基于機器視覺的交通標志識別算法研究.pdf

1、改革開放以來我國經(jīng)濟社會飛速發(fā)展人民生活質(zhì)量穩(wěn)步提升，汽車工業(yè)和交通事業(yè)隨著經(jīng)濟的春風迅猛發(fā)展，不過，高速發(fā)展背后的交通擁堵以及安全問題也日趨嚴重。為了更好的解決現(xiàn)有問題，國內(nèi)外眾多學者將目光投向了集檢測、通信、計算機和控制技術于一體的智能交通系統(tǒng)。而交通標志識別子系統(tǒng)作為其最具發(fā)展?jié)摿Φ闹饕M成部分之一，在道路信息、交通安全以及輔助駕駛等方面的作用日益凸顯。
　　 本文結合我國的現(xiàn)實情況在以下方面做了一些研究工作。
　　

2、 在圖像預處理的過程中，考慮到RGB色彩空間下具有較強的顏色相關性，采用HIS空間下直方圖均衡化來處理采集到的圖像從而提高對比度;由于戶外光照條件變化較大，在進行實驗對比后選擇改進的Gamma矯正來減少不同光照的影響。并將幾種常用而較為成熟的濾波方法作了詳細介紹和效果對比，最終選用表現(xiàn)較好的自適應中值法。
　　 提出了一種改進的快速2DPCA交通標志識別法。通過將類內(nèi)中間值的概念和兩級的算法思想的有機結合，重建散布矩陣，經(jīng)過兩

3、次圖像投影后，特征矩陣維數(shù)大大降低，減少了儲存空間并提高了分類速度。采用人臉識別領域中公用的ORL和FERET人臉圖像庫上與傳統(tǒng)的PCA、2DPCA進行對比實驗，結果表明提出的算法不但在識別率上具有明顯優(yōu)勢而且分類識別時間也得到縮短。為驗證其實際中的表現(xiàn)，在自制的兩個交通標志圖像庫中進行實驗對比，進一步證明了該方法的符合預期。
　　 將基于格拉斯曼流行的圖嵌入判別分析法應用到交通標志識別上。圖嵌入理論的引入能很好的捕捉到數(shù)據(jù)的局