Abstract FR:

Le sonar haute resolution constitue un moyen efficace pour observer la tres grande variete d'objets reposant sur les fonds marins. Leur detection puis leur classification (en tant que rochers, epaves, objets manufactures,) est alors realisee grace a une analyse de la forme de l'ombre qu'ils produisent sur les images sonar. L'automatisation de la phase de classification requiert une premiere etape de segmentation des images acoustiques. Malheureusement, les resultats obtenus par les traitements classiques de segmentation ne sont pas satisfaisants en raison de la presence d'un fort bruit de speckle. Nous proposons donc une nouvelle approche qui permet d'aborder ce probleme de segmentation des images sonar par l'intermediaire d'une modelisation markovienne. Le premier volet de ce travail est consacre a la conception d'un modele markovien de segmentation qui integre a la fois une caracterisation des liens existants entre les etiquettes et les pixels de l'image observee (modelisation du terme d'attache aux donnees par des lois normales ou de rayleigh) et une description de la forme particuliere de certaines ombres permettant ainsi une regularisation du champ des etiquettes (modelisation du terme contextuel par des fonctions de potentiel definies sur des cliques binaires et quaternaires). L'estimation non supervisee des parametres du terme d'attache aux donnees repose sur la minimisation du critere de kolmogorov tandis que les parametres du terme a priori sont calibres par la methode des boites qualitatives. Afin d'ameliorer les performances de cette methode, nous avons ensuite retenu deux approches complementaires. Tout d'abord nous associons une analyse multigrille au modele markovien de segmentation afin de traiter un tres grand nombre d'images sonar. La deuxieme approche consiste a coupler une analyse multiresolution des images sonar avec un modele markovien hierarchique afin de segmenter des images representant en particulier des fonds marins rocheux. Ces deux methodes de segmentation ont ete validees sur des images de synthese et de nombreuses images reelles de sonar haute resolution