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1、第34卷第12期武汉大学学报·信息科学版Vol.34No.122009年12月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityDec.2009文章编号:167128860(2009)1221448206文献标志码:A针对车载移动测量系统的交通标志自动检测111张卡盛业华叶春(1南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京市文苑路1号,210046)摘要:针对自然场景图像中交通标志的自动检测问题,提出了一种交通标志快速自动检测算法。该算法综合运用了自适应图像分割、灰度投影、形状分析和立体影像匹配
2、等技术,实现了车载立体影像中道路交通标志的快速自动检测及其空间位置、尺寸等几何信息的计算。利用该算法对车载移动测量系统所拍摄的实际影像进行了实验,结果表明该算法具有鲁棒性强、检测速度快和检测准确率高等特点。关键词:交通标志检测;自适应图像分割;灰度投影;形状分析;立体影像匹配中图法分类号:P237.4;TP751交通标志信息采集是难度较大的实景图形识色分割。首先利用统计理论计算立体像对中左图别问题之一,自然场景中的交通标志检测更是存像R、G、B3个分量图像的灰度平均值Ra、Ga、[1,2]在诸多难点。对图像进行边缘检测并通过对Ba,3个归一
3、化的灰度平均值Rr、Gr、Br,以及归交通标志几何形状的分析来检测标志是交通标志一化灰度值之间的差值ΔRB、ΔRG、ΔGB,并以此作[3,4]为图像的全局颜色特征检测的一种常用方法;基于颜色的图像分割,即刻画图像整体颜色特[5210]性的数值。则是交通标志检测的另外一种常用的方法。255255在现有的各种交通标志检测方法中,基于边缘RGRa=∑(i×Pi),Ga=∑(i×Pi)检测的方法大多涉及到复杂的图像运算,方法的实i=0i=0255时性不好;基于HSV或其他颜色空间的颜色分割方(i×PBBa=∑i)法实时性不强,基于RGB颜色空间的颜
4、色分割方法i=0RaGa的实时性较好,但易受到光照条件的影响。另外,大Rr=,Gr=(Ra+Ga+Ba)(Ra+Ga+Ba)多数基于颜色的分割方法采用的是固定阈值法,导BaBr=致了这些方法不能很好地适应于具有复杂背景的实(Ra+Ga+Ba)景图像中的交通标志检测。再者,当前的研究主要ΔRB=Rr-Br,ΔRG=Rr-Gr,ΔGB=使用的是单眼视觉,只能获得交通标志的属性信息,Gr-Br而很难获取标志的几何信息,如空间坐标、尺寸等。因此RRGGBBRG,针对移动状态下拍摄的实景图像,本文提出了其中,Pi=ni/N;Pi=ni/N,Pi=ni
5、/N;ni、ni、B一种交通标志快速自动检测算法,该方法实现了黄ni为R、G、B3个分量图像中的各灰度级的像素色警告、红色禁令和蓝色指示这3类交通标志的快数目;N为图像中像素的总数。速自动检测及其空间位置、尺寸等几何信息的计算。1.2利用全局颜色特征进行自适应图像分割针对黄色警告、红色禁令和蓝色指示这3类1算法原理交通标志的自动检测问题,利用自适应图像分割算法将彩色图像分割为3幅二进制图像Binary21.1图像全局颜色特征的定量提取Y、Binary2R、Binary2B,从而滤除图像中大量的非本文采用RGB颜色空间进行彩色图像的颜交通标志
6、背景地物。下文以针对黄颜色的自适应收稿日期:2009210211。项目来源:国家自然科学基金资助项目(40901200,40671147);江苏省高校自然科学重大基础研究基金资助项目(07KJA42005);南京师范大学科研启动基金资助项目(2008105XGQ0149)。第34卷第12期张卡等:针对车载移动测量系统的交通标志自动检测1449图像分割为例,给出具体算法。式中,ri=Ri/(Ri+Gi+Bi),gi=Gi/(Ri+Gi+因为黄色是由红色和绿色组合而成,所以在Bi),bi=Bi/(Ri+Gi+Bi),为像素颜色分量的判断图像中某
7、个像素是否为黄颜色时,主要考虑归一化值;Δrg=ri-gi,Δrb=ri-bi,Δgb=gi-像素的红色分量与蓝色分量的归一化值之间的差bi,为像素颜色分量的归一化值之间的差值;R-值Δrb、及绿色分量与蓝色分量的归一化值之间G=Ri-Gi为像素的红色颜色分量和绿色颜色分的差值Δgb是否满足一定的阈值要求;再考虑到量之间的差值;Δrb的阈值trjbyz和Δgb的阈值如果像素的绿色分量值过大,则像素的整体颜色tgjbyz按如下的规则动态确定:会趋于绿色,所以,像素的红色分量与绿色分量之rjbyz+c×(ri-max(Rr,Gr)),间的差值R
8、_G和Δrg也应满足一定的阈值。黄trjbyz=ri>max(Rr,Gr)颜色的像素在分割后的二值图像上的对应像素值rjbyz+ri-Br,其他情况为1,而其他颜色的对应像素值为
