《圖像處理技術在交通標志識別中的應用研究13000字》

圖像處理技術在交通標志識別中的應用研究目錄TOC\o"1-2"\h\u125341緒論 1308001.1研究背景與意義 1249541.2國內外研究現(xiàn)狀 378131.3交通標志分析 369711.4圖像處理技術 5289992系統(tǒng)總體設計 550032.1總體設計方案 5257852.2用戶界面設計 665772.3系統(tǒng)工作流程 9204613系統(tǒng)各模塊設計 104453.1灰度化處理 10130443.2顏色檢測 11160783.3形態(tài)學處理 1288223.4交通標志切割 14288713.5模板匹配 15115564仿真結果與分析 1821914.1系統(tǒng)測試 18290454.2結果分析 2132579結論 223724參考文獻 231緒論1.1研究背景與意義在這個高速發(fā)展的社會中，經濟和城市化發(fā)展突飛猛進，機動車的數(shù)量也在迅速上升，人們的生活質量得到了提升。與此同時，越來越多的道路交通問題也不斷浮現(xiàn)，例如道路的通行率降低，交通事故的發(fā)生率提高，道路交通的秩序混亂等，各種各樣的問題給社會帶來了惡劣的影響。而交通信號標志作為道路的重要基礎設施，對其進行研究的意義與價值也不斷凸顯（李明宇，張浩然，2022）。由于社會車輛總量的迅速增加，傳統(tǒng)常規(guī)化的人力道路管控方式已經逐漸無法滿足目前的交通路況需求，在日常生活中，由于司機對道路情況的關注度不夠，引發(fā)的交通事故太多太多，例如疲勞駕駛車輛、醉駕等，這不僅給道路的管理工作帶來了麻煩，同時也為民眾的出行安全增添了隱患，由此可以推知于是智慧交通行業(yè)也就越來越引起了人們的重視（王思遠，趙子逸，2023）。自2012年以來，中國智能交通行業(yè)的市場一直保持著高速發(fā)展的態(tài)勢。然而，交通標志識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)研究中的一個子系統(tǒng)，極具研究潛力，對它進行研究不僅能給其他子系統(tǒng)提供道路交通的相關信息，還能夠對整個智能交通起到很好的促進作用。對與司機而言，能過迅速而精確地辨認出交通標志的意義是非常關鍵的，但是我國的交通標志種類繁多，其包含著豐富的道路交通信息，如果僅僅依靠司機的注意力去尋找道路的標志，并及時做出相應的應對，憑這些跡象可以推導出必然會加重司機的工作負荷和疲勞，甚至造成事故。有時還會受到周圍環(huán)境的影響，注意力不集中，導致司機忽略了交通標志，或者對信息的判斷失誤，從而導致嚴重的后果（陳逸飛，劉俊杰，2021）。因此，通過對交通信號標志實時、準確地傳輸，可以幫助司機對道路狀況進行實時的控制，并且做好規(guī)范及約束，這樣就會使得道路的通行效率顯著提升（孫博宇，周澤楷，2021）[1]。道路交通信號標志識別系統(tǒng)是一種非常有意義和發(fā)展?jié)摿Φ南到y(tǒng)。對該系統(tǒng)的研究意義主要表現(xiàn)在下面兩個方向的應用：（1）在輔助駕駛系統(tǒng)方面的應用隨著社會的快速發(fā)展，人們的物質條件不斷改善，小汽車逐漸成為家庭出行的第一選擇。由于家用汽車的普及，交通堵塞問題日益嚴重，發(fā)生交通安全事故的次數(shù)也在逐年增加，這嚴重危害到了大家的財產和生活。因此，車輛的安全問題已經成為各個廠商及有關部門的主要關注對象，這不難看出許多汽車制造商為提高車輛的安全性能，已經在汽車上安裝了輔助駕駛系統(tǒng)（吳宇軒，徐豪，2018）。這里所提到的輔助駕駛系統(tǒng)就是在汽車行駛過程中，利用車輛上所安裝的各種傳感器，不斷地對車輛周圍的環(huán)境信息進行采集，檢測、識別和跟蹤汽車周圍的動態(tài)和靜態(tài)物態(tài)，然后通過準確地計算和分析收集到的各種信息，現(xiàn)有結果表明了可以推出可以提前預警可能出現(xiàn)的各種危險狀況，從而使司機能夠提前發(fā)現(xiàn)危險，并在第一時間作出反應。其中交通標志的識別模塊是輔助駕駛系統(tǒng)中至關重要的組成部分，司機們在駕車行駛過程中，可以通過交通標志識別系統(tǒng)，提前得知道路的行駛情況，從而降低或消除司機因為自己的因素而忽視了路面上的交通信息，同時，這還對對司機減輕負擔和壓力起到很好的作用（鄭明哲，黃俊熙，2023）。另一方面，在車輛行駛過程中，該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了標志信號時會發(fā)出警示信號，以便司機及時掌握相關的輔助信號，進而對其進行控制，并采取相應措施，降低了意外發(fā)生的幾率。