一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，包括以下步驟：首先，進(jìn)行機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)；然后，通過學(xué)習(xí)獲得背景圖像M(i,j)，設(shè)掃描圖像像素為F(i,j)，M(i,j)的8鄰域均值為ucTmp，設(shè)定一個(gè)ucTmp閾值為T1，通過不同閾值T1進(jìn)行背景抑制、異物信息增強(qiáng)或異物去遮擋。使用本發(fā)明中的算法可以快速實(shí)時(shí)的進(jìn)行機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)，有效的抑制機(jī)場跑道雷達(dá)圖像中的無用背景，增強(qiáng)了有用的微弱異物信息，以利于機(jī)場跑道異物的檢測。
【專利說明】一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法。【背景技術(shù)】
[0002]機(jī)場跑道異物泛指在跑道上可能損傷航空器或系統(tǒng)的某種外來的物質(zhì)，如飛機(jī)和發(fā)動機(jī)連接件、機(jī)械工具、飛行物品、野生動物、樹葉、石頭和沙子、道路材料、木塊、塑料或聚乙烯材料、紙制品、運(yùn)行區(qū)的冰碴兒等等。機(jī)場跑道異物對航空器的起飛和著陸構(gòu)成嚴(yán)重的安全威脅。因此機(jī)場跑道的異物檢測非常重要，目前有兩種方式的異物檢測系統(tǒng)即為視頻監(jiān)控系統(tǒng)和雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)，由于雷達(dá)可以全天時(shí)全氣候性監(jiān)控機(jī)場跑道，因此基于機(jī)場跑道雷達(dá)的跑道異物檢測系統(tǒng)應(yīng)用較為廣泛。但是國內(nèi)外對機(jī)場的監(jiān)控一般采用雜波圖的方式進(jìn)行從而忽略了對機(jī)場雷達(dá)圖像這一可視化檢測手段的研究。
[0003]一般在雷達(dá)圖像進(jìn)行背景抑制時(shí)，多采用濾波器的方法進(jìn)行，這種方法顯然對機(jī)場雷達(dá)圖像的適用性不夠好，對于有異物遮擋的情況經(jīng)常會產(chǎn)生人造異物，而且往往會抹去雷達(dá)圖像中反射強(qiáng)度不大的異物，從而導(dǎo)致機(jī)場跑道異物檢測系統(tǒng)的虛警過高或者漏報(bào)嚴(yán)重等情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是如何降低機(jī)場跑道異物檢測系統(tǒng)的虛警或者漏報(bào)等問題。
[0005]為了解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明公開了一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，包括以下步驟:
[0006]首先，進(jìn)行機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)；
[0007]然后，通過學(xué)習(xí)獲得背景圖像M(i，j)，設(shè)掃描圖像像素為F(i，j)，M(i, j)的8領(lǐng)域均值為ucTmp，設(shè)定一個(gè)ucTmp閾值為Tl，通過不同閾值Tl進(jìn)行背景抑制、異物信息增強(qiáng)或異物去遮擋。
[0008]進(jìn)一步，作為優(yōu)選，如果ucTmp小于Tl時(shí)進(jìn)行如下判斷對機(jī)場雷達(dá)圖像進(jìn)行處理:
[0009](I)如果F[i][j]大于M[i][j]時(shí)分以下兩種情況進(jìn)行處理，否則轉(zhuǎn)(2);
[0010](a)設(shè) T2 為 F[i][j]的一個(gè)閾值，滿足 M[i] [j]不為 0，F(xiàn)[i] [j]大于 T2 和 F[i][j]大于三倍的M[i][j]成立，則對F[i][j]進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)算法為F[i][j]+=(255-F[i][j])/2，否則轉(zhuǎn)(b);
[0011](b)對F[i] [j]進(jìn)行背景抑制，背景抑制算法為F[i] [j]=F[i] [j]_M[i] [j];
[0012](2)這時(shí)認(rèn)為出現(xiàn)異物遮擋效應(yīng)，直接置F[i] [j]為O。
[0013]進(jìn)一步，作為優(yōu)選，如果ucTmp大于Tl時(shí)進(jìn)行如下判斷對機(jī)場雷達(dá)圖像進(jìn)行處理:
[0014]如果F[i] [j]大于M[i] [j]，進(jìn)行正常的背景噪聲抑制，抑制算法為F[i] [j]=F[i][j]-M[i][j]；
[0015]否則如果F[i][j]大于M[i][j]減去F[i][j]，則進(jìn)行異物去遮擋，F(xiàn)[i][j]=M[i][j]-F[i] [j]，否則保持F[i] [j]的原值不變。
