机场跑道异物指异常出现在机场跑道上并威胁飞行安全的外来物体。它的存在对航空安全造成严重隐患,带来巨大损失。国内外对机场跑道的异物检测给予了高度关注,国外己开发出了一些性能优良的异物检测系统,国内的相关研究也在不断深入。目前主流的异物检测手段依赖雷达设备和光学设备,这两种设备各有千秋,本文研究的是以雷达为主要检测设备的异物检测系统。异物检测系统首先通过雷达扫描获得数据,然后通过程序解析数据,其次使用图像处理算法处理雷达图像并检测异物,最后通过网络发送检测数据。本文主要实现了系统的软件部分,即设计完成了应用于异物检测系统中的Visual C++应用程序。它拥有友好的界面、高效的接口、可靠的数据管理、有效的处理算法,是一个功能完善、运行稳定的软件产品。本文重点研究了机场跑道异物检测算法。本文在借鉴视频图像处理方法基础上针对雷达图像特点进行完善和改进,提出了一种基于雷达图像处理的异物检测算法。检测算法包含了基于高斯混合模型思想的去噪、改进的背景差分、阈值化及中值滤波、数学形态学运算、基于漫水填充的目标分割等内容,可有效处理图像,准确检测异物,精确度高,实时性好,是异物检测系统软件核心算法。本文还对机场跑道异物识别进行了探讨。在介绍主流识别方法的基础上,引入了基于无监督特征学习的识别方法,它包括数据准备、特征学习、特征提取、图像分类等过程,为跑道异物识别问题提供了一种可行的解决方案。本文对识别方法进行了改进并完成软件实现,获得了较为可观的实验结果。这部分研究内容未来可以融入到异物检测系统中来进一步增强系统功能。