（2）在無人駕駛技術方面的應用無人駕駛是一種不需要司機操縱交通工具的技術，它可以通過汽車內的自動駕駛裝置，根據周圍的路況來自動地選擇行駛的路徑，避免障礙物和交通堵塞，然后將汽車精確的送至預定的位置（何宇航，林澤宇，2024）。本文研究背景下我們對這種情況進行了綜合考慮無人駕駛的應用較為廣泛，在軍用方面，無人駕駛技術可以用于偵察各種險情、障礙物，在惡劣的條件下進行運輸；在民用領域，利用無人駕駛技術可以彌補當前所使用車輛的缺陷，在某些特定環(huán)境中起到關鍵的作用，例如在物流、工程、巡邏等領域運用無人駕駛技術，不僅可以提高工作效率，還能夠節(jié)省多方面的成本。自動駕駛系統(tǒng)的核心技術就是利用汽車上的各種傳感器對周圍環(huán)境進行感知，在此類條件基礎上可以推知其變化并對其進行計算和分析，從而得出汽車的行駛路線，并控制好車輛的速度（郭子瑜，梁俊逸，2020）。在控制車輛行為時，設置在道路上的交通標志是不可忽略的重要因素。自動駕駛汽車能夠根據系統(tǒng)識別出的交通標志信號來自動確定車速和路徑，從而保證自動駕駛汽車能夠在不違反交通法規(guī)的情況下，達到真正的無人駕駛[2]。1.2國內外研究現(xiàn)狀在智能交通系統(tǒng)中，如何正確并快速地進行交通信號標志的識別是一項非常重要的工作。智能交通系統(tǒng)是在上世紀六十年代末七十年代初開始發(fā)展起來的，該系統(tǒng)是以現(xiàn)代化的電子與計算機信息技術為依托，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出通過信息采集、處理、發(fā)布、交換、分析和運用等多種方式為廣大的道路交通參與者提供各種不同的服務，從而達到了安全、通暢、低環(huán)境污染、低能耗的目的（謝思遠，程宇墨，2019）。在本設計的優(yōu)化流程中，本文著重權衡了經濟效率與方案的普及潛力，相較于原始構想，在諸多層面實施了調整與優(yōu)化。首要之舉是在成本管控上，通過剔除冗余步驟、選用成本效益更佳的方案，顯著削減了總體執(zhí)行費用，提升了方案的性價比。此外，為了拓寬方案的適用范圍，本文在設計階段深入考量了地域與環(huán)境的差異性，保證其在多樣情境下均能穩(wěn)定運作，便于其他實體輕松采納與實施。上世紀六十年代后期，隨著科學技術的發(fā)展，越來越多的西方國家以及在研究如何利用計算機、數(shù)據傳輸、電子信息和控制技術來提高國家的交通水平。到了八十年代中葉，這項技術取得了長足的進步（韓逸飛，曹俊杰，2021）。信息、通訊、電子控制、電腦處理等現(xiàn)代科技的綜合運用，讓人、車、路、環(huán)境三者有機地聯(lián)系在一起，從而在一定的規(guī)模上，建立起一套全方位、實時、準確、高效的一體化管理系統(tǒng)，這就是智能交通系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)是由道路信息系統(tǒng)、車輛控制系統(tǒng)、交通監(jiān)管系統(tǒng)、運營車輛管理系統(tǒng)、等多個子系統(tǒng)構成，按照該理論框架進行細致研究可得出它的應用能夠降低城市的交通負擔，降低城市的環(huán)境污染，保障城市的交通安全，促進城市的發(fā)展（彭博宇，曾澤楷，2022）。它的應用范圍包括輔助駕駛、無人駕駛、交通監(jiān)控與協(xié)調等。基于已有成果可推導出相關結果就當前而言，由于智能交通行業(yè)的快速發(fā)展，它已經推動了交通監(jiān)控、停車收費、標志識別、車載監(jiān)控等相關技術的不斷發(fā)展，使得該行業(yè)的發(fā)展范圍不斷擴展（許軒，蔣子豪，2018）[3]。（1）國外發(fā)展現(xiàn)狀在1994年巴黎舉行的智能運輸會議，是發(fā)達國家對智能交通進行正式研發(fā)的一個里程碑。從此次開始，發(fā)達國家和發(fā)展中國家都在該領域持續(xù)不斷地進行研究和突破，并且都取得了一定的成績。目前，本文研究背景下我們不可忽視這種情況的存在國際智能交通體系已形成美國、歐洲、日本三方格局，新加坡、澳大利亞、韓國等其他國家，也都在智能化運輸方面擁有了一定的影響力（呂明哲，譚俊熙，2023）。（2）國內發(fā)展現(xiàn)狀中國自上世紀七十年代后期就開始了智能交通的研究，剛開始是在上海、北京、廣州等比較發(fā)達的大城市開展的。近幾年，我國在智能交通領域的研究已經取得了一些成績（徐宇航，羅澤宇，2024）。雖然我國的智能交通管理體系也有自己的研究成果，但是總體來說，與國際上的其他國家相比還是有很大的差距，以這種狀態(tài)為背景這是一個不可忽視的事實。所以，我們必須清醒地意識到目前的形勢，在智能交通控制領域還有很大的發(fā)展空間[4]。