Improving satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms. Martin P. Lévesque Mario Lelièvre DRDC Valcartier

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1 Improving satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms Martin P. Lévesque Mario Lelièvre DRDC Valcartier Defence R&D Canada Valcartier Technical Report DRDC Valcartier TR September 2008

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3 Improving satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms Martin P. Lévesque Mario Lelièvre DRDC Valcartier Defence R&D Canada - Valcartier Technical Report DRDC Valcartier TR September 2008

4 Author Martin P. Lévesque Mario Lelièvre Approved by Jean-Marc Garneau Section Head / Spectral and Geospatial Exploitation Approved for release by Christian Carrier Chief Scientist Her Majesty the Queen as represented by the Minister of National Defence, 2008 Sa majesté la reine, représentée par le ministre de la Défense nationale, 2008

5 Abstract After having developed an image processing technique to detect satellite streaks (in a previous report), this report presents the following algorithms used to extract every alarm present in an image and reject all those that don t look like the expected streak. The method consists first in extracting the image areas indicated by the alarms generated by detection algorithms. It then calculates the extracted-object features such as the signal-to-noise ratio and the moments of inertia. Then, the calculated features are compared with threshold values determined for the expected streak and all failed tests contribute to the rejection of false alarms. The figures of merit (probability of detection) of the detection algorithms have been calculated using simulated data, which are generated with controlled parameters. The absolute detection capability (streaks detected in presence of false alarms) and the best detection thresholds (which detect the streak without false alarms) have been established with these simulations and then confirmed with the use of real data. From an uncorrected input image, the detection algorithms can detect satellite streaks and report detections along with an estimation of false alarm probability. The excellent performance of the detection algorithms allows the detection of very faint satellite streaks that even a trained observer can hardly see. Résumé Après avoir développé une technique de détection des traces de satellites (dans un rapport précédent), ce rapport présente les algorithmes suivants utilisés pour extraire toutes les alarmes présentes dans une image et rejeter toutes celles qui ne ressemblent pas à la trace attendue. La méthode consiste premièrement à extraire les aires de l image pointée par les alarmes générées par les algorithmes de détection. On calcule ensuite les caractéristiques des objets extraits telles que le rapport signal sur bruit et les moments d inertie. Alors, les caractéristiques calculées sont comparées aux valeurs des seuils déterminées pour la trace attendue et tous les tests échoués contribuent à rejeter des fausses alarmes. Les figures de mérite (probabilités de détection) des algorithmes de détection ont été calculées avec des données simulées, lesquelles sont générées grâce à des paramètres contrôlés. La capacité de détection absolue (traces détectées, mais en présence de fausses alarmes) et les meilleurs seuils de détection (lesquels détectent les traces sans fausses alarmes) ont été établis par ces simulations et ensuite confirmés en utilisant des données réelles. À partir d une image non corrigée, les algorithmes de détection peuvent détecter les traces de satellite et rapporter les détections avec une estimation de la probabilité de fausses alarmes. Les performances étonnantes des algorithmes de détection permettent de détecter de très faibles traces de satellites que même un observateur entraîné peut difficilement voir. DRDC Valcartier TR i

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7 Executive summary This report describes an image processing technique used for the automatic detection and extraction of satellite streaks in astronomical images. This methodology was specially developed to process images produced by the Surveillance of Space (SofS) Concept Demonstrator (CD), which consists of a series of three observatories located at Kingston, Suffield and Valcartier. Since these observatories should produce hundreds of images every week, all the acquisition and data reduction tasks must be automated as much as possible. The analysis presented in this paper concludes the processing development for automatic satellite streak detection. A previous report presented the algorithms for the automatic removal of sensor artefacts, image background and detectable stars as well as an iterative matched filter technique used to detect the satellite streaks. This report presents the new post-detection analysis algorithms that increase detection sensitivity while also reducing the number of false alarms. All alarms generated by the detection algorithms are extracted, analyzed and rejected if they do not look like the expected streak. Thousand of simulations, with controlled parameters, have been run in order to measure the figures of merit of the detection algorithms. Hence, the detection thresholds and the probabilities of detection (without false alarms) have been measured and modelled. At the end of the detection process, the remaining alarms are sorted and reported in two categories, 1) confirmed detections and 2) potential detections (almost lost in the noise), which require confirmation by the user. A part of these image processing algorithms have been implemented in the operating software, at the Surveillance of Space Operations Centre (SSOC) at DRDC Ottawa, which remotely operates the three observatories. It remains only to upgrade the software to include the false-alarms rejection algorithms. These automatic streak extraction algorithms could also be implemented in the SAPPHIRE data processing facility in the near future. Lévesque M. P., Lelièvre M Improving satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms. DRDC Valcartier TR Defence R&D Canada. DRDC Valcartier TR iii

