[发明专利]机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种异物检测方法，特别涉及一种机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法。

背景技术

机场跑道表面的光滑性对着飞机起飞降落的安全性有着重要影响。利用人工检测机场跑道细小的异常物体，将浪费巨大的人力物力，人工检测经常出现漏判现象。利用先进的图像处理技术可以快速对异物出现的位置进行定位，及时发出警报，避免灾害发生。图像处理自动检测异物常常采用高分辨率相机，将细小异物放大的同时，同时也将跑道上的细小裂缝放大。

机场异物检测工程中当跑道中有细小异物出现时，要求立即将异物定位并报警；当没有异物出现时，不能把图像中的干扰信息当作异物发出报警。试验中发现，采用图像处理自动检测异物时，跑道中的水泥裂缝对误警的影响最严重，本文研究内容为：利用图像处理技术在机场异物检测时，分析水泥裂缝与跑道异物的异同点，找到二者在成像时的规律，能够将二者辨别，从而剔除水泥裂缝对异物检测的干扰。

第一步：采集参考帧图像

如图1所示，利用图像处理技术自动检测机场异物，采用相机摆扫技术，记录相机转动一周内所有的图像到计算机内存，每帧图像附带该帧图像的方位角度信息，将此周内的图像作为参考帧图像。

第二步：采集实时图像

如图2所示：相机从初始点继续摆扫实时采集图像，采集图像的同时，记录当前帧图像的方位角信息。

第三步：当前帧图像与背景图像配准

如图3所示：采集当前帧图像之后，利用方位角信息，找到参考帧图像中与当前帧重叠率最高的图像，采用相应匹配算法，找到两幅图像对应点。

第四步：当前帧图像与参考帧图像对应点差分运算

理想情况下，没有异物出现的位置，当前帧和参考帧图像对应点完全相同，获得的差分图像如图4中的黑色像素所示，接近0，如果当前帧图像中出现异物，当前帧与参考帧图像进行差分运算后，异物位置附近形成很高的灰度级，利用相关图像处理算法，容易将异物识别出来。

以上考虑的是理想情况下的机场异物检测。实际情况噪声干扰源比较多，尤其机场跑道中的细小水泥缝隙，获得的差分图像与异物差别很小，难以将二者识别。机场中细小水泥间隙非常普遍，为异物检测带来非常高的误警率。本专利充分分析机场跑道异物与水泥缝隙获得差分图像的形成机制，找到二者的差异点，从而断定哪种情况是水泥缝隙，避免水泥缝隙对异物检测造成极高的误警率。

发明内容

本发明要解决现有技术中实际情况噪声干扰源比较多，尤其机场跑道中的细小水泥缝隙，获得的差分图像与异物差别很小，难以将二者识别的技术问题，提供一种机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案具体如下：

一种机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法，包括以下步骤：

将当前帧图像与参考帧图像配准；将参考帧图像与当前帧图像分割成若干个子区域，将配准的当前帧图像与参考帧图像对应的子区域做差分运算；

以能量高的差分子区域图像能量为记为V_i；

参考帧图像位置保持不变，当前帧图像沿着上下左右方向分别平移n个像素，平移后再与参考帧图像做差分运算，差分能量为记为W_i,n，其中n为自然数；

如果W_i,n/V_i>1.5，则该位置为水泥缝隙；如果W_i,n/V_i≤1.5，则该位置为机场异物。

在上述技术方案中，n为1、2、3、4或5。

本发明具有以下的有益效果：

本发明的机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法是一种非常有效的方法，通过采用该方法，异物检测时误警率明显下降。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1为相机转动拍照的系统结构示意图；

图2为相机实时采集图像的系统结构示意图；

图3为寻找参考帧图像与当前帧图像对应点的过程示意图；

图4当前帧与参考帧图像差分运算获得的图像；

图5为当前帧与参考帧图像在配准点位置的位置示意图；

图6为当前帧在配准点位置平移n个像素的位置示意图。

具体实施方式

本发明的发明思想为：