CN103489179A - 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法 - Google Patents

机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103489179A
CN103489179A CN201310384639.XA CN201310384639A CN103489179A CN 103489179 A CN103489179 A CN 103489179A CN 201310384639 A CN201310384639 A CN 201310384639A CN 103489179 A CN103489179 A CN 103489179A
Authority
CN
China
Prior art keywords
frame image
reference frame
current frame
foreign matter
image
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.)
Granted
Application number
CN201310384639.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN103489179B (zh
Inventor
王明佳
武治国
韩广良
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.)
Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS
Original Assignee
Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS
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 Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS filed Critical Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS
Priority to CN201310384639.XA priority Critical patent/CN103489179B/zh
Publication of CN103489179A publication Critical patent/CN103489179A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103489179B publication Critical patent/CN103489179B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及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Vi；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Wi,n，其中n为自然数；如果Wi,n/Vi>1.5，则该位置为水泥缝隙；如果Wi,n/Vi≤1.5，则该位置为机场异物。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。

Description

机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法
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Vi；
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Wi,n，其中n为自然数；
如果Wi,n/Vi>1.5，则该位置为水泥缝隙；如果Wi,n/Vi≤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：
图像中出现异物的位置，差分图像能量很高，原因是两幅图像在该位置处，当前帧和参考帧图像内容完全不同。图像中水泥缝隙的位置，差分图像能量很高，原因是两幅图像该位置处，图像细节非常丰富，虽然当前帧和参考帧图像内容完全相同，但是受光照影响，大气扰动等因素影响严重，这些自然环境稍有变化，差分图像便会有明显差异，造成差分能量很高。
通过大量实验研究，我们发现一个规律，机场跑道出现异物时：当前帧图像和参考帧图像配准之后，如图5所示，异物出现的位置差分能量很高，差分能量记为p。如图6所示，如果参考帧图像位置不变，将当前帧图像在配准位置平移n个像素，一般n取1、2、3、4、5，差分图像中异物位置的差分能量基本保持不变，通过大量实验，其能量分布区间为（p*2/3,p*4/3）。
下面结合附图对本发明做以详细说明。
当前帧图像和参考帧图像配准之后，如图5所示，水泥缝隙出现的位置差分能量很高，差分能量记为q。如果参考帧图像位置不变，如图6所示，将当前帧图像在配准位置平移n个像素，n为1、2、3、4或5；差分图像中水泥缝隙位置的差分能量迅速增大，随着平移位置n越大，差分能量越大。通过大量实验，当n=5时，其能量分布区间为（2.5*q,4*q）。
本发明的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：
首先，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，将配准的当前帧与参考帧图像对应子区域做差分运算。找到能量高的差分子区域图像Vi做为疑似异物子图像。接下来确认哪个是含有水泥缝隙的子图像。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5个像素，平移后再与参考帧图像差分运算，差分能量为记为Wi,n。
判断：如果Wi,n/Vi>1.5，则该位置为水泥缝隙；
判断：如果Wi,n/Vi≤1.5，则该位置为机场异物。
实验发现，利用本发明的方法对机场异物检测中水泥异物的剔除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。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (2)

1.一种机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法，其特征在于，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Vi；
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Wi,n，其中n为自然数；
如果Wi,n/Vi>1.5，则该位置为水泥缝隙；如果Wi,n/Vi≤1.5，则该位置为机场异物。
2.根据权利要求1所述的机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法，其特征在于，n为1、2、3、4或5。
CN201310384639.XA 2013-08-29 2013-08-29 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法 Expired - Fee Related CN103489179B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310384639.XA CN103489179B (zh) 2013-08-29 2013-08-29 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310384639.XA CN103489179B (zh) 2013-08-29 2013-08-29 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103489179A true CN103489179A (zh) 2014-01-01
CN103489179B CN103489179B (zh) 2016-08-10