8 Sommaire Ce rapport décrit une technique de traitement d images pour la détection et l extraction automatique des traces de satellites dans les images astronomiques. Cette méthodologie a été spécialement développée pour le traitement des images produites par le démonstrateur de concept (CD) de la surveillance de l espace (SofS), lequel est constitué d une série de trois observatoires localisés à Kingston, Suffield et Valcartier. Puisque ces observatoires devraient produire des centaines d images à chaque semaine, toutes les tâches d acquisition et de réduction des données doivent être automatisées dans la mesure du possible. Les analyses présentées dans ce document concluent le développement du traitement pour la détection automatique des traces de satellites. Un rapport précédent a présenté les algorithmes pour l élimination automatique des artéfacts du capteur, de l arrière-plan de l image, des étoiles détectables ainsi que la technique de filtrage adapté itératif utilisée pour la détection des traces de satellites. Ce nouveau rapport présente les algorithmes d analyse post-détection qui permettent d augmenter la sensibilité de la détection et de réduire le nombre de fausses alarmes. Toutes les alarmes générées par les algorithmes de détection sont extraites, analysées et rejetées si elles ne ressemblent pas à la trace attendue. Des milliers de simulations, avec des paramètres contrôlés, ont été exécutées dans le but de mesurer les figures de mérite des algorithmes de détection. Ainsi, les seuils de détection et les probabilités de détection (sans fausses alarmes) ont été mesurés et modélisés. À la fin du processus de détection, les alarmes restantes sont triées et déclarées en deux catégories; 1) les détections confirmées et 2) les détections potentielles (presque perdues dans le bruit) qui requièrent une confirmation de l usager. Une partie de ces algorithmes de traitement des images a été intégrée dans le logiciel d opération, au centre d opération de la surveillance de l espace à Ottawa, lequel télécommande les trois observatoires. Il ne reste qu à mettre à jour le logiciel pour inclure les algorithmes de rejet des fausses alarmes. De plus, ces algorithmes d extraction automatique des traces pourront être implantés dans l installation de traitement des données de SAPPHIRE dans un futur proche. Lévesque M. P., Lelièvre M Improvements of satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms. DRDC Valcartier TR R et D pour la défense Canada. iv DRDC Valcartier TR

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10 Distribution list INTERNAL DRDC Valcartier TR Director General 3- Document Library 1- M. P. Lévesque (author) 1- Hd/ESG 1- Hd/TSR 1- Hd/GEO 1- J. P Ardouin 1- D. St-Germain 1- D. Lavigne 1- S. Buteau 1- P. Lahaie DRDC Valcartier TR

11 EXTERNAL DRDC Valcartier TR Archives Canada 1- DRDKIM (PDF file) 1- DRDC Corporate 1- DRDC Ottawa 1- DRDC Atlantic 1- DRDC Suffield 1- DRDC Toronto 1- Library and Archives Canada 1- M. Lelièvre (post-doc student, co-author) 1114 Boul. Des Chutes Québec, Qc, G1E 2G4 4- DRDC Ottawa attn : A. Spaans, B. Wallace, R. Scott, Capt. D. Bedard. 2- Royal Military College of Canada, Kingston, Dept Physics, P.O. Box Stn Forces Kingston, Ontario, K7K 7B4 Canada attn: Dr. T. J. Racey, Dr. B. Bennett, 4- Director Project Delivery Operational Information Systems / Surveillance of Space Project (SofSP) MGen George R. Pearkes Bldg 101 Colonel By Drive, Ottawa, ON, Canada, K1A 0K2 attn: G. Rumbold, R. W. Smendziuk, Maj. P. B. Boone, R. D.W. Shelly 3- MDA, Commerce Parkway, Richmond, BC, V6V 2J3 attn: I. Hemphill G. Buttner Y. Brown. 80 DRDC Valcartier TR

12 UNCLASSIFIED SECURITY CLASSIFICATION OF FORM (Highest Classification of Title, Abstract, Keywords) DOCUMENT CONTROL DATA 1. ORIGINATOR (name and address) DRDC Valcartier, 2456 Boul. Pie XI north, Val-Bélair, QC, Canada, G3J 1X5 2. SECURITY CLASSIFICATION (Including special warning terms if applicable) Unclassified 3. TITLE (Its classification should be indicated by the appropriate abbreviation (S, C, R or U) Improving satellite-streak detection by the use of false alarm rejection algorithms 4. AUTHORS (Last name, first name, middle initial. If military, show rank, e.g. Doe, Maj. John E.) Dr Martin P. Lévesque, Dr Mario Lelièvre 5. DATE OF PUBLICATION (month and year) a. NO. OF PAGES 79 6b.NO. OF REFERENCES 4 7. DESCRIPTIVE NOTES (the category of the document, e.g. technical report, technical note or memorandum. Give the inclusive dates when a specific reporting period is covered.) Technical report 8. SPONSORING ACTIVITY (name and address) DRDC Valcartier, 2459 Boul. Pie XI north, Val-Belair, QC, G3J 1X5 9a. PROJECT OR GRANT NO. (Please specify whether project or grant) WBE: 15ee03 9b. CONTRACT NO. 10a. ORIGINATOR S DOCUMENT NUMBER DRDC Valcartier, TR b. OTHER DOCUMENT NOS N/A 11. DOCUMENT AVAILABILITY (any limitations on further dissemination of the document, other than those imposed by security classification) Unlimited distribution Restricted to contractors in approved countries (specify) Restricted to Canadian contractors (with need-to-know) Restricted to Government (with need-to-know) Restricted to Defense departments Others 12. DOCUMENT ANNOUNCEMENT (any limitation to the bibliographic announcement of this document. This will normally correspond to the Document Availability (11). However, where further distribution (beyond the audience specified in 11) is possible, a wider announcement audience may be selected.) Unlimited dcd03e rev.( ) UNCLASSIFIED SECURITY CLASSIFICATION OF FORM (Highest Classification of Title, Abstract, Keywords)

