EP4433846A1 - Détection d'objets améliorée par une antenne synthétique - Google Patents

Détection d'objets améliorée par une antenne synthétique

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EP4433846A1
EP4433846A1 EP22817726.7A EP22817726A EP4433846A1 EP 4433846 A1 EP4433846 A1 EP 4433846A1 EP 22817726 A EP22817726 A EP 22817726A EP 4433846 A1 EP4433846 A1 EP 4433846A1
Authority
EP
European Patent Office
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synthetic image
focused
image
synthetic
distance
Prior art date
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Pending
Application number
EP22817726.7A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Yann LE GALL
Andreas Arnold
Mathieu Simon
Nicolas BURLET
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Thales SA
Original Assignee
Thales SA
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Filing date
Publication date
Application filed by Thales SA filed Critical Thales SA
Publication of EP4433846A1 publication Critical patent/EP4433846A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9004—SAR image acquisition techniques
    • G01S13/9019—Auto-focussing of the SAR signals
    • G—PHYSICS
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    • G01S13/9027—Pattern recognition for feature extraction
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    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/04—Systems determining presence of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8902—Side-looking sonar
    • G01S15/8904—Side-looking sonar using synthetic aperture techniques

Definitions

  • the present invention relates to the field of object detection from sensor signals. More specifically, it concerns the detection of objects in synthetic antenna signals carried out by the combination of distance measurements at different points.
  • a sonar is a measuring device widely used in underwater navigation, making it possible to detect/locate objects in the water, as well as to measure their distance.
  • An active sonar works as follows: a sound wave is emitted; the sound wave is reflected by objects in the water and the seabed; the sound waves thus reflected are picked up at a point close to the point of emission. The time differences between transmission and reception, and the intensity of the reflected wave make it possible to determine the distance from the nearest point (object or seabed) in a given direction; the distances for the different directions are aggregated into a sonar image, effectively representing the distances to the nearest sonar points in the different directions.
  • the detection of an object in a sonar image can be carried out by the shape of the echo of the object in the image, but also thanks to its shadow, that is to say the shape of the portion of the seabed which is not reached by the sound wave emitted by the sonar, because it is masked by the object.
  • Synthetic antenna sonar aims to improve resolution, at a given range, without increasing the physical linear dimension of the receiving antenna.
  • the principle of synthetic antenna sonar consists in using a composite physical antenna formed by a linear array of N transducers.
  • a transmitter, or transmit antenna emits M successive pulses in an elementary sector that is fixed relative to the wearer.
  • the signals received by the N transducers of the physical reception antenna at M times, and therefore at M successive locations, are used to form the paths of the synthetic antenna.
  • the resolution of the images obtained that is to say the resolution of the channels of the synthetic antennas (in English "array beams resolution"), is substantially equivalent to that of a virtual antenna whose length corresponds to the length traveled by the physical antenna during these M successive instants.
  • Synthetic antenna sonars are widely used, because they make it possible to significantly improve the resolution of sonars, without having to make any hardware modifications.
  • the shadows of objects perceived by synthetic antenna sonars are affected by a penumbra effect, also called the parallax effect: the angles of emission of the wave and reception of the echoes being modified between each of the shots shot, the directions of the shadows change between each shot. During the generation of the synthetic image, the shadows are thus blurred.
  • a similar problem can be encountered for synthetic antennas of other types, that is to say sensors operating on the principle of emission and reception of waves at different points, and the generation of a synthetic image from the reflected waves received at the various points. This is for example the case for synthetic aperture radars, or certain types of ultrasound.
  • the subject of the invention is a computer-implemented method comprising: the reception of a series of distance measurements generated, from a plurality of different positions respectively, by a detection system operating by: emission of a wave; reception of waves reflected by the environment; determination of the distances, by calculating the differences between the transmission time of the wave and the reception times of the reflected waves; generating, from said series of distance measurements, a synthetic image representing the distances of the environment relative to a reference position; for each focus distance of a plurality of focus distances: generating, from said series of distance measurements or from said synthetic image, a synthetic image focused at said focus distance, by applying compensation for penumbra effects; detection of the presence of an object in said focused synthetic image.
  • the detection system is a sonar system, and the generation of the synthetic image defines a synthetic antenna sonar.
  • the detection of the presence of an object in said focused synthetic image comprises the application of a supervised machine learning engine trained with a learning base comprising focused images of shadows of objects of the same type as said object.
  • the method comprises: prior to detection: the calculation, for each pixel of the focused synthetic image, of a ratio between the intensities of the pixel in the synthetic image and the synthetic image; the thresholding of the pixels of the synthetic image for which this ratio is greater than a threshold; the application of a mathematical morphology operation on the thresholded pixels; applying said detection to the output of said mathematical morphology operation.
  • the plurality of focusing distances comprises a plurality of initial focusing distances defined by a first distance step over a first range of focusing distances, the method comprising: a step of defining a plurality of refined focusing distances defined by: a second range of focusing distances, narrower than the first, around a first focusing distance of said plurality of initial focusing distances, at which the presence of an object was detected; a second no distance, less than first; for each focus distance of said plurality of refined focus distances, said generating, from said series of distance measurements, a synthetic image focused at said focus distance, by applying compensation for the effects of penumbra.
  • the step of generating, from said synthetic image, a synthetic image focused at said focusing distance, by applying compensation for penumbra effects is carried out by applying a filter to a dimension to the synthetic image.
  • the method according to claim 1 comprises: generating a modified focused synthetic image by adding to said focused synthetic image at said focusing distance a shadow associated with a label; generating a modified synthetic image by applying an inverse filter of said one-dimensional filter to the modified focused synthetic image; the enrichment of a learning base for the detection of the presence of an object with the modified focused synthetic image, said focusing distance and said label.
  • the method comprises, in the event of detection of the presence of an object in said focused synthetic image, a generation of a composite image from said synthetic image and from said focused synthetic image.
  • said generation of the composite image comprises: detection of shadows in the focused synthetic image; the assignment for each pixel of the composite image: of the intensity value of the corresponding pixel of the focused synthetic image for each pixel belonging to a shadow; the intensity value of the corresponding pixel of the synthetic image, otherwise.
  • said generation of the composite image comprises the assignment, for each pixel of the composite image, of an intensity value equal to the weighted sum of the intensity value of the corresponding pixel of the image. synthetic image, and the intensity value of the corresponding pixel of the synthetic image, where, for each pixel, the relative weight of the intensity value of the corresponding pixel of the focused synthetic image increases with a membership index to a shadow of the pixel.
  • the method comprises the definition of a region of interest of the synthetic image, in which the steps: of generating, from said series of distance measurements, a synthetic image focused at said distance focusing, by applying compensation for penumbra effects and; detecting the presence of an object in said focused synthetic image are performed in the region of interest only.
  • the region of interest of the synthetic image comprises: the display of the synthetic image on a graphical interface; the drawing, by a user, of a rectangle defining the region of interest.
  • the method comprises the display of the focused or composite image inside said rectangle.
  • the invention also relates to a computer program product comprising computer code instructions which, when the program is executed on a computer, lead the latter to execute the method according to one of the embodiments of the invention.
  • the invention also relates to a data processing system comprising a processor configured to implement the method according to one of the embodiments of the invention.
  • the invention also relates to a computer-readable recording medium comprising instructions which, when they are executed by a computer, lead the latter to implement the method according to one of the embodiments of the invention.
  • FIG.1 an example of generation of a stream of synthetic antenna sonar images that can serve as a basis for object detection in a set of embodiments of the invention
  • FIG.2a a first example of a shadow of a sonar image that can be used by a method according to a set of embodiments of the invention
  • FIG.2b a second example of a shadow of a sonar image that can be used by a method according to a set of embodiments of the invention
  • FIG.3 an example of a penumbra effect that can be compensated in the context of one embodiment of the invention
  • FIG.4a a first example of a method implemented by computer in a set of embodiments of the invention
  • FIG.4b a second example of a method in a set of embodiments of the invention.
  • FIG.5 an example of the application of penumbra compensation in a set of embodiments of the invention
  • FIG.6 an example of a graphical interface making it possible to define a region of interest, and to display the focused synthetic image or the composite image in this region of interest.
  • the invention will be illustrated by examples relating to object detection by a synthetic antenna sonar. However, it is more generally applicable to any type of synthetic antenna based on the emission of waves at different points, the reception of reflected waves, and the generation of a synthetic image from the reflected waves.
  • FIG. 1 represents an example of generation of a stream of synthetic antenna sonar images that can serve as a basis for detecting objects in a set of embodiments of the invention.
  • a sonar S mounted on a vehicle, moves along an arbitrary trajectory although generally straight above the seabed. At regular intervals, S emits a pulse which makes it possible to image the bottom on a line of sight which generally aims at the side of the trajectory.
  • the unit vector 120 giving the sonar pointing direction
  • the tangential vector 130 to the trajectory of the vehicle at the n th transmitted pulse.
  • the pulse is narrowband, modulating a wavelength carrier
  • the sonar S is made up of a transmitting antenna and a receiving antenna.
  • the transmit antenna is configured to transmit power along an antenna lobe.
  • the lobes 141 and 142 respectively represent the antenna lobes of the transmitting antenna for the pulses of index n - 1 and n - 2.
  • the antenna lobe has an aperture ⁇ in the horizontal plane and having a sufficiently large aperture in bearing to illuminate a large area on the bottom of the water. If this lobe is large enough, object A can be visible on several consecutive pulses, with maximum energy when the point is exactly in the line of sight of the sonar.
  • the raw acoustic signal received by the sonar at the n th pulse is modeled, for the range r, as being:
  • K a link budget term related to the distance between the sonar and the target as well as the nature of the target
  • G a gain function linked to the antenna and to the absolute value of the angle formed by the vector and the vector This gain function is maximum when the angle is zero, and decreases towards zero when the angle exceeds the aperture ⁇ . Subsequently, to simplify, it is assumed that the gain is unity if the absolute value of the angle is smaller than ⁇ and zero otherwise (the sonar illuminates significantly only in an angle ⁇ ); symbol of the calculation of an angle between two vectors.
  • the scene is made up of a multitude of targets 160.
  • the synthetic antenna integration process is carried out as the pulses of the following way: at the emitted pulse number n, a grid of reference points is generated uniformly spaced by a step on the axis orthogonal to the trajectory and a step on the axis of the trajectory, the set of targets is therefore defined by:
  • the points form what is called the “k-th beam of ping n” (“the k th beam of ping n”) 160; the coordinates k and s are respectively called the index of the channel (in English “beam index”), and the index of the sample. Dots points are fictitious reference targets.
  • a subset of channels (in English “beams”) is then selected such that the points of these channels are those which present a greater gain at pulse n, (compared to the position and attitude of the sonar at this pulse), than the gain obtained for these same points of the space at the position and the attitude of the sonar at any other pulse (in other words, these are the points that can best be imaged at pulse n).
