FR 2717269 A1 19950915 FR 9502761 A 19950309 SYSTEME ET PROCEDE POUR DISCRIMINER DES CIBLES POUVANT REPRESENTER DES MINES La présente invention concerne un système et un procédé pour détecter des mines et elle a trait, plus particulièrement, à un système pour analyser automati- quement une image de sonar à couverture latérale afin de déterminer si oui ou non se trouve une mine dans cette image. La détection des mines était effectuée, de façon lu typique, par des analystes qui observaient les images de sonar à couverture latérale, et image dans lesquelles la mine apparaît sous la forme d'une zone claire suivie par une zone d'ombre dans la direction de la portée. La difficulté de cette opération de détection varie considérablement selon la nature de l'image du fond. Dans des zones de vase ou de limon, seule une zone claire apparaît, étant donné que le fond est aussi sombre que la zone d'ombre. Sur le sable, les images de la mine apparaissent sous la forme d'une zone claire suivie habituellement par une ombre bien définie. Dans les zones rocheuses, il est fréquent que les mines et les roches ne puissent pas être distinguées les unes des autres. La façon selon laquelle la mine repose sur le fond de l'océan par rapport à la plate-forme du sonar affecte l'intensité et la forme des zones claires. A une faible distance, il peut se faire que les ombres ne soient pas apparentes tandis qu'une une grande distance, elles peuvent être très longues. Les analystes de sonar doivent, par conséquent, faire preuve d'une grande expérience dans l'opération d'identification des mines utilisant des images de sonar. Cette opération devient plus difficile lorsqu'il faut examiner de grandes quantités de données en un bref laps de temps. A mesure que la cadence des données augmente, les performances des analystes chutent; en d'autres termes, un plus grand nombre d'objets sont classifiés de façon incorrecte. En outre, les analystes ont tendance à se fatiguer en proportion du temps consacré au travail; un analyste reposé effectue un travail correct plus souvent qu'un analyste fatigué qui a examiné des données pendant plusieurs heures. Par conséquent, il existe un besoin d'un système automatique pour assister l'analyste dans la détection des mines. Bien que des systèmes de détection automatiques ne soient pas perturbés par la vitesse ou la fatigue, il est difficile de concevoir une machine pouvant rivaliser avec le talent de reconnaissance visuelledes dessins d'un analyste humain. Les systèmes mécanisés de détection de mines ont utilisé une grande diversité de moyens pour détecter les mines dans les images de sonar, ces moyens comprenant des filtres adaptés, des réseaux neuronaux et des dispositifs d'estimation par voie statistique. L'approche la plus réussie utilise une opération de détection en deux étapes pour détecter des zones d'intérêt, cette opération étant suivie par une discrimination basée sur un examen plus poussé des zones d'intérêt. La phase de discrimination extrait des caractéristiques basées sur la forme, la texture et l'intensité des zones claires et des zones d'ombre et envoie ces caractéristiques à un dispositif de classification du type Bayésien. Les dispositifs de classification généraux conçus pour effectuer une discrimination entre les objets fabriqués par l'homme et les objets naturels ne s'avèrent pas particulièrement optimisés en ce qui concerne les caractéristiques d'images de mines et, par conséquent, ont des performances inférieures aux performances optimales dans le cas de la détection des mines. C'est pourquoi, il existe le besoin de disposer d'un discriminateur mis au point spécifiquement pour la détection des mines. La présente invention représente une approche capable de s'attaquer à cette tache formidable. Les moyens principaux mis en oeuvre dans la présente approche sont un filtrage soigneux et élaboré des données en tant que préparation pour l'opération d'extraction des caracté- ristiques. L'utilisation de nombreuses caractéristiques et le groupement de ces dernières dans des sous-ensembles appropriés en vue d'une utilisation dans un dispositif de classement Bayésien fournit un procédé puissant pour une discrimination automatique des mines. Pour remédier aux inconvénients des détecteurs de la technique antérieure, la présente invention fournit un système de détection et de discrimination de mines optimisé spécialement pour trouver des mines et uniquement des mines. Non seulement on utilise des informations détaillées sur la taille et la forme, mais également des perfectionnements dans l'extraction des caractéristiques à l'aide d'opérations morphologiques, telles qu'une dilatation et une érosion. Ces opérateurs identifient et extraient de façon fiable les zones claires et les zones d'ombre dans des environnements à faible contraste et bruyants. On a créé un système qui permet de discriminer des cibles pouvant être des mines, détectées par un système sonar à couverture latérale et dans lequel les cibles, pouvant être des mines, consistent en des images fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels comportant des niveaux connus de gris. Le système comprend un filtre de zones claires qui augmente d'une quantité prédéfinie les dimensions de chaque zone claire de chaque image fragmentaire. Les zones claires adjacentes dans chaque image fragmentaire fusionnent, de ce fait, de manière à former une seule zone claire. Un générateur de masque de zones claires utilise les images fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, pour