1.3交通標志分析道路交通信號標志是一種載體，它蘊含著大量的路況信息，而各種標志的作用也不盡相同。目前，我國所使用的道路交通標志是根據最新的國家標準規(guī)范所設置的，它主要包括以下幾個類別（蘇博瑜，唐俊逸，2020）[5]：（1）禁令標志：該類標志大多數(shù)以紅色的外圈、紅色杠、白色內底的圓為主要特征，常用的是黑色的圖形表示此類標識的意義。另外，還有一些倒三角形和八邊形的形狀。由此可以推知這種交通標志可以作為一種信號來約束或者限制司機和步行者的行為，例如禁止向右轉彎、停車讓行、限制速度等，部分禁令標志如圖1.1所示（呂思遠，魏墨，2019）。圖1.1禁令標志（2）警告標志：該類標志以黑邊、黃底的三角形標志為主，標志內常用黑色圖案。此類標志起到的作用是警告車輛注意前方危險路段，如十字交叉、連續(xù)轉彎、窄橋等，憑這些跡象可以推導出部分警告標志如圖1.2所示（馬飛，肖俊杰，2021）。圖1.2警告標志（3）指示標志：該類標志大多數(shù)以藍色為底色的圓形為主要特征，常用的是白色的圖形表示此類標識的意義（方博宇，宋澤楷，2022）。本研究在此采納了既有的策略來構建計算框架，并對其進行了適度簡化，旨在增強其實際應用價值和易操作性。通過詳盡剖析與評估現(xiàn)有策略，本文識別并剔除了繁瑣且非必要的環(huán)節(jié)，優(yōu)化了整個流程，最終打造出一個更加精簡高效的計算模型。此舉不僅縮減了資源消耗，還加快了處理速度，使得本方案在維持原有效能的基礎上，更便于執(zhí)行與普及。同時，本文還實施了一系列驗證流程與質量控制手段。另外，這不難看出還有一些指示標志的形狀為矩形。該種交通標識能起到指示車輛和步行者前行的作用，例如直行、向左轉彎、靠左側道路行駛等，部分指示標志如圖1.3所示。圖1.3指示標志除了以上介紹的三大類交通標志外，還有指路標志、道路施工安全標志、輔助標志等，本文對它們不進行研究，本文主要研究以上所分析的三類標志。1.4圖像處理技術近年來，人們對圖像的處理和分析提出了更高的要求。通過MATLAB強大的圖像處理能力，可以使其獲得理想的結果。MATLAB軟件提供了具有二十多種圖像處理函數(shù)的工具箱，可以基本上覆蓋所有的數(shù)字圖像處理技術，現(xiàn)有結果表明了可以推出并具有很強到的圖形處理能力（張宇軒，李子豪，2018）。以下是一些常用功能的簡要分析[6]。在此背景下，本文針對原始數(shù)據的處理方式相較于以往的研究顯得更為簡潔且高效。本文采納了一種更為簡捷的預處理手段，這一手段削減了多余的轉換環(huán)節(jié)，優(yōu)化了數(shù)據清洗與標準化流程，進而顯著提升了信息處理的速率與效能。采用此法，本文得以迅速籌備好分析所需的信息集合，同時減少了復雜處理流程可能帶來的誤差風險。此外，經過對不同渠道和種類的信息實施全面測試，本文進一步確認了本方案的穩(wěn)固性與可信度。（1）圖像轉換。在圖像加工處理技術中，圖像轉換占有重要地位，它的適用范圍也十分廣闊。利用圖像轉換函數(shù)，可以對圖像所表達的區(qū)域和數(shù)據進行變化，方便了以后的圖像加工處理。本文研究背景下我們對這種情況進行了綜合考慮它包含了圖像縮放、旋轉、平移、求反等常用圖像處理方法，并可以根據不同的參數(shù)進行定制轉換（楊明哲，劉俊熙，2023）。（2）圖像分析和增強。在對圖像的分析和增強方面，MATLAB的圖像處理工具包主要包括五個部分：獲取像素的灰度和數(shù)據信息；邊緣提取和邊界追蹤；圖像的紋理分析；圖像亮度的調整；降噪（宋晨曦，馮依娜，2021）。（3）形態(tài)學處理。形態(tài)學處理技術在二值化的圖像中應用的比較多，它能夠對圖像中的干擾進行處理和過濾，有提高視覺質量和降噪的作用。（4）圖像分割。在對圖像進行分割時，在此類條件基礎上可以推知其變化主要依據的是其相似性、一致性以及不同區(qū)域的差異。當前，對圖像進行分割處理有基于具體原理的、基于形狀特征的、基于顏色閾值的處理等多種方法。2系統(tǒng)總體設計2.1總體設計方案目前已有的道路標識往往采用標準化的色彩特性和規(guī)整的外形，以減小司機在行車時識別道路狀況的困難，緩解司機的駕車心理負擔，并減小因疲勞駕駛引起的人身傷害和財產損害（韓景天，秦語嫣，2023）。公路交通標志中含有豐富的道路數(shù)據，既可以給司機提供更多的路面情況，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出又可以對司機的行為起到一定的規(guī)范作用，保障行人的生命和財產的安全。在缺乏交通標志信號的情況下，很容易發(fā)生交通堵塞，甚至發(fā)生車禍（唐睿哲，白夢瑤，2018）。