  • Equation 4 is known as the generalized backpropagation equation.
  • the notation denotes the cardinality of the set K m .
  • the waterfall can be seen as a complex 2D image, the axis of the b-channel indices being called the azimuth axis and the axis of the indices / being the radial axis.
  • Figure 2a shows a first example of a shadow of a sonar image that can be used by a method according to a set of embodiments of the invention.
  • Figure 2b shows a second example of a shadow of a sonar image that can be used by a method according to a set of embodiments of the invention.
  • Shadows are elements which, in an SAS image, greatly contribute to the understanding of the scene by operators or the automatic detection of objects. Indeed, by the very nature of the imaging process, it appears that the echoes are relatively packed on the axis of oblique distances, which greatly impairs pattern recognition by a human operator or an automatic algorithm. On the contrary, when the shadows are extended, they make it possible to guess the shape of the object.
  • Figures 2a and 2b represent two examples of shadow perception by a sonar image. They respectively represent two scenes 210a, 210b on the seabed 211, as well as two sonar images 220a, 200b of these two scenes respectively.
  • the sonar will perceive the echo 221a, and the shadow 222a of the object 212a.
  • the sonar will perceive the echo 221b of the object 212b, the cable 213b and the base 214b, as well as the shadow 222b of the object 212b and the cable 213b.
  • the shadows are therefore defined as areas for which no echo is perceived, because they are masked by an object. It can be seen in Figures 2a and 2b that, at the same size, in the case of an object floating between two waters (“midwater”), the size of the shadow is significantly greater.
  • FIG. 3 represents an example of a penumbra effect which can be compensated within the framework of an embodiment of the invention.
  • a penumbra or parallax effect is obtained when a target is illuminated only during part of the shots of a synthetic antenna sonar.
  • a target A can be masked by an object T.
  • object T For example:
  • the sonar is located at position 310, and perceives all the targets located in the shaded cone 311;
  • the sonar is located at position 320, and perceives all the targets located in the shaded cone 321;
  • the sonar is located at position 330, and perceives all the targets located in the gray cone 331;
  • the sonar is located at position 340, and perceives all targets located in the shaded cone 341 .
  • Target A is therefore illuminated by the sonar at iterations n-2 and n+1, but neither at iteration n-1 nor at iteration n.
  • Figure 3 also shows that the shadow cast by the object T varies according to the viewing angle. This means in practice that, during the integration in a synthetic antenna, the shadows will not be sharp, but blurred and affected by a penumbra effect.
  • This penumbra effect can remain acceptable for an object close to the seabed, such as the object 212a in FIG. 2a, but become problematic for an object stretched in length, or floating between two waters (in English “midwater” or “floating near the surface", such as the object 212b in figure 2b.
  • the shadow seen by the synthetic antenna sonar can be too blurred or distorted to be able to recognize the object.
  • Figure 4a shows a first example of a computer-implemented method in one set of embodiments of the invention.
  • Method 400a is a computer-implemented method aimed at detecting objects subject to penumbra effects in measurements from synthetic antennas.
  • the method 400a comprises a first step 410 of receiving a series of distance measurements generated, from a plurality of different positions respectively, by a synthetic antenna detection system operating by: emission of a wave; reception of waves reflected by the environment; determination of distances, by calculating the differences between the time of emission of the wave and the time of reception of the reflected waves.
  • Method 400a is thus applicable to any synthetic antenna based on the emission of waves at different points, and the reception of reflected waves. It is for example applicable to synthetic antenna sonars, synthetic antenna radars, or scanners.
  • the detection system is a sonar system forming a synthetic antenna sonar.
  • the method 400a then comprises a step 420 of generating, from said series of distance measurements, a synthetic image representing the distances of the environment relative to a reference position.
  • This step consists in forming a synthetic image of the distances, for a given position.
  • the measurements made at times n-2, n-1, n, n+1 and n+2 can be integrated to generate a sonar image for position 110 at time not.
  • the method 400a then comprises, for each focusing distance of a plurality of focusing distances: a step 430 of generating, from said series of distance measurements or from said synthetic image, a focused synthetic image at said focusing distance, by applying a penumbra compensation; a step 440 of detecting the presence of an object in said focused synthetic image.
  • the method 400a will, at step 430, generate a synthetic image focused at the desired distance, then, at step 440, detect the presence of an object in the focused synthetic image.
  • the step 430 makes it possible to obtain a synthetic image, for which the shadows located at the distance studied are sharp. This therefore makes it possible, in step 440, to perform object detection from an image where the shadows are sharp at a given distance, and therefore to improve object detection.
  • Steps 430 and 440 can be iterated for each distance of the plurality of distances. Sharp shadows can therefore be obtained for detection, for all desired distances.
  • the method 400a thus allows improved detection of objects in synthetic images from synthetic antennas subjected to penumbra effect.
  • step 430 various penumbra compensation methods, having the effect of producing sharp shadows at a given distance, can be used.
  • the compensation of penumbra effects is carried out by a method called "FFSE” (from the English “Fixed Focus Shadow Enhancement", described for example by Groen, J., Hansen, RE, Callow, HJ , Sabel, JC, & Sabo, TO (2008). Shadow enhancement in synthetic aperture sonar using fixed focusing. IEEE journal of oceanic engineering, 34(3), 269-284. This method is presented in this publication in the case of 'an underwater vehicle moving on a straight path, with sonar aiming at 90° to the path. In this case, the application of the FFSE is to replace the synthetic antenna sonar integration equation with the following equation, for a distance r t from an object: (Equation 6)
  • the image associated with a point P n (s,k) becomes blurred, but the transition between the image and the shadow is sharp.
  • This operation amounts to focusing at the distance r T all the points located farther in the range, hence the term “Fixed Focus”.
  • the waterfall, or synthetic image associated with the FFSE image has the same definition (ie number of pixels and resolution) as the waterfall, or synthetic image of the synthetic antenna sonar.
  • HVPC High Variant Phase Compensation, in French high variance phase compensation
  • the HVPC algorithm can conceptually be seen as a refinement of FFSE by taking into account the height of the object that generated the shadow. This height can be determined in different ways, for example being determined by interferometry, or by a third-party sonar, such as a volume sonar.
  • the height of the object that generated the shadow can also be obtained by trigonometry from the length of the shadow cast on the bottom by the object and knowing the altitude of the sonar (and possibly the local bathymetry, determined by interferometry or by a dedicated sonar).
  • FIG. 5 represents an example of application of compensation for penumbra effects in a set of embodiments of the invention.
  • image 510 is obtained by a synthetic antenna sonar.
  • wreckage 511 and the shadow 512 generated by the wreckage, are blurred.
  • image 520 is obtained by the same synthetic antenna sonar, and has also benefited from the application of a penumbra compensation method, in this example the FFSE, parameterized by the distance between the shooting reference point and wreckage.
  • a penumbra compensation method in this example the FFSE, parameterized by the distance between the shooting reference point and wreckage.
  • wreckage 521 and the shadow 522 generated by the wreckage have come into sharp focus.
  • This example demonstrates the ability of a penumbra compensation method to generate sharp shadows for a given obstacle distance. in a set of embodiments of the invention.
  • the shadow thus obtained which is much sharper, can thus be used to detect objects more effectively.
  • the plurality of focusing distances can be obtained in different ways.
  • a plurality of predefined distances can be used.
  • Distances can be defined by applying a distance step over a given range. The distance step can be set to ensure that a sufficiently sharp shadow will be obtained for all possible distances in the range.
  • the focusing distances can for example be defined as distances regularly spaced by a pitch ⁇ 1 over a distance range [r min ; r max ], i.e. the focusing distances are defined by I together
  • the settings can be defined in different ways. For example, in one set of embodiments: ow min the minimum width of objects to detect; o ⁇ x sonar resolution; o ⁇ the sonar emission wavelength; r max the maximum range of the sonar;
  • r min and r max can also be defined according to the expected minimum and maximum heights of the objects, as well as their expected minimum and maximum distances. In fact, the minimum and maximum heights and distances make it possible to identify the minimum and maximum distances of the shadows cast for the objects.
  • the values of r min and r max can thus be defined as the minimum and maximum focusing distances at which one expects to identify a shadow in the rest of the sonar range.
  • the values r min and r max can be defined to determine the minimum and maximum focusing distances at which it is relevant to search for a cast shadow, thus making it possible to limit the calculation to distances at which a shadow could be identified.
  • r max can be defined as the minimum between the maximum sonar range, and the maximum focusing distance at which one expects to identify a shadow in the rest of the sonar range.
  • the distance r min corresponds to a distance below which the parallax effect is not significant, and the objects can be detected directly, without processing; r max is the maximum range of the sonar, so detecting shadows beyond this distance is meaningless; is a good compromise of granularity for focusing distances.
  • the step 440 of detecting the presence of an object in the focused synthetic image can be performed in different ways.
  • any shadow shape detection method can be used.
  • a machine learning method which may for example include the use of artificial neural networks and/or deep learning, can be used.
  • the detection of the presence of an object in said focused synthetic image comprises the application of a supervised machine learning engine trained with a learning base comprising focused images of shadows of objects of the same type as said object.
  • the supervised machine learning engine may thus have been trained with a training base formed of focused shadows of the desired object.
  • a supervised machine learning engine may have been trained with a database of focused images of shadows of schools of fish.
  • Such a supervised machine learning engine has the advantage of being able to be trained to detect any type of object, and of providing very effective detection.
  • the method comprises: prior to detection: o the calculation, for each pixel of the focused synthetic image, of a ratio I r (b, s) between the intensities of the pixel of the synthetic image and of the focused synthetic image; o the thresholding of the pixels of the synthetic image for which this ratio I r (b, s) is greater than a threshold; o the application of a mathematical morphology operation on the thresholded pixels; applying said detection to the output of said mathematical morphology operation.
  • a pixel belongs to a shadow at the focusing distance, it will be darker in the focused image, so its intensity value in the focused synthetic image will be lower than its intensity value in the focused image. synthetic. Therefore the ratio of the intensity value in the synthetic image divided by the intensity value in the focused synthetic image will be greater than 1. This pixel will therefore be retained as a potential shadow pixel before applying the mathematical morphology. In a set of embodiments of the invention, the threshold retained is however greater than 1, to avoid the generation of false alerts.
  • step 440 may include, prior to the detection itself, a pre-processing consisting first of all of thresholding the pixels corresponding to a shadow, then keeping only significant shadows.
  • the detection itself for example the application of a supervised machine learning engine, then applies only to those pixels belonging to significant shadows.
  • the synthetic image associated with the detection can be presented to an operator
  • the image can be stored in an image bank
  • the automatic detection of objects can be used in many fields, and any action that can be associated with automatic image detection can be implemented at the end of the detection.
  • the focused synthetic images are generated, for each focusing distance, directly from the series of distance measurements.
