Analyse de la sensitivité de l’algorithme pour le suivi de l’objet dans l’image thermale

 

Nataša Vlahović

Stevica Graovac

 

Dans les applications militaires le suivi des cibles a été depuis toujours un problème intéressant et de défi. Il a trouvé sa place actuelle dans les applications civiles surtout chez celles qui s’occupent de l’observation et de la surveillance. Avant l’image thermale a été considérée seulement dans les applications militaires à cause de son coût et de la taille des caméras. La qualité de l’image thermale n’était pas bonne comme l’image produite par la caméra visuelle. Cela a changé et l’image thermale est actuellement utilisée largement dans nombreuses applications. L’image thermale est différente de l’image de la caméra visuelle car elle mesure la différence de température entre l’objet et de son arrière plan. A cause de cela les caméras thermales ont l’avantage sur les caméras de télévision car elles peuvent être utilisées dans les conditions de mauvaise éclairage et dans le noir. Dans cet article on examine les algorithmes pour l’estimation rapide et superficielle de location de l’objet d’intérêt dans l’image thermale où un petit aéronef sans pilote estla cible. Trois différents descripteurs ont été testés dans le suivi de l’objet par la caméra thermale. Les descripteurs ont été employés largement dans le traitement de l’image de télévision mais le but de ce travail est la recherche des possibilités de leur emploi chez les images thermales. C’est pourquoi on a testé trois différents descripteurs de trois différentes familles : FREAK (Points clés rapides de rétine) , SURF (propriétés robustes accélérées) et MSER (régions d’extrêmes stables maximalement). On a testé les algorithmes pour les cas de translations, rotations, brouillard, changement de dimensions de l’objet d’intérêt ainsi que pour les cas d’image floue. Comme aucun algorithme ne fonctionne bien dans les différentes situations on a proposé un nouvel algorithme à plusieurs phases. Cet algorithme est basé sur la combinaison des algorithmes MSER et SURF dans le but d’utiliser les avantages de chacun d’eux dans les différentes situations réelles. Les résultats obtenus démontrent que de tous les algorithmes testés  les meilleures caractéristiques a le nouvel algorithme à plusieurs phases. Tous les algorithmes cités sont incorporés dans le progiciel Matlab.

 

Mots clés: suivi de cible, estimation de situation, image thermale, algorithme, descripteurs des propriétés