générer un masque de zones claires par calcul d'un niveau de seuil de gris des images fragmentaires non filtrées et par analyse des images fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant le niveau de gris. Un extracteur de caractéristiques de zones claires extrait les caractéristiques de zones claires des images fragmentaires en comparant le masque de zones claires et les images fragmentaires non filtrées. Un filtre de zones d'ombre augmente les dimensions des zones de l'image fragmentaire qui présentent de petites taches de manière à faire fusionner les zones de l'image fragmentaire qui présentent ces petites taches. Les zones d'ombre dans l'image fragmentaire sont représentées par les zones de l'image fragmentaire qui ne présentent pas de petites taches. Un générateur de masque de zones d'ombre utilise les images fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, pour générer un masque de zones d'ombre par sélection des zones d'ombre de l'image fragmentaire, filtrée en ce qui concerne les zones d'ombre, qui satisfont aux exigences de superficie et de teinte grise. Un extracteur de caractéristiques de zones d'ombre extrait les caractéristiques: de zones d'ombre des images fragmentaires en comparant le masque de zones d'ombre et les images fragmentaires non filtrées. Un calculateur de caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre calcule les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre à partir des caractéristiques de zones claires et des caractéristiques de zones d'ombre générées par les extracteurs respectifs. Un discriminateur Bayésien analyse les caractéristiques de zones claires, les caractéristiques de zones d'ombre et les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non ces caractéristiques correspondent aux résultats prédéfinis qui indique la présence d'une mine. Dans un premier mode de réalisation le système pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zone fragmentaire comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau connu de gris, comprend: (a) un filtre de zones claires pour augmenter d'une quantité prédéterminée les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image de zone fragmentaire précitée, grâce à quoi les zones claires adjacentes de chaque image de zone fragmentaire précitée fusionnent de manière à former une seule zone claire; (b) un générateur de masque de zones claires qui génère un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, par calcul d'un niveau de gris de seuil lesdites images de zones fragmentaires non filtrées et par analyse desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne Ies zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) un dispositif d'extraction de caractéristiques de zones claires qui extrait les caractéristiques de zones claires desdites images fragmentaires en comparant ledit masque de zones claires et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) un filtre de zones d'ombre pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires présentant une structure granulaire de manière à faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires présentant une structure granulaire, grâce & quoi lesdites zones d'ombre dans ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires présentant un manque de structure granulaire; (e) un générateur de masque de zones d'ombre qui génère un masque de zones d'ombre à partir des images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, par sélection des zones d'ombre qui, dans ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) un dispositif d'extraction de caractéristiques de zones d'ombre qui extrait des caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones d'ombre et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) un calculateur de caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre qui calcule les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre à partir desdites caractéristiques de zones claires desdites caractéristiques de zones d'ombre; et (h) un discriminateur Bayésien qui analyse lesdites caractéristiques de zones claires, lesdites caracté- ristiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non lesdites caractéristiques correspondent à des résultats définis préalablement qui indiquent la présence d'une mine. Dans un second mode de réalisation, le système pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zones fragmentaires comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau de gris connu, comprend: (a) un moyen pour augmenter d'une quantité prédéterminée les dimensions de chaque zone claire de chaque image de zone fragmentaire, grâce à quoi les zones claires adjacentes dans chaque image précitée de zone fragmentaire fusionne de manière à former une seule zone claire; (b) un moyen pour générer un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, par calcul d'un niveau de gris de seuil desdites images de zones fragmentaires non filtrées et par analyse desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) un moyen pour extraire les caractéristiques de zones claires desdites images de zones fragmentaires par comparaison dudit masque de zones claires et desdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) un moyen pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire pour faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire, grâce à quoi lesdites zones d'ombre dans ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une absence de structure granulaire; (e) un moyen pour générer un