FR 2923024 A1 20090501 FR 0707561 A 20071026 PROCEDE DE DETECTION D'UNE CIBLE Le domaine de l'invention est celui des systèmes de surveillance. Un système de surveillance a pour fonction de détecter et suivre des cibles pénétrant dans une zone de surveillance. Le problème crucial de la détection de cible dans une séquence vidéo est de trouver un critère désigné � critère de détection � qui permet de décider pour chaque image comportant des pixels, quels sont les pixels d'une cible. Le choix de ce critère conduit à des performances de détection définies en fonction du couple probabilité de détection - probabilité de fausse alarme. On rappelle que la probabilité de détection est la probabilité pour un pixel d'une cible d'être considéré comme probablement celui d'une cible ; la probabilité de fausse alarme est la probabilité pour un pixel d'un objet non menaçant d'être sélectionné comme étant probablement celui d'une cible. Dans les systèmes de surveillance de cibles aériennes, on utilise généralement des images acquises dans les longueurs d'onde de l'infrarouge car elles offrent un bon critère de détection dans la mesure où la plupart des cibles sont propulsées et fournissent donc un signal IR élevé. Ce signal s'exprime de la façon suivante selon qu'une cible est présente ou non dans le pixel correspondant. Smenace ù `cible + Sarrièreùplan _F Sbruit Ssansùmenace = Sarrièreùplan + Sbruit où Scible est le signal de la cible, Sarrière-plan le signal de l'arrière-plan du pixel (appelé aussi le fond), 25 Sbruit un échantillon aléatoire du bruit du capteur. Le critère de détection pour des images IR est donné par le S/B du signal IR spécifique de la cible. Le rapport signal sur bruit d'une cible est donné par: 6(Sbruit 30 où a (S bruit) est l'écart-type du bruit du capteur. = Scib(e RSBmenace Selon cette définition, une cible possède donc un rapport signal sur bruit non nul, alors qu'un objet du fond possède un rapport signal sur bruit nul. Ce critère peut donc servir à séparer les cibles du fond par simple seuillage. Un estimateur du rapport signal sur bruit en un pixel donné peut 5 être obtenu à partir du signal collecté dans ce pixel par : U(Sbruit ) OÙ = Smenace ù Scible f Sarrièreùplan ù +Sbruit _ Ssansùmenace ù +Sbruit sansùmenace La qualité de l'estimateur est très liée à la qualité de l'estimateur de l'arrière plan de la cible. Cependant, mérne si cette estimation est parfaite, 15 il reste un terme de bruit qui peut faire : • qu'un pixel non menaçant ait un RSB non nul à cause de la réalisation de bruit sur le pixel courant, induisant ainsi une fausse alarme, • qu'un pixel menaçant ait un RSB inférieur à celui prévu, voire inférieur à celui du seuil, induisant ainsi une non détection d'une cible. 20 Une méthode de détection de cibles ponctuelles dans la bande spectrale de l'infrarouge est donc d'estimer en chaque pixel son rapport signal sur bruit, puis de décider que le pixel est une cible si ce rapport signal sur bruit estimé dépasse un seuil fixé. Le problème reste donc de trouver une bonne estimation de 25 l'arrière-plan du pixel étudié alors qu'il est mélangé au signal de la cible dans le signal infrarouge du pixel étudié. II est connu d'estimer le signal de l'arrière-plan en considérant la moyenne d'un arrière-plan de taille fixée, c'est-à-dire la moyenne d'un nombre fixe de pixels uniformément localisés autour du pixel étudié. Cette 30 méthode ne prend pas en compte le biais résultant de l'estimation statistique du signal de l'arrière- plan sur un nombre réduit de pixels. Enfin, cette = Sû Cela se traduit éventuellement par une mauvaise estimation du S/B des pixels conduisant à une augmentation de la probabilité de fausse alarme et donc à une réduction des performances. La solution proposée est d'utiliser autour du pixel étudié, une zone (ou arrière-plan) dite zone de voisinage, dont la taille est adaptée à la complexité de la scène locale. Cette taille est calculée en utilisant un critère d'uniformité pour sélectionner localement la plus grande zone quasi-uniforme pour l'estimation de l'arrière-plan. On est alors ramené à l'analyse d'un arrière-plan quasi-uniforme, c'est-à-dire à un problème classique d'estimation de biais. Ceci est illustré figure 2. La taille de la zone de voisinage 2a du pixel la est plus