Classification de textures en imagerie sonar et invariance en rotation

Les applications civiles et militaires necessitant l'identification des caracteristiques de la couche superficielle du fond de la mer sont nombreuses : geologie marine, prospection miniere, peche et gestion de la biomasse, cartographie, guerre des mines, chasse aux mines ... Cet article s'interesse a la cartographie automatique des fonds marins en imagerie sonar haute resolution. De nombreuses methodes d'analyse de textures ont ete developpees jusqu'a present, utilisant des approches statistiques, geometriques ou spectrales [14, 45, 7, 44]. Cependant, peu d'entre elles fournissent des attributs caracteristiques robustes vis-a-vis des rotations d'images. Cette propriete est pourtant essentielle dans le cadre de l'etude proposee : elle a pour objectif de faciliter et d'ameliorer l'apprentissage du classifieur. Nous presentons dans cet article cinq methodes de caracterisation, robustes vis-a-vis des rotations d'images. La premiere methode est une version etendue de la modelisation AutoRegressive (AR) circulaire initialement proposee par Kashyap et Khotanzad [19], en vue d'en extraire directement un nombre restreint de parametres caracteristiques significatifs invariants en rotation. Les quatre autres methodes resultent d'une approche originale qui consiste a appliquer une methode de traitement d'images a un ensemble de parametres decrivant une texture, afin de le rendre robuste vis-a-vis des rotations d'images. Les deux premieres de ces methodes consistent a appliquer la Transformation Log-Polaire respectivement aux parametres issus d'une modelisation autoregressive 2D non-causale et aux parametres de correlation associes (nommes parametres COR). Quant aux deux dernieres methodes, elles consistent en l'application de la methode des moments de Zernike respectivement a ces deux ensembles de descripteurs. Des resultats de classification experimentaux obtenus sur images reelles et sur images tournees artificiellement, ainsi que sur des textures issues de l'album de Brodatz, sont fournis pour souligner les performances de chacune des methodes.