基于差分圖像的機場跑道異物檢測算法的應用研究.pdf

1、機場跑道異物檢測系統(tǒng)中的異物通常指可能損壞飛機的某種外來物質,簡稱FOD(Foreign Object Debris)。機場跑道上的異物對飛行器有很大的威脅,一個鋒利的物體如金屬片或石頭都可能刺穿輪胎引起爆炸,而輪胎產(chǎn)生的碎片可能會損壞飛機發(fā)動機等其他重要部件。FOD不僅損壞飛行器,奪去寶貴的生命,而且也給機場、航空公司、社會帶來巨大的經(jīng)濟損失。
　　國內(nèi)外目前已研制成功的FOD檢測系統(tǒng)主要是通過可見光和雷達技術,實現(xiàn)對機場跑道上

2、異物的發(fā)現(xiàn)、識別、定位、記錄和處理。通常情況下,機場跑道異物檢測系統(tǒng)主要由視頻系統(tǒng)、雷達系統(tǒng)以及綜合顯示系統(tǒng)三部分組成。
　　視頻圖像處理系統(tǒng)采用了兩種主流的異物檢測算法:靜態(tài)異物檢測算法和差分圖像異物檢測算法。靜態(tài)異物檢測算法需要異物的先驗知識,且前期需要大量的樣本訓練分類器,對異物的大小和形狀比較敏感,但此算法只需要前景圖像,不需要與背景圖像進行配準,在檢測到異物目標后此算法也可以根據(jù)提取到的該目標的特征進行異物識別和分類。而

3、差分圖像異物檢測算法需要前景圖像與背景圖像進行配準,但方法簡單高效,對異物的形態(tài)和大小不敏感。
　　正因為這兩種檢測算法各有其自身的優(yōu)勢,所以在本文所講到的視頻圖像處理系統(tǒng)中采用了兩種算法,讓兩者優(yōu)勢互補。本文將重點研究基于差分圖像的異物檢測算法,所做的工作如下:
　　1.文中第二章針對整個機場異物檢測系統(tǒng)的技術和檢測要求,作者參與并設計了云臺方案、圖像采集方案等系統(tǒng)方案設計。接著采用Adaboost分類器方法判斷當前時間段

4、是否屬于檢測時間段,根據(jù)檢測結果作相應情況處理。
　　2.在第三章采用了一種新的基于標志線的配準方法,該方法適用于機場或路面圖像的配準,而且方法簡單高效,能滿足系統(tǒng)的實時性。其中從背景提取標志線時,采用了基于直方圖均衡的原理所提出的直方圖均衡波形分析法,它能夠很好的保留直方圖波形分析法受光照條件影響較小的優(yōu)點,又能適用于圖像直方圖波形不規(guī)則的情形。
　　3.第四章中采用了一種基于圖像灰度直方圖信息獲取差分圖像分割閾值的方法,

5、此方法能很好避免光照和路面差異所造成的虛警。
　　4.第五章介紹基于差分圖像的機場跑道異物檢測算法的最后一個模塊,即虛警目標的去除以及目標提取。在此章中采用了一種基于形態(tài)學方法去除虛警的方法,它能夠很好保留真實目標的情況下去除虛警目標。另外,本章還提出背景圖像更新機制,它能使背景圖像隨著一天的光照情況的不同而進行實時更新。
　　通過實驗結果表明該差分圖像異物檢測算法方法簡單,具有很好的通用性、穩(wěn)定性,可以檢測出小目標,檢測速