基于颜色特征交通标志图像分割探究

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1、基于颜色特征交通标志图像分割探究摘要：本文分别基于RGB色彩空间和HSI色彩空间采用阈值分割法，对不同光照条件下采集到的交通标志图像进行颜色分割，并根据实际检测效果进行改进，得出了颜色分割效果较好的阈值空间。关键词：交通标志颜色特征图像分割一、引言智能交通系统中先进车辆控制与安全系统研究热点主要集中在交通标志识别、视觉增强等方面。道路交通标志识别主要是通过在机动车上安装的摄像机捕获自然场景图像，再对图像进行检测，对图像中的标志加以识别，这样可以辅助驾驶员从外界环境中获取信息，提高驾驶安全性。交通标志主要利用图形、颜色与字符结合，向人们传递信息，具有一定的特殊性，在识别时可充分利用交通

2、标志自身的颜色、形状等方面的特征，进行处理、提取加以识别。交通标志按其作用可分两大类：主标志和辅助标志，本文主要研究主标志中的警告标志、禁令标志和指示标志。、基于RGB色彩空间的交通标志分割在面向硬件设备时RGE是最常用的色彩模型，但RGB三个分量间存在较高的相关性，并且三个分量对光照亮度有一定的依赖性，亮度值发生变化会引起RGB三个分量值的改变。但交通标志牌的检测根据颜色的色度分割即可，不需要考虑颜色受亮度的影响，因此只需知道RGB之间的相对值即可[1],可将RGB三分量作标准化处理。在r,g,b色度坐标系中，r+g+b=l,r,g,b分别表示为：r=R/(R+G+B)g=G/(R

3、+G+B)b=B/(R+G+B)我国交通标志主要由红、黄、蓝三种颜色组成，在R、G、B彩色空间中对这几种颜色有规范的定义，但在实际应用中,为了增强算法的健壮性，可根据采集到图像对分割这几种颜色的阈值进行适当的调整。通过对RGB彩色空间研究发现，不同颜色的R、G、B三分量之间的差值能够保持在一定的范围之内。本文在归一化的RGB彩色空间下，采用将不同颜色的R、G、B三分量的差值控制在适当阈值范围内进行分割的算法进行有效分割，实验发现在实际光照条件下，黄色更偏向于黄红色，在对红色进行提取时黄色被误认为是红色也提取出来了。因此，本文在红色分割阈值中对黄色进行了排除,调整为更加接近目标的实际颜

4、色，分割阈值如表1所示。三、基于HSI色彩空间的交通标志分割HSI色彩空间模型从人的视觉系统出发，直接使用颜色的三要素色调H(Hue)、饱和度S(Suatration)、亮度I(Intensity)来描述颜色。该模型H、S、I三分量之间相关性小，并且亮度分量与图像的彩色信息无关，具有可分离性[2,3]。本文实验发现，RGB空间彩色阈值分割处理不能完全消除光照影响，而HSI色彩模型中色调、饱和度信号与亮度信号分离，利用色调信号分割可消除光照影响。因此将采集到的实验图像从RGB色彩空间转换到HSI色彩空间进行颜色检测。从RGB到HSI的色彩转换可采用以下方法实现：对于给定的一幅RGB格式

5、的图像，可通过式（1）得到亮度分量值，式（2）得到饱和度分量值，式（3,4）得到每一个RGB像素和H分量。假定RGB值归一化为［0,1］范围内，色调可用式（3）、式（4）得到的值除以360。归一化为［0,1］范围内，其他分量已在［0,1］范围内。由于HSI这种色彩模型色调信号与亮度、阴影等无关，因此用其进行交通标志检测可极大削弱光照条件对检测精度的影响。交通标志中只有红色、蓝色、黄色是本文所感兴趣的区域，因此对原始采集图像提取红、黄、蓝这三类区域必然能够将交通标志提取出来，但也会将背景图像中属于这三类提取出来。由HSI色彩空间模型可知红色为0。，黄色an为45。，蓝色为240。o在本

6、文实验中考虑到交通标志暴露在自然环境中，经风吹日晒雨淋后，会造成颜色不同程度地退化，颜色不可能固定，因此，实验中在HSI色彩空间将所要提取的红色、蓝色、黄色区域的相应的H值适当扩大，表2给出了颜色分割阈值。从实验结果看能够有效排除绿色，但由于色彩的角度发生了偏离，饱和度也会发生一定的偏差。另外，亮度也会受光照、相机的拍摄角度影响，产生一些波动。诸多原因导致红色提取结果错误率较高，考虑到上述情况在分割标准中加入了饱和度和亮度的限制条件，本文最终采用了多阈值的分割方法，选用表3中的阈值对交通标志进行颜色分割。四、实验结果分析本文对从各种自然场景中采集到的300幅分辨率为800X600实验

7、用图像进行检测，基于RGB色彩空间的分割法，平均耗时0.138秒，准确率达89%。基于HSI色彩空间的分割法，平均耗时0.516秒，准确率达95%。从实验结果来看相比RGB色彩空间分割法，HSI色彩空间下的颜色分割效果较好，能很好地适应光照的变化，有效地保留感兴趣的目标区域。参考文献：[1]黄志勇，孙光民，李芳.基于RGB视觉模型的交通标志分割•微电子学与计算机[J1.2004,21(10)：147-152.[2]张瑞，张朋•基于颜色和形状的交通标志检测与