  • the FFSE technique is applied directly, for each focusing distance, to the sensor signals forming the SAS channels (in English “for SAS beamforming”).
  • the step of generating, from said synthetic image, a synthetic image focused at said focusing distance, by the application of a compensation of penumbra effects is carried out by applying a one-dimensional filtering to the synthetic image.
  • K a multiplicative normalization constant
  • p(b) an apodization function, which can be by way of non-limiting example to a Gaussian:
  • This apodization function is intended to limit the spatial support of the filter to the spatial domain where the target has range s. ⁇ r is illuminated, this illumination taking place over a typical standard deviation length.
  • This result can be generalized to case where the misalignment is no longer 90° at the cost of a slight complexification of the equations. In this case, it is indeed necessary to consider a depointing angle ⁇ s and to take this depointing into account for the calculation of the convolution filter or spectral .
  • the refocusing of the SAS channels can thus be carried out by: carrying out the Fourier transform image lanes w SAS (b,s); multiplying this Fourier transform by the filter storing the result in ; performing the inverse Fourier transform of to obtain the refocused channels w'(b,s) of the image.
  • Refocusing can thus be applied to an already formed SAS image and be performed efficiently through fast Fourier transforms (FFT, from the English acronym meaning “Fast Fourier Transform”, in French “Transformée de Fourier Rapide ”). Focusing can therefore be carried out quickly and inexpensively over many focusing distances.
  • FFT fast Fourier transforms
  • this operation can be used to enrich a training database for object detection.
  • the method 400 comprises: generating a modified focused synthetic image by adding to said focused synthetic image at said focusing distance a shadow associated with a label ; generating a modified synthetic image by applying an inverse filter of said one-dimensional filter to the modified focused synthetic image; the enrichment of a learning base for the detection of the presence of an object with the modified focused synthetic image, said focusing distance and said label.
  • a sharp shadow corresponding to a known object is added to an image focused at the focusing distance, then the inverse 1D filtering is applied to find a synthetic reference image (for example reference SAS image) comprising the unfocused shadow.
  • This image is added to a training base for object presence detection, with an object label (defining the type of object), and the focusing distance.
  • Figure 4b shows a second example of a method in a set of embodiments of the invention.
  • Method 400b includes all the steps of method 400a, as well as three optional steps 450b, 460b and 470b. It should be noted that, if the three steps are shown in Figure 4b, the three steps 450b, 460b and 470b can be performed independently. According to different embodiments of the invention, a method according to the invention can therefore comprise these three steps, none of them, or any combination of these three steps.
  • step 460b the focusing distances are refined, that is to say that the focusing distances are tested more finely around a distance considered to be relevant.
  • the plurality of focus distances includes a plurality of initial focus distances defined by a first distance step over a first range of focus distances, and the method comprising: a step 460b of defining a plurality of refined focusing distances defined by: o a second range of focusing distances, narrower than the first, around a first focusing distance of said plurality of initial focusing distances , at which the presence of an object was detected; o a second distance step, less than the first; for each focusing distance among said plurality of refined focusing distances: the step 430 of generating, from said series of distance measurements, a synthetic image focused at said focusing distance, by applying compensation for penumbra effects.
  • the initial focusing distances can be all the distances of a range [r min ; r max ] with a coarse step ⁇ 1 (i.e. the initial distances are defined by the set ⁇ r min ; r min + ⁇ 1 ; r min + 2 * ⁇ 1 - r max ⁇ ; a first focusing distance r fest is selected from the focusing distances, then a range of refined distances is defined around the first focusing distance r fest at which the presence of an object has been detected, with a finer pitch ⁇ 2 ⁇ ⁇ 1.
  • refined focus distances can be selected with the step ⁇ 2 over the interval [r fest - ⁇ 1 ;r fest + ⁇ 1 ]-
  • the focusing step 430 is executed for each refined focusing distance.
  • the first focusing distance is a focusing distance for which the presence of an object has been detected.
  • step 440 a refinement of the focusing distances is performed around the focusing distance that led to the detection of the object.
  • the refinement can be qualified as “autofixed focus” (English term meaning “automatic focus”), since this consists in automatically determining the focusing distance producing the sharpest shadows.
  • Different sharpness indices can be used.
  • the metrics introduced by A. Buffington, F.S. Crawford, R.A. Muller, A.J. Schwemin and R.C. Smits, “Correction of atmospheric distortion with an image - sharpening telescope”, Jour. Acoustic. Soc. Am., Vol. 67, no. 3, p. 298-303, March 1977. can be used.
  • the method 400b comprises in the event of detection of the presence of an object in said focused synthetic image, a step 470b of generating a composite image from said image synthetic and said focused synthetic image.
  • the focused synthetic image makes it possible to obtain clear echoes and shadows for a given focusing distance, but blurring the rest of the image.
  • the unfocused synthetic image is sharper on the whole image, but presents the penumbra effect.
  • the composite image produced from the synthetic image, and from the focused synthetic image can therefore at the same time be globally sharp over the whole of the image, and not present any penumbra effect but on the contrary sharp shadows at focusing distance.
  • the compositing step 470b therefore makes it possible to obtain the most relevant image possible to present to an operator, where the shadows are sharp at a given focusing distance, without sacrificing the sharpness of the rest of the image.
  • This step can be performed in different ways.
  • step 470b for generating the composite image comprises: detecting shadows in the focused synthetic image; the assignment for each pixel of the composite image: o of the intensity value of the corresponding pixel of the focused synthetic image for each pixel belonging to a shadow; o the intensity value of the corresponding pixel of the synthetic image, otherwise.
  • the shadows are detected in the focused synthetic image, and the pixels of the composite image come from: the focused synthetic image, for the pixels belonging to a shadow; of the synthetic image, for others.
  • said generation of the composite image comprises the assignment, for each pixel of the composite image, of an intensity value equal to the weighted sum the intensity value of the corresponding pixel of the focused synthetic image, and the intensity value of the corresponding pixel of the synthetic image, where, for each pixel, the relative weight of the intensity value of the corresponding pixel of the focused synthetic image increases with an index of belonging to a shadow of the pixel.
  • the pixel intensities values are not selected exclusively in one image or the other, but defined as a weighted average of the intensities values in the two images, where the relative weight of the he intensity of the corresponding pixel of the focused synthetic image is all the more important as the pixel is considered as belonging to a shadow.
  • the relative weight of the pixels from the two images can be calculated in different ways. For example, a low-pass filter can be applied to the focused synthetic image. The low pass filter makes it possible to effectively determine which pixels are part of a shadow or not.
  • the composite image can be generated as follows:
  • each pixel of the composite image is a weighted average of the corresponding pixels of the synthetic and focused synthetic images, giving more weight to the focused synthetic image in the shadow areas, and more weight to the synthetic image in the other zones, while ensuring a smooth transition between these two types of zones.
  • the method 400b comprises the definition 450b of a region of interest of the synthetic image, and the steps 430 of generating the focused synthetic image and 440 of object detection are performed only in the region of interest.
  • steps 430 and 440 are only executed on a region of interest considered to be relevant.
  • the region of interest comprises the entire image from the focusing distance. In other embodiments of the invention, the region of interest comprises only a sub-part of the image, resulting from a division into blocks of channels of the total image or defined by a user for example.
  • FIG. 6 represents an example of a graphical interface making it possible to define a region of interest, and to display the focused synthetic image or the composite image in this region of interest.
  • the definition of the region of interest of the synthetic image comprises: the display of the synthetic image on a graphical interface 610, 620; the drawing, by a user, of a rectangle 621 defining the region of interest.
  • FIG. 6 represents two successive states 610, 620 of such a graphical interface.
  • the graphic interface represents a synthetic image, or sonar waterfall.
  • the range is defined by the horizontal axis: the rightmost pixels correspond to the points furthest from the sensor; the routes are defined by the vertical axis: the lowest points correspond to the routes acquired at the oldest dates and the highest points the routes acquired at the most recent dates.
  • the user can, in the interface, trigger the definition of the region of interest, for example by pressing a button 630, and trigger the compositing, for example by pressing the button 631 .
  • these buttons are provided as examples only, and other means may be used to trigger ROI definition and/or compositing, such as keyboard shortcuts or voice commands. .
  • rectangle 621 materializes the shortest range covered by the region of interest
  • rectangle 621 materializes the longest range covered by the region of interest
  • the upper horizontal edge of the rectangle 621 materializes the most recent tracks covered by the region of interest
  • the lower horizontal edge of the rectangle 621 materializes the oldest tracks covered by the region of interest.
  • the user can thus, in this example, manually define the region of interest directly on the synthetic image.
  • the user can modify the region of interest by modifying the rectangle, for example by modifications of the rectangle carried out using a moving cursor (which can for example be manipulated by an input interface such as a mouse or a touch sensor): the user can for example pull a corner, drag an edge, or drag and drop the entire rectangle.
  • a moving cursor which can for example be manipulated by an input interface such as a mouse or a touch sensor
  • method 400b includes displaying the focused synthetic image or composite image within said rectangle.
  • the composite image is generated for the region of interest defined by the rectangle 621, and displayed directly in this rectangle.
  • the composite image can be generated and displayed when the user presses button 631 , or performs another composite command (keyboard shortcut, voice command, etc.).
  • the compositing and the display can be performed in real time, when the rectangle 621 is displayed, and as soon as the user modifies the rectangle 621 . This allows the user to visualize in real time the result of focusing and compositing.
  • the focusing and the shadow detection is parameterized by a reference range r T materialized by the line 622, which can also be moved by the user to modify the parameterization.
  • moving line 622 can cause real-time re-execution of focus, shadow detection, compositing, and display of the focused or composite synthetic image.
  • the reference range r T can be displayed 623 to the user.
  • the user can, in real time, modify the shadow revealing parameters, and visualize the result obtained.

Landscapes

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Abstract

L'invention concerne une méthode mise en oeuvre par ordinateur comprenant: la réception d'une série de mesures de distances générées, depuis une pluralité de positions différentes respectivement, par un système de détection fonctionnant par: émission d'une onde; réception d'ondes réfléchies par l'environnement; détermination des distances, par calcul de différences entre le temps d'émission de l'onde et les temps de réception des ondes réfléchies; la génération (420), à partir de ladite série de mesures de distance, d'une image synthétique représentant les distances de l'environnement par rapport à une position de référence; pour chaque distance de focalisation d'une pluralité de distances de focalisation: la génération, à partir de ladite série de mesures de distance ou de ladite image synthétique, d'une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l'application d'une compensation des effets de pénombre; une détection de présence d'un objet dans ladite image synthétique focalisée.

Description

Détection d’objets améliorée par une antenne synthétique
DESCRIPTION
Domaine de l’invention
[0001] La présente invention concerne le domaine de la détection d’objets à partir de signaux de capteurs. Plus spécifiquement, elle concerne la détection d’objets dans des signaux d’antennes synthétiques réalisée par la combinaison de mesures de distances en différents points.
