一种机场跑道外来物识别图像处理装置和方法与流程

本发明涉及一种机场跑道外来物识别图像处理装置好而方法，采用gpu+fpga技术，通过一种适应于跑道使用环境的外来物目标识别算法，在不同天气条件下完成对外来物的高精度探测，并在中弱大气湍流下实现退化图像的清晰复原，提高机场跑道外来物检测系统环境适应能力。

背景技术

典型的fod目标有金属器件（螺钉、螺帽、垫圈、钉子和保险丝等）、机械工具、飞行物品（私人物品、钢笔、铅笔和纽扣等）、混凝土沥青碎块、橡胶碎片、塑料制品和动植物等。当前国内机场跑道巡检主要依赖道面巡查人员完成，在道面巡查时将关闭跑道，这使得航班通行能力大大降低。

技术实现要素：

本发明提供一种机场跑道外来物识别图像处理装置和方法，以解决现有技术存在的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种机场跑道外来物识别图像处理装置，包括：

获取机场跑道图像信息的高清网络摄像头；

通过以太网接口模块接收高清网络摄像头的图像的fpga；所述fpga上连接有远端的中控台；

接收fpga处理后的图像的gpu模块。

所述gpu具有256个通用处理单元，fpga发送给gpu的图像分为至少9个宏块，每个宏块均发送给不同的通用处理单元上进行并行处理。

所述fpga与远端的中控台连接的串口上连接有磁耦合电路。

一种机场跑道外来物识别图像处理方法，

s1：通过雷达获取机场跑道的外来物位置信息，并根据外来物位置信息将设置在机场跑道外部的高清网络摄像头的视轴转向外来物所在的大致区域；

s2：高清网络摄像头对外来物所在的区域进行视频采集，并将采集的视频数据通过以太网接收模块传输给后续的处理模块，后续的处理模块接收到视频图像后，计算接收的当前帧图像的平均灰度均值，并将灰度均值与设定的灰度阈值比较，若灰度均值大于设定的阈值，则关闭用于补光的激光照明单元；若灰度均值小于设定的阈值，则打开用于补光的激光照明单元；

s3：根据外来物的位置信息，将外来物在图像上的区域标识出；

s4：通过大气湍流图像复原算法对图像进行复原。

所述s2中，若灰度均值小于设定的阈值，打开用于补光的激光照明单元，然后通过处理模块与远端的中控台连接，获取当前的天气气象信息，使用图像光照补偿算法对图像进行光照补偿。

所述处理模块包括fpfa和与fpga连接的gpu，fpga对图像进行滤波和积分图处理后，将处理后的图像发送给gpu。

本发明的有益效果：本发明采用磁耦合隔离技术提高抗雷击和浪涌等能力，可承受±15kv高压而不损坏，电源部分前向主回路的ac-dc变换器具有软启动电路确保后级计算单元稳定供电。具备在中弱大气湍流下实现退化图像的清晰复原，提高机场跑道外来物检测系统环境适应能力。

附图说明

图1为本发明涉及硬件原理框图；

图2为本发明涉及的“防浪涌”串口422部分电路原理图；

图3为本发明涉及的图像处理算法流程图。

具体实施方式

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。

本发明提供一种机场跑道外来物识别图像处理装置，能够使光电探测系统能在雷击、大气湍流等复杂环境下使用。

如图1所示，本发明的装置包括获取机场跑道图像信息的高清网络摄像头；通过以太网接口模块接收高清网络摄像头的图像的fpga，fpga通过422串口与远端的中控台通信，且通过vga通道传输图像；fpga处理后的图像发送给gpu模块。

高清网络摄像头对外来物进行采样后，通过以太网转换模块高速下传至fpga缓存内，fpga采用xilinxxc7k325t3ffg900i芯片，考虑高速信号时钟可能不同步的问题，在该款fpga接口控制电路上，通过采用基于fifo的动态相位校正确保时钟高度同步。且为提高目标信噪比snr，采用中值滤波进行滤波降噪处理，结合实际外场图像特征，其二维模板w按3×3区域选取。通过积分图中图像平均灰度动态调整增益系数g，g按[-3-2-10123]进行选取。预处理完成后交gpu进行处理。