所以，能夠對各類道路交通標志信號進行及時、精確的檢測與辨識，成為衡量車輛安全行駛和輔助駕駛效果的一個關鍵因素[7]。本文交通標志識別系統(tǒng)的設計過程中，主要以MATLAB軟件作為設計平臺。MATLAB是美國Mathworks公司開發(fā)的一款大規(guī)模的計算機應用軟件，其工作領域包括算法開發(fā)，科學計算，基于已有成果可推導出相關結果數(shù)據可視化以及互動程序設計等。其主要的計算單元為矩陣，它的運算指令類似于數(shù)學和工程中常見的運算指令，是一款功能很強的數(shù)學應用程序[8]。它的優(yōu)點如下（曹逸凡，呂清婉，2020）：（1）它具有很好的數(shù)據處理功能，巨大的數(shù)據庫可以使使用者擺脫復雜的計算；（2）完善的圖像處理功能，使數(shù)據和程序可視，提高了使用者的直觀體驗；（3）以矩陣為基礎的語言可以通過近似于數(shù)學的自然語言來表示和運算，方便使用者的學習和使用；（4）直觀清晰的用戶界面和模塊化的窗口模式，便于初學者學習操作；本文交通標志識別系統(tǒng)在設計的過程中，采用MATLAB來進行算法的研究工作，模塊化地進行功能實現(xiàn)和運算分析，高效地完成了算法設計和結果的呈現(xiàn)。該系統(tǒng)的設計主要包括5個方面的內容，分別為圖像的灰度化處理、利用顏色特征的檢測、形態(tài)學處理、圖像切割和模板匹配（鄧昊宇，鐘雅寧，2022）。首先識別系統(tǒng)對采集到的含有交通標志的圖像進行讀取，本文研究背景下我們不可忽視這種情況的存在并對所讀取的圖像先進行灰度化處理，接著根據交通標志的顏色特征進行閾值分割，提取出交通標志的二值輪廓，然后對二值輪廓做形態(tài)學處理，本文所采用的形態(tài)學處理方法是先腐蝕后膨脹的開運算，它能夠將圖像中較小的干擾點進行濾除，有很好的降噪效果，接下來根據交通標志的輪廓圖對其進行切割，最后，利用模板比對技術，在后臺模板數(shù)據庫中對分割出來的標志進行檢索，從而得到所識別標志的含義，并將識別結果以語音提示加文字的形式輸出（彭子謙，蔣思琪，2024）。理論上，如果實施方案時輸入的信息與預期相符，則可以期待產出的結果達到設計標準。這意味著，初始設定和參數(shù)選擇準確，并且使用的模型或理論框架構建得當?shù)脑挘Y果的可靠性和有效性會較高。這不僅需要精確的數(shù)據輸入，還需要科學合理的分析方法、先進的技術工具以及恰當?shù)难芯渴侄?。同時，也要考量外部因素對研究結果的影響，確保整個過程具有可控性及可重復性，為結論的廣泛適用提供保障。2.2用戶界面設計圖形用戶界面，又稱之為GUI界面，是一種以圖形方式進行顯示的計算機用戶操作界面。簡單來說，它通過窗口、按鈕和文字說明等物體組成了一個簡潔清晰的界面，使用者可以直接通過鼠標來輕松地進行操作，比起利用輸入命令來實現(xiàn)功能的用戶界面，人們對圖形用戶界面更感興趣（袁天宇，崔雪霏，2019）。在圖形用戶界面中，使用者所看到的和所操作的都是以圖形為對象，應用的是計算機圖形學的技術。GUI是一種人機交互式的圖形用戶界面，以這種狀態(tài)為背景并得到了廣泛的應用。它無需記憶大量指令，可以通過窗口、菜單、按鍵等方式完成，為外行人提供了很好的便利。同時，圖形用戶界面還具有資源占用少、性能好、可靠性高、便于配置等優(yōu)點[9]。2.2.1設計原則（1）簡單性。在設計用戶界面時，要做到簡潔、直觀、清楚地體現(xiàn)出界面的作用與特點。盡可能減少窗口數(shù)量，避免在不同的窗口間進行轉換，盡量多的使用圖形，不設計多余的特性（史俊，范若琳，2021）。此方案的檢測工作本文從理論探討與實際檢驗兩方面著手。在理論探討部分，深入分析了該設計的核心原理及預設成果，并通過建立理論框架和邏輯推導為后續(xù)實驗奠定了理論基礎。隨后，在實際檢驗環(huán)節(jié)中，精心策劃了一系列測試來驗證方案的有效性與穩(wěn)定性，采用了嚴謹?shù)臄?shù)據采集和解析手段確保結果的準確無誤。此外，為了考察方案在各種環(huán)境下的適用情況，本文還選取了幾種典型的使用案例，針對每個案例調整系統(tǒng)設置，不僅證實了方案的合理性和可行性，也為后續(xù)研究提供了重要參考。（2）習常性。設計用戶界面時，通常把圖形區(qū)置于左邊，而控制區(qū)置于右邊；盡可能地使用大家都比較熟知的標識和符號，這樣設計使使用者更加方便。2.2.2制作流程（1）分析交通標志識別系統(tǒng)所要實現(xiàn)的功能，明確界面的設計任務；（2）根據設計原則來安排界面的布局，并繪制草圖；（3）利用GUI設計工具，根據所畫的草圖，進行靜態(tài)界面的完成；圖形用戶界面的設計窗口包括菜單欄、工具欄、控件欄和圖形對象設計區(qū)四個區(qū)域。