復雜背景下交通標志的顏色分割.pdf

1、經(jīng)濟的飛速發(fā)展,生活水平的不斷提高,讓汽車走進了千家萬戶。汽車給人們出行帶來便利的同時,也造成了交通的擁堵、事故的頻發(fā)。所以,如何提高汽車駕駛的安全性是目前交通管理的最大難題。智能交通技術(shù)的研究也是在此前提下展開的。而把交通標志作為研究對象的交通標志自動識別系統(tǒng),也屬于智能交通技術(shù)的一部分。標志牌的作用主要是給駕駛?cè)颂崾灸壳暗缆方煌ㄐ畔?、警示道路潛在的危險,從而提高駕駛的安全性、減少事故發(fā)生。
　　 本文就是以真實復雜場景下的交

2、通標志作為研究對象,通過具體算法實現(xiàn)對交通標志識別的第一步,即交通標志的分割。由于分割效果的好壞直接影響著標志的識別,所以能否快速高效的實現(xiàn)標志的分割,成為了交通標志識別系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵。所以為了提高交通標志分割的準確率,本文根據(jù)交通標志顏色的獨特性試驗了下面的兩種分割方法:
　　 (1)利用顏色閾值算法實現(xiàn)交通標志的分割。由于交通標志處于復雜的背景中,為了提高交通標志識別的準確度,本文首先實驗了在HSV、LAB單個色度空間內(nèi)

3、,選取閾值進行交通標志分割;然后根據(jù)對單個色度空間閾值的分割效果以及數(shù)據(jù)的分析研究,得出將HSV和LAB兩個色度空間閾值進行疊加的分割算法,最后總結(jié)實驗數(shù)據(jù),得出顏色閾值分割算法的優(yōu)缺點。
　　 (2)基于顏色模板匹配的交通標志分割算法是在本課題中實驗的第二種方法。具體工作:首先是采集顏色樣本,基于HSV、LAB、rg三個色度空間構(gòu)造出兩類顏色模板;然后根據(jù)具體不同的匹配算法將兩類顏色模板分別與實驗圖像進行匹配分割,最后得到目標