原文传递
自然场景下交通标志的分割算法研究
| 论文题名： | 自然场景下交通标志的分割算法研究 |
| 关键词： | 交通标志;颜色空间;边界不变矩;支持向量机;分割算法 |
| 摘要： | 随着经济社会不断发展，汽车保有量逐年上升，交通阻塞和交通安全问题日益严重。尤其是在大城市，交通事故的增加和环境污染的加剧几乎成了城市当前面临的通病，甚至成为经济发展的负担。智能交通技术在此背景下产生并得到了迅速的发展。交通标志作为重要的交通安全附属设备，在引导行人、规范交通车辆、指引车辆行车路线等方面起到不可替代的作用。交通标志识别系统属于智能交通技术的一部分，该系统可以应用于智能驾驶辅助系统和无人驾驶车辆中，而交通标志分割是交通标志识别的重要基础和前提，分割结果直接影响着标志的识别率。所以能否快速高效的实现标志分割，成为了交通标志识别系统成功与否的关键。 论文以真实场景下的交通标志作为研究对象，从颜色、形状方面对交通标志分割方法进行了研究。结合颜色和形状特征实现了交通标志分割。主要研究内容和创新如下: (1)利用颜色特征处理技术主要讨论基于RGB颜色空间、HSI颜色空间和OHTA空间的颜色分割，同时在RGB空间下利用支持向量机方法进行分割。通过颜色特征能够去除大部分非交通标志区域。 (2)对颜色特征分割后的图像进行灰度化，提出一种基于灰度直方图的多阈值分割算法。利用此算法得到的二值图像进行形态学的处理。 (3)鉴于交通标志的固有形状信息，提取特征进行形状判定。对二值图像进行轮廓提取，提取出目标区域的轮廓信息并用链码表示。作为对比，利用改进的边缘检测方法作用于灰度交通标志图像提取边缘信息。 (4)由于边界不变矩具有旋转、平移和缩放的不变形，适用于交通标志图像处理。根据链码表示计算边界不变矩，根据边界不变矩的值确定图像中的交通标志区域。 自然场景下交通标志分割实验表明:在颜色空间下对交通标志进行初分割，对分割后的图像灰度化，进行自适应阈值选择之后得到二值图像，然后利用标准图像的轮廓信息计算边界不变矩建立形状模板，对目标图像进行形状判定，此方法能够达到较好的分割效果。 |
| 作者： | 刘欣欣 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 王琼 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
