李广亮，杨成忠，张泽泓

(杭州电子科技大学自动化学院，浙江杭州310018)

0 引言

国内外对交通灯识别的研究也是多种多样的。基于颜色特征的交通灯识别算法是利用交通灯能够发出特定色彩光的特点选择某个色彩空间对交通灯的颜色进行描述。如在RGB颜色空间进行交通灯采样并对RGB分量进行调整，利用阈值算法和中值滤波器识别交通灯［1］。在此过程中计算量比较大，实时性变差。有些文章中同样讲到利用RGB颜色分割寻找红绿灯，利用3个颜色通道的方差进行判别，但同时把其他彩色物体也分割进来［2］。类似的文章同样讲到颜色特征的交通灯的识别有关知识［3］。基于形状特征的交通灯识别算法中主要采用了交通灯以及支撑杆的形状特征，并且在对感兴趣区域的进一步确认过程中利用到交通灯和支撑杆的相对位置关系，因此对交通灯区域的确定完全取决形状特征［4］。本文综合考虑交通灯识别的实时性与稳定性，交通灯二值化特征与形状特征，运用图像二值化寻找感兴趣区域，依据矩形框这一特征，更加确定感兴趣区域;利用交通灯被矩形框包围这一特征设计模板进行模板匹配，最终将交通灯识别出来。

1 图像分割

1.1 图像二值化

在实验过程中将分成阴天和晴天两种情况进行对比实验。阴天处理结果如图1所示，晴天处理结果如图2所示。图1、2中，(a)为实验预案图，(b)为OTSU二值化的结果，(c)为颜色阈值分割的结果。

图1 阴天情况处理结果

图2 晴……