Automatic Sea Target Recognition in Infrared Imagery. Reconnaissance Automatique de Cibles Partiellement Immergées par Imagerie I.R.

Automatic Sea Target Recognition in Infrared Imagery

Reconnaissance Automatique de Cibles Partiellement Immergées par Imagerie I.R.

Gilles Keryer Jean-Noël Provost  Jean-Pierre Tanguy 

Département Optique, UMR CNRS 6616, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne, BP832, 29285 BREST Cédex, FRANCE

GTS Ecole Navale, Lanvéoc Poulmic, 29240 BREST naval, FRANCE

DCE/GESMA, 29240 BREST naval, FRANCE

Page: 
451-460
|
Received: 
20 July 1998
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

The detection of targets is a significant and difficult problem for the new trends in naval warfare. The subject of this paper is the automatic partially immersed sea target detection using infrared images (Band III). These data exhibit different resolutions (depending on the camera field of view), different signal to noise ratios (depending on the sea state) and different contrasts (depending on the temperature difference between the target and the sea). In a very classical way, pattern recognition involves two steps : a pre-processing phase followed with a decision phase (detection, possibly classification).

A detection of region of interest with wavelet processing is proposed . This technique proceeds as follows. The filter is designed to localize targets corresponding to a specific size (width and height). From different learning sets of targets and backgrounds (binary problem), a linear combination of four wavelets corresponding each to specific task (width size, height size, low contrast detection, small size target rejection (clutter noise)) is learned with the help of aPerceptron neural network. This network determines the coefficients of the linear combination and both the wavelet parameters in minimizing the error between the expected output and the real one. We can qualitatively conclude that the wavelet techniques are particularly robust.

The decision consists in a correlation process which is a rough (the decision results from a threshold of the correlation plane) but very simple (a filtering) operation . The references are preprocessed in the same manner as the scene for each data series . To evaluate the correlation performances and consequently the preprocessing performances, parameters which characterize the correlation peak thinness and the autocorrelation to false alarm peak ratio are considered. It is shown that the wavelet technique is efficient and easily performed.

Considerations about digital and optical implementations are given . The optical correlation is particularly well adapted to the correlation via wavelet processings. 

Résumé

Cet article porte sur la reconnaissance automatique de cibles partiellement immergées par imagerie IR. On dispose d'un ensemble d'images réelles acquises dans des conditions différentes (présence de bruits, plus ou moins contrastées) . Très classiquement, en reconnaissance des formes, on procède à une étape de prétraitement avantla phase de décision (détection, éventuellement classification).

La détection de zones d'intérêt par traitement par ondelettes est présentée ici comme la première phase de la reconnaissance (prétraitement). Celle-ci, à l'aide d'un jeu restreint d'ondelettes, apprises sur une base d'exemples, permet de localiser les cibles de la scène correspondant à une taille (largeur, hauteur) donnée. Le prétraitement permet alors d'extraire des cibles dans des images très peu contrastées et bruitées.

La phase de décision considérée ici est basée sur l'opération de corrélation c'est-à-dire d'un simple filtrage suivi d'un seuillage. Nous verrons que ces deux opérations peuvent être fusionnées en une seule.

En raison de la grande simplicité de mise enoeuvrede l'algorithme proposé, des implantations numériques et optiques peuvent être envisagées. 

Keywords: 

Infrared imagery, image processing, wavelet processing, pattern recognition, correlation.

Mots clés 

Imagerie infrarouge, traitement d'images, ondelettes, reconnaissance des formes, corrélation.

1. Introduction
2. Présentation de L'étude
3. L'algorithme Proposé
4. Réalisations Possibles
5. Conclusion
6. Remerciements
  References

[1] P.F. Adam.Traitement d'images optroniques appliqué à la détection de mines flottantes. Technical Report RE-4202, Groupe d'Etudes Sous-Marines de l'Atlantique, 1998, Brest. 

