圓形交通標(biāo)志快速檢測算法的研究

1、圓形交通標(biāo)志快速檢測算法的研究摘 要：介紹了一種基于顏色分割和形狀分割的交通 標(biāo)志檢測算法。 該算法首先進(jìn)行一些預(yù)處理， 然后利用 RGB 分量差值算法分割出感興趣的區(qū)域，再進(jìn)行了二值化以及縱 橫比和面積的過濾之后，再利用圓形度法進(jìn)行路標(biāo)檢測。實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明，此檢測算法可以較為有效和快速的檢測出自然 環(huán)境下的交通標(biāo)志。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志檢測； RGB 分量差值算法； 圓形度法 在社會(huì)高速發(fā)展的今天，汽車已經(jīng)相當(dāng)普及，在逐漸擁 擠的道路上對交通標(biāo)志的忽視極有可能引起大小交通事故 的發(fā)生。于是，越來越多的車載輔助設(shè)備應(yīng)運(yùn)而生，而交通 標(biāo)志的檢測和識別成為了該領(lǐng)域一個(gè)相當(dāng)重要的研究課題。 馬路上的交通

2、標(biāo)志一般都有非常特殊的形狀如：圓形，三角 形，矩形等等，以及顯眼的顏色如：紅色禁令標(biāo)志，黃色的 警告標(biāo)志，藍(lán)色的指示標(biāo)志等等。而利用交通標(biāo)志的顏色和 形狀對圖像經(jīng)行處理和檢測，從而判斷出圖像中有無交通標(biāo) 志是現(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域的主要手段之一。1 基于顏色的分割 顏色是交通標(biāo)志的重要特征之一，也是將交通標(biāo)志從圖 像中提取出來的重要線索之一?；陬伾姆指羁梢栽诶?較少的時(shí)間和計(jì)算量的情況下濾除大部分非感興趣部分，為后續(xù)操作提供幫助，對檢測系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性十分有益。在進(jìn)行處理前需要經(jīng)行一些圖像的預(yù)處理，如圖像增強(qiáng) 和濾波降噪等， 在此就不再贅述。 由于任意一種顏色都是 R、 G、B 三個(gè)分量相加來確定的，

3、但是它們之間具有很強(qiáng)的相 關(guān)性，當(dāng)光照變化時(shí)單純使用 RGB 顏色空間對圖像進(jìn)行分 割時(shí)效果欠佳。為了降低干擾，使用R、 G、B 三個(gè)分量之間的差值，即（r?Cg）、（g?Cb）、（b?Cr）來確定顏色。紅色、 藍(lán)色和黃色的分割閾值為紅色： （ r-g） 0.08& （r-b） 0.08； 藍(lán)色：（b-g）0.01 & （b-r）0.01;黃色：（r-b）0.12& （g-b）0.12 對于不在上述范圍內(nèi)的像素，視為其他顏色。然后對處于該 范圍的三種顏色進(jìn)行分割，并將結(jié)果轉(zhuǎn)化為二值圖像，若顏 色在范圍內(nèi)，則將此像素區(qū)域設(shè)為白色;若不在此范圍，則 設(shè)為黑色。（其實(shí)此處討論的圓形標(biāo)志基本為紅色和藍(lán)

4、色， 若想減少計(jì)算量可以忽視黃色部分，將其也設(shè)為黑色。 ） 當(dāng)然也可以使用 HSV 彩色空間閾值算法，此算法在光 照條件差的情況下表現(xiàn)更好，可是由于其運(yùn)算量較大，在實(shí) 時(shí)性上與 RGB 分量差值算法有較大差距，所以作者最后還 是決定選用 RGB 分量差值算法。2 基于形狀的分割交通標(biāo)志圖像在進(jìn)行顏色分割之后，會(huì)包含很多孤立的 噪聲點(diǎn)。采用設(shè)定候選區(qū)域縱橫比和面積的閾值可以去除一 些不符合條件的區(qū)域，為簡化接下去的計(jì)算提供幫助。處理 后雖然濾除了許多區(qū)域，但依然存在符合條件的虛假區(qū)域。 因此，為了移除虛假區(qū)域，還需要繼續(xù)通過交通標(biāo)志形狀特 征對候選區(qū)域進(jìn)行分割。Hough 變換方法是圖像處理過程中對圖像中幾何形狀進(jìn) 行識別的基本方法之一，被廣泛應(yīng)用且可靠性高，能夠有效 檢測出各種圖形形狀，但是其計(jì)算量較大，花費(fèi)時(shí)間較長， 尤其是由于拍攝角度的關(guān)系，不能保證拍攝圖片為正圓，需 要進(jìn)行橢圓檢測時(shí)，計(jì)算量更是巨大。所以在此作者選擇了計(jì)算較為簡單便捷的圓形度法。圓 形度法的原理是根據(jù)連通區(qū)域的周長和所圍面積計(jì)算出其 圓形度，以此作為檢測依據(jù)。具體步驟如下：計(jì)算處理后的候選區(qū)域所圍面積，周長；利用公式 f=C2/S 計(jì)算出圓形度 f ；當(dāng)候