Etat de l’art précédent
[0002] Un sonar est un dispositif de mesure extrêmement utilisé dans la navigation sous-marine, permettant de détecter/localiser des objets dans l’eau, ainsi que mesurer leur distance. Un sonar actif fonctionne de la manière suivante : une onde sonore est émise ; l’onde sonore est réfléchie par les objets présents dans l’eau et les fonds marins ; les ondes sonores ainsi réfléchies sont captées en un point proche du point d’émission. Les différences de temps entre l’émission et la réception, et l’intensité de l’onde réfléchie permettent de déterminer, la distance du point le plus proche (objet ou fond marin) dans une direction donnée ; les distances pour les différentes directions sont agrégées en une image sonar, représentant en fait les distances des points les plus proches du sonar dans les différentes directions.
[0003] La détection d’un objet dans une image sonar peut s’effectuer par la forme de l’écho de l’objet dans l’image, mais aussi grâce à son ombre, c’est-à-dire la forme de la portion du fonds marin qui n’est pas atteinte par l’onde sonore émise par le sonar, car elle est masquée par l’objet.
[0004] Afin d’améliorer la résolution d’un sonar, un système dit sonar à antenne synthétique peut être utilisé. Le sonar à antenne synthétique a pour but d’améliorer la résolution, à une portée donnée, sans augmenter la dimension linéaire physique de l’antenne de réception. Le principe du sonar à antenne synthétique consiste à utiliser une antenne physique composite formée par un réseau linéaire de N transducteurs. Dans ce type de sonar, lors de l’avancement du porteur, un émetteur, ou antenne d’émission, émet M impulsions successives dans un secteur élémentaire fixe par rapport au porteur. On utilise les signaux reçus par les N transducteurs de l’antenne physique de réception à M instants, et donc à M emplacements successifs pour former les voies de l’antenne synthétique. La résolution des images obtenues, c'est-à-dire la résolution des voies des antennes synthétiques (en anglais « array beams resolution »), est sensiblement équivalente à celle d’une antenne virtuelle dont la longueur correspond à la longueur parcourue par l’antenne physique pendant ces M instants successifs.
[0005] Les sonars à antenne synthétique sont très utilisés, car ils permettent d’améliorer de manière importante la résolution des sonars, sans avoir à effectuer de modification matérielle.
[0006] Cependant, les ombres des objets perçues par sonars à antenne synthétique sont affectées d’un effet de pénombre, également appelé effet de parallaxe : les angles d’émission de l’onde et de réception des échos étant modifiés entre chacune des prises de vue, les directions des ombres sont modifiées entre chaque prise de vue. Lors de la génération de l’image synthétique, les ombres sont ainsi rendues floues.
[0007] Dans certains cas, par exemple lorsqu’un objet est étiré en hauteur, ou flottant entre deux eaux, l’ombre peut même devenir pratiquement indétectable. Cela peut par exemple être le cas d’un banc de poisson.
[0008] Un problème similaire peut être rencontré pour des antennes synthétiques d’autres types, c’est-à-dire des capteurs fonctionnant sur le principe d’une émission et une réception d’ondes en différents points, et la génération d’une image synthétique à partir des ondes réfléchies reçues dans les différents points. C’est par exemple le cas pour des radars à synthèse d’ouverture, ou certains types d’échographies.
[0009] Il y a donc besoin d’une détection améliorée, par des antennes synthétiques basées sur l’émission d’onde et la réception d’ondes réfléchies en différents points, d’objets dont l’ombre portée est soumise à des effets de pénombre.
Résumé de l’invention [0010] A cet effet, l’invention a pour objet une méthode mise en oeuvre par ordinateur comprenant : la réception d’une série de mesures de distances générées, depuis une pluralité de positions différentes respectivement, par un système de détection fonctionnant par : émission d’une onde ; réception d’ondes réfléchies par l’environnement ; détermination des distances, par calcul de différences entre le temps d’émission de l’onde et les temps de réception des ondes réfléchies ; la génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique représentant les distances de l’environnement par rapport à une position de référence ; pour chaque distance de focalisation d’une pluralité de distances de focalisation: la génération, à partir de ladite série de mesures de distance ou de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre ; une détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée.
[0011] Avantageusement, le système de détection est un système de sonar, et la génération de l’image synthétique définit un sonar à antenne synthétique.
[0012] Avantageusement, la détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée comprend l’application d’un moteur d’apprentissage machine supervisé entraîné avec une base d’apprentissage comprenant des images focalisées d’ombres d’objets du même type que ledit objet.
[0013] Avantageusement, la méthode comprend: préalablement à la détection: le calcul, pour chaque pixel de l’image synthétique focalisée, d’un ratio entre les intensités du pixel dans l’image synthétique et l’image synthétique ; le seuillage des pixels de l’image synthétique pour lequel ce ratio est supérieur à un seuil ; l’application d’une opération de morphologie mathématique sur les pixels seuillés ; l’application de ladite détection à la sortie de ladite opération de morphologie mathématique.
[0014] Avantageusement, la pluralité de distances de focalisation comprend une pluralité de distances de focalisation initiales définies par un premier pas de distance sur une première gamme de distances de focalisation, la méthode comprenant : une étape de définition d’une pluralité de distances de focalisation raffinées définies par : une deuxième gamme de distances de focalisation, plus étroite que la première, autour d’une première distance de focalisation de ladite pluralité de distances de focalisation initiales, à laquelle la présence d’un objet a été détectée ; un deuxième pas de distance, inférieur au premier ; pour chaque distance de focalisation parmi ladite pluralité de distances de focalisation raffinées, ladite génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre.
[0015] Avantageusement, l’étape de génération, à partir de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre s’effectue en appliquant un filtre à une dimension à l’image synthétique.
[0016] Avantageusement, la méthode selon la revendication 1 comprend: la génération d’une image synthétique focalisée modifiée en ajoutant à ladite image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation une ombre associée à un label ; la génération d’une image synthétique modifiée en appliquant un filtre inverse dudit filtre à une dimension à l’image synthétique focalisée modifiée ; l’enrichissement d’une base d’apprentissage pour la détection de présence d’objet avec l’image synthétique focalisée modifiée, ladite distance de focalisation et ledit label.
[0017] Avantageusement, la méthode comprend, en cas de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée, une génération d’une image composite à partir de ladite image synthétique et de ladite image synthétique focalisée.
[0018] Avantageusement, ladite génération de l’image composite comprend : une détection d’ombres dans l’image synthétique focalisée ; l’affectation pour chaque pixel de l’image composite : de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée pour chaque pixel appartenant à une ombre ; de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, dans le cas contraire.
[0019] Avantageusement, ladite génération de l’image composite comprend l’affectation pour chaque pixel de l’image composite, d’une valeur d’intensité égale à la somme pondérée de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée, et de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, où, pour chaque pixel, le poids relatif de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée croît avec un indice d’appartenance à une ombre du pixel. [0020] Avantageusement, la méthode comprend la définition d’une région d’intérêt de l’image synthétique, dans laquelle les étapes : de génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre et ;de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée sont exécutées dans la région d’intérêt uniquement.
[0021] Avantageusement, la région d’intérêt de l’image synthétique comprend : l’affichage de l’image synthétique sur une interface graphique; le tracé, par un utilisateur, d’un rectangle définissant la région d’intérêt.
[0022] Avantageusement, la méthode comprend l’affichage de l’image focalisée ou composite à l’intérieur dudit rectangle.
[0023] L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code informatique qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à exécuter la méthode selon l’un des modes de réalisation de l’invention.
[0024] L’invention a également pour objet un système de traitement de données comprenant un processeur configuré pour mettre en oeuvre la méthode selon l’un des modes de réalisation de l’invention.
[0025] L’invention a également pour objet un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre la méthode selon l’un des modes de réalisation de l’invention.
Liste des figures
[0026] D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple et qui représentent, respectivement :
[0027] [Fig.1] un exemple de génération d’un flot d’images sonar à antenne synthétique pouvant servir de base à une détection d’objets dans un ensemble de modes de mise en oeuvre de l’invention ;
[0028] [Fig.2a] un premier exemple d’ombre d’une image sonar pouvant être utilisée par une méthode selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention ; [0029] [Fig.2b] un deuxième exemple d’ombre d’une image sonar pouvant être utilisée par une méthode selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention ;
[0030] [Fig.3] un exemple d’effet de pénombre pouvant être compensé dans le cadre d’un mode de réalisation de l’invention ;
[0031] [Fig.4a] un premier exemple de méthode mise en oeuvre par ordinateur dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention ;
[0032] [Fig.4b] un second exemple d’une méthode dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention ;
[0033] [Fig.5] un exemple d’application d’une compensation des effets de pénombre dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention ;
[0034] [Fig.6] un exemple d’interface graphique permettant de définir une région d’intérêt, et d’afficher l’image synthétique focalisée ou l’image composite dans cette région d’intérêt.
Description détaillée
[0035] L’invention sera illustrée par des exemples relatifs à une détection d’objets par un sonar à antenne synthétique. Cependant, elle est plus généralement applicable à tout type d’antenne synthétique basé sur l’émission d’ondes en différents points, la réception d’ondes réfléchies, et la génération d’une image synthétique à partir des ondes réfléchies.
[0036] La figure 1 représente un exemple de génération d’un flot d’images sonar à antenne synthétique pouvant servir de base à une détection d’objets dans un ensemble de modes de mise en oeuvre de l’invention.
[0037] Dans cet exemple, un sonar S, monté sur un véhicule, se déplace le long d’une trajectoire arbitraire bien que généralement rectiligne au-dessus du fond marin. A intervalles réguliers, S émet une impulsion qui permet d’imager le fond sur un axe de visée qui vise généralement sur le côté de la trajectoire. On note la position 110 du sonar lors de la impulsion, le vecteur unitaire 120 donnant la direction de pointage du sonar, et le vecteur tangentiel 130 à la trajectoire du véhicule à la nieme impulsion émise.
[0038] L’impulsion est décrite comme la fonction complexe p, fonction soit du temps de vol t de l’impulsion, soit de la portée rau sonar au moment de l’émission, les deux variables étant liées par la relation r = cx t où c est la célérité acoustique. L’impulsion est en bande étroite, modulant une porteuse de longueur d’onde
[0039] Le principe de fonctionnement du sonar à antenne synthétique sera expliqué en prenant pour exemple une cible (c’est-à-dire un point dont on cherche à savoir s’il est occupé ou non) A quelconque, fixe, de la scène, dont la position est notée
[0040] Le sonar S est formé d’une antenne d’émission et d’une antenne de réception. L’antenne d’émission est configurée pour émettre de l’énergie selon un lobe d’antenne. Par exemple, les lobes 141 et 142 représentent respectivement les lobes d’antenne de l’antenne d’émission pour les impulsions d’indice n - 1 et n - 2. Le lobe d’antenne est d’ouverture β dans le plan horizontal et d’ouverture suffisamment grande en gisement pour éclairer une grande zone sur le fond de l’eau. Si ce lobe est suffisamment large, l’objet A peut être visible sur plusieurs impulsions consécutives, avec un maximum d’énergie lorsque le point est exactement dans l’axe de visée du sonar.
