張金朋,，方千山

　?。ㄈA僑大學 機電工程及自動化學院，福建 廈門 361021）

　　摘  要： 交通標志的顏色特征和形狀特征是其最主要的兩個特征,，為提高檢測的準確性和魯棒性,，提出顏色分割和形狀特征相結合的方法。利用交通標志的顏色特征,，采用基于HSV空間的顏色分割方法,，獲得圖像中可能包含交通標志的區(qū)域，并提取該區(qū)域,。根據(jù)交通標志的形狀特點,，利用canny算子獲取提取區(qū)域的輪廓。然后,，采用基于標記的形狀檢測算法判定所分割區(qū)域的形狀,，利用方向梯度直方圖特征結合支持向量機（SVM）方法完成交通標志識別。經(jīng)實驗測試,，該方法對圖片視點變換,、尺度變換以及亮度變換等情況具有很強的魯棒性。

　　關鍵詞： 交通標志檢測,；顏色分割,；形狀檢測；HOG特征,；SVM

0 引言

　　交通標志檢測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,，對智能駕駛以及輔助駕駛都具有重要意義。經(jīng)過各國研究人員的長期探索,，交通標志檢測和識別技術取得了很大進展,，但是仍存在許多問題,，主要包括：（1）交通標志在自然條件下采集，易受光照,、天氣及背景圖像等干擾,；（2）交通標志種類繁多，且易受污損,、變形和遮擋,。

　　針對交通標志的特點和各種干擾因素，國內外學者提出許多方法和理論,，黃志勇等人提出顏色分割方法[1],；Garcia-Garrido提出基于形狀的檢測方法[2]；Khan J F提出圖像分割結合形狀特征匹配的方法[3],；King Hann Lim等人提出利用顏色直方圖特征結合形狀特征,，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別方法[4]。采用RGB空間的分割方法受光照影響較大,，容易失真,，為了抑制光照變化的影響，采用基于HSV空間的分割方法,，H分量,、S分量與V分量關聯(lián)性小，魯棒性強[5],?；谛螤钐卣鞯臋z測方法易受外界干擾，當出現(xiàn)交通標志破損,、變形或者被遮擋時,，將會出現(xiàn)魯棒性差的問題。交通標志的識別方法,，其基本思想是獲得目標特征,，通過識別算法進行識別，目標特征主要有：SIFT（尺度不變特征變換）,、HOG（梯度方向直方圖）,、SURF（角點檢測）、LBP（局域二值模式）,，識別算法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡算法,、支持向量機算法、遺傳算法,、模板匹配等,。本文通過HSV顏色空間分割結合形狀特征檢測的方法提取出圖像中交通標志，由于HOG特征是在圖像的局部方格單元上操作得到,，能夠對圖像的幾何和光學的形變保持很好的不變性,，因此利用目標的HOG特征結合SVM分類器能夠實現(xiàn)交通標志檢測。實驗結果表明該方法具有較好的魯棒性,。

1 顏色分割

　　由于顏色是交通標志的重要特征,，所以通過顏色分割可以快速實現(xiàn)交通標志的粗分割、定位包含交通標志的區(qū)域,，從而提高檢測效率,。本文采用基于HSV空間的分割方法，將輸入圖像從RGB空間轉換到HSV空間,。

　　根據(jù)三基色原理,，設（r，g,，b）分別是某一種顏色的紅,、綠和藍坐標值，且是區(qū)間[0,，1]內的實數(shù),，設max等于r，g和b中的最大值,，min等于這些值中的最小值,，RGB到HSV空間轉換公式[5]為：

　　（h,，s,，v）是（r，g,，b）在HSV空間對應的坐標值,，色相角h∈[0，360°）,，飽和度與亮度s,，v∈[0，1],。

　　為滿足圖像分割實時性要求,，本文采用閾值分割的方法[6]。首先將輸入的RGB圖像轉換為HSV圖像,，提取圖像的H通道,、S通道和V通道，對三個通道進行閾值分割,，分割后得到二值圖像,。三通道閾值范圍經(jīng)實驗測試如表1所示，實驗結果表明該方法具有較好的分割效果,，能夠分割出所需區(qū)域,。

2 連通區(qū)域標記

　　HSV閾值分割后的二值圖像中存在許多干擾噪聲,，首先需要去除圖像中噪聲，采用3×3窗口進行中值濾波以去除孤立噪聲點,；然后,，利用形態(tài)學開運算操作（腐蝕與膨脹）可以去除大量不相關區(qū)域并且不破壞感興趣區(qū)域；最后對二值圖像進行填充并采用連通區(qū)域標記的方法把不同物體分開,。

　　連通區(qū)域標記是把圖像中連接在一起的像素附上相同標記,，未連接在一起的像素附上不同標記的過程[7]。本文使用八連通區(qū)域標記方法對二值圖像進行標記,，并統(tǒng)計出各個標記區(qū)域的面積,、寬度和高度。設定區(qū)域面積閾值為1 000,，同時設定區(qū)域寬高比閾值范圍在之間,，若標記區(qū)域像素面積大于1 000且寬高比在之間則認為包含交通標志區(qū)域。圖1是分割處理結果,。

　　圖1（a）是拍攝的原始圖像,，（b）圖是顏色分割后圖像，（c）圖是中值濾波和腐蝕,、膨脹處理后圖像,，（d）圖是將（c）圖填充并用連通區(qū)域標記算法提取出的感興趣區(qū)域圖像?？梢钥闯?，包含交通標志的區(qū)域被分割出來，并且沒有破壞其形狀與面積,，使用連通域標記的方法可以獲得較好的效果,。雖然經(jīng)過顏色特征分割得到包含交通標志的區(qū)域，但是實際道路環(huán)境中存在許多干擾,，例如廣告牌等,，因此要通過形狀特征進一步判斷所得區(qū)域是否為交通標志區(qū)域。