petite ( 3 x 3 pixels) que celle (2b) du pixel 1 b (9 x 9 pixels), le pixel la étant plus proche de la frontière 3 que le pixel lb. Dans le cas limite du pixel 1c, la zone de voisinage est réduite à ce pixel puisqu'il se situe sur la frontière 3. Plus précisément, l'invention a pour objet un procédé de détection d'une cible dans une scène comportant - une étape d'acquisition d'images numériques de la scène au moyen d'un capteur, ces images comportant des pixels, 30 puis pour chaque pixel : - une étape d'estimation de l'arrière plan du pixel, une étape d'estimation du rapport signal sur bruit du pixel, - une étape de décision par seuillage de ce rapport signal sur bruit pour déterminer si le pixel est un pixel de la cible. Il est principalement caractérisé en ce que l'étape d'estimation de l'arrière-plan du pixel est basée sur la sélection pour chaque pixel, d'une zone dite de voisinage, centrée autour dudit pixel, cette zone respectant un critère d'uniformité prédéterminé et la taille de cette zone étant la plus proche possible d'une taille maximale prédéterminée. On obtient ainsi une estimation non biaisée pour un grand arrière-plan quasi-uniforme. Pour des pixels étudiés proches des limites d'un arrière-plan complexe, la taille de la zone de voisinage est réduite : le biais de l'estimation est cependant très inférieur à celui qui résulterait de l'inclusion de ces limites dans l'estimation de l'arrière-plan. Selon une caractéristique de l'invention, la sélection de la zone de voisinage est basée sur le calcul d'un plan d'intensité centré autour dudit pixel et dont l'écart-type du résidu est inférieur à un seuil prédéterminé Su. Selon une caractéristique de l'invention, la sélection de la zone de voisinage comprend les étapes suivantes consistant à : - A) calculer les paramètres du plan d'intensité le plus proche, - B) calculer un terme lié à l'écart type du résidu dudit plan, - C) lorsque ce terme atteint un seuil prédéterminé Su, la taille de la zone est retenue, sinon les étapes A, B et C sont réitérées à partir d'une taille de zone modifiée. Selon une caractéristique de l'invention, le plan d'intensité le plus proche est calculé par la méthode des moindres carrés. La taille prédéterminée est par exemple la taille maximale et dans l'étape C, la taille de la zone modifiée est une taille réduite. Selon une caractéristique de l'invention, dans l'étape A, l'un des paramètres est calculé à partir de l'intensité moyenne de ladite zone. Selon un mode de réalisation de l'invention, la zone de voisinage, centrée autour du pixel, exclut ledit pixel. L'invention décrite effectue de façon optimale la détection de cibles qui n'occupent qu'un pixel. Selon une caractéristique de l'invention, avant l'étape d'estimation de l'arrière-plan pour chaque pixel, une étape de changement de l'échelle des pixels intervient, c'est-à-dire qu'un bloc de q x q anciens pixels (ou pixels d'origine) devient un nouveau pixel, q étant un entier supérieur ou égal à 2. Cela permet de détecter les cibles qui occupent plus de un pixel d'origine, par moyennage par blocs de l'image jusqu'à ramener les cibles que l'on veut détecter à n'occuper qu'un nouveau pixel. L'invention a aussi pour objet un système de détection d'une cible dans une scène, comportant un capteur d'images numériques de la scène, une unité de traitement des images, caractérisé en ce que l'unité de traitement comprend des moyens de mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront 10 à la lecture de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif et en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure 1 déjà décrite illustre le problème posé par des arrière- plans de taille fixe, la figure 2 illustre la solution proposée par l'invention à savoir des 15 zones de voisinage de taille adaptée, la figure 3 est un organigramme des différentes étapes d'un exemple de déroulement du procédé selon l'invention, la figure 4 illustre schématiquement l'application du procédé selon l'invention à un pixel étudié, 20 la figure 5 représente schématiquement un système de détection selon l'invention. D'une figure à l'autre, les mêmes éléments sont repérés par les mêmes références. 