变化光照条件下的交通标志快速鲁棒检测-论文.pdf

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1、132交通信息与安全2014年3期第32卷总184期变化光照条件下的交通标志快速鲁棒检测房圣超辛乐陈阳舟(北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124)摘要变化光照条件下交通标志检测算法的准确率往往会显著降低。针对此问题，提出了1种新颖的概率图建立方法，并结合最大稳定极值区域特征进行交通标志检测。该方法包括3个处理步骤：①根据不同光照条件对真实场景交通标志样本图像进行明确分类以构建多类颜色直方图，将交通标志输入图像由原始色彩表达转变为概率图(直方图反投影)；②通过在概率图上进行MSER特征提取，获取候选的交通标志区域；③根据候选区域的面积、宽高

2、比等特征快速有效去除非交通标志区域。实验结果表明在弱光照和强光照条件下基于归一化RGB的交通标志检测算法检测准确率分别下降到84．4和83．0，基于红蓝图的交通标志检测算法检测准确率分别下降到87．4和86．3，提出的算法在变化光照条件下依然可以保持90以上的检测准确率，对光照变化有较好的鲁棒性。关键词交通标志检测；直方图反投影；最大稳定极值区域(MSER)中图分类号：FP391文献标志码：Adoi：10．3963／j．issn1674—4861．2O14．O3．O27来减小光照变化对检测精度的影响。此外，由于0引言HSI(huesaturation

3、intensity)颜色空间的编码方交通标志检测与识别技术是智能交通安全辅式对光照变化具有一定程度的不敏感性，文献[2-助驾驶系统的重要组成部分。交通标志检测与识3]针对HSI采用了阈值分割方法。文献[4]针对别可为驾驶员提供重要的警告和禁令信息，从而H和S色彩通道还使用了非线性变换方法进行有效降低驾驶员在复杂道路情况下繁重工作负恶劣光照条件交通标志图像增强。显然，这些方荷，最终为驾驶员安全驾驶提供重要保障。法都依赖于阈值的设定，在不同光照条件下，最优对于快速鲁棒的交通标志检测而言，其难点阈值的选择存在困难。而且，初始最优的阈值也主要在于道路场景中光

4、照的剧烈变化及必然存在不能很好地适应光照变化的场景。的不确定性(强弱光照变化)，不同的天气条件(阴相对于基于颜色阈值分割的传统检测算法，雨天气、黄昏)，以及阴影遮挡等一系列原因。为其它2类方法目前获得了飞速的发展。文献[5]此，近年来人们提出了很多交通标志检测方法，具首先分割出图像的红色区域，再使用Sobel算子体可以分为3类：①基于颜色信息分割的方法；②进行边缘提取，然后通过Hough变换提取出圆型基于形状分割的方法；③基于机器学习和分类器或直线型结构，最后通过一系列分析找到交通禁的分割方法。令等标志的区域。然而，利用边缘检测和Hough第一类基于

5、颜色信息分割的方法在早期交通变换的交通标志检测算法计算复杂度较高，对于标志检测研究中占据举足轻重的地位。例如，一大分辨率的图像计算速度慢，而且当背景颜色与些研究者在RGB颜色空间中根据经验设定阈值交通标志相似或出现部分遮挡时，该检测算法的进行分割。由于RGB颜色空间对光照变化非常准确率不可避免地明显下降。文献[6]使用2层敏感，基于阈值分割的算法在恶劣光照条件下的神经网络进行交通标志颜色的提取，取得了很好检测准确率显著下降。文献[1]进一步利用红色的效果。然而这类基于机器学习和分类器的算法作为参考颜色，建立其他颜色与红色的对应关系训练成本很高，很难满

6、足各种光照变化条件下实收稿日期：2014-02—13修回日期：20l4—0410*高等学校博士学科点专项科研基金项目(批准号：20111103120015)、国家自然科学基金项目(批准号：61273006)、国家高技术研究发展计划(863计划)项目(批准号：2011AA110301)资助第一作者简介：房圣超(1989)，硕士研究生．研究方向：图像处理、模式识别等．E—mail：fangshch@163．corn138交通信息与安全2Ol4年3期第32卷总184期次遍历1幅待检测的图像时，只需要利用新建的不能形成有效的MSER，或者作为非交通标志团1个

7、直方图进行对应像素点的反投影。使用Core块被去除掉，今后有待进一步研究。(TM)i32．13GHzPC，基于V$20O8平台的参考文献0’penCV处理每帧图像的平均运行时间，MCM算法为163．3ms，NRGB算法为41．5ms，RBMr门delaEscaleraA，MorenoLE，SalichsMA，eta1．算法为145．5ms。在平均运行时间上MCM算Roadtrafficsigndetectionandclassmcation[J]．In—dustrialElectronics，IEEETransactionson，1997，法要慢于N

8、RGB和RBM算法，但依然具有较快44(6)：848—859．的处理速度。进一步可以通过非彩色分解的方法E2