用于机场跑道的图像清晰度评价方法技术

本发明专利技术公开了一种用于机场跑道的图像清晰度评价方法，包括：获取云台摄像机当前采集的跑道图像；获取云台摄像机当前的方位俯仰角；利用云台摄像机当前的方位俯仰角对跑道图像进行形变校正，使跑道图像投影到与光轴垂直的平面上；计算校正后的跑道图像的全局清晰度。本发明专利技术利用云台摄像机的方位角对采集的跑道图像在清晰度函数中的权值映射的方法，使得机场跑道平面的清晰度判断不受物距变化的影响，提高了清晰度判断的准确性。

Image definition evaluation method for airport runway

【技术实现步骤摘要】
用于机场跑道的图像清晰度评价方法
本专利技术属于机场异物检测领域，特别是涉及一种用于机场跑道的图像清晰度评价方法。
技术介绍
机场异物探测系统（FOD）通常采用云台摄像机对机场跑道进行监控。由于现有的图像清晰度评价模型主要针对与摄像机成像平面平行的目标场景的图像清晰度判断，因此，将现有的图像清晰度评价模型用于机场跑道的成像清晰度判断时存在准确度不高的问题。此外，由于机场跑道上经常有飞机起落，现有的清晰度评价方法也容易受到干扰。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于机场跑道的图像清晰度评价方法，利用云台摄像机的角度对跑道图像的每个点的位置进行校正，提高清晰度判断的准确度。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：用于机场跑道的图像清晰度评价方法，包括：获取云台摄像机当前采集的跑道图像；获取云台摄像机当前的方位俯仰角；利用云台摄像机当前的方位俯仰角对跑道图像进行形变校正，使跑道图像投影到与光轴垂直的平面上；计算校正后的跑道图像的全局清晰度。优选的，用于机场跑道的图像清晰度评价方法，在计算校正后的跑道图像的全局清晰度前还包括：分别计算校正后的跑道图像中各点的单点图像清晰度。优选的，用于机场跑道的图像清晰度评价方法，在计算校正后的跑道图像的全局清晰度前还包括：检测校正后的跑道图像中的运动区域。优选的，对跑道图像进行形变校正包括：计算跑道图像梯形形变的变化因子，变化因子的计算公式为：>其中，为云台摄像机的俯仰角，为云台摄像机俯仰方向的视场角；计算校正后的跑道图像中各点的坐标：对于校正后的跑道图像中任意一点，其与校正前跑道图像中的坐标点存在以下关系：其中，为跑道图像方向的分辨率，为跑道图像方向的分辨率。优选的，跑道图像中各点的单点图像清晰度的计算公式为：其中，为单点图像清晰度。优选的，检测校正后的跑道图像中的运动区域包括：通过图像帧间差分方法检测出校正后的跑道图像中的运动区域，运动区域的计算公式为：其中，为当前帧图像，为前一帧图像，为动目标分隔阈值。优选的，检测校正后的跑道图像中的运动区域还包括：对运动区域进行形态学滤波。优选的，校正后的跑道图像的全局清晰度的计算公式为：其中，为校正后的跑道图像的全局清晰度度量值。本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术利用云台摄像机的方位角对采集的跑道图像在清晰度函数中的权值映射的方法，使得机场跑道平面的清晰度判断不受物距变化的影响，提高了清晰度判断的准确性；（2）本专利技术采用基于图像局部特征与全局特征融合的清晰度判断方法，具有良好的适应性和稳定性；（3）本专利技术采用运动目标检测算法将运动目标的干扰区域去除，降低了跑道上起降的飞机对图像清晰度计算的干扰。附图说明图1为用于机场跑道的图像清晰度评价方法的一种流程示意图。具体实施方式下面将结合实施例，对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参阅图1，本专利技术提供一种用于机场跑道的图像清晰度评价方法：用于机场跑道的图像清晰度评价方法，包括：S1.获取云台摄像机当前采集的跑道图像。S2.获取云台摄像机当前的方位俯仰角。S3.利用云台摄像机当前的方位俯仰角对跑道图像进行形变校正，使跑道图像投影到与光轴垂直的平面上。通过对跑道图像进行校正，消除了因摄像机位置与跑道平面直角不垂直导致成像画面出现形变的问题，提高了机场跑道的清晰度评价的准确性。云台摄像机采集的图像的形变主要表现为梯形形变，对跑道图像进行形变校正包括：S31.计算跑道图像梯形形变的变化因子，变化因子的计算公式为：其中，为云台摄像机的俯仰角，为云台摄像机俯仰方向的视场角；S32.计算校正后的跑道图像中各点的坐标：对于校正后的跑道图像中任意一点，其与校正前跑道图像中的坐标点存在以下关系：其中，为跑道图像方向的分辨率，为跑道图像方向的分辨率。S4.分别计算校正后的跑道图像中各点的单点图像清晰度。跑道图像中各点的单点图像清晰度的计算公式为：其中，为单点图像清晰度。S5.检测校正后的跑道图像中的运动区域。通过检测跑道图像中的运动区域，将运动目标的干扰区域去除，可消除机场跑道上飞机起落给图像清晰度计算带来的干扰。检测校正后的跑道图像中的运动区域包括：通过图像帧间差分方法检测出校正后的跑道图像中的运动区域，运动区域的计算公式为：其中，为当前帧图像，为前一帧图像，为动目标分隔阈值。运动区域存在大量的噪声点干扰，为了进一步减少运动区域中的干扰点，可对运动区域进行形态学滤波。在一些实施例，先检测校正后的跑道图像中的运动区域，再分别计算校正后的跑道图像中各点的单点图像清晰度。在一些实施例中，检测校正后的跑道图像中的运动区域和分别计算校正后的跑道图像中各点的单点图像清晰度同时进行。S6.计算校正后的跑道图像的全局清晰度。校正后的跑道图像的全局清晰度的计算公式为：其中，为校正后的跑道图像的全局清晰度度量值。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当理解本专利技术并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本专利技术的精神和范围，则都应在本专利技术所附权利要求的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于机场跑道的图像清晰度评价方法，其特征在于，包括：/n获取云台摄像机当前采集的跑道图像；/n获取云台摄像机当前的方位俯仰角；/n利用云台摄像机当前的方位俯仰角对跑道图像进行形变校正，使跑道图像投影到与光轴垂直的平面上；/n计算校正后的跑道图像的全局清晰度。/n

