赵铎

（陕西交通职业技术学院 信息工程系，陕西 西安710018）

基于层次轮廓计算机视觉的交通路标识别

赵铎

（陕西交通职业技术学院 信息工程系，陕西 西安710018）

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

交通图标；图像轮廓；计算机视觉；图像分块；图像识别

随着数字全息技术的不断发展，计算机视觉应用越来越广泛，尤其在交通路标的识别过程中具有出色的表现[1]。计算机视觉作为机器视觉的分支，在对交通路标识别的过程中可依据路标颜色空间进行划分，并结合不同的算法对尺度不变特征进行提取，最终实现对交通路标的有效识别[2-3]。在计算机视觉下，交通路标图像的采集、压缩、储存和传输过程中都有可能会对图像的质量产生影响，从而直接影响识别的有效判断率[4]。同时，用于成像的CCD图像传感器的分别率低、光的衍射、光路的选择不当等原因导致的采样的交通路标模糊导致的大量高频分量丢失的问题[5]，在计算机视觉记录过程中不可避免受限于现实环境。……