鄔思奇

摘 ? 要：隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化，計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用范圍變得越來(lái)越廣，尤其是交通道路路標(biāo)識(shí)別中。但面對(duì)現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)交通路標(biāo)識(shí)別存在的復(fù)雜性與不穩(wěn)定性等問(wèn)題，隨之提出了通過(guò)圖像輪廓識(shí)別技術(shù)運(yùn)用的解決方法。同時(shí)，文章也將針對(duì)層次輪廓計(jì)算機(jī)視角的交通道路標(biāo)識(shí)別進(jìn)行研究，進(jìn)而保證路標(biāo)識(shí)別上的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：層次輪廓;計(jì)算機(jī)視角;交通道路;路標(biāo)識(shí)別

在數(shù)字化技術(shù)全面發(fā)展的今天，計(jì)算機(jī)視角應(yīng)運(yùn)而生，且在實(shí)際生活中得到了廣泛應(yīng)用，特別是在交通路標(biāo)的識(shí)別中。當(dāng)前，從計(jì)算機(jī)視角而言，它也屬于機(jī)器視覺(jué)中的一種，在對(duì)相關(guān)交通路標(biāo)識(shí)別時(shí)，主要是依靠路標(biāo)的顏色空間來(lái)進(jìn)行區(qū)分的，因此在這一過(guò)程中，需要有效地結(jié)合不同的算法來(lái)提取，然后開(kāi)展相關(guān)的工作。另外基于計(jì)算機(jī)的視角，不管是對(duì)交通路標(biāo)圖像的采集還是傳輸?shù)?，其過(guò)程均會(huì)對(duì)圖像質(zhì)量產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響到識(shí)別效率。再加上用于成像的充電耦合器件（Charged Coupled Device，CCD）圖像傳感器，若存在分辨率低、光路選擇不恰當(dāng)?shù)葐?wèn)題，均將導(dǎo)致采樣交通路標(biāo)迷糊等不良情況。因此，加大對(duì)層次輪廓計(jì)算機(jī)視角的交通道路標(biāo)識(shí)別、提高識(shí)別穩(wěn)定性極為迫切。針對(duì)該方面內(nèi)容，文章首先對(duì)層次輪廓技術(shù)基礎(chǔ)進(jìn)行闡述，其次分析計(jì)算機(jī)視覺(jué)交通路標(biāo)識(shí)別，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證層次輪廓計(jì)算機(jī)視角的識(shí)別效率高，以供參考。

1 ? ?層次輪廓技術(shù)基礎(chǔ)

在層次輪廓技術(shù)基礎(chǔ)分析上，文章從圖像提取與識(shí)別這兩個(gè)方面進(jìn)行分析。第一，關(guān)于圖像提取的內(nèi)容分析，當(dāng)前可以了解到大部分的路標(biāo)幾乎都是相似的，因此需要使其機(jī)器在視覺(jué)識(shí)別上更加關(guān)注交通路標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息，并且對(duì)交通路標(biāo)圖像中的某一個(gè)像素點(diǎn)，可以使用其他的方式來(lái)進(jìn)行了解。例如，首先，可以先找尋出交通路標(biāo)中的輪廓以及多個(gè)圖像塊，將每一個(gè)圖像塊的距離進(jìn)行設(shè)置為4;其次，將圖像分割為12×12的路標(biāo)圖像小塊，就可以在減少計(jì)算機(jī)對(duì)信息進(jìn)行重復(fù)讀取的同時(shí)，較好地避免出現(xiàn)分塊損失的情況;最后，利用計(jì)算機(jī)的每個(gè)子圖像塊判斷高頻區(qū)域的細(xì)節(jié)信息。第二，圖像識(shí)別。根據(jù)相關(guān)的研究調(diào)查可知，圖像邊緣特征在提取以及圖像分塊的時(shí)候，很容易出現(xiàn)厚邊或者是端點(diǎn)等情況。這些情況的出現(xiàn)不僅會(huì)導(dǎo)致輪廓圖像精確度欠佳，而且很容易造成信息丟失。因此，文章通過(guò)對(duì)輪廓圖像的分層識(shí)別研究，提出4個(gè)層次對(duì)圖像的識(shí)別與匹配。另外，從光滑程度上來(lái)進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)在對(duì)其開(kāi)展圖像輪廓的匹配過(guò)程中，除了一些幾何特征容易被識(shí)別出來(lái)，其他的輪廓曲率很難被識(shí)別出來(lái)。但是在實(shí)際的使用過(guò)程中，因?yàn)閿?shù)字圖像中的輪廓諸多都是以像素點(diǎn)的放水來(lái)進(jìn)行表達(dá)的，這便在一定程度上使其光滑性很難被表達(dá)出來(lái)，導(dǎo)致了曲率的計(jì)算存在著一定的難度[1-2]。在系統(tǒng)復(fù)雜度的衡量中信息熵作為其中不可缺少的一部分，主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)劃分隨機(jī)對(duì)圖像子塊出現(xiàn)的期望值進(jìn)行獲取。根據(jù)最終得出的結(jié)果可知，該過(guò)程中的信息量會(huì)伴隨著信息熵的不斷提升而增加。

