教育教學論壇 EDUCATIONTEACHINGFORUM 2016 年 3 月第 12 期 Mar.2016 NO.12 基于MATLAB的道路交通標志識別 孫 巍，孫國榮，張瑞龍 (上海工程技術大學高等職業技術學院，上海市高級技工學校，上海 200437) 摘要：本文介紹用MATLAB強大的計算功能和各種功能齊全的函數，圖像工具箱來進行道路交通標志的識別。介紹基于LAB顏色模型的顏色特征提取和基于radon變換的形狀特征的提取，并根據上述兩個特征進行交通標志識別的MATLAB的程序設計進行介紹。 關鍵詞：MATLAB；lab；radon；特征融合；道路交通標志中圖分類號：U491.5+2 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324(2016)12-0055-03 一、引言 當今社會交通已經非常發達，而 道 路交通仍占主導地位。MATLAB利用圖像處理工具箱，并結合其強大的數據處理能力，我們可不必關心圖像文件的格式、讀寫、顯示等細節，而 把 精 力 集 中 在 算 法 研究上，大大提高了工作效率。而且，在 測 試 這 些 算 法 時 既可方便地得到統計數據，又可得到直觀圖示。 二、交通標志識別關鍵技術研究 1.交通標志的類型。目前，不 同 國 家 執 行 的 交 通 標志 標 準 不 盡 相 同 ，考 慮 到研究的適用性，對本文而言基于目前國內現行的交通標志國家標準———《道路交通標志和標線GB5768-1999》。由該標準可知：交通標志一般安置在固定位置的固定高度之處，它們的形狀、彩色、圖樣都是依照國家標準而設計。另外，從交通標志的國家標準以及實際交通標準識別實驗中，還可以獲得以下的先驗知識。考慮到標準中的指路標志包含較多漢字，標志庫數量較大，本文禁令交通標志作為研究的重點。 2.識別框架。由模式識別的一般理論可知，典型的模式識別系統原理，如圖1所示。數據采集和預處理的目的是為了得到比較滿意的圖像，要 解 決交通標志圖像的實時采集和圖像的復原問題；特征提取和選擇要解決待識別對象的固有的、本質的及重要的特征的量測以及盡量減少特征矢量的維數等問題。分類識別要根據對象的知識以及分類識別的理論和方法，將待識對象進行分類和理解，在 交 通 標 志 識別中，要 解 決交通標志的分類和理解問題。 3.預處理技術。交通標志圖像的預處理主要涉及兩個方面：一是對交通標志特征顏色的分割；二是對交通標志圖像質量的提高。這兩方面對于交通標志的 正確識別具有非常最重要的意義。下面對目前交通標志識別系統所涉及的彩色圖像分割技術和圖像復原技術加以分析。 4.特征提取與選擇技術。特征提取是模式識別領域的一個比較關鍵的問題，因為后面的分類器是直接用所選取的特征進行分類的。特征選取的好壞對于一個模式識別系統的識別效果有重要的影響。三、基 于 顏色和形狀特征的交通標志識別 1.色度直方圖。①L*a*b*彩色空間與圖像的顏色不變量。為了獲取一個獨立于觀察點的量化的圖像顏色描述符，需要一種顏色特征，在 事 先 考 慮 到 陰 影 、遮蔽 以 及 高 亮 度 等 因 素 的 影響下，它仍能獨立于對象表面的形狀和觀察的角度。人們已經發現，對 于 Phong和TorranceSparrow的反射模型，顏色的色度(hue)是一個獨立于觀察點的顏色特征。由于彩色空間L*a*b*具有感知上的均勻性，它與人們對彩色的視覺感知非常接近，并且具有歐氏距離度量(Euclideanmetric)。因此，用L*a*b*彩色模型來計算色度。②色度直方圖。給定一幅圖像f，圖像大小為m*n。設f中坐標(I，j)處

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于matlab道路交通标志牌,基于MATLAB的道路交通标志识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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