如图2所示，针对机场可能出现雷击和浪涌等影响，本发明的装置与外部通信的接口如串口422采用adm2682ebriz的磁耦合技术，起到隔离的作用，可承受±15kv高压而不损坏。而本发明通过电源模块连接外部电源为装置的用电元件供电，电源模块通过ac-dc变换器连接用电元件，ac-dc变换器具有软启动电路，dc出口采用点解电容阵列确保后级计算单元稳定供电。软启动可以直接阻止浪涌现象；电容阵列可以吸收电压波动保障后级计算单元的稳定供电。

如图1所示，本发明算法采用基于gpu的宏块处理方法，并将各宏块安排到不同的独立通用处理单元上去执行，gpu采用nvideatx2，具有256个独立通用处理单元，可在cuda环境下拥有256个独立运行的线程，即cuda_thread，采用linux编程平台实现对nvideatx2的在线编程，将图像分成100个宏块，每个宏块被安排到gpu不同的独立通用处理单元上进行并行处理，降低图像处理延迟。gpu对图像处理后，使用大气湍流复原算法将退化图像复原后通过fpga的vga模块输出到中控台。

本发明还提供一种机场跑道外来物识别图像处理方法，具体包括以下步骤：

s1：通过雷达获取机场跑道的外来物位置信息，并根据外来物位置信息将设置在机场跑道外部的高清网络摄像头的视轴转向外来物所在的区域；

s2：高清网络摄像头对外来物所在的区域进行视频采集，并将采集的视频数据通过以太网接收模块传输给后续的处理模块，后续的处理模块接收到视频图像后，计算接收的当前帧图像的灰度均值，并将灰度均值与设定的灰度阈值比较，若灰度均值大于设定的阈值，则关闭用于补光的激光照明单元；若灰度均值小于设定的阈值，则打开用于补光的激光照明单元；处理模块包括fpfa和与fpga连接的gpu。

s3：根据外来物的位置信息，将外来物在图像上的区域标识出；该区域为外来物在图像上的大致区域，即需要实现设定需要标注的范围的大小。

s4：通过大气湍流复原算法进行图像复原。通过获取连续多帧图像的边缘梯度，自动判断大气湍流强度，若为弱湍流，则采用现有的图像增强算法，否则启动brenner算法进行清晰度判断获取最清晰图像，在此基础上通过小波变换实现对图像进行清晰复原。

s2中，若灰度均值小于设定的阈值，打开用于补光的激光照明单元，然后通过处理模块与远端的中控台连接，获取当前的天气气象信息，使用图像光照补偿算法对图像进行光照补偿。

下面给出上述算法的具体实施过程：

step1：利用videocapture类调用摄像头进行视频采集。

step2：定义一个mat变量，用于存储每一帧的图像，接着读取当前帧到mat变量中。只需当前帧读取到mat变量中，以此帧为原始图片进行后续的图像处理，最终显示处理后的图片。

step3：读取当前图像平均强度laserpoweronthreshold（）,图像直方图描绘了图像中每个亮度值的像素数，表示图像中亮度的分布。对step2中当前帧的图像进行颜色灰度统计，计算整幅图像的灰度强度均值，与设定的阈值进行比较。若灰度平均强度大于设定的阈值，则发送激光主动照明使能关闭信号（即判定为日照白天，不需激光照明），进行高斯滤波处理。若灰度平均强度小于设定的阈值，则发送激光主动照明使能打开信号（黑夜或天气灰暗，需激光照明辅助），进行步骤step4。

step4：读取当天气象信息，自动切换相适应的图像补偿算法。

step5：解析目标位于图像大致位置范围。综合焦距和转台、雷达等的误差信息，快速解析外来物大致位于的图像大致区域voidobjectdomain（floatf,floatsigma）；

step6：确定目标在图像中的大致位置范围后，围绕其中心视场附近画区域，voiddrawdomain(matimg,intnpixel，k)，将目标区域画到图像img上，图像包含n个像素，冗余系数k=1.2（该值为工程经验值）。

step8：此时通过连续n=10帧图像边缘梯度特性自动判断大气湍流强度，若为弱湍流，则采用精度图像处理算法，否则启动brenner算法进行清晰度判断获取最清晰图像，在此基础上通过小变换实现对图像进行清晰复原。

以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明整体构思前提下，还可以作出若干改变和改进，这些也应该视为本发明的保护范围。