masque de zones d'ombre à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, par sélection des zones d'ombre qui, dans ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) un moyen pour extraire les caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires par comparaison dudit masque de zones d'ombre et desdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) un moyen pour calculer les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre à partir desdites caractéristiques de zones claires et desdites caractéris- tiques de zones d'ombre; et (h) un moyen pour analyser lesdites caractéris- tiques de zones claires, lesdites caractéristiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre pour: déterminer si oui ou non lesdites caractéristiques correspondent à des résultats prédéfinis qui indiquent la présence d'une mine. Le second mode de réalisation susvisé présente également les caractéristiques suivantes: le moyen pour effectuer une analyse est un discriminateur Bayésien; le moyen pour augmenter d'une quantité prédéfinie les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image précitée de zones fragmentaires est un filtre de zone claire; le moyen pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire afin de faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire est un filtre de zones d'ombre. Selon l'invention, le procédé pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zones fragmentaires comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau de gris connu, comprend les étapes consistant: (a) à filtrer lesdites images de zones fragmentaires pour augmenter d'une quantité prédéfinie les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image précitée de zones fragmentaires, grâce à quoi les zones claires adjacentes dans chaque image précitée de zones fragmentaires fusionnent de manière à former une seule zone claire; (b) à générer un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en calculant un niveau de gris de seuil desdites images de zones fragmentaires non filtrées et en analysant lesdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) à extraire les caractéristiques de zones claires desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones claires et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) à filtrer lesdites images fragmentaires pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire afin de faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire, grâce à quoi lesdites zones d'ombre de ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une absence de structure granulaire; (e) à générer un masque de zones d'ombre à partir desdites images de zones fragmentaires filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre en sélectionnant les zones d'ombre de ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, qui satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) à extraire les caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones d'ombre et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) à calculer les caractéristiques de jonction zones claires/zones d'ombre à partir desdites carac- téristiques de zones claires et desdites caractéristiques de zones d'ombre; et (h) à analyser lesdites caractéristiques de zones claires, lesdites caractéristiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non lesdites caracté- ristiques correspondent à des résultats prédéfinis qui indiquent la présence d'une mine. On va maintenant décrire la présente invention en se référant aux dessins annexés sur lesquels: la figure i est un schéma synoptique du système de détection de mines actuellement préféré; la figure 2 est un schéma synoptique du discriminateur de mines actuellement préféré et utilisé dans le système de discrimination de mines de la figure 1; et la figure 3 est un graphique montrant les performances du discriminateur représenté sur la figure 2 dans la détection des mines. La présente invention vise une des opérations effectuées dans un traitement de détection automatique o ll l'on traite automatiquement des données de sonar à couverture latérale pour détecter et discriminer des mines se trouvant sur le fond de l'océan. La figure 1 montre un système de détection de mines qui est constitué de trois parties fonctionnelles différentes, à savoir: (1) un prétraitement, (2) une détection, et (3) une discrimi- natioN. La présente invention est concernée par la troisième fonction de discrimination dans laquelle les cibles à détecter sont classées soit comme étant des mines, soit comme n'étant pas des mines, soit non des mines. Une brève description des autres fonctions est nécessaire pour comprendre l'environnement dans lequel la troisième fonction est exécutée. En se référant à la figure 1, on voit qu'un dispositif de prétraitement 12 prépare l'image 14 de sonar en vue de l'opération de détection par élimination de la discontinuité moyenne d'intensité au niveau de la frontière de colonne d'eau et par renormalisation de l'image pour obtenir une moyenne constante dans la portée du sonar. Cetté étape réduit les détections erronées des trois dispositifs de détection ou d'indication 16, 18 et 20. L'étape de détection de cible utilise trois stratégies différentes de détection de cible pour trouver des objets analogues à des mines dans l'image du sonar. Le premier dispositif de détection, à savoir le dispositif 16 détection de zones claires/zones d'ombre effectue avec un ensemble de filtres adaptés de façon idéalisée une convolutionavec l'image complète pour obtenir un