探析基于小波神经网络的交通标志识别研究

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1、Y976543”*{—；—一——————————一声％———————————辛束文通大学硕士学位论文基于小波神经网络的交通标志识别研究学位申请人：胡晓燕学科专业：交通信息工程及控制指导教师t蒋先刚教授答辩委员会主席碱涝"譬辩日期：2柙6-6·j摘要基于小波神经网络的交通标志识别研究图像识别是模式识别的一个重要分支，经过数十年的发展，现在已经渗透到了军事、空间探索、医学、邮电等各个领域，具有很大的实用价值和重要意义。利用小波变换以及人工神经网络在信息处理方面的优势来解决图像识别问题是本文研究的目的和重点。本文围绕图像识别这个中心课题，研究了目标图像原始数据的获取、预处理、不变性特征的提取方面

2、以及小波神经网络识别技术。在图像的预处理部分，先对获取的图像进行平移、去噪，随后对其进行边缘检测、增强。最后，由于获取的图像目标和摄像机位置关系的不同，可能出现平移、尺度变化、扭曲、旋转等不同的变化，将图像进行归一化处理，使其成为对平移、尺度变化、扭曲具有不变性的规格化图像。在特征提取方面，利用矩算法提取图像的不变性特征，并详细介绍了常规矩、Zcmike不变矩，针对这几种传统不变矩的缺点：它们都是在整个图像空间中计算得到的图像的全局特征，容易受到噪声的干扰。本文引入了新的矩不变量一小波矩不变量，它将小波分析用于不变矩中，使其具有平移、旋转和比例不变性。利用小波矩不仅可以得到图像的全局特征，

3、而且也可以得到图像的局部特征，还增加了小波对图像结构精细特征把握能力强的优点，因而在识别相似物体方面具有更高的识别率。在分类识别方面，本文以小波不变量为特征，并对所提取的特征进行优化选择，最后用优化后的特征分别与BP神经网络、小波神经网络分类器相结合进行目标图像识别。本文通过仿真实验，对典型的交通标志图像进行训练识别，并将其与常用的BP神经网络标志识别算法相比，小波神经网络算法的训练速度更快和识别精度更高，其在车辆自主导航系统中的应用价值更大。关键词：交通标志识别，特征提取，不变矩，小波变换，BP神经网络，小波神经网络TRAFFlCESlGNSRECOGNIT10NRESEARCHBASE

4、DONWAVELETNEURALNETWORKABSTRACTAsweallknown,imagerecognitionisallimportantbranchofpattemrecognition．Throughfewdecades,ithasbeenappliedsuccessfullyinthemilitary,spaceexploration，medicalscienceandpo瓯etc．Soithasgreatimportanceandpracticalvalue．ThepurposeofthisthesisiStoutilizethepredominanceofthewave

5、letneuralnetworkfortherecognitionofimages．T}lispaperrevolvesaroundthecentraltaskofimageidentificatiomItismainlyaboutcollectingandpreprocessingtheofi百naldataoftargetimages，methodsofinvariablefeatureextractionandtheidentificationtechnologyofthewaveletneuralnetwork．Attheimageprepmcessingpart，wesmooth

6、anddenoisethetargetimagefirstly,thenwedetectitsedgeandbuildupit,finally,inordertoeliminatetheeffectofthetranslation,sealing，skewingandrotationontherecognitionresult．Weproposedamethodtonormalizethetargetimage，whichinvolvedinthefeatureextractionpart．Duringthefeatureextractionpart，weiisemomentalgorit

7、hmanddiscussnormalmoment，waveletmomentindetail．Thetraditionalmomentinvariantshavethedefect：thesemomentsarethewholefeaturescalculatedfromthewholeimagespace，whichareapttodisturbedbynoise．Aimattheabovedefeet,anewmom