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        模板匹配下的限速交通標志識別算法研究

        2018-10-21 21:42:39郝芳芳王震洲
        科技風 2018年21期

        郝芳芳 王震洲

        摘要:為實現(xiàn)限速交通標志的快速準確識別,采用模板匹配對限速交通標志進行識別。首先圖像進行傾斜校正,并在HSV顏色空間進行分割,提取感興趣區(qū)域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通過和模板字符進行匹配,比較兩者相似度來識別字符。實驗結果表明,該方法能夠有效分割出限速交通標志的字符,并能準確的識別出標志。

        關鍵詞:限速交通標志;HSV顏色空間;垂直投影;字符分割;模板匹配

        隨著我國汽車行業(yè)的迅猛發(fā)展,交通安全問題也隨之愈發(fā)嚴峻,其中限速交通標志是車輛行駛過程中最容易忽視的,因此,限速交通標志的識別是交通系統(tǒng)中一個重要的組成部分。近年來,很多研究學者對其進行了很多研究[14],但是其識別率較低,魯棒性不夠理想。

        針對上述問題,本文采用模板匹配的方法,在HSV顏色空間上進行分割提取感興趣區(qū)域,并通過垂直投影分割出字符,進行模板匹配,從而識別出限速交通標志。

        1顏色分割

        1.1傾斜矯正

        在限速交通標志識別過程中,標志傾斜對字符分割和識別結果都會有影響。由于攝像頭抓拍時可能會因為道路狀況或車輛狀態(tài)等情況導致標志傾斜,增加了字符分割和識別的難度。因此,采用Radon變換方法對圖像進行傾斜矯正。

        設函數(shù)f(x,y)為某一方向的投影,p(x^,θ)為原函數(shù)f(x^,y^)的投影,則函數(shù)f(x,y)的Radon變換為;

        p(x^,θ)=∫

        SymboleB@

        SymboleB@ ∫

        SymboleB@

        SymboleB@ f(x,y)δ(xcosθ+ysinθx)dxdy(1)

        其中,0

        SymbolcB@ θ

        SymbolcB@ π。傾斜的圖像作|90θ|度旋轉即可完成傾斜校正。

        1.2顏色分割

        由于RGB空間的圖像分割易受光照的影響,而HSV空間中H和S兩個分量均不受光照強度的影響,所以本研究采用HSV顏色空間進行顏色分割。

        HSV顏色空間包括亮度H、色調(diào)V和飽和度S這三個分量],HSV顏色模型是建立在柱坐標系中的。將RGB顏色空間轉化為HSV顏色空間的轉換公式為:

        H通道:

        H=16GBmaxminifR=max

        16(2+BRmaxmin)ifG=max

        16(4+RGmaxmin)ifB=max(2)

        S通道:

        S=maxminmax(3)

        V通道:

        V=max(R,G,B)(4)

        限速交通標志圖像中H,S,V的分割閾值范圍[5]由實驗來確定,保留符合分割閾值范圍的區(qū)域,不滿足的區(qū)域設為黑色,最后顯示分割后的圖像。

        顏色分割完成后,會產(chǎn)生非目標區(qū)域的噪聲干擾,為了過濾掉噪聲,采用膨脹、腐蝕、填充一系列形態(tài)學濾波,為下一步字符分割提供便利。

        2模板匹配

        2.1字符分割

        在限速交通標志的識別過程中,限速字符的分割是很關鍵的一步,它是在前期顏色分割獲得感興趣區(qū)域的基礎上,進行精細分割,然后對分割結果進行識別。

        為了提高圖像的對比度,對圖像進行直方圖均衡化,使輸出圖像的每一個灰度級上的像素點數(shù)量都相同,灰度分布趨于均勻,之后對圖像進行二值化處理。本文采用最大類間方差法(Otsu法)計算限速交通標志圖像內(nèi)部的二值化閾值,對圖像進行二值化處理,計算公式為:

        f(x,y)=0f(x,y)

        1f(x,y)>T(5)

        其中:T為Otsu方法計算得到的二值化閾值。

        二值化后,限速標志的數(shù)字用白色像素1表示,限速標志的白色底色用黑色像素0表示,如圖1所示。

        經(jīng)過處理后的限速標志區(qū)域需要分割成單個字符區(qū)域,為后續(xù)識別提供方便。投影[6]是一種形狀描述符,通過計算水平峰和垂直峰來將字符分割,分割效果緊湊有效。二值圖像的水平投影和垂直投影分別為hi(x)和vi(y),可由以下公式計算:

        hi(x)=∑M1x=0Oi(x,y)(6)

        vi(y)=∑N1y=0Oi(x,y)(7)

        限速交通標志經(jīng)字符分割后通常會出現(xiàn)大小不一的情況,可對圖像歸一化處理得到尺寸統(tǒng)一的字符圖像,便于后續(xù)的字符識別。

        2.2模板匹配

        模板匹配就是一種通過運行算法,在一幅較大圖像中根據(jù)目標與模板相同的方向、尺寸等條件進行搜索,來找到到圖像中的目標,并確定目標坐標位置,通過比較模板與子圖的相似性,完成模板匹配的過程。

        模板匹配公式如下:

        Ri(x,y)=

        ∑Mm=1∑Nn=1Fxy(m,n)×T(m,n)∑Mm=1∑Nn=1[Fxy(m,n)]2∑Mm=1∑Nn=1[T(m,n)]2(8)

        其中:Ri(x,y)為互相關算子,F(xiàn)為待檢測圖像,F(xiàn)xy為待檢測的圖像子圖,x、y為子圖左上角點在F中的坐標,T為模板,互相關算子最大對應的模板為最佳匹配模板。

        3實驗結果

        為驗證該算法在限速標志識別的準確性,對200張圖片進行了測試,在MatlabR2014a平臺上進行實驗。將圖像統(tǒng)一歸一化為40*20像素,字符模板如圖2所示,字符分割效果如圖3所示,識別結果如圖4所示。

        實驗結果表明,該算法能夠很好的識別出限速交通標志,檢測準確率比較高。

        4結論

        本文通過對限速交通標志進行顏色分割提取感興趣區(qū)域、對圖像處理濾除噪聲、垂直投影來分割字符,最后進行模板匹配識別,通過實驗證明了該方法具有很好的識別效果,同時也存在不足,只對固定大小的模板進行了匹配,當交通標志出現(xiàn)形變時,該方法的檢測效果不佳,因此,下一步將研究形變情況下的模板匹配。

        參考文獻:

        [1]MIURAJ,KANDAT,SHIRAIY.AnActivcVisionSystcmforRealTimeTrafficSignRecognition[C].Miami,USA:IEEEintelligentTransportationSystems,June.1214,2000:5257.

        [2]萬雅俊.動態(tài)限速標志識別技術研究[D].廣州:中山大學,2009.

        [3]劉旭東.高速公路限速標志檢測與識別技術研究[D].福州:福建農(nóng)林大學,2009.

        [4]王海軍.基于機器視覺的限速牌自動識別系統(tǒng)[D].重慶:西南大學,2011.

        [5]高向東,劉紅,楊大鵬.交通標志的智能檢測方法研究[J].中外公路,2011(2):260263.

        [6]PRIYAVLAKSHMI,PERUMAI.K.Detectingthecarnumberplateusingsegmentation[J].InternationalJournal01EngineeringandComputerScience,2014(10):88238829.

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