[0041] En supposant que A soit la seule cible, on modélise le signal acoustique brut reçu par le sonar à la nieme impulsion, pour la portée r, comme étant :
(Equation 1)
[0042] Avec : j le nombre imaginaire ;
K un terme de bilan de liaison lié à la distance entre le sonar et la cible ainsi que la nature de la cible ;
G une fonction de gain liée à l’antenne et à la valeur absolue de l’angle formé par le vecteur et le vecteur Cette fonction de gain est maximale quand l’angle est nul, et décroit vers zéro quand l’angle dépasse l’ouverture β . Par la suite, pour simplifier, on suppose que le gain est unitaire si la valeur absolue de l’angle est plus petit que β et nul sinon (le sonar n’éclaire significativement que dans un angle β ) ; symbole du calcul d’un angle entre deux vecteurs.
[0043] En réalité la scène est composée d’une multitude de cibles 160. Le processus d’intégration en antenne synthétique est réalisé en fur et à mesure des impulsions de la manière suivante : à l’impulsion émise numéro n, on génère une grille de points de référence uniformément espacés par un pas sur l’axe orthogonal à la trajectoire et un pas sur l’axe de la trajectoire, l’ensemble des cibles est donc défini par :
(Equation 2)
[0044] Dans laquelle smax est choisi par rapport à la portée maximale du sonar.
[0045] A indice k fixé, les points forment ce que l’on appelle la « k-ème voie de l’impulsion n » (« the kth beam of ping n >>) 160 ; les coordonnées k et s sont respectivement nommées indice de la voie (en anglais « beam index >>), et indice d’échantillon. Les points points sont des cibles fictives de référence.
[0046] On sélectionne ensuite un sous-ensemble de voies (en anglais « beams ») tel que les points de ces voies, soient ceux qui présentent un gain plus important à l’impulsion n, (par rapport à la position et l’attitude du sonar à cette impulsion), que le gain obtenu pour ces mêmes points de l’espace à la position et l’attitude du sonar à toute autre impulsion (autrement dit, ce sont les points que l’on peut le mieux imager à l’impulsion n).
[0047] Pour chaque point (s,k), k ∈ Kn , on détermine l(n,s,k), l’intervalle des impulsions, où Pn(s,k) est éclairé significativement par le sonar, comme:
(Equation 3)
[0048] L’intégration en antenne synthétique pour le point est alors réalisée en réalisant la somme cohérente des signaux bruts obtenus pour ce point, pour toutes les impulsions où celui-ci peut être perçu par le sonar :
(Equation 4)
[0049] La donnée SSAS(n, s, k) pour les voies est nommée « antenne SAS » pour l’impulsion n, “SAS” étant l’acronyme anglo-saxon pour “Synthetic Aperture Sonar”, ou “Sonar à ouverture synthétique” en français. L’équation 4 est connue sous le nom d’équation de rétropropagation généralisée (en anglais «generalized backpropagation»).
[0050] On définit ensuite une fonction wSAS (i,b), appelée “waterfall”, telle que:
(Equation 5)
[0051] Dans laquelle la notation désigne le cardinal de l’ensemble Km. Le waterfall peut être vu comme une image 2D complexe, l’axe des indices de voies b étant nommé l’axe azimutal et l’axe des indices / étant l’axe radial. On peut également paramétrer le waterfall en distance oblique r = s x δr et en abscisse curviligne x = b x δx.
[0052] La figure 2a représente un premier exemple d’ombre d’une image sonar pouvant être utilisée par une méthode selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
[0053] La figure 2b représente un deuxième exemple d’ombre d’une image sonar pouvant être utilisée par une méthode selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
[0054] Les ombres sont des éléments qui, dans une image SAS, contribuent grandement à la compréhension de la scène par des opérateurs ou la détection automatique d’objets. En effet, par la nature même du processus d’imagerie, il apparaît que les échos sont relativement tassés sur l’axe des distances obliques, ce qui nuit grandement à la reconnaissance des formes par un opérateur humain ou un algorithme automatique. Au contraire, lorsque les ombres sont étendues, elles permettent de deviner la forme de l’objet.
[0055] Les figures 2a et 2b représentent deux exemples de perception d’ombres par une image sonar. Elles représentent respectivement deux scènes 210a, 210b sur le fonds marin 211 , ainsi que deux images sonar 220a, 200b de ces deux scènes respectivement.
[0056] Ces deux scènes représentent respectivement un objet 212a posé sur le fond marin, et un objet 212b, de même dimension, flottant entre deux eaux et attaché au fonds marin par un câble 213b (orin) attaché à une base 214b (crapaud, en anglais « sinker »). L’image est réalisée par un sonar situé au point 230.
[0057] Dans le cas de la scène 210a, le sonar percevra l’écho 221 a, et l’ombre 222a de l’objet 212a. Dans le cas de la scène 210b, le sonar percevra l’écho 221 b de l’objet 212b, du câble 213b et de la base 214b, ainsi que l’ombre 222b de l’objet 212b et du câble 213b.
[0058] Les ombres sont donc définies comme des zones pour lesquelles aucun écho n’est perçu, car elles sont masquées par un objet. On constate sur les figures 2a et 2b que, à taille identique, dans le cas d’un objet flottant entre deux eaux (en anglais « midwater »), la taille de l’ombre est significativement supérieure.
[0059] La figure 3 représente un exemple d’effet de pénombre pouvant être compensé dans le cadre d’un mode de réalisation de l’invention.
[0060] Un effet de pénombre, ou de parallaxe, est obtenu lorsqu’une cible n’est éclairée que lors d’une partie des prises de vues d’un sonar à antenne synthétique.
[0061] Par exemple, dans le cas de la figure 3, une cible A peut être masquée par un objet T. Par exemple :
A l’itération n-2, le sonar est situé à la position 310, et perçoit toutes les cibles situées dans le cône grisé 311 ;
A l’itération n-1 , le sonar est situé à la position 320, et perçoit toutes les cibles situées dans le cône grisé 321 ;
A l’itération n, le sonar est situé à la position 330, et perçoit toutes les cibles situées dans le cône grisé 331 ;
A l’itération n+1 , le sonar est situé à la position 340, et perçoit toutes les cibles situées dans le cône grisé 341 .
[0062] La cible A est donc éclairée par le sonar aux itérations n-2 et n+1 , mais ni à l’itération n-1 ni à l’itération n. La figure 3 montre également que l’ombre portée de l’objet T varie en fonction de l’angle de prise de vue. Ceci signifie en pratique que, lors de l’intégration en antenne synthétique les ombres ne seront pas nettes, mais floues et affectées d’un effet de pénombre.
[0063] Cet effet de pénombre peut rester acceptable pour un objet proche du fond marin, tel que l’objet 212a en figure 2a, mais devenir problématique pour un objet étiré en longueur, ou flottant entre deux eaux (en anglais « midwater » ou « floating near the surface », tel que l’objet 212b en figure 2b. Dans ce cas, l’ombre vue par le sonar à antenne synthétique peut être trop floue ou déformée pour pouvoir reconnaître l’objet.
[0064] La figure 4a représente un premier exemple de méthode mise en oeuvre par ordinateur dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
[0065] La méthode 400a est une méthode mise en oeuvre par ordinateur ayant pour but de détecter des objets soumis à des effets de pénombre dans des mesures issues d’antennes synthétiques.
[0066] La méthode 400a comprend une première étape 410 de réception d’une série de mesures de distances générées, depuis une pluralité de positions différentes respectivement, par un système de détection à antenne synthétique fonctionnant par : émission d’une onde; réception d’ondes réfléchies par l’environnement ; détermination des distances, par calcul de différences entre le temps d’émission de l’onde et les temps de réception des ondes réfléchies.
[0067] La méthode 400a est ainsi applicable à toute antenne synthétique basée sur l’émission d’ondes en différents points, et la réception d’ondes réfléchies. Elle est par exemple applicable à des sonars à antenne synthétique, radars à antenne synthétique, ou scanners.
[0068] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, le système de détection est un système de sonar formant un sonar à antenne synthétique.
[0069] La méthode 400a comprend ensuite une étape 420 de génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique représentant les distances de l’environnement par rapport à une position de référence.
[0070] Cette étape consiste à former une image synthétique des distances, pour une position donnée. Par exemple, dans l’exemple représenté en figure 1 , les mesures effectuées aux temps n-2, n-1 , n, n+1 et n+2 peuvent être intégrées pour générer une image sonar pour la position 110 à l’instant n.
[0071] Cette image synthétique sera simplement appelée « image synthétique », par opposition aux « images synthétiques focalisées » introduites dans la suite de ce document. Elle pourra également être appelée « image synthétique de référence ». [0072] La méthode 400a comprend ensuite, pour chaque distance de focalisation d’une pluralité de distances de focalisation : une étape 430 de génération, à partir de ladite série de mesures de distances ou de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre ; une étape 440 de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée.
[0073] Dit autrement, pour chaque distance d’un ensemble de distances de focalisation donné, la méthode 400a va, à l’étape 430, générer une image synthétique focalisée à la distance voulue, puis, à l’étape 440, détecter la présence d’un objet dans l’image synthétique focalisée.
[0074] L’étape 430 permet d’obtenir une image synthétique, pour laquelle les ombres situées à la distance étudiée sont nettes. Ceci permet donc, à l’étape 440, d’effectuer une détection d’objets à partir d’une image où les ombres sont nettes à une distance donnée, et donc d’améliorer la détection d’objets.
[0075] Les étapes 430 et 440 peuvent être itérées pour chaque distance de la pluralité de distances. Des ombres nettes peuvent donc être obtenues pour la détection, pour toutes les distances souhaitées.
[0076] La méthode 400a permet ainsi une détection d’objets améliorée dans des images synthétiques issues d’antennes synthétiques soumises à effet de pénombre.
[0077] Pour l’étape 430, différentes méthodes de compensation des effets de pénombre, ayant pour effet de produire des ombres nettes à une distance donnée, peuvent être utilisées.
