计算机图形学论文

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1、基于MATLAB的道路交通标志自动识别方法的研究刘坤，王青泉，席晓哲（长安大学汽车学院，陕西西安710064）摘要:道路交通标志自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,本文介绍了一种基于MATLAB的交通标志自动识别方法。该方法首先对图像进行直方图均衡化图像增强，再利用中值滤波法去除图像噪声，之后再利用二值分割法对图像进行分割，进行目标特征的提取，最后利用Hu不变矩作为匹配特征，利用欧式距离法计算特征模板和需要识别的图像之间的距离，以此来识别出图像。关键词：交通标志，Hu不变矩，模板匹配，自动识别ResearchofR

2、oadSignIdentificationMethodBasedonMATLABAbstract:RoadSignautomaticidentificationsystemisanimportantpartinintelligenttransportationsystem,ThispaperintroducesakindofautomaticidentificationmethodoftrafficsignswhichbasedonMATLAB.Thismethodfirstlyenhancetheimagewithhi

3、stogramequalization.thenusemedianfilteringmethodremovingimagenoise,thenusebinarysegmentationmethodtoSegmentationimagessoastoextractthetargetfeatures.Finally,usingtheinvariantHuasmatchingfeature,andcalculatecontinentaldistancebetweencharacteristicstemplateandthech

4、aracteristicsoftheimages,inordertoidentifyimages.Keywords:trafficsigns,Huunchangedmonent,templatematching,automaticidentification1引言随着科技的进步和社会经济的发展，现代交通已经相当发达。汽车的保有量也越来越多，交通安全和交通堵塞也成了日益严重的问题，同时也造成了严重的经济损失,再加上环境污染和能源等问题，就使得道路交通问题的解决不得不求助于智能技术。于是，很多研究人员开始对智能交通的开发和应

5、用感兴趣。交通标志的自动识别系统作为智能交通系统的一个重要的子系统，必将会获得更广阔的发展。特别是在无人驾驶的车辆项目研究中，交通标志的自动识别系统更是必不可少的，它是获取交通场景信息的重要手段。本文详细研究了基于MATLAB的交通标志自动识别方法，本文的研究对象主要针对公路上的红色的圆形禁令标志、蓝色的矩形或圆形的指示标志、黄色的三角形警告标志这三类交通标志。最后的试验结果表明，本文所采用的识别方法，识别速率和准确率都很高。2图像的预处理和分割交通标志图像的预处理和分割主要涉及两个方面，一是增强交通标志的图像效果；二是

6、对交通标志特征颜色的分割。在本文研究的交通标志的识别过程中，根据交通标志的红色特征，首先针对该特征入手,从复杂的图像中把可能为目标的区域分割出来。颜色分割所完成的任务是将某种特定颜色的像素过滤出来，颜色分割结果将被用于形状分析和特征计算。2.1基于直方图均衡化的图像增强图像直方图描述图像中各灰度级出现的相对频率。基于直方图的灰度变换，调整图像直方图到一个预定的形状[1]。例如，一些图像由于其灰度分布集中在较窄的区间，对比度很弱，图像细节看不清楚。此时，可采用图像灰度直方图均衡化处理，使得图像的灰度分布趋向均匀，图像所占有

7、的像素灰度间距拉开，加大了图像反差，改善视觉效果，达到增强目的。针对本文的研究内容认为采用直方图均衡化的增强算法会得到很好的视觉效果。直方图均衡化处理算法描述：原始图像灰度级r归一化在0～1之间，即0≤r≤1。pr(r)为原始图像灰度分布的概率密度函数，直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数T，使变化后的灰度值,s=T(r)，其中归一化为0≤s≤1，即建立r与s之间的映射关系，要求处理后图像灰度分布的概率密度函数ps(s)=1,期望所有灰度级出现概率相同。直方图均衡化的灰度变换函数为：S=T(r)=,这是原始图像

8、灰度r的累积分布函数。对于数字图像离散情况，其直方图均衡化处理的计算步骤如下：1、统计原始图像的直方图：Pr(rk)=式中rk是归一化的输入图像灰度级；2、计算直方图累计分布曲线：Sk=T(rk)；3、用累积分布函数作变换函数进行图像灰度变换。根据计算得到的累计分布函数，建立输入图像与输出图像灰度级之间的对应关系，并