ensemble de détections de groupes de l'image o une cible est susceptible d'être présente. Les autres dispositifs de détection 18 et 20 agissent sur ces groupes de manière à confirmer ou à infirmer le groupe. Deux modes de fonctionnement peuvent être sélectionnés, à savoir: soit tous les trois dispositifs de détection doivent confirmer le groupe, soit deux sur trois doivent confirmer le groupe. Le dispositif de détection 18 de réseau neuronal est entraîné pour reconnaître des cibles à partir d'une transformée de Fourier 2D d'une petite fenêtre qui explore les groupes. Le dispositif de détection ou d'inidication statistique 20 recherche des témoins statistiques de statistiques d'échelle de gris et de statistiques de longueur de zones claires et de zones d'ombre en faisant passer une fenêtre sur les groupes. Ce dispositif de détection ou d'indication établit une fenêtre de référence en faisant la moyenne des statistiques de fenêtres NSTAT choisies au hasard parmi l'image. Un discriminateur 22 agit uniquement sur les groupes, ou les zones fragmentaires, 24 qui ont subis avec succès l'opération de détection. Les groupes 24 sont des régions rectangulaires dont la forme est déterminée par le dispositif 15 d'indication de zones claires/zones d'ombre. Ils ne représentent qu'une petite fraction de toutes les données d'échelle de gris de l'image; par conséquent, il suffit que les fonctions les plus intensives d'ordinateur impliquées dans l'opération de discrimination agissent sur des quantités relativement faibles de données. Une technique générale utilisée pour discriminer dans des données de sonar les objets réalisés par l'homme, bien qu'elle puisse être utilisée, n'est pas optimisée d'une façon spéciale pour le travail de discrimination de mines. C'est pourquoi, on a réglé exclusivement le présent système pour trouver des mines et uniquement des mines. Une telle spécialisation améliore considérablement les performances de ce système. Comme on peut le voir sur la figure 2, le dispositif 22 de discrimination de mines est composé de huit modules; (1) un module de filtrage 26 pour l'accentuation des zones claires; (2) un module 28 de génération de masque de zones claires; (3) un module 30 s 13 d'extraction de caractéristiques de zones claires; (4) un module de filtrage 32 pour l'accentuation des zones d'ombre; (5) un module 34 de génération de masque de zones d'ombre; (6) un module 36 d'extraction de caractéristiques de zones d'ombre; (7) un module 38 de calcul de caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre; et (8) un. discriminateur 40 Bayésien. Chaque module de dispositif 22 de discrimination de mine est optimisé de façon spéciale pour une discrimination de mines. Le dispositif 22 de discrimination de mines est installé de manière que les images soient supposées être dans un format de côté tribord. Les images de côté bâbord peuvent être représentées sous la forme d'images de côté tribord par utilisation de techniques connues. Tel qu'utilisé dans le dispositif de discrimination 22, l'indice de direction de poursuite ou indice de rangée est représenté par i ou par x, et l'indice de portée ou indice de colonne est représenté par j ou y. Le groupe initial 24 de zones fragmentaires en provenance des dispositifs d'indication 16, 18 et 20 est soumis à une expansion de AD1 sur les bords supérieurs, gauche et inférieur, et de AD2 sur le bord droit. Les valeurs d'expansion préférées sont AD1 = 6 et AD2 = 20. L'expansion des groupes 24 de zones fragmentaires permet d'obtenir des marges pour les opérations de filtrage et de capter de longues zones d'ombre. La zone fragmentaire expansée est ensuite filtrée par les deux opérations de dilatation et une seule opération d'érosion. Les zones fragmentaires initiales qui dépassent une surface délimitée sont déclarées alarmes erronées et ne sont pas traitées. Le module 26 d'accentuation de zones claires fait fusionner les zones claires qui sont voisines les unes des autres en utilisant deux opérations de dilatation suivies d'une opération d'érosion. La dilatation et l'érosion ont les définitions suivantes: (1) Soit les points (Sk, tk) dans l'ensemble S. Soit IA une image et soit IB le résultat d'une dilatation (érosion) IA par S. (2) Dilatation: IB(i, j) = maximum [IA(i + s, j + t)] (s, t) ES (3) Erosion: IB(i, j) = minimum [IA(i + s, j + t)] (s, t) ES Le choix préféré pour l'ensemble S pour les deux opérations de dilatation et l'opération d'érosion relatives à ce module 26 est un disque de rayon r. De ce fait, l'ensemble S est défini pour des nombres entiers s et t tels que s2 + t2 opérations de dilatation. Le module 28 de génération de masque de zones claires engendre une région de masque de zones claires par action sur la zone fragmentaire filtrée et expansée 42. A l'aide de la moyenne d'image initiale pI et de l'écart-type aI, un seuil de masque de zones claires tHM = PI + GMHaI est calculé (aMH = 2,5 nominal) et utilisé pour produire une image binaire o les zones claires sont égales ou supérieures au seuil. Une analyse de connectivité est ensuite effectuée pour calculer la surface Ai, l'intensité moyenne Ii et les centres x-i, 7i des taches. Les taches dont les surfaces sont inférieures à AHmin (10) sont éliminées. Les taches dont les centres ne se trouvent pas dans les limites du groupe initial 24 de zone fragmentaire avant l'expansion sont éliminées. La tache claire présentant le produit maximum AiIi est alors sauvegardée comme étant le masque 44 de zones claires devant être utilisé dans un traitement