霧霾天氣下交通標志的檢測與識別.pdf

1、伴隨著智能交通系統(tǒng)的迅速發(fā)展，道路交通標志識別作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，逐漸成為當前研究熱點。然而，在我國華北和東北地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)的霧霾等惡劣天氣，使現(xiàn)有的交通標志檢測識別率嚴重降低，無法滿足現(xiàn)實需求。為了提高霧霾天氣下交通標志的檢測識別率，本文設計了一套交通標志檢測識別系統(tǒng)。
　　首先，研究霧霾天氣下標志識別系統(tǒng)的第一個環(huán)節(jié)——霧霾檢測。通過研究大量同一場景清晰圖像與霧霾圖像的區(qū)別，得出霧霾圖像的四個特征:圖像亮度、圖像對比

2、度、圖像辨識度、霧霾區(qū)域單一性，設計了一個基于圖像亮度和圖像對比度兩個特征的Fisher分類器，來判別當前圖像是否為霧霾圖像。
　　其次，圖像被認證為霧霾圖像后，需進行清晰化復原。霧天圖像清晰化技術研究主要包括兩個方向:一個是基于數(shù)學模型的圖像復原技術，另一個是基于人體視覺的圖像增強技術。概述了兩個研究方向的經(jīng)典算法，并完成基于MATLAB平臺的試驗仿真，總結仿真結果。文章采用圖像復原技術，建立大氣光衰減模型和環(huán)境光模型，兩個模型

3、的相互作用生成了大氣霧霾圖像成像的數(shù)學模型，模型反推恢復清晰圖像。
　　最后，進行交通標志的研究，包括兩個環(huán)節(jié):一個是標志的定位檢測，另一個是標志的分類識別。在交通標志定位檢測算法上，提出了一個改進的基于顏色信息分割和形狀特征定位的交通標志檢測算法;在標志識別環(huán)節(jié)中采用減小搜索區(qū)域來縮短時間消耗的模板匹配算法，完成交通標志的識別工作。
　　文章設計的霧霾天氣下交通標志檢測與識別系統(tǒng)，能顯著提高系統(tǒng)在霧霾環(huán)境中標志的檢測識別準