【技术特征摘要】
1.用于机场跑道的图像清晰度评价方法，其特征在于，包括：
获取云台摄像机当前采集的跑道图像；
获取云台摄像机当前的方位俯仰角；
利用云台摄像机当前的方位俯仰角对跑道图像进行形变校正，使跑道图像投影到与光轴垂直的平面上；
计算校正后的跑道图像的全局清晰度。


2.根据权利要求1所述的用于机场跑道的图像清晰度评价方法，其特征在于，用于机场跑道的图像清晰度评价方法，在计算校正后的跑道图像的全局清晰度前还包括：
分别计算校正后的跑道图像中各点的单点图像清晰度。


3.根据权利要求2所述的用于机场跑道的图像清晰度评价方法，其特征在于，用于机场跑道的图像清晰度评价方法，在计算校正后的跑道图像的全局清晰度前还包括：
检测校正后的跑道图像中的运动区域。


4.根据权利要求3所述的用于机场跑道的图像清晰度评价方法，其特征在于，对跑道图像进行形变校正包括：
计算跑道图像梯形形变的变化因子，变化因子的计算公式为：



其中，为云台摄像机的俯仰角，为云台摄像机俯仰方向的视场角；
计算校正后的跑道图像中各点的坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉欢欢，蒙顺开，刘昕烨，李博，
申请(专利权)人：成都科睿埃科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51