ultérieur. Le module 30 d'extraction de caractéristiques de zones claires extrait les caractéristiques 46 de zones claires en utilisant la zone fragmentaire expansée mais non filtrée 24 et le masque 44 de zones claires généré antérieurement. Les-étapes suivantes sont utilisées: 1. Soit QH les points se trouvant dans l'ensemble de masque 44 de zones claires et soit I(i, j) le niveau de gris de la zone fragmentaire non filtrée 24. Soit tH = MI = aHaI (aH = 1,0) Pour tous les (i, j) IH définissent ((I(i, j) - tH + l)/oIif I(i, j) 2 tH f(i, j) = sinon 1 si f(i,j) > 0 b(i, j) = (sinon Calculer les caractéristiques: (a) surface: AH = ú b(i,j) nH (b) Moments: (i) Intensité des zones claires: mo = ú f(i,j) H (ii) Centre des zones claires: c = E si(i,j)/mo, ic = Z jf(i,j)/mo I HH (iii) Seconds moments centraux: a = X (i-i)c2f(i,j)/mO IH b = E (i-ic (j-jc)f(i,j)/mo) QH c= E (j-jc2)f(i,j)/mo nH (iv) Moment majeur: kHmax = 0,5 [a + c + [(a-c)2 + 4b2]] (v) Moment mineur: IHmin = [ac-b2]/%Hmax (c) Périmètre: Effectuer une analyse de connectivité de toutes les taches d'image binaire b(i,j). Calculer le périmètre total PH de toutes les taches dans b(i,j). (d) Faire la moyenne de l'intensité des zones claires: IH = mo/AH Erreur quadratique: Soit QHB l'ensemble o b(i,j) > 0. = [E (f(i,j)-IH2/(AH-1)] nH 3. Calculer six caractéristiques pour le dispositif de classification Bayésien si AH est égal à deux ou plus de 2. X1 = AH x4 = ln(max(IHmin, 0,1) x2 = ln IH x5 = ln PH x3 = in XHmax x6 = ln(max (FH, 0,01) La transformation logarithmique a tendance à donner aux caractéristiques une distribution plus Gaussienne. Du fait que kHmin et que eH peuvent être nuls, les caractéristiques sont bloquées à des valeurs minimum de 0,1 et 0,01, respectivement. L'erreur quadratique mesure le bruit dans les taches claires.; Le module 32 d'accentuation d'ombre détecte les ombres en observant l'absence de structure granulaire. La zone fragmentaire expansée 24 est filtrée à l'aide d'un filtre passe-bas constant à m(2) rangées sur n(3) colonnes. La zone fragmentaire filtrée est dilatée par utilisation d'un disque de rayons rs(l,5). La zone fragmentaire est dilatée une seconde fois à l'aide d'un ensemble horizontal (rangée) de longueur ls(3). La seconde étape de dilatation élargit les petites taches granulaires de telle sorte que les grains dominent dans la zone fragmentaire sauf dans les zones d'ombre. Ceci facilite la détection des zones d'ombre. Le module 34 de génération de masque de zones d'ombre génère un masque 50 de zones d'ombreimportantes par action sur la zone fragmentaire filtrée 48 préparée par le module 32 d'accentuation d'ombre. Dans le module 34 de génération de masque de zones d'ombre, la moyenne de la zone fragmentaire filtrée 48 est calculée et une image binaire de la zone fragmentaire est créée par mise à l'état haut des pixels s'ils sont inférieurs ou égaux à 0,4 lzone fragmentaire. Toutes les taches d'ombre en dessous d'une superficie Asmin(15) sont supprimées. En outre, toutes les taches d'ombre dont le centre ne se situe pas entre les limites supérieure et inférieure de la zone fragmentaire initiale et qui ne se trouvent pas à droite de la limite gauche de la zone fragmentaire initiale sont également supprimées. S'il était constaté que la zone fragmentaire comportait un masque valable 28 de zones claires avec un centre iHc, JHc, alors toute tache de zones d'ombre dont la valeur minimale j est inférieure à JHc et dont le centre de rangée ne se situe pas à l'intérieur de ns pixels de iHc, sachant que 3 été détectée. Le module 36 d'extraction de caractéristiques de zones d'ombre extrait des caractéristiques 52 de zones d'ombre en utilisant la zone fragmentaire 24 expansée mais non filtrée et le masque 50 de zones d'ombre généré antérieurement. Les étapes suivantes sont utilisées pour calculer les caractéristiques: 1. Soit Qs les points de l'ensemble de masque 50 de zones d'ombre. Soit ts = BsIi 0,4 S Bs 0 2. Calculer les caractéristiques: (a) surface: As = ú (g(i,'j) ns (b) Moments: (i) Centre de zones d'ombre: ic= E ig(i,j)/As, Jc = E ig(i,j)/As s s (ii) Seconds moments centraux: a = E (i-ic)2g(i,j)/As no b = E (i-ic)(j- jc)g(i,j)/As çS c = y (j-jc)2g(i,j)/As çns (iii) Moment majeur: ksmax = 0,5 (a + c [(a - c)2 + 4b2]) (iv) Moment mineur: ksmin = (ac b2)/ksmax (c) Etendue: Trouver les valeurs minimum et maximum de i pour lesquelles g(i,j) = 1. (i) Etendue verticale, le long de la piste Axs = imax - imin Trouver les valeurs minimum et maximum de j pour lesquelles g(i,j) = 1. (ii). Etendue horizontale, en portée aYs = imax - Jmin (d) Périmètre: Effectuer une analyse de connectivité de toutes les taches de l'image binaire g(i,j). Calculer le périmètre total ps de toutes les taches dans g(i,j). 