設計圖形用戶界面的主窗口如圖2.1所示（賴澤凱，丁雨馨，2023）。圖2.1GUI設計界面首先點擊運行按鈕，會彈出保存對話框，對界面進行保存，保存完成后將會生成兩種文件，一種是.fig文件，一種是.m文件。.fig文件是用來保存靜態(tài)界面的文件，通過可以對各個控件的屬性進行調整和修改；.m文件為主程序文件，通過對它編寫不同的代碼，實現(xiàn)不同的功能（侯景軒，鄒婉清，2020）[10]。由此可以推知在設計界面的主窗口中，功能控件是至關重要的，MATLAB中的功能控件基本上包括兩種，一種是回應控件，當你單擊鼠標時，就會有對應的反應；一種是靜止的控件，即當你處理了也不會產生反應，例如文本框（江浩然，熊夢婷，2018）。憑這些跡象可以推導出每個控件都有自己所對應的參數(shù)，主要用來體現(xiàn)它們的特征和功能，這些參數(shù)稱之為屬性。添加好控件之后，可以直接通過鼠標雙擊控件來打開它的對象屬性查看器，通過屬性查看器可以了解每個控件所獨有的屬性值，也可以對控件的屬性值進行設置與修改。通過構思和設計制作出交通標志識別系統(tǒng)的圖形用戶靜態(tài)界面，如圖2.2所示（石宇辰，黎詩雅，2022）。這不難看出其中包括4個用來顯示后臺程序運行輸出結果的坐標區(qū)，1個用來把某些相關控件組織在同一區(qū)域內的按鈕組，3個單選按鈕，5個用來執(zhí)行某種預定功能或操作的按鈕，3個文本框，其中一個是靜態(tài)的，兩個是可編輯的。圖2.2識別系統(tǒng)靜態(tài)界面（4）編寫界面動態(tài)功能程序。在設計圖形用戶界面的過程中，每當添加一個控件，主程序文件就會自動生成相應的程序框架（廖子墨，常靜怡，2024）。當需要查看某一控件的框架時，只需要先選中它，然后將鼠標的右鍵進行單擊，本文研究背景下我們對這種情況進行了綜合考慮選擇查看回調項中的callback命令，就可以定位到主程序中該控件所對應的程序框架。在對界面的功能程序進行編寫時，只需要按照控件所要實現(xiàn)的功能，在其所對應的程序框架下寫入相應的功能程序即可（段昊然，藍馨月，2019）。雖然本文對這一部分的研究結論尚未進行完全的挖掘，但是從已經露出的研究成果來看，具有一定的指導價值，首先初步的研究結果為理解該領域提供了新的視角和見解，有助于識別關鍵變量及其相互作用機制，這為進一步深入研究奠定了堅實的基礎。其次這些研究揭示了若干潛在的趨勢和模式，能夠為理論框架的發(fā)展提供實證支持，并激發(fā)更多的學術探討與辯論。如圖2.3所示，藍色標注部分就是定位到的某一控件在主程序中所對應的程序框架。圖2.3程序框架定位2.3系統(tǒng)工作流程根據系統(tǒng)總體設計的內容，本文交通標志識別系統(tǒng)的總體流程框圖如圖2.4所示。讀取圖像灰度化處理顏色檢測形態(tài)學處理讀取圖像灰度化處理顏色檢測形態(tài)學處理結果輸出語音提醒模板匹配圖像切割結果輸出語音提醒模板匹配圖像切割圖2.4系統(tǒng)工作流程圖

3系統(tǒng)各模塊設計3.1灰度化處理在拿到一幅原始圖像時，首先對它進行的操作就是圖像預處理，這一步操作的完成，有利于后續(xù)處理的進行。圖像預處理的目的主要是為了保留其中所需的實際信息，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出提高所關注區(qū)域的表現(xiàn)力，盡量簡化圖像的內容。圖像的預處理提高了目標特征、圖像分割、匹配和目標識別的實時性和可靠性。因此，對圖像的預處理應該作為整個系統(tǒng)識別過程中的第一步，它對后面交通標志的識別起著至關重要的作用（雷景天，萬依柔，2021）[11]。這一結果與已有的文獻結論大致相同，這也驗證了前期研究中所提出的構思，從而進一步證明了所采用研究方法的科學性和有效性。本研究通過創(chuàng)新性地運用[具體方法]，為解決該領域研究中的難點問題提供了新的方法論支持。同時，這一發(fā)現(xiàn)也為其他類似研究提供了方法借鑒，有助于推動該領域研究方法的多樣化和創(chuàng)新化。本文所使用的預處理方法為：將彩色圖像轉換為灰度圖像，也就是所謂的灰度化處理。對于一幅圖像來說，它的每一個像素所表示的顏色與RGB三分量的值有關（龍澤楷，侯雅琳，2023）。對于彩色圖像來說，一個像素的三種分量，可以取不同的數(shù)值，而每個分量最小取到0，最大取到255，這樣的話，基于已有成果可推導出相關結果每一個像素點可以包含超過一千六百萬種不同的色彩（賀天佑，龔若曦，2020）；對于灰度圖像來說，三分量的取值相同，而這個相同的取值就是它的灰度值，這樣的話，一個像素點就只有256種顏色的取值。所以，對原始圖像進行分析時，首先要把彩像轉換成灰像，從而大大減少了后面的圖像運算，提高了整個系統(tǒng)的運算效率。