Family

ID=49829377

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310384639.XA Expired - Fee Related CN103489179B (zh) 2013-08-29 2013-08-29 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103489179B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113724247A (zh) * 2021-09-15 2021-11-30 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 一种基于图像判别技术的变电站智能巡检方法
CN114842485A (zh) * 2022-04-26 2022-08-02 北京百度网讯科技有限公司 一种字幕去除方法、装置及电子设备

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108564579B (zh) * 2018-04-20 2020-03-27 石家庄铁道大学 一种基于时空相关的混凝土裂缝检测方法及检测装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009029051A1 (en) * 2007-08-24 2009-03-05 Stratech Systems Limited Runway surveillance system and method
CN102253381A (zh) * 2011-04-20 2011-11-23 上海交通大学 用于机场跑道的异物自动检测系统及其检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009029051A1 (en) * 2007-08-24 2009-03-05 Stratech Systems Limited Runway surveillance system and method
CN102253381A (zh) * 2011-04-20 2011-11-23 上海交通大学 用于机场跑道的异物自动检测系统及其检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
武治国等: ""运动背景下的帧间稳像技术"", 《中国光学》, vol. 4, no. 5, 31 October 2011 (2011-10-31), pages 520 - 521 *
王晔晔: ""基于DSP Builder的运动目标检测及跟踪算法设计"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》, no. 2, 15 December 2011 (2011-12-15), pages 48 - 50 *
韩广良等: ""基于实时序列图像复杂背景下运动目标的提取"", 《吉林大学学报（信息科学版）》, vol. 21, 31 August 2003 (2003-08-31), pages 8 - 9 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113724247A (zh) * 2021-09-15 2021-11-30 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 一种基于图像判别技术的变电站智能巡检方法
CN113724247B (zh) * 2021-09-15 2024-05-03 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司 一种基于图像判别技术的变电站智能巡检方法
CN114842485A (zh) * 2022-04-26 2022-08-02 北京百度网讯科技有限公司 一种字幕去除方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN103489179B (zh) 2016-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103150549B (zh) 一种基于烟雾早期运动特征的公路隧道火灾检测方法
Noh et al. Automatic crack detection on concrete images using segmentation via fuzzy C-means clustering
CN104835242B (zh) 一种纸币图像处理方法
CN107657626B (zh) 一种运动目标的检测方法和装置
CN109752392B (zh) 一种pcb板缺陷类型检测系统和方法
CN110065790A (zh) 一种基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法
CN102778701A (zh) 一种机场跑道外来物检测系统
CN103886294A (zh) 基于图像的换流站用避雷器动作次数的识别方法以及系统
CN104536058A (zh) 图像/雷达/激光测距机场跑道异物监控一体化系统
CN104318556A (zh) 一种油污干扰下的硅钢板表面缺陷图像检测方法
CN103489179A (zh) 机场跑道异物检测中去除水泥裂缝干扰的方法
CN112287823A (zh) 一种基于视频监控的面部口罩识别方法
KR20180020421A (ko) 대용량 고해상도 위성 영상을 이용한 해안선 추출 방법 및 시스템
CN111597904B (zh) 用于隧道电缆支架倾斜的识别方法
WO2023231262A1 (zh) 基于视觉振频识别的提升钢丝绳张力检测方法
WO2021000948A1 (zh) 配重重量的检测方法与系统、获取方法与系统及起重机
CN110009633A (zh) 一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法
CN101950352B (zh) 一种去除光照影响的目标检测方法及装置
CN103366578A (zh) 一种基于图像的车辆检测方法
CN106530292B (zh) 一种基于线扫描相机的带钢表面缺陷图像快速辨识方法
US9443165B2 (en) Blob-encoding
CN113469974A (zh) 球团链篦机蓖板状态监测方法及其监测系统
CN109547777B (zh) 一种复杂场景的视频噪声快速检测方法
CN111652873A (zh) 基于迁移学习的永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测方法
CN111626104B (zh) 一种基于无人机红外热像的电缆隐患点检测方法和装置

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

Granted publication date: 20160810

Termination date: 20200829

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee