[发明专利]一种机场跑道雷达图像背景抑制算法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种机场跑道雷达图像背景抑制算法。

背景技术

机场跑道异物泛指在跑道上可能损伤航空器或系统的某种外来的物质，如飞机和发动机连接件、机械工具、飞行物品、野生动物、树叶、石头和沙子、道路材料、木块、塑料或聚乙烯材料、纸制品、运行区的冰碴儿等等。机场跑道异物对航空器的起飞和着陆构成严重的安全威胁。因此机场跑道的异物检测非常重要，目前有两种方式的异物检测系统即为视频监控系统和雷达监控系统，由于雷达可以全天时全气候性监控机场跑道，因此基于机场跑道雷达的跑道异物检测系统应用较为广泛。但是国内外对机场的监控一般采用杂波图的方式进行从而忽略了对机场雷达图像这一可视化检测手段的研究。

一般在雷达图像进行背景抑制时，多采用滤波器的方法进行，这种方法显然对机场雷达图像的适用性不够好，对于有异物遮挡的情况经常会产生人造异物，而且往往会抹去雷达图像中反射强度不大的异物，从而导致机场跑道异物检测系统的虚警过高或者漏报严重等情况。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是如何降低机场跑道异物检测系统的虚警或者漏报等问题。

为了解决以上技术问题，本发明公开了一种机场跑道雷达图像背景抑制算法，包括以下步骤：

首先，进行机场跑道雷达图像的配准；

然后，通过学习获得背景图像M(i,j)，设扫描图像像素为F(i,j)，M(i,j)的8领域均值为ucTmp，设定一个ucTmp阈值为T1，通过不同阈值T1进行背景抑制、异物信息增强或异物去遮挡。

进一步，作为优选，如果ucTmp小于T1时进行如下判断对机场雷达图像进行处理：

（1）如果F[i][j]大于M[i][j]时分以下两种情况进行处理，否则转（2）；

（a）设T2为F[i][j]的一个阈值，满足M[i][j]不为0，F[i][j]大于T2和F[i][j]大于三倍的M[i][j]成立，则对F[i][j]进行增强，增强算法为F[i][j]+=(255-F[i][j])/2，否则转（b）;

（b）对F[i][j]进行背景抑制，背景抑制算法为F[i][j]=F[i][j]-M[i][j];

（2）这时认为出现异物遮挡效应，直接置F[i][j]为0。

进一步，作为优选，如果ucTmp大于T1时进行如下判断对机场雷达图像进行处理：

如果F[i][j]大于M[i][j]，进行正常的背景噪声抑制，抑制算法为F[i][j]=F[i][j]-M[i][j]；

否则如果F[i][j]大于M[i][j]减去F[i][j]，则进行异物去遮挡，F[i][j]=M[i][j]-F[i][j]，否则保持F[i][j]的原值不变。

进一步，作为优选，使用极坐标转换为直角坐标进行配准，具体为：首先采集机场跑道雷达的反射波，然后将其离散化，再对离散的数据进行采样，最后对采样后的数据进行极坐标转换进行机场雷达图像配准。

使用本发明中的算法可以快速实时的进行机场跑道雷达图像的配准，有效的抑制机场跑道雷达图像中的无用背景，增强了有用的微弱异物信息，以利于机场跑道异物的检测。

附图说明

当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，其中：

图1、机场跑道雷达图像极坐标变换图；

图2、机场跑道雷达图像背景抑制示意图；

图3（a）、机场跑道雷达图像极坐标变换前示意图；

图3（b）、机场跑道雷达图像极坐标变换后示意图；

图4（a）、机场跑道雷达图像背景抑制效果图；

图4（b）、机场跑道雷达图像背景抑制效果图。

具体实施方式

参照图1-4对本发明的实施例进行说明。

为使上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图2，本发明公开了一种机场跑道雷达图像背景抑制的处理方法，包括以下步骤：

开始（步骤S1）；