Mots-clés : segmentation

Segmentation

Les images sonar représentent à la fois la réflectivité des fonds marins (l'énergie acoustique rétrodiffusée est plus ou moins importante en fonction de la nature du fond) et le micro-reflief. On distingue très souvent des zones texturées dont les signatures sont porteuses d'information : zones de roches, de rides de sable, etc ... Pour interpréter une image le géologue réalise une "segmentation manuelle" de l'image sonar en se servant de données complémentaires comme les prélèvements, des données de sondeurs de sédiments, etc ... Afin de l'aider dans la première étape il est possible de dresser une segmentation automatisée de régions acoustiquement semblables. Nous présentons ici quelques résultats issus de la thèse d'Imen Karoui (ENST-Bretagne). Ce travail n'est pas encore opérationnel dans SonarScope.

Prise en compte de la dépendance angulaire

Les algorithmes développés par Imen Karoui prennent en compte les dépendances angulaires du niveau d'énergie rétrodiffusée et de la texture.

Le niveau d'énergie rétrodiffusée varie en fonction de l'angle d'incidence (l'image présentée ici est "brute de fonderie", c.a.d qu'elle provient directement du sonar. On préfère généralement réaliser tout un ensemble de prétraitements pour "calibrer" l'image mais le procesuus de segmentation présenté ici fonctionne très bien sur ce genre d'images).

Cette image est acquise sur un champ de rides de sable uniforme, en fonction de l'angle d'incidence le sonar produit des textures relativement différentes.