机场跑道FOD智能识别图像光影处理技术研究

随着以深度学习为代表的人工智能技术快速发展,机场跑道异物（foreign object debris, FOD）识别中也成为热门的研究方向,但现场复杂光影干扰导致的成像不佳是识别精度难以提升的重要原因之一。基于此提出了以图像卷积进行自适应直方图均衡,再利用色度强度比Iratio对镜、漫反射进行分离,以达到图像色度分布平衡,消除光影干扰的目的。通过对某机场跑道图像质量差,光影干扰强的FOD图片的处理分析,表明该法能够减小光影的干扰,增大识别物的特征,更有利后期异物识别。