当今社会生活节奏越来越快,航空运输也越来越发达,空中飞行器的使用呈现井喷式增长。随着空中流量的增长,飞行器的安全成为广泛关注的问题,其中,机场停机坪的异物是引发事故的一种隐患。为了减少发生事故的可能性,同时提高航空运行效率,利用基于视频检测技术自动检测机场外来异物受到人们重视。相比于传统的人工清除,智能视频监控具有操作简单、直观性强,成本低等特点,是机场外来异物检测的新方式。本文针对机场外来异物视频处理方法和系统构建进行了研究。本文采用高清摄像球机采集待检测区域视频数据,通过分析和处理视频图像数据,实现了对机场规定区域场景中的外来异物目标的检测、识别与报警。本文给出了一种基于时间平滑的背景提取方法,相比于中值法和其他统计模型算法,计算效率更高,更适用于变化较小的画面。同时,采用了选择性图像背景自适应更新算法,将背景和前景图像分离,利用背景部分进行背景更新,更好地适应了背景的变化。本文根据实际需要研究了微小目标的检测算法,在常用的目标检测算法的基础上进行了改进与更新。即采用了一种基于背景相减与时域平滑的目标提取方法,结合了传统的背景作差法和帧差法,相比了单一的背景作差法与帧差法,改进的算法可以有效减少外界光线等条件变化对检测结果的影响。给出了一种连通区域的查找方法,以矩形框作为目标的提取结果,简化了目标模型。同时,由于检测区域较大,本文将大区域划分为若干孙区域,程序加入了摄像机的轮询扫描功能,分块扫描的同时,也可以排除疑似FOD报警记录,给出有效的FOD位置信息和报警记录。以上算法及程序开发部分基于MFC平台下设计与实现,经过室外环境测试达到了异物检测以及定位的功能。本文最后提出了一种构建实时机场外来异物监测系统的方法,利用高分辨率球机、控制计算机等设备搭建监测平台。该视频监测装置可监测较大范围内的直径可达2cm的FOD,且操作简易,经济有效,检测方法集视频监控、视频处理和实时报警于一体,可在无人值守的情况下自主对区域内疑似FOD进行判断并报警,实现一种准确、高效的机场外来异物(FOD)监测系统。