13 UNCLASSIFIED SECURITY CLASSIFICATION OF FORM (Highest Classification of Title, Abstract, Keywords) 13. ABSTRACT (a brief and factual summary of the document. It may also appear elsewhere in the body of the document itself. It is highly desirable that the abstract of classified documents be unclassified. Each paragraph of the abstract shall begin with an indication of the security classification of the information in the paragraph (unless the document itself is unclassified) represented as (S), (C), (R), or (U). It is not necessary to include here abstracts in both official languages unless the text is bilingual). After having developed an image processing technique to detect satellite streaks (in a previous report), this report presents the algorithms used to extract every alarm present in an image and reject all those that don t look like the expected streak. The method consists first in extracting the image areas indicated by the alarms generated by detection algorithms. It then calculates the extracted-object features such as the signal-to-noise ratio and the moments of inertia. Then, the calculated features are compared with threshold values determined for the expected streak and all failed tests contribute to the rejection of false alarms. The figures of merit (probability of detection) of the detection algorithms have been calculated using simulated data, which are generated with controlled parameters. The absolute detection capability (streaks detected in presence of false alarms) and the best detection thresholds (which detect the streak without false alarms) have been established with these simulations and then confirmed with the use of real data. From an uncorrected input image, the detection algorithms can detect satellite streaks and report detections along with an estimation of false alarm probability. The excellent performance of the detection algorithms allows the detection of very faint satellite streaks that even a trained observer can hardly see Après avoir développé une technique de détection des traces de satellites (dans un rapport précédent), ce rapport présente les algorithmes suivants utilisés pour extraire toutes les alarmes présentes dans une image et rejeter toutes celles qui ne ressemblent pas à la trace attendue. La méthode consiste premièrement à extraire les aires de l image pointée par les alarmes générées par les algorithmes de détection. On calcule ensuite les caractéristiques des objets extraits telles que le rapport signal sur bruit et les moments d inertie. Alors, les caractéristiques calculées sont comparées aux valeurs des seuils déterminées pour la trace attendue et tous les tests échoués contribuent à rejeter des fausses alarmes. Les figures de mérite (probabilités de détection) des algorithmes de détection ont été calculées avec des données simulées, lesquelles sont générées grâce à des paramètres contrôlés. La capacité de détection absolue (traces détectées, mais en présence de fausses alarmes) et les meilleurs seuils de détection (lesquels détectent les traces sans fausses alarmes) ont été établis par ces simulations et ensuite confirmés en utilisant des données réelles. À partir d une image non corrigée, les algorithmes de détection peuvent détecter les traces de satellite et rapporter les détections avec une estimation de la probabilité de fausses alarmes. Les performances étonnantes des algorithmes de détection permettent de détecter de très faibles traces de satellites que même un observateur entraîné peut difficilement voir. 14. KEYWORDS, DESCRIPTORS or IDENTIFIERS (technically meaningful terms or short phrases that characterize a document and could be helpful in cataloguing the document. They should be selected so that no security classification is required. Identifiers, such as equipment model designation, trade name, military project code name, geographic location may also be included. If possible keywords should be selected from a published thesaurus, e.g. Thesaurus of Engineering and Scientific Terms (TEST) and that thesaurus-identified. If it is not possible to select indexing terms which are Unclassified, the classification of each should be indicated as with the title.) Dim target, target detection, image background, streak detection, noise, noise reduction, matched filter, local filter, moments, image processing, surveillance of space, satellite detection, satellite streak, astronomical image. UNCLASSIFIED SECURITY CLASSIFICATION OF FORM (Highest Classification of Title, Abstract, Keywords) dcd03e rev.( )

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15 Defence R&D Canada Canada s Leader in Defence and National Security Science and Technology R & D pour la défense Canada Chef de file au Canada en matière de science et de technologie pour la défense et la sécurité nationale