[0078] Par exemple, la compensation des effets de pénombre est réalisée par une méthode dite « FFSE » (de l’anglais « Fixed Focus Shadow Enhancement », décrite par exemple par Groen, , J., Hansen, R. E., Callow, H. J., Sabel, J. C., & Sabo, T. O. (2008). Shadow enhancement in synthetic aperture sonar using fixed focusing. IEEE journal of oceanic engineering, 34(3), 269-284. Cette méthode est présentée dans la présente publication dans le cas d’un véhicule sous-marin se déplaçant sur une trajectoire rectiligne, avec un sonar visant à 90° de la trajectoire. Dans ce cas, l’application de la FFSE consiste à remplacer l’équation d’intégration de sonar à antenne synthétique par l’équation suivante, pour une distance rt d’un objet : (Equation 6)
[0079] Dans ce cas, l’image associée à un point Pn(s,k) devient floue, mais la transition entre l’image et l’ombre est nette. Cette opération revient à focaliser à la distance rT tous les points situés plus loin dans la portée, d’où le terme « Fixed Focus ». Le waterfall, ou image synthétique associé à l’image FFSE possède la même définition (i.e nombre de pixels et résolution) que le waterfall, ou image synthétique du sonar à antenne synthétique.
[0080] Une autre méthode possible de compensation de pénombre est la méthode dite HVPC (acronyme anglais signifiant « High Variant Phase Compensation, en français compensation de phase à forte variance). L’algorithme HVPC peut conceptuellement être vu comme un raffinement de FFSE en prenant en compte la hauteur de l’objet ayant généré l’ombre. Cette hauteur peut être déterminée de différentes manières, par exemple être déterminée par interférométrie, ou par un sonar tiers, tel qu’un sonar volumique. La hauteur de l’objet ayant généré l’ombre peut également être obtenue par trigonométrie à partir de la longueur de l’ombre projetée sur le fond par l’objet et connaissant l’altitude du sonar (et éventuellement la bathymétrie locale, déterminée par interférométrie ou par un sonar dédié).
[0081] La figure 5 représente un exemple d’application d’une compensation des effets de pénombre dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
[0082] Deux images d’une scène de fonds marin représentant une épave de navire sont représentées dans la figure 5.
[0083] A gauche, l’image 510 est obtenue par un sonar à antenne synthétique. Dans cette image, l’épave 511 , et l’ombre 512 générée par l’épave, sont floues.
[0084] A droite, l’image 520 est obtenue par le même sonar à antenne synthétique, et a de plus bénéficié de l’application d’une méthode de compensation de pénombre, dans cet exemple la FFSE, paramétrée par la distance entre le point de référence de la prise de vue et l’épave. Dans cette image, l’épave 521 et l’ombre 522 générée par l’épave sont devenues nettes.
[0085] Cet exemple démontre la capacité d’une méthode de compensation des effets de pénombre à générer des ombres nettes pour une distance donnée d’obstacle dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention. L’ombre ainsi obtenue, beaucoup plus nette, pourra ainsi être utilisée pour effectuer des détections d’objets de manière plus efficace.
[0086] Selon différents modes de réalisation de l’invention, la pluralité de distances de focalisation peut être obtenue de différentes manières. Par exemple, une pluralité de distances prédéfinies peut être utilisée. Les distances peuvent être définies par l’application d’un pas de distance sur une gamme donnée. Le pas de distance peut être défini de manière à s’assurer qu’une ombre suffisamment nette sera obtenue pour toutes les distances possibles dans la gamme.
[0087] Les distances de focalisation peuvent par exemple être définies comme des distances régulièrement espacées d’un pas Δ1 sur une gamme de distance [rmin; rmax] , c’est-à-dire que les distances de focalisation sont définies par I ensemble Les paramètres peuvent être définis de différentes manières. Par exemple, dans un ensemble de modes de réalisation : o wmin la largeur minimale des objets à détecter ; o δx la résolution du sonar ; o λ la longueur d’onde d’émission du sonar ; rmax la portée maximale du sonar ;
[0088] Les valeurs de rmin et rmax peuvent également être définies en fonction des hauteurs minimale et maximale attendues des objets, ainsi que de leur distances minimale et maximale attendues. En effet les hauteurs et distance minimales et maximales permettent d’identifier les distances minimale et maximale des ombres portées pour les objets. Les valeurs de rmin et rmax peuvent ainsi être définies comme les distances minimale et maximale de focalisation auxquelles on s’attend à identifier une ombre dans le reste de la portée sonar.
[0089] De manière plus générale, les valeurs rmin et rmax peuvent être définies pour déterminer les distances minimale et maximale de focalisation auxquelles il est pertinent de rechercher une ombre portée, permettant ainsi de limiter le calcul aux distances auxquelles une ombre pourrait être identifiée. Par exemple rmax peut être définie comme le minimum entre la portée maximale du sonar, et la distance maximale de focalisation à laquelle on s’attend à identifier une ombre dans le reste de la portée sonar.
[0090] Ces valeurs fournissent un bon compromis entre un objectif de limitation du nombre de distances de focalisation à tester (et donc de la complexité de calcul), et un objectif d’efficacité de la détection. En effet, la distance rmin correspond à une distance en dessous de laquelle l’effet de parallaxe n’est pas significatif, et les objets peuvent être détectés directement, sans traitement ; rmax est la portée maximale du sonar, la détection d’ombres au-delà de cette distance n’a donc pas de sens ; est un bon compromis de granularité pour les distances de focalisation. Ces paramètres permettent donc de tester l’ensemble de la gamme des distances pertinentes, tout en limitant la complexité de la méthode.
[0091] Selon différents modes de réalisation de l’invention, l’étape 440 de détection de la présence d’un objet dans l’image synthétique focalisée peut être réalisée de différentes manières.
[0092] De manière générale, toute méthode de détection de forme d’ombre peut être utilisée. Par exemple, une méthode d’apprentissage machine, pouvant par exemple comprendre l’utilisation de réseaux de neurones artificiels et/ou de deep learning, peut être utilisée.
[0093] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée comprend l’application d’un moteur d’apprentissage machine supervisé entraîné avec une base d’apprentissage comprenant des images focalisées d’ombres d’objets du même type que ledit objet.
[0094] Le moteur d’apprentissage machine supervisé peut ainsi avoir été entraîné avec une base d’entraînement formée d’ombres focalisées de l’objet souhaité. Par exemple, si la méthode a pour but de détecter la présence de bancs de poissons, un moteur d’apprentissage machine supervisé peut avoir été entraîné avec une base de données d’images focalisées d’ombres de bancs de poissons. [0095] Un tel moteur d’apprentissage machine supervisé présente l’avantage de pouvoir être entraîné pour détecter n’importe quel type d’objet, et de fournir une détection très efficace.
[0096] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la méthode comprend : préalablement à la détection : o le calcul, pour chaque pixel de l’image synthétique focalisée, d’un ratio Ir(b, s) entre les intensités du pixel de l’image synthétique et de l’image synthétique focalisée ; o le seuillage des pixels de l’image synthétique pour lequel ce ratio Ir(b, s) est supérieur à un seuil ; o l’application d’une opération de morphologie mathématique sur les pixels seuillés ; l’application de ladite détection à la sortie de ladite opération de morphologie mathématique.
[0097] Si un pixel appartient à une ombre à la distance de focalisation, il sera plus sombre dans l’image focalisée, donc sa valeur d’intensité dans l’image synthétique focalisée sera inférieure à sa valeur d’intensité dans l’image synthétique. Par conséquent le ratio de la valeur d’intensité dans l’image synthétique divisée par la valeur d’intensité dans l’image synthétique focalisée sera supérieur à 1 . Ce pixel sera donc retenu comme potentiel pixel d’ombre avant application de la morphologie mathématique. Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, le seuil retenu est cependant supérieur à 1 , pour éviter la génération de fausses alertes.
[0098] Autrement dit, pour chacune des distances de focalisation, l’étape 440 peut comprendre, préalablement à la détection elle-même, un pré-traitement consistant dans un premier temps à seuiller les pixels correspondant à une ombre, puis ne conserver que les ombres significatives. La détection elle-même, par exemple l’application d’un moteur d’apprentissage machine supervisé, s’applique alors uniquement à ces pixels appartenant à des ombres significatives.
[0099] Ceci permet de rendre la détection plus robuste, en limitant la détection aux ombres les plus significatives à une distance de focalisation donnée.
[0100] Une fois la détection effectuée, celle-ci peut être effectuée de différentes manières. A titre d’exemple non limitatif : Une alerte peut être levée ;
L’image synthétique associée à la détection peut être présentée à un opérateur ;
L’image peut être stockée dans une banque d’image ;
Etc...
[0101] Plus généralement, la détection automatique d’objets est utilisable dans de nombreux domaines, et toute action associable à une détection automatique d’image peut être implémentée à l’issue de la détection.
[0102] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, les images synthétiques focalisées sont générées, pour chaque distance de focalisation, directement à partir de la série de mesures de distance. Par exemple, dans le cas d’une application d’une FFSE à des mesures issues d’un sonar, cela signifie que la technique du FFSE est appliquée directement, pour chaque distance de focalisation, aux signaux capteurs formant les voies SAS (en anglais « for SAS beamforming »).
[0103] Si cette solution fournit naturellement une solution pour obtenir les images focalisées, elle peut s’avérer coûteuse en temps de calcul lorsque des images synthétiques focalisées doivent être obtenues pour un grand nombre de distances de focalisation.
[0104] Afin de limiter la complexité calculatoire, dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, l’étape de génération, à partir de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre s’effectue en appliquant un filtrage en une dimension à l’image synthétique.
[0105] Ainsi, l’étape coûteuse de génération d’une image synthétique à partir des mesures de distance est réalisée une unique fois, toutes les images synthétiques focalisées sont ensuite obtenues par un filtrage 1 dimension, beaucoup moins gourmand en ressources.
[0106] Cette méthode de calcul des images synthétiques focalisées va maintenant être décrite dans un exemple d’application à des images sonar utilisant la FFSE.
[0107] Dans le cas d’une orientation du sonar à 90° sur une trajectoire linéaire, étant donné le waterfall SAS wSAS(b, s) obtenu par le processus SAS avec échantillonnage à un pas δx sur l’axe azimutal (plus fin que la résolution physique de l’antenne synthétique) et un pas δr sur l’axe distal, l’image FFSE peut être obtenue à un coefficient multiplicatif constant près, à partir dudit waterfall par le filtrage adapté 1 D (1 dimension) (c’est-à-dire une corrélation 1 D), sur chaque colonne d’indice s constante, par le signal suivant décrit dans le domaine spatial et centré autour de b = 0 :
(Equation 7)
[0108] Avec :
K une constante multiplicative de normalisation ; p(b), une fonction d’apodisation, pouvant être à titre d’exemple non limitative à une gaussienne :
(Equation 8) α un paramètre de réglage, par exemple α = 1 ; β l’ouverture angulaire de l’émetteur.