3. Calculer six caractéristiques pour le discriminateur Bayésien 40 si AS est 2 ou plus de 2. x 7 = ln AS x1o = ln Axs x8 = ln Xsmax xll = in Ays x9 = In (max(Xsmin, 0,1)) x12 = in ps Il est possible de calculer la profondeur ou degré d'obscurité de la zone d'ombre d'une façon similaire à l'intensité moyenne de zones claires. Toutefois, l'intensité du niveau de gris dans une zone d'ombre est fonction du niveau de bruit et, de ce fait, ne peut pas être mis en corrélation dans une mesure importante avec l'objet produisant la zone d'ombre. Les cibles formées par les mines ont, d'une façon générale, à la fois des caractéristiques 46 de zones claires et des caractéristiques 52 de zones d'ombre bien que cela ne soit pas toujours le cas. Quand ces deux caractéristiques apparaissent, un ensemble de caractéris- tiques 54 basé sur la relation géométrique entre la zone d'ombre et la zone claire peut être calculé par le module 38 d'extraction de caractéristiques de jonction de zones claire/zone d'ombre. Les étapes suivantes définissent ces caractéristiques: 1. A partir des calculs de zone claire et de zone d'ombre, retrouver ce qui suit ou le calculer si nécessaire. (a) Centre de zone claire: iHc, jHc (b) Etendue maximum en portée de la zone claire: JHmax (c) Centre de zone d'ombre iSc, isc (d) Etendue minimum en portée d'une zone d'ombre: iSmin 2. Calculer les caractéristiques de jonction suivantes: (a) Différence verticale moyenne: AXH/S = iHc - iSc (b) Séparation horizontale: AYH/S = iJHmax - Jsmin D'autres paramètres tels que le pourcentage de recouvrement dans la direction verticale de l'étendue de la zone d'ombre avec l'étendue de la zone claire peut être défini mais les paramètres ci-dessus sont préférés. L'utilisation des centres pour une différence verticale est moins sensible au bruit que les mesures d'étendue, étant donné que sa moyenne est calculée sur la surface de la tache. Avec cette caractéristique supplémentaire, le module 38 d'extraction de caractéristique de jonction de zone claire/zone d'ombre calcule les caractéristiques suivantes pour le discriminateur Bayésien 40. x13 = AXH/S- X14 = AYH/S La transformation logarithmique n'est pas utilisée étant donné que les deux quantités x13 et x14 peuvent être négatives. Le discriminateur Bayésien 40 traite des sous- ensembles des quatorze caractéristiques définies antérieu- remeht pour confirmer ou infirmer que la zone fragmentaire est une mine. Le discriminateur Bayésien 40 a la forme fonctionnelle suivante quand il effectue une discrimination entre deux classes: soit r(x) = ( fM(x)/(fM(x) + fN(x)) o fM(x) est la distribution conditionnelle du vecteur x de caractéristiques pour les zones fragmentaires correspondant à des mines et fN(X) est la distribution conditionnelle du vecteur x de caractéristiques pour des zones fragmentaires ne correspondant pas à des mines. En utilisant un seuil t choisi de manière à équilibrer le risque entre des détections manquées et l'apparition d'un trop grand nombre d'alarmes fausses, la zone fragmentaire est déclarée être une mine si r(x) > t. Les définitions de fM(x) et fN(x) dépendent des résultats possibles: 1. Une zone claire et une zone d'ombre détectées dans la zone fragmentaire, 2. Une zone claire uniquement détectée dans la zone fragmentaire; 3. Une zone d'ombre uniquement détectée dans la zone fragmentaire; ou 4. Ni une zone claire ni une zone d'ombre ne sont détectées dans la zone fragmentaire. Le discriminateur Bayésien 40 est initialisé en utilisant un ensemble de données d'apprentissage, dans lequel les emplacements des mines sont connus. A partir de cet ensemble, on rassemble les statistiques suivantes. Résultat Caracté- Mines Non mines ristiques co- Co- N Moyenne variane N Moyenne varianCe variance variance 1 l a x14 NM1 gM1 EM1 NN1 MN1i N1 2 xl à x6 NM2 4M2 ZM2 NN2 PN2 EN2 3 x7 à x12 NM3 9M3 ZM3 NN3 4N3 EN3 4 NM4 NN4 Avec ces statistiques, on utilise une distribution normale à plus de trois dimensions pour se rapprocher des distributions des trois premiers résultats. La dimension de x, de g et de I est fonction du résultat. Pour le quatrième résultat x, g et E sont indéfinis, seul le nombre d'occurrences NM4 et NN4 sont définis. Pour i = 1 jusqu'à 3, les distributions sont fMi(x) = ! NMi exp[-0,5(x-uMi)Ty lMi(x- j4Mi)3 NNi + NNi ni/2 1/2 _ (2n) Y-Mi et fNi(X) = NNi exp[-0,5(x-gNi)TE Ni(X-ANi)] NMi + NNi ni/2 1/2 (2n) ENi o ni est le nombre de caractéristiques 54, c'est-à-dire la dimension de x. Pour le quatrième résultat, r = NM4/NM4 + NN4) - Ces algorithmes ont été codés en C et exécutes sur un poste de travail SUN. On a utilisé pour initialiser le discriminateur un ensemble de 60 images de sonar, de 512 x 1024 pixels, dont certaines contenaient des mines et pour lesquelles la vérité sur l'emplacement des mines était connue. La figure 3 montre les performances du discriminateur dans lequel la fraction des mines correctement classifiées est portée en fonction de la fraction des alarmes erronées incorrectement classifiées. L'utilisation de filtres morphologiques consistant en deux dilatations suivies par une opération d'érosion sur les données 24 de niveau de gris de la zone fragmentaire améliore la détection des zones claires associées aux mines par fusion des zones claires qui sont parfois fractionnées. La génération d'un masque 44 de zones claires à partir de l'image filtrée 42 mentionnée ci-dessus par utilisation de règles concernant la surface du masque et la position du masque à l'intérieur de la zone fragmentaire augmente considérablement la probabilité d'une identifi- cation de la zone claire correcte tout en éliminant les zones claires de peu d'importance. L'utilisation d'un masque 44 pour définir la zone claire intéressante permet de calculer des caractéristiques 46 de zone claire sur des zones claires qui peuvent comporter des segments disjoints. Le calcul de six caractéristiques 46 de zone claire par utilisation des données initiales d'échelle de gris non filtrée à l'intérieur de la région de masque de zones claires utilise au maximum les données de forme, d'intensité et de texture de haute fréquence à l'intérieur de la zone fragmentaire. L'utilisation de la transformation logarithmique sur les caractéristiques calculées donne non seulement des variables aléatoires, qui sont à peu près normales en ce