　　3 形狀檢測

　　為判定上一步分割得到的交通標志區(qū)域的形狀,，本文利用多邊形的兩個不變特征進行檢測：

　?。?）特定多邊形邊數(shù)不變；

　?。?）多邊形的圓形度,。

　　交通標志的形狀主要為圓形、矩形,、三角形,，表2、表3、表4中分別表示圓形,、三角形,、矩形的特征屬性。定義多邊形的圓形度,，P表示周長,，A表示面積,。

　　3.1 邊數(shù)計算

　　首先計算出多邊形中心點坐標并轉化為極坐標形式,，用x′表示邊上各點到中心點的相對距離，x′的變化對應極坐標下角度與半徑ρ的變化,。繪制ρ曲線圖,，由圖中峰值個數(shù)可判斷多邊形邊的個數(shù)，如表2~表4所示,。

　　具體步驟為：

　?。?）通過連通區(qū)域標記方法提取到感興趣的交通標志區(qū)域，并分割出該區(qū)域,；

　?。?）填充該區(qū)域，采用canny算子提取區(qū)域圖像的邊緣,，讀取并存儲邊緣坐標,；

　　（3）計算出中心點坐標,，利用各邊緣點坐標減去中心點坐標得到相對坐標值,，轉化為極坐標形式并歸一化到[0 1]之間；

　?。?）繪制-ρ曲線圖,，統(tǒng)計波峰個數(shù)。

　　如圖2所示,，第一行表示連通標記算法分割出的可能交通標志區(qū)域,，第二行表示填充后由canny算子得到的輪廓邊緣，第三行表示圖形的-ρ關系,，表征邊上各點到中心點的距離,，第四行表示根據(jù)-ρ關系判斷的結果。由于實際道路上的干擾較多,，獲得的輪廓通常不是一個標準的圓形,，本文設定在-ρ曲線圖中ρ的最小值若大于0.88，即認定形狀為圓形,。

　　3.2 圓形度檢測

　　為提高檢測的魯棒性,，本文結合邊數(shù)值和周長平方與面積比兩個不變性判據(jù)來判別圖形的形狀。

　　使用連通標記算法將感興趣的交通標志區(qū)域提取出來并填充后，在MATLAB中使用函數(shù)P=regionprops（L,，′Perimeter′）與A=regionprops（L,，′Area′）分別得到該區(qū)域的周長與面積，計算出圓形度,。為得到我國交通標志形狀的圓形度,，通過采集大量的交通標志圖片以及標準的交通標志庫圖片，計算圓形度,。對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析后,，設定常見交通標志形狀的圓形度閾值區(qū)間，圓形閾值范圍為[12.30,，12.8],，三角形閾值范圍為[17.5，18.8],，矩形閾值范圍為[14.80,，16.00]。圓形標志,、矩形標志,、三角形標志實驗數(shù)據(jù)分別如表5、表6,、表7所示,。

　　圖2中圓形交通標志圖像區(qū)域C=12.33，三角形圖像C=17.78,，矩形圖像C=14.97,，均在閾值范圍內。

4 特征提取與識別

　　通過HSV顏色空間分割與形狀檢測,，將滿足條件的交通標志區(qū)域提取出來并標準化為86×86,，提取該區(qū)域的方向梯度直方圖特征（Histogram of Oriented Gradient，HOG）,，輸入到支持向量機（Support Vector Machinc,，SVM）分類器中，由SVM分類器判定該區(qū)域是否為交通標志區(qū)域,。當SVM判定該區(qū)域為交通標志區(qū)域后,，在原圖像中標記出來，否則舍棄,，進入新一輪的識別過程,。

　　HOG特征是一種類似于尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）的局域描述符,，HOG特征結合SVM分類器廣泛應用于圖像識別[8],。HOG通過計算和統(tǒng)計圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來構成特征,，可以準確地表示圖像的形狀信息。圖3為提取到的交通標志HOG特征,。在街面拍攝大量上文中交通標志圖像作為訓練的正樣本,，以類似交通標志顏色和形狀的廣告標牌作為負樣本，構建SVM分類器,。

　　檢測流程：首先對輸入的圖像轉換為HSV圖像并進行基于HSV空間的顏色分割,，其次采用連通區(qū)域標記方法選擇出可能的交通標志區(qū)域，之后對其進行形狀檢測,，將滿足交通標志顏色特征和形狀特征的區(qū)域提取出來,，并提取該區(qū)域的HOG特征，最后將HOG特征作為SVM分類器的輸入量進行識別和標記,。

　　本文方法對于光線良好的白天拍攝的圖像處理效果較好,，而且對于樹蔭下的交通標志也具有較好的處理效果,。實驗結果如圖4,。

5 結論

　　本文采用顏色分割與形狀檢測相結合的方法，實現(xiàn)交通標志的分割,，利用HOG特征結合SVM分類器進行交通標志的識別,。首先在HSV顏色空間對圖像進行顏色分割，用連通域標記的方法標記與選擇交通標志區(qū)域,，能夠快速定位,，減少后續(xù)操作的計算量。對感興趣區(qū)域采用基于形狀特征的檢測方法,，能夠提高檢測的準確度,。最后采用目標的HOG特征結合SVM分類器的方法，完成交通標志的識別,。實驗結果表明該算法具有較好的魯棒性,，為以后的研究工作提供了良好的基礎。

參考文獻

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