CN103729830B - 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法 - Google Patents

一种机场跑道雷达图像背景抑制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103729830B
CN103729830B CN201310751326.3A CN201310751326A CN103729830B CN 103729830 B CN103729830 B CN 103729830B CN 201310751326 A CN201310751326 A CN 201310751326A CN 103729830 B CN103729830 B CN 103729830B
Authority
CN
China
Prior art keywords
radar image
airfield runway
background
image
uctmp
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201310751326.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103729830A (zh
Inventor
刘帅奇
胡绍海
赵帅锋
成威
孙伟
肖扬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Jiaotong University
Original Assignee
Beijing Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Jiaotong University filed Critical Beijing Jiaotong University
Priority to CN201310751326.3A priority Critical patent/CN103729830B/zh
Publication of CN103729830A publication Critical patent/CN103729830A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103729830B publication Critical patent/CN103729830B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

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邻域均值为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。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。

Description

一种机场跑道雷达图像背景抑制方法
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方法。
背景技术
机场跑道异物泛指在跑道上可能损伤航空器或***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***即为视频监控***和雷达监控***，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***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***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***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方法，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)；
在得到机场跑道雷达图像的极坐标后，以雷达垂直于机场跑道与跑道相交的点为原点，以雷达垂直于机场跑道的射线为y轴进行极坐标转换，这样将会使机场跑道的雷达图像得到配准，并且得到相应的直角坐标图像(步骤S2)。图1为极坐标转换和图像配准示意图，图3(a)、图3(b)给出了极坐标转换前后的效果。
将配准图像分为两类，一类为从左到右扫描的图像Res2i，另一类为从右到左的图像Res2i+1，其中i＝1...n。经过图像配准以后，就可以生成两类图像的背景，设从左到右扫描的图像的背景为M0，从右到左扫描的图像的背景为M1，采用最简单的求均值来计算这两类图像的背景，即和
根据得到的M0和M1，进行图像的背景抑制。对于从左向右扫描的图像采用模板图像M0进行背景抑制，对于从右向左扫描的图像采用模板图M1进行背景抑制，由于背景抑制的步骤相同，为了叙述的方便统一将模板图像称为M(步骤S3)，也统一将扫描图像称为F(步骤S4)。
对于要进行背景抑制的图像像素F(i,j)，取M的8领域所有点的均值为ucTmp(步骤S5)，设定一个阈值为T1，如果ucTmp小于T1时进行如下判断对机场雷达图像进行处理(步骤S5),否则转步骤S12。
(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)(步骤S7)。
(a)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(步骤S9)，则对F[i][j]进行增强，增强算法为F[i][j]+＝(255-F[i][j])/2(步骤S11)，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](步骤S10)。
(2)这时认为出现异物遮挡效应，直接置F[i][j]为0(步骤S8)。
步骤S12：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](步骤S13)。否则转步骤S15。
步骤S15：如果F[i][j]大于M[i][j]减去F[i][j]，则进行异物去遮挡，采用去遮挡算法为F[i][j]＝M[i][j]-F[i][j](步骤S14)，否则保持F[i][j]的原值不变(步骤S16)。
结束(步骤S17)。
本发明提供了一种机场雷达图像背景抑制算法，本算法首先通过极坐标转换进行机场雷达图像的配准，然后通过两个特定的阈值进行机场雷达图像背景的抑制和机场跑道图像异物的增强。注意本发明的T1和T2可以根据实际需求进行经验估计，本实施例采用的是8和32。图4(a)、图4(b)给出了机场跑道雷达图像背景抑制以后的图像。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和***的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (3)

1.一种机场跑道雷达图像背景抑制方法，其特征在于：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邻域均值为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；
如果ucTmp小于T1时进行如下判断，并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。
2.根据权利要求1所述的机场跑道雷达图像背景抑制方法，其特征在于：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。
3.根据权利要求1或2所述的机场跑道雷达图像背景抑制方法，其特征在于：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。
CN201310751326.3A 2013-12-31 2013-12-31 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法 Expired - Fee Related CN103729830B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310751326.3A CN103729830B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310751326.3A CN103729830B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103729830A CN103729830A (zh) 2014-04-16
CN103729830B true CN103729830B (zh) 2016-06-22