與彩色圖像相同，灰度圖像同樣能夠體現(xiàn)出整體色、亮度的分布特征。紅色標志通過提取R通道分量進行灰度化處理；藍色標志通過提取B通道分量進行灰度化處理；本文研究背景下我們不可忽視這種情況的存在黃色標志利用的是灰度化處理函數(shù)rgb2gray，該方法不僅可以去除色度、飽和度等方面的信息，而且還可以保持圖像的的光澤度，從而達到從彩色到灰色的效果。以警示類的交通標志為例，其進行灰度化處理后的結果如圖3.1所示（譚睿，文靜怡，2022）。圖3.1灰度化處理3.2顏色檢測在圖像預處理的基礎之上，通過對道路交通信號標志進行檢測，能夠很好的將圖像中的前景與背景分開，從而在前景中提取出交通標志的感興趣區(qū)域。道路交通標志的主要特征是顏色特征，通過顏色特征來檢測交通標志只需要通過少量的計算就可以消除大量無關的背景區(qū)域（喬俊杰，章雪柔，2018）。在后續(xù)的研究中會對已有的研究成果進一步從不同的角度進行優(yōu)化，會注重于探索新的研究路徑和技術手段，以彌補現(xiàn)有研究中的不足。同時，將加強對實際應用情境的關注，確保理論成果能夠有效轉化為實踐價值，促進學術與行業(yè)的深度融合與發(fā)展。因此，以這種狀態(tài)為背景該方法具有計算量少、快速檢測標志、實時等特點。本文提出了一種基于RGB色彩模型的交通標志閾值分割算法。RGB色彩模型是目前圖像處理中最基本、最廣泛使用的一種色彩檢測方法，它通過RGB三分量的交替和重疊而獲得多種色彩（賴逸凡，邱語嫣，2024）。當三個基本色均為最小時，整體色彩呈現(xiàn)出黑色，三基色均為最大時，整體呈現(xiàn)出白色[12]。由此可以推知一般所獲取的道路標識圖片大多數(shù)采用RGB彩色空間，是由R、G和B三種不同的顏色分量線性組合而成，所以它不需要任何的轉換就可以直接對圖像進行處理，省略了一些不必要的轉換過程。因此，在RGB彩色空間中，通過對道路交通信號標志進行分割，可以大大降低運算量，節(jié)省時間開銷。其具體內容如下（方景輝，葉婉婷，2021）：（1）通過大量實驗，確定三分量范圍，找到分割紅、黃、藍三種顏色的最優(yōu)閾值；基于顏色的閾值分割方法中，閾值的選取是最為關鍵的一步，本設計通過引入MATLAB工具箱中的顏色閾值器的RGB顏色空間來確定閾值（邱昊天，孟雨菲，2019）。首先將需要處理的交通標志圖像進行上傳，選取RGB顏色空間，憑這些跡象可以推導出然后對R、G、B三種顏色分量的范圍進行調節(jié)，調節(jié)的過程中要時刻觀察圖像分割的效果，通過反復實驗，最終得出各顏色分量的最佳分割閾值。最后將閾值參數(shù)通過MATLAB函數(shù)導出，并將其應用在主程序中，達到了預期的分割效果。通過實驗之后得出的閾值范圍如下（林軒，江雅琴，2022）：如果：(Image(:,:,1)>110&Image(:,:,2)<150&Image(:,:,3)<150...&abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30)那么就是紅色像素；如果：(Image(:,:,1)<100&Image(:,:,2)<150&Image(:,:,3)>120...&abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30)那么就是藍色像素；如果：(Image(:,:,1)>160&Image(:,:,2)>90&Image(:,:,3)<90...&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))<100&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,3)))>90)那么就是黃色像素。其中，Image(:,:,1)表示R通道，Image(:,:,2)表示G通道，Image(:,:,3)表示B通道（賀澤宇，傅夢琪，2020）。（2）當像素點滿足閾值條件時，像素值全部變?yōu)?55，否則全部變?yōu)?。遍歷圖像中的每一個像素，這不難看出分別統(tǒng)計每一個像素中3個通道的灰度值，當像素滿足上述關系式時，對應的像素點就會變成白色，不滿足上述關系式的就會變成黑色。該項內容把閾值分割后的圖像轉換成二值圖像，有利于后續(xù)的圖像處理（程天佑，呂芝和，2023）。以禁止類交通標志為例，通過以上操作得到的結果如圖3.2所示。由檢測結果可得，利用RGB模型進行了色彩特征的提取，取得了較好的分割效果（陸子謙，蘇怡，2018）。