25 Selon l'invention, l'étape d'estimation des pixels de l'arrière-plan de la cible est basée sur la sélection pour chaque pixel de l'image, d'une zone dite de voisinage, centrée autour du pixel : cette zone est la plus grande zone uniforme possible. Une zone est uniforme lorsqu'elle respecte un critère d'uniformité prédéterminé, en l'occurrence lorsqu'elle peut être ajustée par 30 un plan d'intensité dont l'écart- type ou plus précisément l'écart-type du résidu, est inférieur à un seuil prédéterminé. Ce seuil est par exemple égal à l'écart-type du bruit du capteur multiplié par un coefficient déterminé. Le plan d'intensité calculé est celui qui approche au mieux la distribution des intensités dans les pixels de la zone considérée. On calcule également 35 I"'écart-type" du plan d'intensité le plus proche, ou plus précisément "écart- type du résidu", qui est la racine carrée de la moyenne des carrés des écarts entre, pour chaque pixel de la zone, l'intensité dans ce pixel et l'intensité du plan d'intensité le plus proche dans ce pixel.. Un autre critère d'uniformité consiste par exemple à seuiller les moments d'ordre n de la distribution locale d'intensité des pixels, ou encore à constituer l'histogramme des pixels du voisinage sélectionné et à le corréler avec une distribution de probabilité gaussienne. La solution retenue l'a été pour sa faible complexité algorithmique ; elle est plus adaptée à un fonctionnement temps réel. On va décrire la sélection de cette zone en relation avec l'organigramme de la figure 3. Pour chaque pixel de l'image, désigné � premier pixel � ou � pixel suivant �, une zone de taille N x N pixels est choisie autour de ce pixel (étape 10). Selon un premier mode de réalisation on choisit à chaque itération de réduire la taille de la zone et l'on sélectionne la première zone rencontrée qui satisfait un critère d'uniformité. Dans ce cas, la taille de la zone choisie à la première itération est la plus grande possible. Dans l'exemple de la figure, la taille maximale de la zone est Nm x Nm pixels avec Nm tel que : • Nm est impair • Nm est inférieur ou égal à N M = 11 • Il existe une zone de taille Nm x Nm pixels incluse dans l'image traitée et centrée autour du pixel étudié, ce qui permet de traiter le cas des pixels situés à la périphérie de l'image, c'est-à-dire ceux qui n'ont pas de voisinage de taille 11x11 pixels totalement inclus dans l'image. N M x N M = 11 x 11 pixels correspond donc à la plus grande de toutes les zones qui seront testées. N étant fixé, s'enchaînent alors plusieurs étapes. L'étape 20 consiste à calculer l'intensité moyenne de cette zone. Selon un mode de réalisation de l'invention, le pixel étudié est inclus 30 dans la zone de voisinage. L'intensité moyenne m est alors donnée par la formule : m = E I(x,y) / N2 I(x,y) étant l'intensité d'un pixel de coordonnées x, y, la somme des intensités étant calculée sur la zone considérée, elle est donc indicée par les coordonnées x et y des pixels de cette zone, et N2 étant le nombre de pixels de la zone considérée. N2 est égal à Ne, x N, pour la 1 ère zone. Selon un autre mode de réalisation de l'invention, le pixel étudié est exclus de la zone de voisinage. L'intensité moyenne m est alors donnée par la formule : m = E I(x,y) / (N2-1) L'étape suivante (étape 30) consiste à calculer un plan d'intensité Pour cela, chaque pixel se voit attribuer un couple de coordonnées (x,y) selon la loi suivante : - Le voisin de droite d'un pixel de coordonnées (x,y) a pour coordonnées (x+1,y). - Le voisin inférieur d'un pixel de coordonnées (x,y) a pour coordonnées (x,y+1). Il suffit ensuite de fixer les coordonnées (x,y) de n'importe quel point du voisinage, de manière arbitraire, pour ensuite pouvoir constituer un pavage du voisinage propre à l'estimation du plan local. II s'agit donc de trouver le plan d'intensité défini par les paramètres a,b et c, et tel que I(x,y) soit le plus proche possible de ax + by + c en tout point du pavage ci dessus. Ces paramètres sont estimés par exemple par une résolution au sens des moindres carrés. On pourrait également utiliser des méthodes plus complexes comme les moindres carrés pondérés qui permettent d 'exclure automatiquement les points aberrants du voisinage de l'estimation du plan. Cependant, pour des raisons de temps de calcul, on choisit dans cette description de s'en tenir à la résolution au sens des moindres