Family

ID=50453891

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310751326.3A Expired - Fee Related CN103729830B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103729830B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109709622A (zh) * 2017-10-26 2019-05-03 上海云礼信息科技有限公司 一种机场跑道fod异物检测方法
CN109829899B (zh) * 2019-01-18 2020-08-07 创新奇智(广州)科技有限公司 一种针对钢卷端面缺陷检测的背景抑制算法
CN111123261A (zh) * 2019-12-31 2020-05-08 上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所） 基于背景学习的机场跑道fod检测方法和***

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1147815C (zh) * 2002-04-29 2004-04-28 华南理工大学 同侧眼底医学图像计算机辅助特征套合识别方法
CN101859440A (zh) * 2010-05-31 2010-10-13 浙江捷尚视觉科技有限公司 基于块的运动区域检测方法
CN102542540A (zh) * 2011-12-31 2012-07-04 华中科技大学 一种基于pde的红外图像背景抑制方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2820867A1 (fr) * 2001-02-09 2002-08-16 Philippe Gouvary Procede automatise de suivi et d'organisation de deplacement de vehicules au sol et d'identification de corps etrangers sur les pistes dans une zone aeroportuaire
WO2012115594A1 (en) * 2011-02-21 2012-08-30 Stratech Systems Limited A surveillance system and a method for detecting a foreign object, debris, or damage in an airfield

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1147815C (zh) * 2002-04-29 2004-04-28 华南理工大学 同侧眼底医学图像计算机辅助特征套合识别方法
CN101859440A (zh) * 2010-05-31 2010-10-13 浙江捷尚视觉科技有限公司 基于块的运动区域检测方法
CN102542540A (zh) * 2011-12-31 2012-07-04 华中科技大学 一种基于pde的红外图像背景抑制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Video-based Foreign Object Debris Detection;Xu Qunyu et al.;《International Workshop on Imaging Systems and Techniques》;20090512;第119-122页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN103729830A (zh) 2014-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109840880B (zh) 一种路面识别方法和装置
CN102393961A (zh) 基于计算机视觉的飞行器输电线路实时检测跟踪方法
CN103729830B (zh) 一种机场跑道雷达图像背景抑制方法
CN108280852B (zh) 一种基于激光点云数据的门窗点云形状检测方法及***
CN108198417B (zh) 一种基于无人机的道路巡检***
CN104713526B (zh) 输电线路上异物种类检测方法
Raviteja et al. Advanced driver assitance system (ADAS)
Li et al. Lane detection based on spiking neural network and hough transform
Li et al. A lane marking detection and tracking algorithm based on sub-regions
JP2019106034A (ja) 点群から対象を特定する対象識別装置、プログラム及び方法
CN105718964A (zh) 一种输电线防振锤的视觉检测方法
CN103455985A (zh) 基于Hessian结构分析的道路裂缝增强方法
Jiang et al. Foreign object recognition technology for port transportation channel based on automatic image recognition
CN104091306A (zh) 一种基于数学形态学和多分辨率融合的图像去雾方法
WO2018211396A1 (en) Detection of powerlines in aerial images
Guido et al. Vehicle tracking system based on videotaping data
CN110796677B (zh) 一种基于多波段特性的卷云虚警源检测方法
CN110751068A (zh) 基于自适应时空融合的远距离弱小目标视觉检测方法
US20230022429A1 (en) Systems and methods for efficently sensing collison threats
Wang et al. Runway groove identification and evaluation using 1 mm 3D image data
CN109580979B (zh) 基于视频处理的车速实时测量方法
Deng et al. Multiple target recognition of UAV based on image processing
Gong et al. Adaptive lane line detection and warning algorithm based on dynamic constraint
Zhang et al. Application of image navigation algorithm in UAV intelligent patrol channels
Lin et al. Coarse to fine aircraft detection from front-looking infrared images

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160622

Termination date: 20191231