基于MATLAB的交通标志的识别

MATLAB的交通标志的识别实现
一、背景
随着交通技术的日益完善和交通工具的多样化发展，交通安全成为当前最热门的问 题，道路交通关系着人们的生命以及财产安全。
交通标志的识别是保证交通安全的一个重要环节。交通标识包含丰富的道路交通信 息，为驾驶员提供警示、指示等辅助信息，对减轻驾驶员的驾驶压力、降低道路的交通 压力、减少交通事故的发生起着重要的辅助作用。
如果完全依靠驾驶员注意和发现交通标识并做出正确的反应，难免会增加驾驶员的 负担，加速疲劳，严重地可能导致交通事故。道路交通标识识别是通过用安置于车辆前 方的摄像头（这里常借助车道保持辅助系统中的摄像头），检测道路标识（限速、禁止超 车），通对交通标志的采集、处理、识别，将所获取的信息以最快的速度第一时间传送给 驾驶员或直接对汽车采取相应的操作．从而降低了交通安全隐患并节省了人力资源。
二、 识别的交通标志要求
1.图片中交通标志位置不固定，可以居中、倾斜
2.交通标志类型以及颜色不唯一，做到多类型多颜色的交通标志识别
3.识别出交通标志的图形，并显示出对应的标志含义

三、设计思想

1.主要步骤
①寻找交通标志所在位置
②二值化处理
③边缘检测提取边缘
④腐蚀、膨胀
⑤切割交通标志
⑥模板匹配

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2.各模块算法设计
2.1 寻找交通标志所在位置
本文的交通标志识别算法主要是针对大陆交通标志来识别。 在汽车行驶过程中，利用安装于汽车上的数字摄像机对远处的交通标志进行动态拍 摄，将拍摄到的连续图片传送给计算机，计算器通过逐行扫描法完成对预处理图像采集。 在提取交通标志位置的时候，我们可以利用交通标志的颜色特征来确定其位置，即特征 色彩提取法。主要的实现是用 MATLAB 工具箱中的颜色阈值器 Color Thresholder 确定标志位置。
在 GB5768．2—2009《道路交通标志和标线：第 2 部分道路交通标志》中，对交通 标志的分类、特征颜色、轮廓、尺寸大小、内部包含的字符、数字、几何图样和数量等 作了明确的规定．每种交通标志具有鲜明的颜色特征和明确的含义．每种交通标志具有 明显的背景和内景颜色特征．禁令标志、指示标志、警告标志的背景特征颜色分别为红色、蓝色、黑色，禁令标志、指示标志、警告标志的内景特征颜色 分别为白色、白色、 黄色．因此，标准交通标志的背景和内景特征颜色作为提取和识别交通标志的依据。
设计核心思想是对图像首先进行分块处理，提取色彩特征点，计算出每一块颜色所占比例；人为设置一个颜色阈值，使得交通标志有效区域可以保留；经过对图像的颜色 筛选，可以计算出图像中颜色区域的大致位置。
2.2 对图像进行二值化处理
得到交通标志图像后，进行二值化处理，得到二值图像。二值图像又称黑白图像， 图像的每个像素只能是黑或者是白，也就是说，其每个图像的像素值只有两个状态．即： 0 和 1，二值图像的表示是用 0 和 1 组成的二维矩阵来表示的。
2.3 对图像进行边缘检测
数字图像处理中的边缘检测是图像处理过程中关键的一步，边缘是目标与背景的分 割线，只有进行边缘检测提取边缘，才能将目标物与背景分开，因此是图像分割、图像 识别分析领域的基石。
边缘检测的方法有很多种，如：Roberts 算子、Prewitt 算子、Canny 算子、Sobel 算 子、Log 算子等。Roberts 算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏 感。Prewitt 算子和 Sobel 算子分别是平均滤波、加权平均滤波，且检测的图像边缘可能 大于 2 个像素，两者对灰度渐变低噪声的图像又较好的检测效果，但对于混合多复杂噪声图像处理效果并不理想。
本识别系统将采取 Canny 算子进行边缘检测，Canny 算子是边缘检测中最具有代表 的一种局部极值边缘检测，具有滤波、增强效果，无论从视觉效果还是客观评价来看， 提取的边缘线性连接程度较好，对线类的边缘提取的比较完整，边缘线很细腻。
2.4 腐蚀、膨胀
膨胀与腐蚀处理是形态学操作的一部分，膨胀就是求局部最大值的操作，即用一个 结构元素 B，对原始图像 A 的每一个像素进行扫描，再用结构元素 B 与其覆盖的图像 A 做“或”操作， 其中结构元素 B 可以是方形结构也可以是圆盘结构。经过膨胀处理后 的图像会“变胖”，因为 其在运行的过程中，用结构元素 B 中心点与图像 A 中的像素一 个一个的对比，一旦结构元素 B 中有一点属于 A 中，则结构元素 B 被 A 所吸收， 所以 原始图像会变胖膨胀一圈，其膨胀的大小由结构元素的大小所决定。
而与膨胀具有相反意义的腐蚀就是求局部最小值的操作。同样是用结构元素 B 对原 始图像 A 中的每个像素进行扫描，但此时结构元素 B 与原始图像 A 做的是“与”运算， 即结构元素 B 中心点与原始图像 A 一个一个的对比，只有当结构元素 B 中的所有点都 包含在 A 中时，结构元素 B 才会被保留，所以原始图像经过腐蚀运算后，图像会“变瘦” 部分边界像素会被删除。
本文运用的识别系统是先进行腐蚀后进行膨胀的运算，也叫开运算。开运算能够消除一些孤立的小点、毛刺等细小的点，而总的位置和形状不发生改变。所以，开运算也 能够达到滤波降噪，改善图像视觉质量的效果。
放入几篇通俗易懂的blog：数字图像处理—通俗理解腐蚀与膨胀；形态学操作：膨胀与腐蚀；图像的膨胀indilate和腐蚀imerode
2.5 切割交通标志
对图像分割我们首先找到它的轮廓图，根据交通标志 5 类图形轮廓进行有效部分的切割，由于交通标志的形状有 5 种，分别是正三角形、圆形、倒三角形、八边形和矩形。 通过对轮廓图的研究分析提取出符合这五种形状的有效区域，为下面图像的有效区域的 裁剪识别提供基础。
在获取了边缘图和轮廓图后，根据边缘图和轮廓图上的圆形、正三角形、倒三角形、 八边形和矩形进行有效部分的切割，提取出图片上的交通标志。
2.6 模板匹配
模板匹配作为图像分析和处理的一项重要手段，在计算机视觉和模式识别的众多领 域获得广泛的应用。模板匹配的基本思想是利用模板叠放在待搜索图 上平移，模板覆盖下的那块待搜索图成为子图，记为

，其中 i、j为子图的左上角像点在S中的坐标，通过比较模板与搜索子图的匹配度，进行目标的搜索。

​识别结果