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雾霾天气下交通标志的检测与识别
| 论文题名： | 雾霾天气下交通标志的检测与识别 |
| 关键词： | 交通标志;雾霾图像;定位检测;分类识别 |
| 摘要： | 伴随着智能交通系统的迅速发展，道路交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，逐渐成为当前研究热点。然而，在我国华北和东北地区经常出现的雾霾等恶劣天气，使现有的交通标志检测识别率严重降低，无法满足现实需求。为了提高雾霾天气下交通标志的检测识别率，本文设计了一套交通标志检测识别系统。 首先，研究雾霾天气下标志识别系统的第一个环节——雾霾检测。通过研究大量同一场景清晰图像与雾霾图像的区别，得出雾霾图像的四个特征:图像亮度、图像对比度、图像辨识度、雾霾区域单一性，设计了一个基于图像亮度和图像对比度两个特征的Fisher分类器，来判别当前图像是否为雾霾图像。 其次，图像被认证为雾霾图像后，需进行清晰化复原。雾天图像清晰化技术研究主要包括两个方向:一个是基于数学模型的图像复原技术，另一个是基于人体视觉的图像增强技术。概述了两个研究方向的经典算法，并完成基于MATLAB平台的试验仿真，总结仿真结果。文章采用图像复原技术，建立大气光衰减模型和环境光模型，两个模型的相互作用生成了大气雾霾图像成像的数学模型，模型反推恢复清晰图像。 最后，进行交通标志的研究，包括两个环节:一个是标志的定位检测，另一个是标志的分类识别。在交通标志定位检测算法上，提出了一个改进的基于颜色信息分割和形状特征定位的交通标志检测算法;在标志识别环节中采用减小搜索区域来缩短时间消耗的模板匹配算法，完成交通标志的识别工作。 文章设计的雾霾天气下交通标志检测与识别系统，能显著提高系统在雾霾环境中标志的检测识别准确率，同时系统也适用于晴天环境。 |
| 作者： | 刘振 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 张国山;张海根 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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