Cette thèse a pour objectif d'améliorer la classification d'objets sous-marins dans des images sonar haute résolution. En particulier, il s'agit de distinguer les mines des objets inoffensifs parmi une collection d'objets ressemblant à des mines. Nos recherches ont été dirigées par deux contraintes classiques en guerre de la mine : d'une part, le manque de données et d'autre part, le besoin de lisibilité des décisions. Nous avons donc constitué une base de données la plus représentative possible et simulé des objets dans le but de la compléter. Le manque d'exemples nous a mené à utiliser une représentation compacte, issue de la reconnaissance de visages : les Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). Dans la même optique, nous avons dérivé une méthode d'adaptation de domaine semi-supervisée, basée sur le transport optimal, qui peut être facilement interprétable. Enfin, nous avons développé un nouvel algorithme de classification : les Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) qui sont à la fois adaptés à des petits jeux de données mais dont la décision est également aisément analysable / This thesis aims to improve the classification of underwater objects in high resolution sonar images. Especially, we seek to make the distinction between mines and harmless objects from a collection of mine-like objects. Our research was led by two classical constraints of the mine warfare : firstly, the lack of data and secondly, the need for readability of the classification. In this context, we built a database as much representative as possible and simulated objects in order to complete it. The lack of examples led us to use a compact representation, originally used by the face recognition community : the Structural Binary Gradient Patterns (SBGP). To the same end, we derived a method of semi-supervised domain adaptation, based on optimal transport, that can be easily interpreted. Finally, we developed a new classification algorithm : the Ensemble of Exemplar-Maximum Excluding Ball (EE-MEB) which is suitable for small datasets and with an easily interpretable decision function

La détection et la classification d'objets enfouis est un problème particulièrement délicat : les techniques de sonar à antenne synthétiques utilisées pour imager le fond sous-marin fournissent des données possédant souvent un très faible rapport signal à bruit, d'où un nombre important de fausses alarmes. L'objectif de la thèse est de concevoir et développer des algorithmes permettant de réduire le nombre de fauses alarmes, tout en conservant une bonne détection, et éventuellement de classifier les objets détectés, grâce à des outils de traitement d'images et de fusion de données.Pour cela, on utilise les propriétés statistiques aux ordres 1, 2, 3 et 4 de ces images sonar qui vont nous permettre de développer des algorithmes de détection performants. Afin d'améliorer le résultat, les données ainsi extraites sont fusionnées dans un processus basé sur la théorie de l'évidence. Ceci permet de classifier chaque pixel de l'image en "objet" ou "non objet" selon qu'il est supposé appartenir à un objet recherché (mine sous-marine par exemple) ou pas. Le résultat pourra alors être utilisé par un expert afin de l'aider dans sa prise de décision.