[2] A. Delteil and J.P. Fouilloy. Caméra thermiques. Optronique, Techniques de l'Ingénieur,Editions techniques, E4, Paris. 

[3] E. Kobak. Lebruit spatial fixe dans les détecteurs infrarouges. Revue Scientifiqueet Technique de laDéfense,39 :61-67, ADDIM 1998, Paris. 

[4] A. Rosenfeld and A.C. Kak. Digital picture processing : vol 2. Academic Press, Inc, Seconde édition, 1982, New York. 

[5] J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, 1982, London. 

[6] S. Geman and D. Geman. Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images.IEEE Transactions onpatternAnalysis and Machine Intelligence, PAMI-6:721-741, 1984.

[7] Y . Meyer.Lesondelettes. Armand Colin, 1994, Paris. 

[8] T.P. Weldon and W.E. Higgins and D. F. Dunn. Gabor filter design for multiple texture segmentation. Optical Engineering, 35 :2852-2863, 1996. 

[9] D.P. Casasent and J.S. Smokelin. Neural net design of macro Gabor wavelet filters fordistorsion-invariant object detection in clutter.Optical Engineering, 33 :2264-2271,1994. 

[10] J.Héraultand C. Jutten.Réseauxneuronaux ettraitementdu signal.Hermès, 1994,Paris. 

[11] J.N. Provost. Détection de mines partiellement immergées àpartir d'images Infra-Rouge : un traitement d'image parfiltrage optique. Technical report, EcoleNavale,D.E.A. Electronique etOptronique,optionoptronique, UniversitédeBretagne Occidentale, 1997,Brest. 

[12] F. de Coulon. Théorieet traitement des signaux.Dunod, 1984, Paris. 

[13] A. VanderLugt. Optical Signal Processing. J. Wiley and Sons Inc, 1992, New York. 

[14] J. Canny. A computational approach to edge detection. In IEEE PAMI, number 6, volume 8, pages 679-698, 24 October 1986. 

[15] R. Deriche. Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector. International Journal of Computer Vision, 1 :167-187, 1987. 

[16] B.V.K. Vijaya Kumar and L. Hassebrook. Performance measures for correlation filters.Applied Optics, 29 :2997-3006, 1990. 

[17] B. Rebour. Analyse par ondelettes d'imagessonar envuede la reconnaissance de mines par corrélation optique. Technical report, Ecole Navale, D.E.A. Electronique et Optronique, option électronique, Université de Bretagne Occidentale, 1995,Brest. 

[18] J.P. Karins and S.A. Mills and J.R. Ryan and R. Barry Dydyk and J. Lucas. Performance of a second-generation miniature ruggedized optical correlator module. Optical Engineering, 36 :2747-2753, 1997. 

[19] M. Cavadini and M. Wasnitza and M.Thalerand G.Tröster.A multiprocessor system for real time high resolution image correlation . InProceedings of the IEEE International Conference on Application specific Systems Architectures and Processors, pages 384-391, Zurich 1997.

[20] L.Guibert and G.Keryer and A.Servel and M.Attia, H.S.MacKenzie and P.Pellat-Finet and J.L. de Bougrenet de la Tocnaye. On-board optical joint transform correlator for real-time road sign recognition. OpticalEngineering, 34 :135-143,1995.

[21] D.J. McKnight and K.M. Johnson and R.A. Serati. 256 x 256 liquid-crystalon-silicon spatial light modulator.AppliedOptics, 39 :2775-2783, 1994. 

[22] J.A. Sloan and D.W. Small. Design and fabrication of a miniaturized optical correlator.OpticalEngineering,32 :3307-33 15, 1993. 

[23] G. Keryer and A. Al Falou and J.L. de Bougrenet de la Tocnaye. Performance comparison of ferroelectric liquid crystal technology based coherent optical multichannel correlators. AppliedOptics, 36 :3043-3055, 1997.