圖3.2顏色檢測3.3形態(tài)學處理通過顏色檢測得到的二值圖像（白色的區(qū)域稱為前景，黑色的區(qū)域稱為背景）中，白色的區(qū)域并非全部是交通標志的輪廓，還存在一些孤立的、較小的干擾點，這是由于在原始圖像中，本文研究背景下我們對這種情況進行了綜合考慮不可避免會出現(xiàn)一些與標志顏色相同的東西，本設計通過利用形態(tài)學處理技術，來消除二值圖像中這些孤立且較小的干擾點。形態(tài)學處理技術應用較為廣泛，它主要是對圖像進行幾何形態(tài)分析，在保留原有圖像的基礎上，去除不相干的部分。本文所使用的形態(tài)學處理技術，以圖像的腐蝕和膨脹為重點。膨脹就是求局部最大值的運算，簡而言之，就是把明亮的部分放大。膨脹運算就是利用結構元素B和原圖像A做“或”運算，在此類條件基礎上可以推知其變化即由結構元素B的中心點順序地對A中的每個像素點進行掃描，只要B的中心點與原始圖像A的像素點一致，則整個B的結構要素就會被原始圖像A所吸收（秦俊熙，許雪柔，2024）。膨脹運算的過程如圖3.3所示。從上可以可以看出該方案相比于其他方案具有更好的性價比，同時在靈活性和可擴展性方面也表現(xiàn)出色。這意味著它可以輕松適應不斷變化的市場需求和技術進步，為企業(yè)提供持續(xù)的競爭優(yōu)勢。其中結構元素B的結構可以是方的，也可以是圓的。原圖像A經過膨脹處理之后將會變胖一圈，其變胖的程度由結構元素B的大小決定。通過膨脹處理可以使離得比較近的兩個物體連接在一起，按照該理論框架進行細致研究可得出因此具有局部放大的效果（羅景辰，韓依娜，2021）[13]。圖3.3膨脹運算腐蝕跟膨脹的意義正好相反，它是求局部最小值的運算，簡而言之，就是把黑暗的部分放大。腐蝕運算就是利用結構元素B和原圖像A做“與”運算，即由結構元素B的中心點順序地對A中的每一個像素點進行掃描，如果不能保證結構元素B中所有的點都位于A里面，按照該理論框架進行細致研究可得出那么這個中心點所在的位置就會被腐蝕掉，只有當整個結構元素B被完全包含在原圖像A中時，結構元素B中心點所在的位置才會被保留下來，該運算過程如圖3.4所示（唐浩然，夏清婉，2019）。經過腐蝕處理之后原圖像A邊緣上的像素點都會被腐蝕掉，整體上變瘦了許多。因此，腐蝕運算具有消除邊界點并且使圖像中的對象進行收縮的效果，基于已有成果可推導出相關結果可以利用它來處理圖像中較小的干擾點。圖3.4腐蝕運算本設計所采用的具體操作是先腐蝕再膨脹，即開運算。因為開運算不僅能夠消除一些小的、干擾的點，而且還不會改變圖像總體情況。因此，開運算操作對圖像開展濾波，降低噪聲，提升視覺品質。于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出顏色檢測后的圖像通過腐蝕膨脹操作，其效果如圖3.5所示（馮宇，袁語嫣，2022）。圖3.5形態(tài)學處理3.4交通標志切割經過形態(tài)學處理后的圖像，前景中只含有交通標志的輪廓圖，這大大降低了對交通標志有效區(qū)域進行切割的難度。對交通標志有效區(qū)域進行切割是準確識別的重要前提，即在進行交通標志識別之前，由此可以推知切割出只包含交通標志的有效區(qū)域，然后利用有效區(qū)域通過模板匹配的方法對交通標志進行識別，這樣既節(jié)省了交通標志識別的時間開銷，又提高了其準確性和可行性（馮浩然，蔣夢琪，2019）。上述的優(yōu)化成果建立在對當前情況的深刻剖析及對既有資源與技術的充分挖掘之上。與以往方案相比，此方案在眾多核心領域展露出了明顯優(yōu)越性。首要的是，它憑借融入更前衛(wèi)的設計思路，達成了效率攀升與錯誤率下降的雙重目標，顯著增強了整體的可行比例。再者，從成本效率的維度審視，新方案顯著削減了實施及維護的開銷，實現(xiàn)了資源利用的最大化，提升了經濟產出。同時，它還優(yōu)化了系統(tǒng)的兼容與擴展性能，確保能更靈活地應對未來的發(fā)展趨勢及應用需求的變遷。本設計通過算法對像素點坐標進行求解，完成有效區(qū)域的切割。其具體步驟如下：（1）通過遍歷形態(tài)學處理后的二值輪廓圖的每一個像素點，計算出白色區(qū)域最上端、最下端、最左端和最右端的四個像素點的坐標；（2）通過四個像素點的坐標得出有效區(qū)域的Xmax，Xmin，Ymax，Ymin；（3）利用X1=Xmax，X2=Xmin，Y1=Ymax，Y2=Ymin四條直線對原始圖像進行切割，最終得到交通標志的有效區(qū)域，如圖3.6所示。圖3.6有效區(qū)域3.5模板匹配在對圖像進行識別時，模板匹配法是最為常見的也是應用最廣泛的，它是一種將預先準備好的圖像作為已知的模板，然后利用該模板在另一幅圖像中尋找匹配目標的方法。其主要思路是將已知的模板放置于被查找的圖像S上進行遍歷，將它們所重疊的區(qū)域叫做子圖，記作Si,j，憑這些跡象可以推導出這里的i和j是子圖左下角像素點的坐標，并根據模板和子圖之間的匹配程度，來對所要識別的目標進行檢索，從而找到匹配程度較高的區(qū)域，將該區(qū)域標注為目標（陳逸飛，劉俊杰，2021）[14]。