機(jī)場(chǎng)道面異物是威脅跑道運(yùn)行安全的常見(jiàn)病害，及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)異物具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)現(xiàn)有的人工目視檢測(cè)方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機(jī)場(chǎng)道面異物的自動(dòng)檢測(cè)算法。根據(jù)機(jī)場(chǎng)道面的復(fù)雜背景和常見(jiàn)異物的特點(diǎn)，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點(diǎn)、灰度共生矩陣、灰度級(jí)分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對(duì)實(shí)際機(jī)場(chǎng)道面異物圖像進(jìn)行檢測(cè)。初步實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)道面復(fù)雜背景下的異物，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，檢測(cè)正確率達(dá)到了98%。
標(biāo)簽：
復(fù)雜背景
特征分析
檢測(cè)
上傳時(shí)間：
2013-11-26
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