機場影像跑道偵測結果總評

跑道偵測 偵測結果 width size

項次 機場名稱 邊界偵 測方法

霍 氏 轉

換 ^平行 顏 色 平

行 顏 色

中 心

跑 道

場 內

場 外

備 考

Canny ^{◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎}

136

新疆哈密機

場 Sobel ^{※ ※ ※ ※ ※ ※}

品質：5 含霾：

圖號：AP-119

Canny ^{○ ○ ※ ※ ※ ○ ※}

137

新疆且末機

場 Sobel ^{※ ※ ※ ※ ※ ※}

品質：3 含霾：

圖號：AP-120

Canny ^{◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎}

138

新疆烏魯木

齊機場 Sobel ^{◎ ※ ◎ ◎ ◎ ◎ ※}

品質：5 含霾：

圖號：AP-121

Canny

139

新疆庫爾勒

機場 Sobel

品質：1 含霾：重 圖號：

2. 使用 Sobel 邊界偵測法，在 121 幅實驗影像中有 49 幅影像可偵測到跑道 中心，成功率為 41%；未偵測到跑道中心 72 幅影像中，有 8 幅未正確偵 測到跑道中心惟仍屬機場內圍，有 34 幅影像誤判跑道是在機場外圍，誤 失率高達 28%；無法顯示偵測結果之影像高達 30 幅。

4.3.2 width 與 size 濾除雜訊結果比較

1. 經 canny 邊界偵測後，可偵測到跑道中心 108 幅影像中，再使用 width 濾除雜訊後，用平行直線方式檢測出機場跑道中心點計 98 幅，成功率達 89%，用同顏色直線方式檢測出機場跑道中心點計 87 幅，成功率為 72%，

平均成功率為 80.5%。

2. 經 canny 邊界偵測後，可偵測到跑道中心 108 幅影像中，再使用 size 濾 除雜訊後，用平行直線方式檢測出機場跑道中心點計 91 幅，成功率為 75%，用同顏色直線方式檢測出機場跑道中心點計 88 幅，成功率為 73%，

平均成功率為 74%。

本實驗結果 width 優於 size 較適合執行機場影像跑道偵測濾除雜訊的方法。

4.3.3 平行直線方式與同顏色直線偵測跑道區域比較

Canny 邊界偵測後，所偵測到跑道中心之 108 幅影像中，再使用 width 濾除 雜訊後，用平行直線方式檢測出機場跑道中心點計 98 幅，成功率達 89%，用同 顏色直線方式檢測出機場跑道中心點計 87 幅，成功率為 72%。本實驗結果平行 直線偵測方式優於同顏色直線偵測，較適合執行機場影像跑道區域偵測的方法。

本實驗 121 幅空照影像，使用 Canny 邊界偵測，均可成功顯示邊界偵測之 線條，且線條結構完整，對影像品質之要求較低，等級 2 以上均可處理，亦較不 受影像含霾濃度影響，故高達 108 幅可偵測到跑道中心，成功率為 89%；未成功 偵測跑道中心之 13 幅影像中，僅 7 幅影像誤判跑道於機場外圍，誤失率為 6%，

造成影像誤判原因如下：

(1) 機場週遭有比跑道更長之直線道路或滑行道。

(2) 影像品質嚴重不良及含霾濃度高。

(3) 影像經邊界偵測、消除雜訊後，雜訊仍太多影響霍氏轉換結果。

4.4.2 Sobel 邊界偵測誤判原因

本實驗 121 幅空照影像，使用 Sobel 邊界偵測，因對影像品質之要求較高，

亦較容易受影像含霾濃度影響，無法成功顯示邊界偵測之線條，且線條結構 亦不完整，僅 49 幅可偵測到跑道中心，成功率為 41%，未成功偵測跑道中心 72 幅影像中，有 34 幅影像誤判跑道於機場外圍，誤失率高達 28%，無法顯示 偵測之圖像高達 30 幅，造成影像誤判原因如下：

(1) 影像品質等級要求較高(3 級以上)，含霾濃度雖低亦容易受影響。

(2) 機場跑道與邊界影像灰階梯度要有明顯落差，最好跑道極白色邊界影像 為深色。

(3) 機場週遭有比跑道更長之直線道路或滑行道。

(4) 影像經邊界偵測、消除雜訊後，雜訊仍太多影響霍氏轉換結果。

4.4.3 誤判結果討論

(1) 影像品質對 Canny 及 Sobel 邊界偵測子偵測邊界的影響：

品質等級 2 之影像經 Canny 邊界偵測可完整呈現線條，經 Sobel 邊界偵 測無法完整呈現線條，如圖 4.2 所示。

圖 4.2、影像品質對 Canny 及 Sobel 邊界偵測結果的影響：(a)原始影像；

(b) Canny 邊界偵測結果；(c) Sobel 邊界偵測結果 (2) 影像含霾濃度對 Canny 及 Sobel 邊界偵測的影響：

霾濃度為中度之影像經 Canny 邊界偵測可完整呈現線條，經 Sobel 邊界 偵測無法呈現線條，如圖 4.3。

圖 4.3、影像含霾濃度影響 Canny 及 Sobel 邊界偵測的結果：(a)原始影 像；(b)Canny 邊界偵測結果；(c)Sobel 邊界偵測結果

(3) 機場週遭有比跑道更長之直線道路或滑行道影響偵測結果：

影像經 Canny 及 Sobel 邊界偵測後，機場週遭如有比跑道更長之直線道 路或滑行道線條，經 Hough 轉換後造成誤判，如圖 4.4。

(a) (b) (c)

(a) (b) (c)

始影像；(b)影像經 hough 轉換偵測最長直線結果；(c)影像誤判道路為機 場跑道情形

(4) 影像邊界偵測雜訊太多影響 Hough 轉換結果：

影像經 Canny 及 Sobel 邊界偵測及消除雜訊後，如雜訊仍太多，經 Hough 轉換後容易造成誤判，如圖 4.5。

圖 4.5、影像邊界偵測雜訊太多影響 Hough 轉換結果：(a)原始影像。(b) 影像因雜訊太多經 hough 轉換誤判最長直線結果。(c)影像誤判雜訊為機 場跑道情形。

(5) Sobel 邊界偵測影像目標灰階梯度要有明顯落差：

Sobel 執行邊界偵測，跑道為極白色，邊界影像為深灰色，階梯度有明 顯落差，邊界偵測效果較佳，如圖 4.6。

圖 4.6、邊界偵測影像目標灰階梯度明顯落差之結果：(a)原始影像；

(b)Canny 邊界偵測結果；(c)Sobel 邊界偵測結果

(a) (b) (c)

(a) (b) (c)