赵宏伟，陈 霄，石景海，马凌蛟

(吉林大学计算机科学与技术学院，长春130012)

随着车辆的不断增多和公路不断扩展，交通标志成为交通中不可缺的组成部分。未来城市交通趋势逐渐倾向无人自主驾驶，因此理解交通标示成为自主驾驶机器人必备的功能［1－4］。传统的基于文本的图像检索(Text－Based Image Retrieval，TBIR)只能满足人们对简单目标数据的检索识别，取而代之的是一种基于内容的图像检索(Content－Based Image Retrieval，CBIR)，它以其高效的检索速度以及准确的查询精度越来越被研究者们所关注，也成为解决交通标志快速识别问题的重要途径。

基于内容的图像检索其目标是图像本身，建立索引的方法是通过提取图像的底层特征(如颜色、形状、纹理等)，然后通过计算比较这些特征和查询条件之间的距离，以决定两幅图像的相似程度，最终把相似度达到设定阈值的图像数据反馈给查询用户。本文所提出的基于颜色和形状特征的图像检索技术正是这一领域的研究内容，并将该方法应用于自主移动机器人，可以快速准确地辨别重要的交通标志。

1 颜色特征提取

颜色特征是图像检索中最基础、最广泛的特征，因为颜色是直接刺激人类视觉的第一感官，而且不同的颜色往往营造出不同的氛围，有时不同的颜色更会影响人对同一事物的理解［5］。如在交通标志中，红色代表禁止，黄色代表警告，绿色代表允许，蓝色代表辅助。此外，颜色特征有着与生俱来的优越性，因为在计算机识别过程中，颜色特征被量化为各种向量和各种矩阵，这样就把整幅图片完全用数学符号表示出来，更容易被我们计算和识别。……