qui concerne la distribution pour faciliter une mise en oeuvre dans le dispositif de classification Bayésien 40, mais élimine également la nécessité d'autres caractéristiques qui sont des produits de puissances de caractéristiques de base. Par conséquent, il n'est pas nécessaire de calculer la compacité qui est définie comme étant A/4np2, étant donné que, dans le cas de la transformation logarithmique, il existe une combinaison linéaire de log A et de log p. L'utilisation d'un filtre passe-bas linéaire sur les données de zones fragmentaires de niveau de gris filtre et fait fusionner les zones d'ombre tout en éliminant la structure granulaire de niveau bas dans les zones d'ombre. La structure granulaire de niveau haut dans la zone de fond, bien que réduite, reste encore importante. L'utilisation de deux filtres morphologiques consistant en une dilatation par un disque et une dilatation par un élément de structuration horizontal fait fusionner les grains dans les zones de fond et dans les zones claires. Du fait que les zones d'ombre comportent très peu de grains, cette seconde opération de filtrage augmente considéra- blement le contraste entre les zones d'ombre et les zones dépourvues d'ombre. Ceci simplifie la génération du masque de zones d'ombre. La génération d'un masque 50 de zones d'ombre utilisant les règles concernant la superficie du masque, sa position à l'intérieur de la zone fragmentaire et les relations géométriques avec le masque de zones claires augmente considérablement la probabilité d'une identifi- cation des zones d'ombre correctes tout en éliminant les zones d'ombre d'aucune importance. L'utilisation d'un masque 50 pour définir les zones d'ombre intéressantes permet de calculer les caractéristiques 52 de zones d'ombre sur les zones d'ombre qui peuvent être disjointes. Le calcul de six caractéristiques 52 de zones d'ombre en utilisant les données initiales d'échelle de gris non filtrée à l'intérieur de la région de masque de zones d'ombre utilise au maximum les informations de forme dans la zone fragmentaire. Du fait que le bruit dû aux grains établit un plancher pour les valeurs d'échelle de gris de zone d'ombre, les caractéristiques de zones d'ombre n'utilisent ni l'intensité ni le niveau de bruit et, de ce fait, diffèrent des caractéristiques de zones claires. Aiinsi, les caractéristiques sélectionnées sont optimisées en ce qui concerne les caractéristiques de zones d'ombre. L'utilisation de caractéristiques 54 de position de jonction de zones claires/zones d'ombre augmente la probabilité d'une détection correcte pour un taux donné d'alarmes erronées. Le discriminateur Bayésien 40 utilise de façon optimale les informations trouvées dans la zone fragmentaire par le fait qu'il comporte un dispositif de classification séparé pour chacun des quatre résultats possibles. L'utilisation de fonctions logarithmiques pour la cartographie augmente la qualité de l'adaptation de la distribution normale à plus de trois dimensions aux distributions expérimentales. Il est bien entendu que la description qui précède n'a été donnée qu'à titre purement illustratif et non limitatif et que des variantes ou des modifications peuvent y être apportées dans le cadre de la présente invention. REVENDICATIONS 1. Système pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zone fragmentaire comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau connu de gris, caractérisé en ce qu'il comprend: (a) un filtre de zones claires pour augmenter d'une quantité prédéterminée les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image de zone fragmentaire précitée, grâce à quoi les zones claires adjacentes de chaque image de zone fragmentaire précitée fusionnent de manière à former une seule zone claire; (b) un générateur de masque de zones claires qui génère un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, par calcul d'un niveau de gris de seuil lesdites images de zones fragmentaires non filtrées et par analyse desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) un dispositif d'extraction de caractéristiques de zones claires qui extrait les caractéristiques de zones claires desdites images fragmentaires en comparant ledit masque de zones claires et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) un filtre de zones d'ombre pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires présentant une structure granulaire de manière à faire fusionner les zones de ladite! image de zones fragmentaires présentant une structure granulaire, grâce à quoi lesdites zones d'ombre dans ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires présentant un manque de structure granulaire; (e) un générateur de masque de zones d'ombre qui génère un masque de zones d'ombre à partir des images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, par sélection des zones d'ombre qui, dans ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) un dispositif d'extraction de caractéristiques de zones d'ombre qui extrait des caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones d'ombre et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) un calculateur de caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre qui calcule les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre à partir desdites caractéristiques de zones claires desdites caractéristiques de zones d'ombre; et (h) un discriminateur Bayésien qui analyse lesdites caractéristiques de zones claires, lesdites caractéris- tiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non lesdites