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棋牌app基于切线斜率变化统计的红色圆形交通标

    发布日期:2020-04-28 06:52    

  第  卷第 期    年 月中南民族大学学报 自然科学版            —                                                        基于切线斜率变化统计的红色圆形交通标志牌检测段汕 于莹莹 陈龙 邹勤       中南民族大学数学与统计学学院武汉       武汉大学电子信息学院武汉       武...

  第  卷第 期    年 月中南民族大学学报 自然科学版                                                                    基于切线斜率变化统计的红色圆形交通标志牌检测段汕 于莹莹 陈龙 邹勤       中南民族大学数学与统计学学院武汉       武汉大学电子信息学院武汉       武汉大学遥感信息工程学院武汉      摘要从标志牌的颜色和形状特征出发提出了一种斜率变化统计的方法检测交通标志该算法首先在   色彩空间中提取 通道成分然后通过对区域边缘点的切线斜率变化进行统计定位出圆形标志实验结果表明此方法对红色圆形交通标志牌的识别有很好的效果关键词交通标志检测色彩空间形状分析斜率变化统计中图分类号文献标识码 文章编号                                                                                                                                                                                                                                。          。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        为了辅助安全驾驶和有效导航国家交通部门在道路公路两旁设置了重要的交通标志作为有关的交通信息提供给驾驶员交通标志的自动识别可以为驾驶员安全驾驶提供有效的帮助基于视觉的交通标志牌识别方法是用   相机获取道路场景图像利用机器视觉和图像处理的方法对交通标志进行识别和分类智能交通标志识别过程主要分为两步第一步标志牌的检测从图像中找到含有标志牌的兴趣区域第二步标志牌的分类判定标志牌的语义信息其中标志的检测和定位是标志牌分类的基础和前提本文主要研究前者  世纪  年代以来基于视频交通标志牌识别的研究已经有了很大进展各种算法也相继被提出文献   基于   空间的颜色分割和       边缘检测算法来检测图像中的红色像素点文献   先将图缘从   空间转换到   空间然后再进行阈值分割来确定标志牌位置文献   提出了基于编码的圆形标志检测通过将椭圆编码分成左右两个片段搜索左右片段编码特征串从而确定椭圆位置文献    中采用了模板匹配算法文献    采用     变换检测圆形标志基于色彩分割的方法     对于阈值区间准确率要求非常高标志的颜色出现褪化或者光照条件变化会对结果产生很大的影响基于形状编码   和     变换口 准确率比较高但是算法复杂度高实时性不强基于以上的问题本文提出了一种基于切线斜率变化统计的交通标志牌检测方法对于红色圆形标志牌的收稿日期      一 作者简介段汕     一 女教授博士研究方向图像处理和模式识别                   基金项目国家   计划资助项目                                              ・                         万方数据  中南民族大学学报 自然科学版第  卷检测有很好的效果 交通标志图像预处理   色彩空间初定位颜色是标志牌区别于其它物体的一个显著特征因此色彩分割是交通标志检测预处理中最常用的方法之一目前最常用的色彩空间是   空间、   空间和   空间等在   颜色空间中   通道的值容易受到光照条件的影响因此一般很少直接在   空间完成分割但在通常光照条件下从 个通道的差值保持在一定的范围内考虑可以达到很好的效果如果光照条件不正常则需进行匀光的图像增强操作和  分量的值差别很大 与 的差值很小红色分量由于受到光照或者褪色等原因的影响其值不再是   而是比   小的值如图    所示大量的试验统计在保证红色信息不缺失的情况下设定 与的差值大于   与 的差值大  效果最佳      《其中     表示处理后图像的像素值     分别表示原始图像   通道的分量值该方法计算量小并且能得到准确的分割结果见图    目前最常用的空间是   空间它利用色调、亮度和饱和度来描述彩色对象   彩色模型对颜色的描述更符合人类对颜色的视觉理解亮度和色度的分离也更有利于图像处理是目前彩色图像处理中应用最广泛的一种色彩空间由于采集的图像都是  彩色图像实际应用中要先将图像从   空间转换到   空间图    是分割后的效果图将   和   空间分割图比较可以看出在   空间中可以将要识别的目标区域分割出来但是噪声点相对来说较多在   空间中目标区域被分割并且噪声点较少但是目标本来的特征被破坏这对后面进一步确定目标区域位置带来困难并且从实时性上来说两者的差异也很大见表 基于以上分析和比较考虑到分割效果和实施性本文采用在   色彩空间中分割图像  小面积噪声去除小面积非目标区域的去除是基于连通区域填充和面积阈值的方法在目标区域中确定一个种子像素从该种子像素出发按照像素值的接近程度逐渐加入临近像素并用指定的颜色填充当满足一定条件时区域增长结束然后计算各填充目标区域的面积设定一个面积阈值如果小于该阈值就将其变为背景 见图   基于斜率统计的交通标志检测本算法的流程如图 图像首先进过预处理后对边缘点和中心点进行检测然后计算边缘点切线斜率并统计其规律最后提取圆形目标在实际的场景中除了小面积的噪声点外还有很多大面积噪声这对以后的目标识别带来了很大的麻烦因此本文提出了一种从图像中排除大的非目标区 图 红色区域   分量统计值                        采集图像   