12、自然场景中的符号识别

自然场景中的符号识别

1 引言

自然场景中的符号识别在多个应用场景中扮演着至关重要的角色，例如驾驶辅助系统和环境感知。相比于扫描图像中的符号识别，自然场景中的符号识别更具挑战性，因为符号往往嵌入在复杂的背景中，难以区分。本文将探讨一种有效的方法，通过图像分割、组件级别的形状匹配以及结构匹配来提高自然场景中符号识别的鲁棒性和准确性。

2 方法概述

2.1 图像分割

为了提高符号识别的鲁棒性，我们采用了多尺度图像分割的方法。通过改变参数，生成多个可能的分割区域，从而确保后续形状匹配的性能。具体步骤如下：

1. 预处理 ：对输入图像进行二值化处理，去除文本信息，并进行自动线条厚度归一化，以确保所有图像具有相似的线条宽度。
2. 分割 ：应用不同的参数对图像进行分割，生成多个可能的分割区域。每个分割区域捕捉相邻像素的局部冗余度，以便后续建模。

2.2 组件级别的形状匹配

在所有尺度上获得的图像分割结果中，进行组件级别的模板匹配。通过在所有可能的分割中进行详尽的搜索，增加获得精细匹配组件的机会。具体步骤如下：

1. 特征提取 ：从每个补丁中提取特征向量，使用主成分分析（PCA）或模糊形状模型（BSM）等方法。
2. 模板匹配 ：使用标准化交叉相关性（NCC）或支持向量机（SVM）分类器，将每个补丁分类为一个平面图对象类别。

3 实