2 ? ?計(jì)算機(jī)視覺(jué)交通路標(biāo)識(shí)別

在采用層次輪廓識(shí)別計(jì)算，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)交通圖標(biāo)的精準(zhǔn)識(shí)別過(guò)程中，面對(duì)這種情況，首先，需要做的便是對(duì)二值圖像進(jìn)行一定的檢查，才能夠在得到輪廓圖像的同時(shí)得到輪廓像素點(diǎn);其次，采取其他的方式來(lái)對(duì)輪廓特點(diǎn)進(jìn)行表達(dá)。就當(dāng)前清晰的交通路標(biāo)而言，這一個(gè)路標(biāo)中有著諸多高頻的圖像，這些圖像在經(jīng)過(guò)一系列的低通濾波處理之后，便會(huì)失去高頻的信息成分，從而導(dǎo)致了濾波前后的圖像差異十分大，最終的結(jié)構(gòu)相似度存在誤差。相反，如果交通標(biāo)志小塊而僅損失少量高頻信息，則在低通濾波器之后，高頻分量在任何時(shí)候都相對(duì)較小，前者與后者之間的路標(biāo)差較小且濾波器較小，最終結(jié)構(gòu)相似度較大。另外，根據(jù)交通標(biāo)志輪廓形狀度量的變化，可以使用特征對(duì)其進(jìn)行描述，從而實(shí)現(xiàn)不同交通圖標(biāo)形狀的友好區(qū)分。也就是說(shuō)，常見(jiàn)的路標(biāo)圖像可以用圓圈或正方形表示。如果在此過(guò)程中輪廓線長(zhǎng)度相同，則其指向距離的標(biāo)準(zhǔn)偏差應(yīng)為0.00，0.34和1.00。作為交通標(biāo)志的3個(gè)主要內(nèi)容，禁止、警告和指示的每個(gè)專業(yè)都必須具有統(tǒng)一的輪廓線類型交通標(biāo)志。例如：禁止類型的交通標(biāo)志應(yīng)以黑色三角框的變色背景表示，警告類型的交通標(biāo)志應(yīng)以黃色背景和黑色方形框表示，知識(shí)類型的交通標(biāo)志應(yīng)以藍(lán)色背景和白色圓圈框表示。最后，根據(jù)層次輪廓計(jì)算機(jī)視角下交通路標(biāo)識(shí)別的實(shí)際情況可知，該類計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)交通路標(biāo)識(shí)別有著很好的穩(wěn)定性與容錯(cuò)能力。

3 ? ?仿真實(shí)驗(yàn)