[0016]進(jìn)一步，作為優(yōu)選，使用極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為直角坐標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)，具體為:首先采集機(jī)場跑道雷達(dá)的反射波，然后將其離散化，再對離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，最后對采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進(jìn)行機(jī)場雷達(dá)圖像配準(zhǔn)。 [0017]使用本發(fā)明中的算法可以快速實(shí)時(shí)的進(jìn)行機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)，有效的抑制機(jī)場跑道雷達(dá)圖像中的無用背景，增強(qiáng)了有用的微弱異物信息，以利于機(jī)場跑道異物的檢測。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]當(dāng)結(jié)合附圖考慮時(shí)，通過參照下面的詳細(xì)描述，能夠更完整更好地理解本發(fā)明以及容易得知其中許多伴隨的優(yōu)點(diǎn)，但此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定，其中:
[0019]圖1、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像極坐標(biāo)變換圖；
[0020]圖2、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制示意圖；
[0021]圖3 (a)、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像極坐標(biāo)變換如不意圖；
[0022]圖3 (b)、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像極坐標(biāo)變換后不意圖；
[0023]圖4 (a)、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制效果圖；
[0024]圖4 (b)、機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]參照圖1-4對本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行說明。
[0026]為使上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0027]參見圖2，本發(fā)明公開了一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制的處理方法，包括以下步驟:
[0028]開始(步驟SI);
[0029]在得到機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的極坐標(biāo)后，以雷達(dá)垂直于機(jī)場跑道與跑道相交的點(diǎn)為原點(diǎn)，以雷達(dá)垂直于機(jī)場跑道的射線為I軸進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，這樣將會使機(jī)場跑道的雷達(dá)圖像得到配準(zhǔn)，并且得到相應(yīng)的直角坐標(biāo)圖像(步驟S2)。圖1為極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和圖像配準(zhǔn)示意圖，圖3 (a)、圖3 (b)給出了極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換前后的效果。
[0030]將配準(zhǔn)圖像分為兩類，一類為從左到右掃描的圖像Res2i，另一類為從右到左的圖像Res2i+1，其中i = 1...η。經(jīng)過圖像配準(zhǔn)以后，就可以生成兩類圖像的背景，設(shè)從左到右掃描的圖像的背景為Mtl，從右到左掃描的圖像的背景為M1，采用最簡單的求均值來計(jì)算這兩
類圖像的背景，即Vf =-Σ^^ΙΙΜ| = 士Σ辦
?n 卜1O
[0031]根據(jù)得到的Mtl和M1，進(jìn)行圖像的背景抑制。對于從左向右掃描的圖像采用模板圖像Mtl進(jìn)行背景抑制，對于從右向左掃描的圖像采用模板圖M1進(jìn)行背景抑制，由于背景抑制的步驟相同，為了敘述的方便統(tǒng)一將模板圖像稱為M (步驟S3)，也統(tǒng)一將掃描圖像稱為F(步驟S4)。
[0032]對于要進(jìn)行背景抑制的圖像像素F (i，j)，取M的9領(lǐng)域所有點(diǎn)的均值為ucTmp(步驟S5)，設(shè)定一個(gè)閾值為Tl，如果ucTmp小于Tl時(shí)進(jìn)行如下判斷對機(jī)場雷達(dá)圖像進(jìn)行處理(步驟S5)，否則轉(zhuǎn)步驟S12。
[0033](I)如果F[i][j]大于M[i][j]時(shí)分以下兩種情況進(jìn)行處理，否則轉(zhuǎn)(2)(步驟S7)。
[0034](a)滿足M[i] [j]不為O, F[i] [j]大于T2和F[i] [j]大于三倍的M[i] [j]成立(步驟S9)，則對F[i] [j]進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)算法為F[i] [j]+=(255-F[i] [j])/2 (步驟S11)，否則轉(zhuǎn)(b)。
[0035](b)對F[i][j]進(jìn)行背景抑制，背景抑制算法為F[i][j]=F[i][j]_M[i][j](步驟S10)。
[0036](2)這時(shí)認(rèn)為出現(xiàn)異物遮擋效應(yīng)，直接置F[i] [j]為O (步驟S8)。
[0037]步驟S12:如果F[i] [j]大于M[i] [j]，進(jìn)行正常的背景噪聲抑制，抑制算法為F[i] [j]=F[i] [j]-M[i] [j](步驟 S13)。否則轉(zhuǎn)步驟 S15。
