金旭晖

(上海交通大学 电信学院自动化系,上海 200030)



基于区域颜色分割的交通标志检测和识别

金旭晖

(上海交通大学 电信学院自动化系,上海 200030)

现在的高端汽车市场上汽车驾驶辅助摄像系统是一大亮点，研究工作致力于提供一个软件算法来实现驾驶辅助系统中实时交通标志检测和识别的功能。算法的每一步设计都尽量不影响其实时性，基于HSI颜色空间，使用了新型的基于区域的快速颜色分割，结合分层技术和简单阈值处理，可以快速地按颜色分层得到采样图像中可能含有标志的感兴趣区域；再在此区域结合数学形态学的膨胀运算以便识别区域形状。最终基于最后输出的感兴趣区域掩模原图像的亮度分量，用边缘方法提取边缘方向的统计特征，进行基于内容的图像检索(CBIR)。初步实验结果，对感兴趣区域的检测准确率在90%以上。并且算法可以扩展到大部分目前标志数据图库中涉及的绝大部分标志使用形状。

交通标志检测和识别；基于区域的图像分割；颜色直方图；HSI颜色空间；数学形态学；形状识别；基于内容的图像检索(CBIR)

0 引 言

(1) 课题背景和研究意义

在城市交通压力日益增加的今天，驾驶辅助系统已然成为消费者们新的关注点。作为当今汽车制造商们都将其列为汽车驾驶辅助系统中的一大功能，实现道路交通标志的检测和识别，以辅助驾驶员在行驶过程中随时意识到当前的路况和法规。

作为全球各大智能汽车驾驶辅助系统开发商的不约而同的开发重点，交通标志识别是其中一大功能，这关乎新一代智能汽车的行车舒适性和安全性。……