| Titre : |
Performances de la Détection CFAR de Cibles dans les Images SAR |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Amir Mellah, Auteur ; Karim Guergouri, Auteur ; Toufik Laroussi, Directeur de thèse |
| Editeur : |
CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine |
| Année de publication : |
2021 |
| Importance : |
55 f. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
Une copie electronique PDF disponible au BUC |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Sciences de la technologie:Electronique
|
| Tags : |
CFAR SAR |
| Index. décimale : |
610 Electronique |
| Résumé : |
Dans ce travail, nous avons étudié les performances de détection CFAR de cibles dans les
images SAR. Ce faisant, nous avons commencé notre étude avec un état de l’art des radars Ã
synthèse d'ouverture (SAR) et leurs images associées. Ensuite, nous nous sommes
concentrés sur la structure générale d'un système SAR-ATR et avons présenté les différentes
taxonomies des méthodes de détection. Par la suite, nous avons introduit le principe de
détection CFAR mon-impulsion des détecteurs CA-CFAR et TS-CFAR pour un clutter gaussien,
et les détecteurs ML-CFAR et GG-CFAR pour un clutter Weibull et Gamma Généralisé,
respectivement. Pour évaluer notre analyse, nous avons mené des expérimentations via
Maltlab. Pour ce faire, nous avons développé trois programmes. Le premier a comme entrée
une image TerraSAR-X et en sortie une image binaire, qui est le résultat de l'utilisation du
seuil de détection et le nombre de cibles détectées de chacun des quatre détecteurs CFAR.
Comme ce programme ne nous fournit aucune valeur de la Probabilité de Fausse Alarme
(PFA) et de Probabilité de Détection (PD), nous avons eu recours à un deuxième programme
dont l'entrée était non seulement l'image TerraXSAR-X mais aussi sa version Ground Truth.
Cela nous a permis d'avoir des informations sur le nombre de cibles d'intérêt et le nombre
de fausses alarmes induits par chacun des quatre détecteurs CFAR ainsi que les valeurs
expérimentales de la PFA et la PD. Enfin, pour illustrer, graphiquement, les performances de
détection des quatre détecteurs CFAR, nous avons montré, à travers le troisième
programme, leurs courbes ROC respectives. Ces derniers ont montré, ici aussi, qu'à travers
les bonnes performances du détecteur ML-CFAR, on peut conclure que le clutter Weibull
modélise le mieux le fouillis de l'image TerraSARX_Toronto_Urban sous investigation. |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15571 |
Performances de la Détection CFAR de Cibles dans les Images SAR [texte imprimé] / Amir Mellah, Auteur ; Karim Guergouri, Auteur ; Toufik Laroussi, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2021 . - 55 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Sciences de la technologie:Electronique
|
| Tags : |
CFAR SAR |
| Index. décimale : |
610 Electronique |
| Résumé : |
Dans ce travail, nous avons étudié les performances de détection CFAR de cibles dans les
images SAR. Ce faisant, nous avons commencé notre étude avec un état de l’art des radars Ã
synthèse d'ouverture (SAR) et leurs images associées. Ensuite, nous nous sommes
concentrés sur la structure générale d'un système SAR-ATR et avons présenté les différentes
taxonomies des méthodes de détection. Par la suite, nous avons introduit le principe de
détection CFAR mon-impulsion des détecteurs CA-CFAR et TS-CFAR pour un clutter gaussien,
et les détecteurs ML-CFAR et GG-CFAR pour un clutter Weibull et Gamma Généralisé,
respectivement. Pour évaluer notre analyse, nous avons mené des expérimentations via
Maltlab. Pour ce faire, nous avons développé trois programmes. Le premier a comme entrée
une image TerraSAR-X et en sortie une image binaire, qui est le résultat de l'utilisation du
seuil de détection et le nombre de cibles détectées de chacun des quatre détecteurs CFAR.
Comme ce programme ne nous fournit aucune valeur de la Probabilité de Fausse Alarme
(PFA) et de Probabilité de Détection (PD), nous avons eu recours à un deuxième programme
dont l'entrée était non seulement l'image TerraXSAR-X mais aussi sa version Ground Truth.
Cela nous a permis d'avoir des informations sur le nombre de cibles d'intérêt et le nombre
de fausses alarmes induits par chacun des quatre détecteurs CFAR ainsi que les valeurs
expérimentales de la PFA et la PD. Enfin, pour illustrer, graphiquement, les performances de
détection des quatre détecteurs CFAR, nous avons montré, à travers le troisième
programme, leurs courbes ROC respectives. Ces derniers ont montré, ici aussi, qu'à travers
les bonnes performances du détecteur ML-CFAR, on peut conclure que le clutter Weibull
modélise le mieux le fouillis de l'image TerraSARX_Toronto_Urban sous investigation. |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15571 |
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