交通路標識別

1、交通路標識別交通路標識別交通路標識別：1、交通標志的檢測與定位，包括交通標志的定位及必要的預(yù)處理。2、其次是交通標志的判別，包括交通標志的特征提取與分類。實際情況下難點：實際場景中的交通標志檢測存在一些難點。首先是道路情況的復(fù)雜性導(dǎo)致交通標志的背景相當復(fù)雜交通標志甚至?xí)蛘駝雍瓦\動而變得模糊、或被其他物體(如樹木、行人、車輛等)遮擋住一部分其次是光照條件的復(fù)雜性導(dǎo)致交通標志的顏色失真極為嚴重第三是同一種交通標志的形狀結(jié)構(gòu)比例的不一致性和

2、拍攝視角的不同都會不可避免地導(dǎo)致交通標志出現(xiàn)不同程度的幾何失真有時甚至非常嚴重。圖像預(yù)處理、圖像分割、目標提取、特征提取、標志識別1、圖像預(yù)處理：改善圖像質(zhì)量的處理稱為圖像預(yù)處理，主要是對圖像進行適當?shù)淖儞Q突出某些有用的信息，去除或削弱無用的信息，使圖像的對比度得到增強。交通標志圖像預(yù)處理過程是交通標志識別系統(tǒng)重要的組成部分，是進行交通標志正確識別的前提。交通標志圖像受天氣、光照、周圍環(huán)境的影響具有復(fù)雜的背景并參雜各種噪聲。為了更有利后

3、續(xù)的圖像分割和圖像識別，對交通標志進行圖像增強是必要的。圖像增強：圖像增強的方法可分為兩大類：空間域方法和頻域方法?？臻g域是指圖像平面自身，這類方法是以對圖像的像素直接處理為基礎(chǔ)的。頻域處理技術(shù)是以修改圖像的變換域為基礎(chǔ)的，比如傅里葉變換。顯然從實時性的角度考慮變換域是不可取的，而空域與頻域相結(jié)合的方法也不常見?！净叶葓D的增強方法比較成熟，空域中的灰度圖像增強方法有：對比度線性展寬、灰級窗與灰級窗切片、線性和非線性動態(tài)范圍調(diào)整、直方圖均

4、衡化、偽彩色方法等。頻率域處理：高通濾波、低通濾波、同態(tài)濾波等，其中直方圖均衡化是最常用的方法。彩色圖像增強技術(shù)相對較少，比如白平衡發(fā)法、最大顏色值平衡法、彩色圖像平滑、彩色圖像銳化，偽彩色增強等?！?預(yù)處理在上節(jié)形狀識別里也有可參考，不算重點。)基于HSV空間：SV顏色模型為例，對RGB空間中掃描的每一個像素計算其色調(diào)H和飽和度S的值，設(shè)定不同顏色對應(yīng)的H，S的閾值，滿足某一閾值大小就將其歸為某種顏色。對于紅色、黃色、藍色，直接分割法