caractéristiques correspondent à des résultats définis préalablement qui indiquent la présence d'une mine. 2. Système pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zones fragmentaires comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau de gris connu, caractérisé en ce qu'il comprend: (a) un moyen pour augmenter d'une quantité prédéterminée les dimensions de chaque zone claire de chaque image de zone fragmentaire, grâce à quoi les zones claires adjacentes dans chaque image précitée de zone fragmentaire fusionne de manière à former une seule zone claire; (b) un moyen pour générer un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, par calcul d'un niveau de gris de seuil desdites images de zones fragmentaires non filtrées et par analyse desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) un moyen pour extraire les caractéristiques de zones claires desdites images de zones fragmentaires par comparaison dudit masque de zones claires et desdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) un moyen pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire pour faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire, grâce à quoi lesdites zones d'ombre dans ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une absence de structure granulaire; (e) un moyen pour générer un masque de zones d'ombre à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, par sélection des zones d'ombre qui, dans ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) un moyen pour extraire les caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires par comparaison dudit masque de zones d'ombre et desdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) un moyen pour calculer les caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre à partir desdites caractéristiques de zones claires et desdites caractéristiques de zones d'ombre; et (h) un moyen pour analyser lesdites caractéris- tiques de zones claires, lesdites caractéristiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction de zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non lesdites caractéristiques correspondent à des résultats prédéfinis qui indiquent la présence d'une mine. 3. Système selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit moyen pour effectuer une analyse est un discriminateur Bayésien. 4. Système selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit moyen pour augmenter d'une quantité prédéfinie les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image précitée de zones fragmentaires est un filtre de zone claire. 5. Système selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit moyen pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire afin de faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire est un filtre de zones d'ombre. 6. Procédé pour discriminer des cibles qui pourraient représenter des mines et qui sont détectées par un système sonar à couverture latérale, lesdites cibles consistant en des images de zones fragmentaires formées à partir d'une matrice de pixels, chaque image de zones fragmentaires comportant des zones claires et des zones d'ombre présentant un niveau de gris connu, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant: (a) à filtrer lesdites images de zones fragmentaires pour augmenter d'une quantité prédéfinie les dimensions de chaque zone claire précitée de chaque image précitée de zones fragmentaires, grâce à quoi les zones claires adjacentes dans chaque image précitée de zones fragmentaires fusionnent de manière à former une seule zone claire; (b) à générer un masque de zones claires à partir desdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en calculant un niveau de gris de seuil desdites images de zones fragmentaires non filtrées et en analysant lesdites images de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones claires, en utilisant ledit niveau de gris de seuil; (c) à extraire les caractéristiques de zones claires desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones claires et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (d) à filtrer lesdites images fragmentaires pour augmenter les dimensions des zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire afin de faire fusionner les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une structure granulaire, grâce à quoi lesdites zones d'ombre de ladite image de zones fragmentaires sont représentées par les zones de ladite image de zones fragmentaires qui présentent une absence de structure granulaire; (e) à générer un masque de zones d'ombre à partir desdites images de zones fragmentaires filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre en sélectionnant les zones d'ombre de ladite image de zones fragmentaires, filtrées en ce qui concerne les zones d'ombre, qui satisfont aux exigences de superficie et de niveau de gris; (f) à extraire les caractéristiques de zones d'ombre desdites images de zones fragmentaires en comparant ledit masque de zones d'ombre et lesdites images de zones fragmentaires non filtrées; (g) à calculer les caractéristiques de jonction zones claires/zones d'ombre à partir desdites caractéris- tiques de zones claires desdites caractéristiques de zones d'ombre; et (h) à analyser lesdites caractéristiques de zones claires, lesdites caractéristiques de zones d'ombre et lesdites caractéristiques de jonction zones claires/zones d'ombre pour déterminer si oui ou non lesdites caractéristiques correspondent à des résultats prédéfinis qui indiquent la présence d'une mine.