基于MATLAB的交通标志的识别

时间:2024-10-20 16:48:36

一、背景

随着交通技术的日益完善和交通工具的多样化发展,交通安全成为当前最热门的问 题,道路交通关系着人们的生命以及财产安全。

交通标志的识别是保证交通安全的一个重要环节。交通标识包含丰富的道路交通信 息,为驾驶员提供警示、指示等辅助信息,对减轻驾驶员的驾驶压力、降低道路的交通 压力、减少交通事故的发生起着重要的辅助作用。

二、 要求

1.图片中交通标志位置不固定,可以居中、倾斜

2.交通标志类型以及颜色不唯一,做到多类型多颜色的交通标志识别

3.识别出交通标志的图形,并显示出对应的标志含义



核心算法

1.特征色彩提取法

在 MATLAB 中,彩色图像大多数是基于 RGB 三色彩模型。交通标志的特征颜色有 三种。我们需要提前选定交通标志的颜色,利用颜色作为特征点,提取出整个图像中该 颜色最大区域。以红色为例,对于一个 RGB 图像,我们可以分三通道 R、G、B 分别提 取颜色,在该算法下,我们采取分别提取三通道色彩信息,然后红色信息加倍,与蓝色、 绿色区域相减,这样可以得到一副只含有红色的图像。然后在利用区域生长法,找出最 大红色区域,即为交通标志所在区域。

主要的实现是使用 MATLAB 工具箱中的颜色阈值器 Color Thresholder 中的 RGB 颜 色空间,在点云上绘制 ROI 选择图像颜色并且分割图像,从而确定标志位置。

2. 交通标志分类处理

为了将交通标志切割分类,我们可以采取以下算法:首先,对车牌图像进行二值化; 其次对图像进行边缘检测,采取 Canny 算子进行边缘检测,分为四个步骤:噪声处理、 计算梯度图像、对图像进行非极大值抑制处理和双阈值检测及边缘连接;随后对图像不 断进行腐蚀、膨胀操作,使得交通标志中噪声、杂质点消除,同时使图像更加突出。

3.模板匹配识别法

为判断识别交通标志,采样基础的模板匹配法。它是通过将所有像素值看成一个坐 标(无论它是多少维的),通过最小化这两个坐标的欧式距离来确定最终在原始图像上 匹配的位置。所谓欧式距离算法,既是对两幅图像中的每一块进行相减再平方,得出其 欧式距离作为相似性的判断依据,从而利用计算两幅图像的欧式距离得出相似性,取最优解,最终识别出交通标志的含义。

六、参考文献

[1] 张建波. 大学数学实验:MATLAB版[M]. 北京:人民邮电出版社,2022.8.

[2] 崔盼,张荣辉. 基于MATLAB图像处理的道路交通标志处理技术的研究[J]. 黑龙江交通科技,2022,40(10):182-183.

[3] 房泽平,段建民,郑榜贵. 基于特征颜色和SNCC的交通标志识别与跟踪[J]. 交通运输系统工程与信息,2021,14(1):47-52.

[4] 关鑫. 自然环境下交通标志牌的检测与识别[J]. 电脑知识与技术,2019,12(15):190-192.

[5] 娄月新. 基于Matlab的交通标志识别系统设计与实现[J]. 电脑编程技巧与维护,2019(6):83-84.

[6] 孙巍,孙国荣,张瑞龙. 基于MATLAB的道路交通标志识别[J]. 教育教学论坛,2022(12):55-57.

[7]王国栋,姚力. 基于MATLAB的图像处理技术在足迹图像中的应用[J]. 云南警官学院学报,2019(5):107-113.