SYNTHETIC APERTURE SONAR IMAGES SEGMENTATION USING DYNAMICAL MODELING ANALYSIS

Abstract

ABSTRACT. Symbolic Models applied to Synthetic Aperture Sonar images are proposed in order to assess the validity and reliability of use of such models and evaluate how effective they can be in terms of image classiï¬cation and segmentation. We developed an approach for the description of sonar images where the pixels distribution can be transformed into points in the symbolic space in a similar way as symbolic space can encode a trajectory of a dynamical system. One of the main characteristic of approach is that points in the symbolic space are mapped respecting dynamical rules and, as a consequence, it can possible to calculate quantities that
characterize the dynamical system, such as Fractal Dimension (D), Shannon Entropy (H) and the amount of information of the image. It also showed potential to classify image sub-patterns based on the textural characteristics of the seabed. The proposed method reached a reasonable degree of success with results compatible with the classical techniques described in literature.

Keywords: Synthetic Aperture Sonar, image processing, dynamical models, fractal, seabed segmentation.

RESUMO. Este estudo apresenta uma proposta de metodologia para segmentação e classiï¬cação de imagens de sonar de Abertura Sintética a partir de modelos de Dinâmica Simbólica. Foram desenvolvidas, em um primeiro momento, técnicas de descrição de registros de sonar, com base na transformação da distribuição dos pixels da imagem em pontos em um espaço simbólico, codiï¬cado a partir de uma função de interação, de modo que as imagens podem ser interpretadas como sistemas dinâmicos em que trajetórias do sistema podem ser estabelecidas. Uma das características marcantes deste método é que, ao descrever uma imagem como um sistema dinâmico, é possível calcular grandezas como dimensão fractal (D) e entropia de Shannon (H) além da quantidade de informação inerente a imagem. Foi possível classiï¬car, posteriormente, características texturais das imagens com base nas propriedades dinâmicas do espaço simbólico, o que permitiu a segmentação automática de padrões de "backscatter" indicando variações da geologia/geomorfologia do substrato marinho. O método proposto atingiu um razoável grau de sucesso em relação à acurácia de segmentação, com sucesso compatível com métodos alternativos descritos em literatura.

Palavras-chave: sonar de abertura sintética, processamento de imagens, modelos dinâmicos, fractal, segmentação.