carrés. Des valeurs estimées des paramètres a, b et c, soit ae, be et ce, sont calculées de façon à ce que la somme D= E (I(x,y) ù (ax+by+c))2 qui est une fonction de a, b et c, soit minimale pour a = ae, b = be et c = ce, cette somme étant calculée sur la zone de voisinage. D est la somme sur les pixels de ladite zone des carrés des différences pour chaque pixel entre son intensité et celle d'un plan d'intensité donné. Ceci est obtenu en résolvant le systèrne suivant. bD/ba = 0, bD/bb = 0, ÔD/ôc = 0, où le symbole ô désigne la dérivée partielle, soit E [ (I(x,Y) ù (ae x+be Y+Ce)) . (-x) ] = 0 [ (I(x,Y) ù (ae x+be Y+Ce)) . (-y) ] = 0 [ (I(x,Y) ù (ae x+ be Y+ce)) . (-1) ] = 0 qui conduit à un système de trois équations linéaires en ae, be et ce, soit de façon mathématique : ( ae, be, ce ) = argmin a,b,c D(a,b,c) où argmin a,b,c d'une fonction f(a,b,c) désigne le triplet de valeurs de a,b,c qui 10 minimise f. Une particularité intéressante est que, si le pixel central de la zone de voisinage a reçu les coordonnées (0,0), alors le coefficient c du plan estimé, soit ce , est égal à l'intensité moyenne dans le voisinage, m, définie à l'étape 15 20, car dans ce cas, on a E(x) = E(y) = O. ce est alors calculé par la formule simple : Ce=EI(x,y)/N2 ou ce:=El(x,y)/(N2ù1) selon que le pixel étudié est inclus dans la zone ou exclus de la zone. Alors le système de trois équations linéaires se réduit à un système de 20 deux équations linéaires en ae et be que l'on peut réécrire sous la forme : ae E(x2) + be E(xy) = [ x I(x,y) ] aeE(xy)+beE(y2)=E[yI(x,Y)] Par exemple, les intensités respectives des pixels d'une zone de 3 x 3 25 pixels centrée sur le pixel de coordonnées (0,0) sont : I(-1,1), 1(0,1), 1(1,1), l(-1,0), 1(0,0), ... 1(-1,-1). Les coefficients ae, be et ce du plan d'intensité le plus proche étant déterminés, l'étape suivante (étape 40) consiste à calculer l'écart type du résidu c'est-à-dire min a,b,c (D) = D (ae, be, ce) puis l'écart-type du résidu a r = 30 (Dmin/N2)1'2 ou a r = (Dmin/(N2-1))hl2 selon que le pixel étudié est inclus dans la zone ou exclus de la zone. L'étape suivante (étape 50), celle du test d'uniformité, est alors appliquée. Elle consiste à comparer l'écart type du résidu a r à un seuil prédéterminé Su (seuil pour le test d'uniformité) ; ce seuil est un paramètre 35 réglable, il est par exemple égal à l'écart-type du bruit du capteur multiplié par un coefficient déterminé de façon telle qu'une image constituée uniquement du bruit du capteur soit analysée comme uniforme avec une probabilité proche de 1. Si l'écart-type du résidu (ou plus généralement un terme lié à l'écart type du résidu), est supérieur au seuil (a, > Su), cela signifie que l'arrière-plan n'est pas uniforme sur cette zone de voisinage. La taille de la zone est alors réduite, et les étapes 20, 30, 40 et 50 sont réitérées tant que le critère d'uniformité n'est pas atteint. On a par exemple N x N = 9 x 9 pour la 2è zone (2è itération) sur un pixel avec une valeur initiale de N égale à 11 (Nm = 11). Si l'écart-type du résidu est inférieur ou égal au seuil (a, RSB >= Sù arrièreùplan > 30 où est la valeur estimée de l'arrière plan au niveau du pixel étudié (de coordonnées xc, yc), soit =aexc+beyc+Ce et où a (S bruit) est l'écart-type du bruit du capteur. Le numérateur de est donc égal à a(Sbruit ) 1 (Xc, Yc) - = I (Xc, Yc) ù (ae Xc + be Yc + Ce) Ce rapport signal sur bruit estimé est comparé à un seuil Sd (seuil pour la détection, étape 70). S'il est plus grand en valeur absolue, le pixel étudié (xc,yc) est marqué comme correspondant à une cible potentielle (étape 80) ; dans le cas contraire, il est éliminé de la suite du traitement, et ne sera pas considéré comme une cible potentielle. Puis l'on passe à un autre pixel à étudier. Lorsque aucune zone de voisinage uniforme ne peut être sélectionnée, c'est-à-dire lorsque la zone est réduite au pixel étudié, cela signifie que ce pixel est probablement localisé sur une limite (comme le pixel 1c figure 2) et il est alors identifié comme tel. Le traitement spécifique de ce type de pixel ne fait pas partie du procédé objet de cette demande de brevet. On a représenté figure 4 une zone de l'image autour d'un pixel 1 représentatif de la cible. Cette figure illustre le cas où la zone initiale compte 11 