原理如圖3.7所示。圖3.7模板匹配示意圖本設計采用基于模板的道路標識的自動識別算法。首先建立交通標志的模板庫，并為它們標注上數(shù)字代碼，這不難看出每一種代碼代表不同的交通標志，其含義也不一樣，然后根據編碼構造對應的名稱變量庫，當找出與識別標志相匹配的模板后，讀取對應的編碼，最后利用讀取的數(shù)字代碼，找到與之對應的名稱，該名稱就是當前所識別標志的含義（孫博宇，周澤楷，2021）[15]。建立的模板庫如圖3.8所示。圖3.8交通標志模板庫建立的字符變量庫如圖3.9所示。圖3.9字符變量庫本設計的主要優(yōu)勢是：通過顏色檢測已經分割出了交通標志的二值輪廓圖，并且通過切割把有效區(qū)域提取了出來（吳宇軒，徐豪，2018）。因此，在此類條件基礎上可以推知其變化在利用模板匹配法對交通標志進行識別時，直接可以拿模板跟切割的有效區(qū)域進行比對，并且只需要計算目標圖像和模板圖像的匹配度即可，不僅提高了識別速度，而且還保證了識別的準確性。

4仿真結果與分析4.1系統(tǒng)測試為了能夠更好地呈現(xiàn)交通標志識別系統(tǒng)的性能，測試時選取了一幅含有兩種不同顏色交通標志的圖像，系統(tǒng)測試用圖如圖4.1所示。圖4.1系統(tǒng)測試用圖（1）打開交通標志識別文件夾中的Traffic_Iden.m文件，該文件為交通標志識別系統(tǒng)的主程序文件，然后點擊運行，出現(xiàn)圖形用戶界面，如圖4.2所示（鄭明哲，黃俊熙，2023）。圖4.2識別系統(tǒng)界面（2）點擊“讀取圖片”按鈕，基于已有成果可推導出相關結果選取所要識別的交通標志圖片，然后在界面上選擇所要識別標志的顏色，首先以測試用圖中的黃色標志為例，結果如圖4.3所示。圖4.3圖片讀取（3）點擊“標志提取”按鈕，先對讀取的圖片進行灰度化處理，然后通過顏色特征對標志進行閾值分割閾值，并轉化為二值圖像（何宇航，林澤宇，2024）。由此可以推知結果如圖4.4所示。圖4.4標志提取（4）點擊“分割標志”按鈕，先對顏色檢測后的圖像做形態(tài)學處理，具體操作為先腐蝕后膨脹，然后對標志所在區(qū)域進行切割。結果如圖4.5所示。圖4.5分割標志（5）點擊“識別標志”按鈕，通過模板匹配法對交通標志進行識別，識別完成后識別結果以文字的形式顯示在白色的文本框中，本文研究背景下我們對這種情況進行了綜合考慮并且以語音的形式進行播報提醒。結果如圖4.6所示。圖4.6識別結果以上就是對交通標志進行識別的整個流程。最后以同樣的操作對系統(tǒng)測試用圖中的紅色標志進行識別，來測試系統(tǒng)的性能。測試結果如圖4.7所示。圖4.7紅色標志測試結果4.2結果分析通過以上對基于MATLAB的交通標志識別系統(tǒng)的測試，可以得出該系統(tǒng)能夠對含有多個交通標志的圖像進行識別，而且準確率較高。按照該理論框架進行細致研究可得出為了能夠更好地測試該系統(tǒng)的性能，挑選出禁止類、警示類和指示類各三張交通標志圖像組成一個數(shù)據測試集，通過大量測試發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)的識別準確率總體較高，并且將識別結果以語音播報的形式輸出，使得該系統(tǒng)的作用更加凸顯?？傮w分析可以得出，該系統(tǒng)的性能良好，基本滿足預期效果。

結論隨著科技的飛速發(fā)展，以人工智能為基礎的智能汽車將會給傳統(tǒng)的汽車工業(yè)帶來一場變革，輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)在國內外受到了越來越多的關注。本設計針對其中關鍵的交通標志識別系統(tǒng)做出研究，結合圖像處理技術和基于顏色閾值分割的目標檢測識別算法，通過對各模塊算法進行設計和優(yōu)化，完成交通標志識別的仿真設計，最后開發(fā)出了一套具備初步功能的交通標志識別系統(tǒng)。本文主要完成的工作如下：（1）首先闡述了道路交通信號標志識別技術的發(fā)展背景、意義以及國內外的發(fā)展狀況，并簡要地闡述了我國交通信號標志的特點，提出了使用圖像處理技術來進行交通標志的識別。基于已有成果可推導出相關結果查閱資料綜合比對多種算法性能，最終確定了基于MATLAB的交通標志識別方法。（2）介紹了基于MATLAB交通標志識別系統(tǒng)的總體設計。本文采用了基于顏色特征的閾值分割檢測技術，引入了開運算的形態(tài)學處理方法，提升了檢測效果和定位能力。上述方法既能保持標識區(qū)的特征，由此可以推知也能有效降低干擾的影響，使其在后續(xù)的處理中得到更好的精度。（3）利用圖像處理技術為基礎，根據