[0109] Cette fonction d’apodisation a pour but de limiter le support spatial du filtre au domaine spatial où la cible à la portée s. δr est éclairée, cet éclairement se faisant sur une longueur d’écart-type typique . Ce résultat peut être généralisé au cas où le dépointage n’est plus de 90° au prix d’une légère complexification des équations. Dans ce cas, il faut en effet considérer un angle de dépointage θset prendre en compte ce dépointage pour le calcul du filtre de convolution ou spectral . La formulation exacte va dépendre de la géométrie de voies (en anglais « beam geometry >>) de l’image synthétique formée, et implique l’ajout de termes en cos( θs) et sin(θs) dans les formulations de [0110] L’application de la FFSE, pour obtenir une image synthétique focalisée, peut alors se faire par filtrage 1 D du waterfal, que l’on peut implémenter par la corrélation 1 D pour chaque colonne s :
(Equation 9)
[0111] De manière équivalente cette opération peut être implémentée par un produit dans le domaine spectral :
(Equation 10)
[0112] Où désignent les transformées de Fourier selon b (soit sur l’axe azimutal x) respectivement du waterfall SAS de référence wSAS(b, s), du filtre FFSE et du waterfall refocalisé w'(b,s).
[0113] La refocalisation des voies SAS, c’est-à-dire la transformation de l’image synthétique en image synthétique focalisée peut ainsi s’effectuer en : réalisant la transformée du Fourier des voies de l’image wSAS(b,s) ; multipliant cette transformée de Fourier par le filtre stockant le résultat dans ; réalisant la transformée de Fourier inverse de pour obtenir les voies refocalisées w'(b,s) de l’image.
[0114] La refocalisation peut ainsi être appliquée sur une image SAS déjà formée et être exécutée efficacement par l’intermédiaire de transformées de Fourier rapide (FFT, de l’acronyme anglais signifiant “Fast Fourier Transform”, en français “Transformée de Fourier Rapide”). La focalisation peut donc s’effectuer de manière rapide et peu coûteuse sur de nombreuses distances de focalisation.
[0115] Il est également possible d’effectuer l’opération inverse, c’est-à-dire de passer d’une image synthétique focalisée (par exemple une image focalisée FFSE) à une image synthétique (par exemple image SAS de référence), en convoluant l’image synthétique focalisée par le filtre inverse , ce qui revient à faire une division par dans le domaine spectral. [0116] Dans un ensemble de modes de réalisation, cette opération peut être utilisée pour enrichir une base de données d’apprentissage pour la détection d’objets.
[0117] A cet effet, dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la méthode 400 comprend : la génération d’une image synthétique focalisée modifiée en ajoutant à ladite image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation une ombre associée à un label ; la génération d’une image synthétique modifiée en appliquant un filtre inverse dudit filtre en une dimension à l’image synthétique focalisée modifiée ; l’enrichissement d’une base d’apprentissage pour la détection de présence d’objet avec l’image synthétique focalisée modifiée, ladite distance de focalisation et ledit label.
[0118] Dit autrement, une ombre nette correspondant à un objet connu est ajoutée à une image focalisée à la distance de focalisation, puis le filtrage 1 D inverse est appliqué pour retrouver une image synthétique de référence (par exemple image SAS de référence) comprenant l’ombre non focalisée. Cette image est ajoutée à une base d’entraînement pour la détection de présence d’objet, avec un label de l’objet (définissant le type de l’objet), et la distance de focalisation. Ainsi, la combinaison de l’image synthétique modifiée, la distance de focalisation et le label correspondant au type d’objet permet d’entraîner la détection d’objets, à différentes distances de focalisations (on sait alors à quelles distances focalisation l’objet dudit type doit être détecté ou non)
[0119] Ceci permet de construire de manière efficace une base d’entraînement, puisque cela offre la possibilité de générer de nombreuses images pour la base d’entraînement, avec de nombreuses images d’ombres, pour de nombreuses distances de focalisation. Cela permet donc d’entraîner de manière efficace et rapide la détection d’objets, par exemple en entraînant un moteur d’apprentissage supervisé pour la détection d’objet. Cela limite également le besoin d’obtenir des images réelles, ce qui simplifie considérablement la constitution de la base d’entraînement.
[0120] La figure 4b représente un second exemple d’une méthode dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
[0121] La méthode 400b comprend toutes les étapes de la méthode 400a, ainsi que trois étapes optionnelles 450b, 460b et 470b. Il convient de noter que, si les trois étapes sont représentées sur la figure 4b, les trois étapes 450b, 460b et 470b peuvent être exécutées de manière indépendante. Selon différents modes de réalisation de l’invention, une méthode selon l’invention peut donc comprendre ces trois étapes, aucune d’entre elles, ou n’importe quelle combinaison de ces trois étapes.
[0122] A l’étape 460b, les distances de focalisation sont affinées, c’est-à-dire que des distances de focalisation sont testées de manière plus fine autour d’une distance considérée comme pertinente.
[0123] Ainsi, dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la pluralité de distances de focalisation comprend une pluralité de distances de focalisation initiales définies par un premier pas de distance sur une première gamme de distances de focalisation, et la méthode comprenant : une étape 460b de définition d’une pluralité de distances de focalisation raffinées définies par : o une deuxième gamme de distances de focalisation, plus étroite que la première, autour d’une première distance de focalisation de ladite pluralité de distances de focalisation initiales, à laquelle la présence d’un objet a été détectée ; o un deuxième pas de distance, inférieur au premier ; pour chaque distance de focalisation parmi ladite pluralité de distances de focalisation raffinées : o l’étape 430 de génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre.
[0124] Dit autrement, des distances de focalisation initiales peuvent être l’ensemble des distances d’une gamme [rmin; rmax] avec un pas grossier Δ1 (c’est-à-dire que les distances initiales sont définies par l’ensemble {rmin; rmin + Δ1; rmin + 2 * Δ1 - rmax} ; une première distance de focalisation rfest est sélectionnée parmi les distances de focalisation, puis une gamme de distances raffinées est définie autour de la première distance de focalisation rfestà laquelle la présence d’un objet a été détectée, avec un pas plus fin Δ2 < Δ1. Par exemple, les distances de focalisation raffinées peuvent être sélectionnées avec le pas Δ2 sur l’intervalle [rfest - Δ1; rfest + Δ1]- [0125] Ensuite, l’étape 430 de focalisation est exécutée pour chaque distance de focalisation raffinée.
[0126] Ceci permet de tester les distances de focalisation avec un pas plus fin autour d’une distance de focalisation à laquelle la présence d’un objet a été détectée, et ainsi de permettre une focalisation à une distance potentiellement plus proche de la distance de l’objet.
[0127] Ceci permet d’obtenir des résultats précis tout en limitant la charge de calcul nécessitée par la méthode, puisque les distances de focalisation sont testées avec un pas grossier sur l’ensemble de la gamme possible, mais avec un pas plus fin pour une gamme de distances de focalisation d’intérêt.
[0128] Ainsi, la première distance de focalisation est une distance de focalisation pour laquelle la présence d’un objet a été détectée.
[0129] Dit autrement, dès qu’un objet est détecté à l’étape 440, un raffinement des distances de focalisation est effectué autour de la distance de focalisation ayant abouti à la détection de l’objet.
[0130] Ceci permet d’affiner la détection des objets, autour des distances générant une détection, donc autour des distances les plus pertinentes pour détecter les objets.
[0131] Dans ce cas, le raffinement peut être qualifié d’ « autofixed focus » (terme anglais signifiant « focus automatique »), car cela consiste à déterminer automatiquement la distance de focalisation produisant les ombres les plus nettes.
[0132] Différents indices de netteté peuvent être utilisés. A titre d’exemple non limitatif, les métriques introduites par A. Buffington, F.S. Crawford, R.A. Muller, A.J. Schwemin and R.C. Smits, « Correction of atmospheric distortion with an image - sharpening telescope », Jour. Acoust. Soc. Am., Vol. 67, n°3, pp. 298-303, March 1977. peuvent être utilisées.
[0133] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la méthode 400b comprend en cas de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée, une étape 470b de génération d’une image composite à partir de ladite image synthétique et de ladite image synthétique focalisée.
[0134] En effet, comme évoqué plus haut, l’image synthétique focalisée permet d’obtenir des échos et ombres nettes pour une distance de focalisation donnée, mais en floutant le reste de l’image. Au contraire, l’image synthétique non focalisée est plus nette sur l’ensemble de l’image, mais présente l’effet de pénombre. L’image composite réalisée à partir de l’image synthétique, et de l’image synthétique focalisée pourra donc en même temps être globalement nette sur l’ensemble de l’image, et ne pas présenter d’effet de pénombre mais au contraire des ombres nettes à la distance de focalisation.
[0135] L’étape 470b de compositage permet donc d’obtenir une image la plus pertinente possible à présenter à un opérateur, où les ombres sont nettes à une distance de focalisation donnée, sans sacrifier la netteté du reste de l’image.
[0136] Cette étape peut être réalisée de différentes manières.
[0137] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, l’étape 470b de génération de l’image composite comprend : une détection d’ombres dans l’image synthétique focalisée ; l’affectation pour chaque pixel de l’image composite : o de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée pour chaque pixel appartenant à une ombre ; o de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, dans le cas contraire.
[0138] Dit autrement, les ombres sont détectées dans l’image synthétique focalisée, et les pixels de l’image composite sont issus : de l’image synthétique focalisée, pour les pixels appartenant à une ombre ; de l’image synthétique, pour les autres.
[0139] Ceci fournit une solution simple et efficace pour obtenir une image composite dont les ombres sont nettes sans sacrifier la qualité générale de l’image.
[0140] D’autres manières de générer l’image composite peuvent être envisagées.
[0141] Par exemple, dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, ladite génération de l’image composite comprend l’affectation pour chaque pixel de l’image composite, d’une valeur d’intensité égale à la somme pondérée de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée, et de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, où, pour chaque pixel, le poids relatif de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée croît avec un indice d’appartenance à une ombre du pixel. [0142] Ainsi, dans ce cas, les valeurs des intensités de pixels ne sont pas sélectionnées exclusivement dans une image ou l’autre, mais définies comme une moyenne pondérée des valeurs d’intensités dans les deux images, où le poids relatif de l’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée est d’autant plus important que le pixel est considéré comme appartenant à une ombre.
[0143] Ceci permet de bénéficier de la netteté de l’ombre issue de l’image synthétique focalisée, tout en bénéficiant d’une transition plus progressive entre les ombres et le reste de l’image.
[0144] Le poids relatif des pixels issus des deux images (synthétique et synthétique focalisée) peut être calculé de différentes manières. Par exemple, un filtre passe-bas peut être appliqué à l’image synthétique focalisé. Le filtre passe bas permet en effet de déterminer efficacement les pixels faisant partie d’une ombre ou non.