x 11 pixels et la zone uniforme 2 qui est la 5è zone sélectionnée, compte 3 x 3 pixels. L'analyse du voisinage regroupe les étapes 20, 30 et 40. La sélection du fond uniforme maximal regroupe l'étape 50 et le rebouclage éventuel sur la taille du voisinage. L'invention décrite jusqu'à présent effectue la détection de cibles qui n'occupent qu'un pixel. Une adaptation possible de l'invention permet de détecter les cibles de taille supérieure au pixel, par moyennage par blocs de l'image (dits 'nouveaux pixels') jusqu'à ramener les cibles que l'on veut détecter à n'occuper qu'un nouveau pixel. Si par exemple l'on connaît seulement la taille maximale des cibles à détecter, on peut ainsi analyser consécutivement des images moyennées par blocs 2 x 2, 3 x 3,... jusqu'à p x p, ce qui revient à � dézoomer � l'image, c'est-à-dire à changer l'échelle du repère O,x,y de l'image : un bloc de q x q anciens pixels devient un nouveau pixel, q étant un entier supérieur ou égal à 2 et pouvant aller jusqu'au nombre p qui correspond à la taille maximale des cibles à détecter. Cette étape intervient avant l'ensemble des étapes d'estimation de l'arrière plan décrites précédemment et qui conduisent à décréter si le pixel correspond à une cible potentielle. On peut ensuite fusionner les pixels détectés (qui ont a priori des 35 tailles différentes) par un algorithme de connexité. Un système de détection selon l'invention représenté figure 5 comporte un capteur d'images numériques 100 et une unité de traitement 200 de ces images qui comprend des moyens classiques de mise en oeuvre du procédé décrit. REVENDICATIONS 1. Procédé de détection d'une cible dans une scène comportant : une étape d'acquisition d'images numériques de la scène au moyen d'un capteur, ces images comportant des pixels, puis pour chaque pixel : une étape d'estimation de l'arrière plan du pixel, une étape d'estimation du rapport signal sur bruit du pixel, - une étape de décision par seuillage de ce rapport signal sur bruit pour déterminer si le pixel est un pixel de la cible, caractérisé en ce que l'étape d'estimation de l'arrière-plan du pixel est basée sur la sélection pour chaque pixel, d'une zone dite de voisinage, centrée autour du pixel, cette zone respectant un critère d'uniformité prédéterminé et la taille de cette zone étant la plus proche possible d'une taille maximale prédéterminée. 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la sélection de la zone de voisinage est basée sur le calcul d'un plan d'intensité centré autour dudit pixel et dont l'écart type du résidu est inférieur à un seuil prédéterminé Su. 3. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la sélection de la zone de voisinage comprend les étapes suivantes consistant à : - A) calculer les paramètres du plan d'intensité le plus proche d'une zone de taille prédéterminée, - B) calculer un terme lié à l'écart-type du résidu de ce plan, - C) lorsque ce terme atteint un seuil prédéterminé, la taille de la zone est retenue, sinon les étapes A, B et C sont réitérées à partir d'une taille de zone modifiée. 4. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le plan d'intensité le plus proche est calculé par la méthode des moindres carrés. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce que dans l'étape A, l'un des paramètres est calculé à partir de l'intensité moyenne de la zone de taille prédéterminée. 6. Procédé selon l'une des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que la taille prédéterminée est la taille maximale et en ce que dans l'étape C, la taille de zone modifiée est une taille réduite. 10 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend, avant l'étape d'estimation de l'arrière plan pour chaque pixel, une étape de changement de l'échelle des pixels c'est-à- dire qu'un bloc de q x q anciens pixels devient un nouveau pixel, q étant un entier supérieur ou égal à 2. 15 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la zone de voisinage centré autour du pixel, exclut ledit pixel. 9. Système de détection d'une cible dans une scène, comportant un 20 capteur (100) d'images numériques de la scène, une unité (200) de traitement des images, caractérisé en ce que l'unité de traitement comprend des moyens de mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes.5