近几年民用航空技术迅速发展,随之而来机场区域的安全保障对飞机成功起飞和降落起着决定性作用。而机场跑道病害为航空器飞行安全带来巨大的安全隐患,针对机场跑道病害视觉检测方法的研究,本文主要对机场跑道采集时的图像处理和采集后的病害检测进行了研究,具体包括图像采集系统设计及视觉检测系统的标定方法研究、机场跑道病害检测前的图像预处理研究、机场跑道病害检测研究三个方面。(1)研究了线阵CCD相机的标定方法,为提高线阵CCD相机内参校准精度,确定准确的摄像机模型,结合线阵CCD成像特性,借助于小孔成像模型和垂线法,提出建立线阵CCD相机成像的非参数模型来进行内参校准,直接确定空间特征点与成像点间的映射关系以及理想成像点与实际成像点间的畸变量大小,同时选择重投影误差作为评价标准,对比分析其优势。(2)研究机场跑道病害检测前的图像预处理。首先对机场跑道图像采集进行了误差补偿;其次针对环境中常出现的高斯噪声和椒盐噪声两者的混合噪声,基于自适应中值滤波算法对椒盐噪声的敏感,加权梯度倒数滤波算法对高斯噪声的敏感,双边滤波算法的保边降噪优点,提出了一种融合自适应梯度加权倒数的双边滤波算法。然后施加两者不同强度的混合噪声进行实验,证明了所提出的图像滤噪算法的可行性和滤噪优势;最后为获取机场跑道全景图,对图像拼接算法进行了研究,并做了拼接测试效果分析。(3)研究机场跑道病害检测方法。针对机场跑道脱落物的检测,提出了一种基于小波变换与形态学的跑道病害脱落物检测改进算法;针对机场跑道裂纹、胶痕等病害的检测,提出了一种采用结合遗传算法的BP神经网络的跑道病害图像分割改进算法;实验结果证明了这两种方法的的有效性,并进一步实现了机场跑道病害的有效检测。