道路交通标志的识别MATLAB

道路交通标志的识别MATLAB

一、背景

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、 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

​三、核心算法

1.特征色彩提取法

在 MATLAB 中，彩色图像大多数是基于 RGB 三色彩模型。交通标志的特征颜色有 三种。我们需要提前选定交通标志的颜色，利用颜色作为特征点，提取出整个图像中该 颜色最大区域。以红色为例，对于一个 RGB 图像，我们可以分三通道 R、G、B 分别提 取颜色，在该算法下，我们采取分别提取三通道色彩信息，然后红色信息加倍，与蓝色、 绿色区域相减，这样可以得到一副只含有红色的图像。然后在利用区域生长法，找出最 大红色区域，即为交通标志所在区域。

主要的实现是使用 MATLAB 工具箱中的颜色阈值器 Color Thresholder 中的 RGB 颜 色空间，在点云上绘制 ROI 选择图像颜色并且分割图像，从而确定标志位置。

2. 交通标志分类处理

为了将交通标志切割分类，我们可以采取以下算法：首先，对车牌图像进行二值化； 其次对图像进行边缘检测，采取 Canny 算子进行边缘检测，分为四个步骤：噪声处理、 计算梯度图像、对图像进行非极大值抑制处理和双阈值检测及边缘连接；随后对图像不 断进行腐蚀、膨胀操作，使得交通标志中噪声、杂质点消除，同时使图像更加突出。

3.模板匹配识别法

为判断识别交通标志，采样基础的模板匹配法。它是通过将所有像素值看成一个坐 标（无论它是多少维的），通过最小化这两个坐标的欧式距离来确定最终在原