红色分量图 采集图像和红色分量                              空间分割图      空间分割图图 分割效果图                  表 时间对比               由图 可知在图像呈红色的区域中 分量的值            蹦妞            万方数据 第 期段汕等基于切线斜率变化统计的红色圆形交通标志牌枪测    区域填充图   小面积区域去除图 小面积噪声点去除操作                    边计缘算预点边处理由 点图心切像点线检斜测塞统圆计形斜目窿标变提化取规结律果                  域的方法经过前面的预处理我们已经初步将可能是目标的区域缩小到一定范围内下面需要进一步地排除非目标区域本文利用斜率的变化规律来描述目标区域的形状特征从而定位出圆形标志  基于斜率统计的圆目标检测图像自上而下从左到右隔行 每隔 行 扫描遇到第一个白色像素点标记为口。继续向下扫描遇到第一个像素点标记为 。重复同样的操作将图像的边界白色像素点依次标记为 。 。 。 。直到连续扫描到的区域不再有白色像素为止说明此时已离开兴趣区域同理从上到下从右到左隔行 每隔 行 扫描遇到第一个白色像素点标记为 。以下扫描到的点依次标记为  。 。  。如图所示扫描过程中发现有可能有一段区域内白色像素点在一条竖直直线上   点口  口   日      这是由于圆形标志牌的形状不规则或者变形造成的边缘点提取后兴趣区域中心点的确定就迎刃而解了假设 点的坐标为  。     点的坐标为  。 。 中心点为    沿着 坐标画一条水平直线交边缘于两点假设为                      可由公式   得到   一 。   。     别    、、          边缘点 特征点 提取并标记后可以看出物体的大致轮廓就呈现出来了将一个兴趣区域的轮廓用标记过的特征点来代彗目标区域检测是统计区域内特征点切线斜率的变化规律将不符合规律的区域去图 边缘点的标记图           掉剩下的就是目标区域具体方法如下圆是中心对称图形将一个封闭的圆弧分成段弧  弧  弧  和弧  如图 弧  和弧  对称弧  和弧  对称将两两对称的弧归成一类每一类弧上的对称点的切线斜率相同如 点与 点对称 点与 点对称那么 点与 点 点与 点切线的斜率均相同切线斜率的计算公式如下设过 点和 点的直线的斜率为   则          过 点切线的斜率记为  则五产一瓦       。现将兴趣区域圆形度的检测转化为对标记 口。  口       。       。       。棋牌app,处切线斜率的统计分析我们根据对称性将圆形标记点进一步转化为两类特征点将中心对称的两类点合并即 口。  。棋牌app 与    。 为一类记为第一类点  。  。 与     厶 一类记为第二类点这样圆形标志就转化为了相互对称的第一缘            一     尺图 圆的切线斜率                     万方数据  中南民族大学学报 自然科学版第  卷类点和第二类点构成的区域这样圆形搜索的问题就转化为判断每一类点的切线斜率变化规律的问题首先判断第一类点  。口  。 的切线斜率变化规律如果大致遵循图  的变化规律则沿着对角线的方向向右向下搜索搜索到与 口。口   对称位置上的特征点  。 。一  ” 。 的切线斜率仍按照图  的规律变化则标记为已处理否则就返回同理检测第二类特征点第二类特征点  。 。 。 与 “ 。一   ・ 遵循图 中  的变化规律我们就认为检测到的兴趣区域为圆顺序扫目标区域定位本文采用投影的方法定位目标区域从上向下扫描图像扫到第一个白色像素点有可能是目标区域的顶点继续向下扫描统计白色像素的个数在不断增加就认为已扫描到目标区域并把扫描到的第一个像素位置作为目标区域的上边界同理可以找到区域的下边界垂直扫描可以确定目标区域的左边界和右边界由图 可知上下边界大致为        左右边大致为        目标区域就是上下和左右边界所围成的区域本文试验结果 见图   图像均从原始采集图像上剪裁得到本文算法程序基于            开发运行环境为                          本文通过对采集的图像做试验来检验算法的性能并与传统的方法做比较图    基于   色彩空间的分割与基于  色彩空间分割图    相比能较好的保留原有标志牌的信息但噪声点增多考虑到   色彩空间分割会造成部分标志牌信息的缺失对后续基于形状的检测带来困难本文采用在   空间中   个分量值的相关性来分离红色区域达到了较好的效果为了进一步准确的确定目标区域的位置本文采用了基区域增长的方法和切线斜率变化统计的方法检测兴趣区域内的圆形特征与传统的圆形度检测方法相比较提高了检测的准确性 结束语在复杂场景中本文基于   空间将 个通道的颜色作为差值来提取出所需要的颜色特征这种方法比直接在每个通道阈值可靠性高而且减少了从   空间到其它空间的转换提高了程序的效率传统的霍夫变换检测圆其运算时间长实时性效果差本文提出的基于切线斜率变化统计的检测方法简单有效对标志牌的旋转和变形也有很好的鲁棒性                                                                                                                               斜率变化 。 厂点 图 圆形边缘点的斜率变化统计图                                    目标区域投影图                     参考文献                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               】       】                        万方数据 第 期段汕等基于切线斜率变化统计的红色圆形交通标志牌检测 图  更多试验结果                                                                                        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