Intel i7-4850HQ處理器作為文章仿真實(shí)驗(yàn)研究中的主要硬件環(huán)境，其物理內(nèi)存為4 GB，Windows 7的操作系統(tǒng)為64位，該算法在Matlab軟件中編程。在此實(shí)驗(yàn)中，收集了300個(gè)交通標(biāo)志圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，每個(gè)圖像都是1 280×800像素的JPG格式。另外，由于交通道路中周?chē)h(huán)境引起的部分遮擋和光強(qiáng)度的差異，利用交通圖收集信息識(shí)別判斷是錯(cuò)誤的。實(shí)驗(yàn)前，需要對(duì)采集到的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行仔細(xì)篩選，以最大限度地減少由于采樣誤差引起的計(jì)算機(jī)視角識(shí)別誤差現(xiàn)象。此外，為了驗(yàn)證所提出的層次輪廓計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通標(biāo)志識(shí)別和分析中的合理性，文章通過(guò)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行比較驗(yàn)證。在實(shí)驗(yàn)1中，使用畸變圖像的主觀主動(dòng)評(píng)分和沒(méi)有參考結(jié)構(gòu)的清晰度來(lái)提取和分析圖像的畸變差異。在實(shí)驗(yàn)2中，從層次輪廓計(jì)算機(jī)的角度識(shí)別圖像，然后判斷算法的有效性。

（1）在實(shí)驗(yàn)中，300個(gè)交通標(biāo)志圖像是禁止，警告和指示，而MIG是100個(gè)。本文使用gblur文件夾中的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，可以選擇相同程度、不同模糊失真程度的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行比較分析。根據(jù)最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，隨著主觀差異評(píng)分的增加，交通標(biāo)志圖像將越來(lái)越差。從計(jì)算機(jī)的角度來(lái)看，低通濾波器的梯度變換圖像的結(jié)構(gòu)相似性值也會(huì)增加，并且非參考清潔度會(huì)降低，這反映了質(zhì)量差。同時(shí)，隨著交通標(biāo)志圖像清晰度越來(lái)越低，沒(méi)有參考結(jié)構(gòu)的圖像的清晰度將越來(lái)越小?？梢钥闯?，圖像邊緣輪廓提取方法對(duì)于交通標(biāo)志識(shí)別是可行的。

（2）在實(shí)驗(yàn)2中，基于實(shí)驗(yàn)1中使用的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行清晰度提取，本研究中提出的分層輪廓計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)用于識(shí)別塊處理后的圖像。根據(jù)實(shí)驗(yàn)2得出的結(jié)果可知，形狀度量值越大，交通路標(biāo)圖像將變得越發(fā)模糊，路標(biāo)識(shí)別效率也將降低。另外，通過(guò)對(duì)濾波器大小的設(shè)置，能夠獲取到不同清晰程度的交通路標(biāo)圖像作為識(shí)別圖像[3-5]。

以上就是針對(duì)文章內(nèi)容所做出的仿真實(shí)驗(yàn)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)最終結(jié)果可知，文章所提出的層次輪廓計(jì)算機(jī)視角識(shí)別能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)交通路標(biāo)的高效識(shí)別。

4 ? ?結(jié)語(yǔ)

隨著新時(shí)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通路標(biāo)識(shí)別顯得尤為重要。通過(guò)上述對(duì)該方面內(nèi)容的深入分析可知，面對(duì)計(jì)算機(jī)交通路標(biāo)識(shí)別中存在的識(shí)別效率低且不穩(wěn)定的情況，必須通過(guò)層次輪廓計(jì)算機(jī)視角的提出與合理應(yīng)用去避免。而這對(duì)于減少重復(fù)計(jì)算，以及提高全息圖像質(zhì)量等諸多方面都有著積極作用。

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Traffic sign recognition from the perspective of hierarchical contour computer

Wu Siqi

（College of Computer and Communication， Hunan Institute of Engineering， Xiangtan 411104， China）

Abstract：With the further optimization of science and technology in our country， the application range of computer vision is becoming wider and wider， especially in the self traffic road sign recognition. However， in the face of the complexity and instability of computer vision in traffic sign recognition at this stage， the application of image contour recognition technology is proposed to solve these problems. At the same time， this paper will also study the traffic road signs from the perspective of hierarchical contour computer， so as to ensure the stability of road sign recognition.

Key words：hierarchical contour; computer perspective; traffic road; road sign recognition