[0038]步驟S15:如果F[i] [j]大于M[i] [j]減去F[i] [j]，則進(jìn)行異物去遮擋，采用去遮擋算法為F[i] [j]=M[i] [j]-F[i] [j](步驟S14)，否則保持F[i] [j]的原值不變(步驟S16)。
[0039]結(jié)束(步驟S17)。
[0040]本發(fā)明提供了一種機(jī)場雷達(dá)圖像背景抑制算法，本算法首先通過極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進(jìn)行機(jī)場雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)，然后通過兩個(gè)特定的閾值進(jìn)行機(jī)場雷達(dá)圖像背景的抑制和機(jī)場跑道圖像異物的增強(qiáng)。注意本發(fā)明的Tl和T2可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)估計(jì)，本實(shí)施例采用的是8和32。圖4 (a)、圖4 (b)給出了機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制以后的圖像。
[0041]雖然以上描述了本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些【具體實(shí)施方式】僅是舉例說明，本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和實(shí)質(zhì)的情況下，可以對上述方法和系統(tǒng)的細(xì)節(jié)進(jìn)行各種省略、替換和改變。例如，合并上述方法步驟，從而按照實(shí)質(zhì)相同的方法執(zhí)行實(shí)質(zhì)相同的功能以實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)相同的結(jié)果則屬于本發(fā)明的范圍。因此，本發(fā)明的范圍僅由所附權(quán)利要求書限定。
【權(quán)利要求】
1.一種機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，其特征在于:包括以下步驟: 首先，進(jìn)行機(jī)場跑道雷達(dá)圖像的配準(zhǔn)； 然后，通過學(xué)習(xí)獲得背景圖像M(i，j)，設(shè)掃描圖像像素為F(i，j)，M(i, j)的8鄰域均值為ucTmp,設(shè)定一個(gè)ucTmp閾值為Tl,通過不同閾值Tl進(jìn)行背景抑制、異物信息增強(qiáng)或異物去遮擋。
2.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，其特征在于:如果ucTmp小于Tl時(shí)進(jìn)行如下判斷對機(jī)場雷達(dá)圖像進(jìn)行處理: (1)如果F[i][j]大于M[i][j]時(shí)分以下兩種情況進(jìn)行處理，否則轉(zhuǎn)(2); (a)設(shè)T2為F[i][j]的一個(gè)閾值，滿足M[i][j]不為0，F(xiàn)[i][j]大于T2和F[i][j]大于三倍的M[i] [j]成立，則對F[i] [j]進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)算法為F[i] [j]+=(255-F[i] [j])/2，否則轉(zhuǎn)(b); (b)對F[i][j]進(jìn)行背景抑制，背景抑制算法為F[i] [j]=F[i] [j]_M[i] [j]; (2)這時(shí)認(rèn)為出現(xiàn)異物遮擋效應(yīng)，直接置F[i][j]為O。
3.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，其特征在于:如果ucTmp大于Tl時(shí)進(jìn)行如下判斷對機(jī)場雷達(dá)圖像進(jìn)行處理: 如果F[i][j]大于M[i][j]，進(jìn)行正常的背景噪聲抑制，抑制算法為F[i][j]=F[i][j]-M[i][j]； 否則如果F[i] [j]大于M[i] [j]減去F[i] [j]，則進(jìn)行異物去遮擋，F(xiàn)[i] [j]=M[i][j]-F[i] [j]，否則保持F[i] [j]的原值不變。
4.根據(jù)權(quán)利要求書I至3之一任意一項(xiàng)所述的機(jī)場跑道雷達(dá)圖像背景抑制算法，其特征在于:使用極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為直角坐標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)，具體為:首先采集機(jī)場跑道雷達(dá)的反射波，然后將其離散化，再對離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，最后對采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進(jìn)行機(jī)場雷達(dá)圖像配準(zhǔn)。
【文檔編號】G06T5/00GK103729830SQ201310751326
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2013年12月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月31日
【發(fā)明者】劉帥奇, 胡紹海, 趙帥鋒, 成威, 孫偉, 肖揚(yáng) 申請人:北京交通大學(xué)