摘 要

本文在研究显著性检测算法的基础上介绍了交通标志的识别算法。本文主要的工作是对自然场景下的交通标志进行显著性检测并进行识别。所得结果对于解决日益严峻的交通问题提供了一种实际性的方案。

论文主要研究了图像的显著性的检测与识别。本文研究了FT算法、LC算法、HC算法和AC算法的主要原理，并对这四种算法进行了比对，对此做了大量的实验，得到了对比后的结果。在对比之后选择了FT算法作为算法的核心，对交通标志中的三种主要标志即指示、警告、禁止标志分别进行了检测与识别。

研究结果表明：本论文编写的算法能够对这三种主要的交通标志进行准确的检测与识别。

本论文算法的特色：对传统的FT检测算法进行了进一步的改进及优化，与其它算法相比，本算法的效率有了很大的提升，可以准确及快速地检测与识别自然场景下的交通标志。

关键词：交通标志；图像显著性；识别；检测

Abstract

Based on the saliency detection algorithm, this paper introduces the recognition algorithm of traffic signs. The main work of this paper is to detect and identify traffic signs in natural scenes. The results provide a practical solution for solving the increasingly serious traffic problems

This paper mainly studies the detection and recognition of image saliency. In this paper, the main principles of FT algorithm, LC algorithm, HC algorithm and AC algorithm are studied, and the four algorithms are compared. A lot of experiments are done and the results are compared. After contrast, the FT algorithm is selected as the core of the algorithm, and the three main signs in the traffic sign, such as indication, warning and prohibition sign, are detected and identified respectively.

The research results show that the algorithm written in this paper can detect and identify the three major traffic signs accurately.

The characteristics of the algorithm in this paper: the traditional FT detection algorithm is further improved and optimized. Compared with other algorithms, the efficiency of this algorithm has been greatly improved, and can accurately and quickly detect and identify the traffic signs in the natural scene.

Key Words：traffic sign；image saliency；distinguish；detection

目录

第1章 绪论 1

1.1 交通标志识别的目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 3

1.3 本课题研究的主要内容及其解决方法 4

第2章 交通标志的简介和识别算法的流程设计 5

2.1交通标志简介 5

2.2 识别算法的流程设计 7

2.2.1 算法的功能 7

2.2.2 算法的主要步骤及流程图 7

2.3 算法实现的工具介绍 8

第3章 图像的显著性检测 9

3.1 色彩空间的选择及其转换 9

3.1.1 RGB空间 9

3.1.2 HSV空间 9

3.1.3 RGB空间到HSV空间的转换 10

3.2图像的显著性检测 11

3.2.1 图像的显著性 11

3.2.2 图像显著性检测算法的分类及比较 12

3.2.3 FT算法的改进与优化 22

3.3 二值化图像的形态学操作 26

3.3.1 图像的二值化处理 26

3.3.2 二值化操作后的闭运算 28

3.3.3 通过求8连通域分割原始图像 28

第4章 交通标志的对比与匹配 32

4.1 尺寸统一化分割图像与原图 32

4.2 分割图像与原图的匹配 32

第5章 总结 37

参考文献 38

附录 39

致谢 42

第1章 绪论

1.1 交通标志识别的目的及意义

随着中国经济的快速发展，消费水平越来越高，但问题是，路上的车越来越多，而交通问题越来越严重。在人工管理的一般性方案里面，很多已经不能满足社会社会的实际情况的需求了。交通系统的全新性的概念，早在1980年就被美国人提出。这个全新的概念系统使得主要的三个交通参与者：人、机动车、道路，三者相互协调，如图1.1所示。ITS的使用降低了交通事故的发生率，同时也提高了交通运营效率，并建立了便利的交通系统。此外，管理者可以通过收集移动车辆、驾驶员和交通道路实时信息来提高管理效率，从而最大限度地利用交通资源。

在ITS系统里面，交通标志的识别是很具有研究价值的一个方向，主要体现在三个方面：（1）道路识别：（2）车辆碰撞识别；（3）交通标志识别。

车辆视觉系统中道路识别算法研究课题的设计主要是实现交通标志识别算法，并将其应用于智能驾驶辅助系统，以避更多的交通事故。

图1.1 三者的交互

1.2 国内外研究现状

对当下交通标志的识别算法工作的研究中，国内外很多研究者都有相当的理论研究。对交通标志的检测与识别一般可以从三个方面开展:

（1）预处理方法

（2）预处理、分类相结合。这种方法可以获得更加直观稳健的识别效果。

（3）分类、特征提取结合。该方法利用分类器和人为设计的特征，使得整个识别过程和结果更具有鲁棒性。

1.2.1国外研究现状

1987年，道路交通标志识别算法第一次被一些学者正式研究。随着无人驾驶汽车的问世，对交通标志的识别系统和相关算法相继出现。德国等一些十分发达的发达国家依次加入其中。许多学者采用了不同的方法，如颜色、形状等进行检测，然后进行分类，取得了很多阶段性的成果。在这30年的发展过程中，大致可以分成下列三个主要阶段。

（1）起步阶段（1987—1993年），本阶段主要进行大量的可行性研究和基础技术论证。

早在1987年，不得不说日本的科技实力发展还是异常的迅猛，他们对自动交通标志的识别工作就已经开始了。不过该系统不太全面，它有多方面的缺点比如说它只对限速标志进行了识别工作。该项工作虽然不全面，但是已经很具前瞻性和指导性了，它采用的是模板相匹配和分割阈值的这一种方法。该系统的性能表现十分优异，因为它采用了硬件来实现阈值分割等相关算法，比单纯使用软件识别更具高效性。该系统在PC机上运行时，完成检测仅仅需要1/60秒，识别仅需0.5秒。

1992年，法国人Blancard S开发出了一套并不全面的红色标志识别系统。该系统的表现十分优异，对一些小范围的样本实验，平均识别率可以达到95%左右，检测和分类一共用时0.7秒。当然了这个系统一般是运行在PC机上使用的。

在1993，美国开发了ADIS系统（高级驾驶员信息系统）作为IVHS系统（智能车辆-公路系统）的一部分，最初仅通过禁止标志的颜色和几何特征来识别目标。不久之后，这群人又开发了一套更具实用性的识别系统。

（2）发展阶段（1994年—2001年），这个阶段的发展特别快。技术的不断更新、技术人员配比的不断完善，这支持着功能更加完善的系统的开发工作。

在1994年的时候，一个名叫吉卡的加拿大人，使用基于色彩的分割阈值的方法来检测识别神经网络。因为该方法尚处于理论化阶段，因此没有什么参考性价值。

同年，一个叫皮乔利的意大利人完成了运用几何图形包含的信息来检测自然场景下的交通标志，他是在热那亚大学里面完成这一项工作的。然后他进行了一个项目的对比工作，那就是他运用相似性的原理将检测到的东西与库中的标准图像进行了对比，之后他便完成了分类的工作。该方法的识别准确率可以达到96%之高，由此看来它的性能是十分优异了。

又是1994年，德国的戴姆勒奔驰集团研发出了一个包括检测、分类和跟踪配比等模块的实时交通标志识别系统。据1997年一个权威机构发布的数据，该系统的识别速度达到0.3秒/幅。之后他们又做了一项实验，对4万张图像进行检测与识别工作，识别准确率达到了98%之高。该系统被整合为欧洲普罗米修斯普罗米修斯（欧洲交通最高效率和前所未有的安全计划）的一个重要组成部分。德国由此在这方面处于了一个长年的领先地位，这也是德国为什么一直是汽车工业强国的一个重要原因。

1995年，捷克布拉格交通科学研究院启动了交通识别系统RS的研究和开发工作。该系统首先采用边缘分割的方法，然后进行了形状匹配，完成分类时用的是统计学理论中的方法。该算法虽然简洁，不需要彩色信息，又不需要光照十分出色，同时还能满足实时性的要求，但是这种方法抗噪性太差，而且也不稳定。

2000年和2001年，日本人和美国人分别开出出了实时交通标志识别系统和禁令识别系统。两者表现都尚可，检测精度都达到了95%以上，但是处理时间都没有提及到，这让人不得不怀疑这两个系统的效率值。

（3）技术应用阶段（2002年至今），本阶段的最主要特点就是将多种识别方法结合了起来，研究进入了白热化阶段，理论变成了实践，越来越实用。

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