[0145] Par exemple, si l’image synthétique est notée IA(b, s) , l’image synthétique focalisée IB(b, s'), l’image composite /c(b,s), et la distance de focalisation considérée rT, alors l’image composite peut être générée de la manière suivante :
Pour tous les pixels correspondant à une zone plus proche que rT ne pouvant par définition pas correspondre à une ombre générée par un objet à cette distance rT, la valeur du pixel sera issue de l’image synthétique :
Pour les autres pixels (c’est-à-dire ceux tels que : o On calcule ma la moyenne de IA (b, s) et mb la moyenne de IB(b, s) pour tous les b, s ; o On génère ILP une image filtrée passe-bas de |/B| par un filtre de support B voies et S échantillons, B et S étant des paramètres de réglage du filtre. On note mLP la moyenne de ILP ; o On génère pour chaque pixel un poids où est T est un seuil d’ombre en dB et T est un paramètre de réglage du filtre (pondération log-sigmoïdale) ; o On calcule [0146] Ainsi, chaque pixel de l’image composite est une moyenne pondérée des pixels correspondants des images synthétique et synthétique focalisée, accordant plus de poids à l’image synthétique focalisée dans les zones d’ombre, et plus de poids à l’image synthétique dans les autres zones, tout en assurant une transition en douceur entre ces deux types de zones.
[0147] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la méthode 400b comprend la définition 450b d’une région d’intérêt de l’image synthétique, et les étapes 430 de génération de l’image synthétique focalisée et 440 de détection d’objet ne sont effectuées que dans la région d’intérêt.
[0148] Ceci permet de limiter la complexité de la méthode, car les étapes 430 et 440 ne sont exécutées que sur une région d’intérêt considérée comme pertinente.
[0149] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la région d’intérêt comprend l’ensemble de l’image à partir de la distance de focalisation. Dans d’autres modes de réalisation de l’invention, la région d’intérêt comprend uniquement une sous-partie de l’image, issue d’un découpage en blocs de voies de l’image totale ou définie par un utilisateur par exemple.
[0150] La figure 6 représente un exemple d’interface graphique permettant de définir une région d’intérêt, et d’afficher l’image synthétique focalisée ou l’image composite dans cette région d’intérêt.
[0151] Dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention, la définition de la région d’intérêt de l’image synthétique comprend : l’affichage de l’image synthétique sur une interface graphique 610, 620 ; le tracé, par un utilisateur, d’un rectangle 621 définissant la région d’intérêt.
[0152] La figure 6 représente deux états successifs 610, 620 d’une telle interface graphique.
[0153] Dans un premier état 610, l’interface graphique représente une image synthétique, ou waterfall d’un sonar. Dans cette représentation, la portée est définie par l’axe horizontal : les pixels les plus à droite correspondent aux points les plus éloignés du capteur ; les voies sont définies par l’axe vertical : les points les plus bas correspondent aux voies acquises aux dates les plus anciennes et les points les plus hauts les voies acquises aux dates les plus récentes. [0154] L’utilisateur peut, dans l’interface, déclencher la définition de la région d’intérêt, par exemple en appuyant sur un bouton 630, et déclencher le compositage, par exemple en appuyant sur le bouton 631 . Ces boutons ne sont cependant fournis qu’à titre d’exemple uniquement, et d’autres moyens peuvent être utilisés pour déclencher la définition de la région d’intérêt et/ou le compositage, tels que par exemple des raccourcis clavier ou des commandes vocales.
[0155] Dans l’exemple de la figure 6, lorsque le bouton 630 est activé par l’utilisateur, l’interface graphique passe dans une étape 620, où apparaît un rectangle 621 matérialisant la région d’intérêt :
Le bord vertical gauche du rectangle 621 matérialise la portée la plus courte couverte par la région d’intérêt ;
Le bord vertical droit du rectangle 621 matérialise la portée la plus longue couverte par la région d’intérêt ;
Le bord horizontal supérieur du rectangle 621 matérialise les voies les plus récentes couvertes par la région d’intérêt ;
Le bord horizontal inférieur du rectangle 621 matérialise les voies les plus anciennes couvertes par la région d’intérêt.
[0156] L’utilisateur peut ainsi, dans cet exemple, définir manuellement la région d’intérêt directement sur l’image synthétique. L’utilisateur peut modifier la région d’intérêt en modifiant le rectangle, par exemple par des modifications du rectangle effectuées à l’aide d’un curseur mobile (pouvant par exemple être manipulé par une interface d’entrée telle qu’une souris ou un capteur tactile) : l’utilisateur peut par exemple tirer un coin, glisser un bord, ou en effectuer un glissé-déposé de l’ensemble du rectangle.
[0157] Dans un mode de réalisation de l’invention, la méthode 400b comprend l’affichage de l’image synthétique focalisée ou l’image composite à l’intérieur dudit rectangle.
[0158] Dans l’exemple de la figure 6, l’image composite est générée pour la région d’intérêt définie par le rectangle 621 , et affichée directement dans ce rectangle.
[0159] Ceci permet à l’utilisateur de visualiser directement l’effet de la focalisation sur l’image. [0160] L’image composite peut être générée et affichée lorsque l’utilisateur appuie sur le bouton 631 , ou effectue une autre commande de compositage (raccourci clavier, commande vocale, etc).
[0161] Alternativement, le compositage et l’affichage peuvent être effectués en temps réel, à l’affichage du rectangle 621 , et dès que l’utilisateur modifie le rectangle 621 . Ceci permet à l’utilisateur de visualiser en temps réel le résultat de la focalisation et du compositage.
[0162] Dans l’exemple de la figure 6, la focalisation et la détection d’ombre est paramétrée par une portée de référence rT matérialisée par la ligne 622, qui peut également être déplacée par l’utilisateur pour modifier le paramétrage. Comme pour le rectangle 621 , un déplacement de la ligne 622 peut entraîner la ré-exécution en temps réel de la focalisation, de la détection d’ombre, du compositage et de l’affichage de l’image synthétique focalisée ou composite. La portée de référence rT peut être affichée 623 à l’utilisateur.
[0163] Ainsi, l’utilisateur, peut, en temps réel, modifier les paramètres de révélation d’ombres, et visualiser le résultat obtenu.
[0164] Les exemples ci-dessus démontrent la capacité de l’invention à améliorer la détection d’objets dans des images issues d’une antenne synthétique. Ils ne sont cependant donnés qu’à titre d’exemple et ne limitent en aucun cas la portée de l’invention, définie dans les revendications ci-dessous.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Méthode mise en oeuvre par ordinateur (400a, 400b) pour détecter des objets soumis à des effets de pénombre, la méthode comprenant : la réception (410) d’une série de mesures de distances générées, depuis une pluralité de positions différentes respectivement, par un système de détection sonar comprenant une antenne synthétique, le système de détection fonctionnant par : o émission d’une onde ; o réception d’ondes réfléchies par l’environnement ; o détermination des distances, par calcul de différences entre le temps d’émission de l’onde et les temps de réception des ondes réfléchies ; la génération (420), à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique par ladite antenne synthétique, l’image synthétique représentant les distances de l’environnement par rapport à une position de référence ; pour chaque distance de focalisation d’une pluralité de distances de focalisation : o la génération (430), à partir de ladite série de mesures de distance ou de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre ; o une détection (440) de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée.
2. Méthode selon la revendication 1 , dans laquelle la détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée comprend l’application d’un moteur d’apprentissage machine supervisé entraîné avec une base d’apprentissage comprenant des images focalisées d’ombres d’objets du même type que ledit objet.
3. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant : préalablement à la détection : o le calcul, pour chaque pixel de l’image synthétique focalisée, d’un ratio entre les intensités du pixel dans l’image synthétique et l’image synthétique ; o le seuillage des pixels de l’image synthétique pour lequel ce ratio est supérieur à un seuil ; o l’application d’une opération de morphologie mathématique sur les pixels seuillés ; l’application de ladite détection à la sortie de ladite opération de morphologie mathématique.
4. Méthode selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle la pluralité de distances de focalisation comprend une pluralité de distances de focalisation initiales définies par un premier pas de distance sur une première gamme de distances de focalisation, la méthode comprenant : une étape (460b) de définition d’une pluralité de distances de focalisation raffinées définies par : o une deuxième gamme de distances de focalisation, plus étroite que la première, autour d’une première distance de focalisation de ladite pluralité de distances de focalisation initiales, à laquelle la présence d’un objet a été détectée ; o un deuxième pas de distance, inférieur au premier ; pour chaque distance de focalisation parmi ladite pluralité de distances de focalisation raffinées, ladite génération (430), à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre.
5. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de génération, à partir de ladite image synthétique, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre s’effectue en appliquant un filtre à une dimension à l’image synthétique.
6. Méthode selon la revendication 1 , comprenant : la génération d’une image synthétique focalisée modifiée en ajoutant à ladite image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation une ombre associée à un label ; la génération d’une image synthétique modifiée en appliquant un filtre inverse dudit filtre à une dimension à l’image synthétique focalisée modifiée ; l’enrichissement d’une base d’apprentissage pour la détection de présence d’objet avec l’image synthétique focalisée modifiée, ladite distance de focalisation et ledit label.
7. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant, en cas de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée, une génération (470b) d’une image composite à partir de ladite image synthétique et de ladite image synthétique focalisée.
8. Méthode selon la revendication 7, dans laquelle ladite génération de l’image composite comprend : une détection d’ombres dans l’image synthétique focalisée ; l’affectation pour chaque pixel de l’image composite : o de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée pour chaque pixel appartenant à une ombre ; o de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, dans le cas contraire.
9. Méthode selon la revendication 7, dans laquelle ladite génération de l’image composite comprend l’affectation pour chaque pixel de l’image composite, d’une valeur d’intensité égale à la somme pondérée de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée, et de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique, où, pour chaque pixel, le poids relatif de la valeur d’intensité du pixel correspondant de l’image synthétique focalisée croît avec un indice d’appartenance à une ombre du pixel.
10. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la définition (450b) d’une région d’intérêt de l’image synthétique, dans laquelle les étapes : de génération, à partir de ladite série de mesures de distance, d’une image synthétique focalisée à ladite distance de focalisation, par l’application d’une compensation des effets de pénombre et ; de détection de présence d’un objet dans ladite image synthétique focalisée sont exécutées dans la région d’intérêt uniquement.
11. Méthode selon la revendication 10, dans laquelle la définition de la région d’intérêt de l’image synthétique comprend : l’affichage de l’image synthétique sur une interface graphique (610, 620) ; le tracé, par un utilisateur, d’un rectangle (621 ) définissant la région d’intérêt.
12. Méthode selon la revendication 10, dépendant d’une des revendications 7 à 9, comprenant l’affichage de l’image focalisée ou composite à l’intérieur dudit rectangle.
13. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code informatique qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à exécuter la méthode selon l’une des revendications 1 à 12.
14. Système de traitement de données comprenant un processeur configuré pour mettre en oeuvre la méthode selon l’une des revendications 1 à 12.
15. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre la méthode selon l’une des revendications 1 à 12.
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