenne de toutes les valeurs de s précédemment calculées. 17 Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il comprend également les étapes consistant à: a) calculer une translation nécessaire pour aligner des points dans l'ensemble {Pm' Qn); b) choisir un ensemble de points {R} dans la premiè- re image; c) appliquer la translation calculée dans l'étape -a aux points de l'ensemble f R}; d) choisir un ensemble de points ES} dans la seconde image; e) créer un ensemble de paires de points {Ri, Sj} ayant des niveaux de gris proches; f) choisir une paire de points (ri, si) à partir de t Ri, Sj} comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points (r 2, S 2) à partir de {Ri, Sj} de manière qu'une distance entre r 1 et r 2 corresponde à un minimum de toutes les distances entre les points ri de l'ensemble {Ri, Sj); h) déterminer une distance d entre les points r 1 et r 2; i) calculer une valeur x à partir de l'équation 2 2 x = d 2/r 2, o r est un facteur présélectionné; j) déterminer une valeur A S à partir de l'équation As= 1 1 + x + 1/2 x 2 k) additionner S au chiffrage correspondant à la paire (Pl, ql); 1) choisir des paires additionnelles de points dans l'ensemble j Ri, Sj); m) choisir des paires de points additionnelles dans l'ensemble t Ri, Sj); n) répéter les étapes h à k pour chaque paire sélectionnée de points additionnelle en créant ainsi un ensemble de nouveaux chiffrages USER pour la paire de points choisie; o) sélectionner dans l'ensemble f S J les chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé; et p) identifier dans au moins une image au moins un point parmi les paires de points qui correspondent aux chiffrages sélectionnés. 18 Procédé de navigation avec sonar de balayage latéral pour déterminer la position ( 51) et la trajectoi- re ( 50) d'un véhicule comportant un système de navigation, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: a) effectuer au moins deux passes pendant lesquel- les le système sonar est actionné afin de produire une image sonar sélectionnée ( 60) et une seconde image sonar ( 62); b) créer une première matrice contenant des valeurs Pl correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une première image; c) créer une seconde matrice {Q? contenant des valeurs qj correspondant à un niveau de gris de tous les points dans une seconde image; d) créer une matrice {Pi, Q j de paires de points de la première image et de la seconde image; e) sélectionner et classer les paires de points ayant un chiffrage supérieur à une valeur prédéterminée pour créer un ensemble de paires sélectionnées Phl QJ; f) choisir une paire sélectionnée de points Pl, q,} comme centre de gravité; g) chercher une autre paire de points i P 2, q 2 j de telle sorte qu'une distance entre p 1 et P 2 cor- responde à un minimum de toutes les distances entre les points p 1 dans l'ensemble de paires sélectionnées 4-h' Qk 1 h) déterminer une distance d entre des points q 1 et q 2; i) calculer une valeur x à partir de l'équation x = d /r, ou r est un facteur présélectionné j) déterminer une valeur de A S à partir de l'équa- tion: 1 AS 1 + x + 1/2 x 2 k) additionner t S à un chiffrage correspondant à la paire sélectionnée de points (Pi, qi); 1) choisir des paires sélectionnées de points additionnelles; m) répéter les étapes h à k pour chaque paire sélectionnée de points additionnelle en créant ainsi un ensemble de nouveaux chiffrages f Sm} pour les paires de points choisies; n) sélectionner dans l'ensemble 'S 1 les chiffrages qui sont supérieurs à un seuil prédéterminé et retenir une adaptation parmi les paires de points qui correspon- dent aux chiffrages sélectionnées; o) créer un nouvel ensemble de paires de points {Pn QM contenant les paires de points sélectionnées dans l'étape N; p) sélectionner dans l'ensemble lPnt Qm T les paires de points ayant une translation commune afin de former un nouvel ensemble. q) utiliser la translation commune pour adapter d'autres points de la première image avec des points de la seconde image; et r) mettre à jour les positions du véhicule ( 68) et des objets dans le système de navigation du véhicule à partir de la translation. 19 Procédé selon la revendication 18, caractérisé en ce que des techniques d'estimation d'état sont utili- sées pour mettre à jour des positions du véhicule.