基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種基于顏色和形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，首先采用HSV顏色特征，提取整幅圖像中交通標(biāo)志的可疑區(qū)域，然后采用形狀特征，對(duì)可疑區(qū)域進(jìn)行再次劃分，提取出顏色和形狀都滿足條件的區(qū)域，濾去其它區(qū)域。本發(fā)明方法運(yùn)算量小，魯棒性好，對(duì)外界環(huán)境變化不敏感，能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的檢測(cè)出道路兩旁復(fù)雜背景下的交通標(biāo)志。
【專利說明】 基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種道路交通標(biāo)志的檢測(cè)方法，特別是涉及一種基于復(fù)雜背景下的交通標(biāo)志檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]交通標(biāo)志識(shí)別(Traffic Sign Recognition, TSR)系統(tǒng)是指人們將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地綜合運(yùn)用于整個(gè)運(yùn)輸管理體系，使人、車、路及環(huán)境密切配合，從而建立起一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的交通信息提示系統(tǒng)。其是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，由于交通標(biāo)志中含有許多重要的交通信息，如對(duì)當(dāng)前行車的速度提示、前方道路狀況的變化、駕駛員行為制約等，因此在這一輔助系統(tǒng)中，如何快速、準(zhǔn)確、有效地檢測(cè)出道路中的交通標(biāo)志并將之反饋給駕駛?cè)藛T或控制系統(tǒng)，對(duì)于保證駕駛安全，避免交通事故的發(fā)生具有十分重要的研究意義，因此，受到越來越多專家學(xué)者的重視。
[0003]在智能交通系統(tǒng)研究方面比較著名的有:歐洲普羅米修斯(Program forEuropean Traffic with Highest Efficiency and Unprecedented Safety, PROMETHEUS)計(jì)劃，美國(guó)提出的智能車輛道路系統(tǒng)(Intelligent Vehicle and Highway Systems, IVHS),以及日本的先進(jìn)安全車輛(Advanced Safety Vehicle, ASV)等。目前,在智能車輛機(jī)器視覺領(lǐng)域研究中處于前沿的主要有德國(guó)的UBM (Universitat der Bundeswehr Munchen)大學(xué)、意大利Broggi教授領(lǐng)導(dǎo)的課題組、美國(guó)國(guó)際科技應(yīng)用公司等。其中，德國(guó)UBM大學(xué)Dick-manns教授領(lǐng)導(dǎo)的智能車輛研究小組一直致力于動(dòng)態(tài)機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究,研制的EMS-Vision視覺可較好的模擬人眼功能。過去的10多年里,有些國(guó)家已經(jīng)成功開發(fā)了一些基于視覺的道路識(shí)別和跟蹤系統(tǒng)。其中，具有代表性的系統(tǒng)有=LOIS系統(tǒng)、GOLD系統(tǒng)、RALPH系統(tǒng)、SCARF系統(tǒng)和ALVINN系統(tǒng)。
[0004]谷歌兩年半之前就推出了無人駕駛汽車項(xiàng)目，其中，也離不開交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)，早在2011年的8月份谷歌無人駕駛汽車項(xiàng)目的帶頭人克里斯.厄姆森就宣布該公司的十余輛無人駕駛汽車已經(jīng)在電腦控制下安全行駛了 48萬(wàn)公里。隨后寶馬、沃爾沃、奧迪等汽車廠商也相繼通過配備智能軟件、視野輔助及環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)推出了無人駕駛概念車。主要設(shè)計(jì)用于市區(qū)駕駛，通過對(duì)路邊交通標(biāo)志的判斷以及其它相關(guān)技術(shù)，汽車能獨(dú)立加速和制動(dòng)。國(guó)內(nèi)無人車研發(fā)方面，從上世紀(jì)90年代中期開始國(guó)防科技大學(xué)的賀漢根教授和戴斌教授率領(lǐng)的“自主駕駛技術(shù)”創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)從零起步，依靠自主創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了一系列關(guān)鍵技術(shù)突破，于2001年研制成功我國(guó)首臺(tái)無人駕駛汽車，打破了國(guó)外對(duì)我國(guó)無人駕駛技術(shù)的封鎖。此外，軍事交通學(xué)院的徐友春教授、清華大學(xué)的鄧志東教授等，也在無人車研發(fā)方面頗有建樹。國(guó)內(nèi)一些其它高校(如北京理工大學(xué)、清華大學(xué)、西安交通大學(xué)、武漢大學(xué)等)、研究機(jī)構(gòu)、以及一些汽車企業(yè)相繼也展開了一些相關(guān)方法的探索研究和初步實(shí)驗(yàn)。
[0005]TSR輔助系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、圖像處理、模式識(shí)別等多學(xué)科的交叉應(yīng)用，隨著視頻技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，采用圖像處理方法智能提取交通標(biāo)志的視頻檢測(cè)識(shí)別已經(jīng)成為可能。TSR系統(tǒng)中主要包括兩個(gè)基本環(huán)節(jié):首先是交通標(biāo)志的檢測(cè)(分割)，包括對(duì)采集到的圖像的預(yù)處理和交通標(biāo)志的分割定位；其次是交通標(biāo)志的識(shí)別(分類)，包括交通標(biāo)志的特征提取、特征分析及最終識(shí)別等。而檢測(cè)是TSR系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其結(jié)果的好壞直接影響識(shí)別結(jié)果的好壞。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]發(fā)明目的
[0007]為了更好的對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，本發(fā)明提出了一種基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法。
[0008]技術(shù)方案
[0009]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)施的:
[0010]一種基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，其特征在于:該方法步驟如下:
[0011](I)、提取顏色特征
[0012]采用HSV色度模型，通過對(duì)H、S、V賦相應(yīng)的值來對(duì)整幅圖像提取可疑目標(biāo)顏色。
[0013](2)、提取形狀特征
[0014]對(duì)顏色提取之后整幅圖像只剩下與目標(biāo)交通標(biāo)志顏色相同的區(qū)域，此時(shí)，通過對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行基于區(qū)域的形狀提取，通過求圓度、矩形度、伸展度對(duì)各個(gè)區(qū)域的形狀進(jìn)行判斷，并且只留取圓形、矩形以及三角形區(qū)域。
[0015](3)形態(tài)學(xué)過濾
[0016]采用二維高斯函數(shù)作為平滑濾波器來去除圖像的邊界噪聲，使得目標(biāo)圖像更加平滑；通過膨脹與腐蝕減少圖像中的毛刺、模糊噪聲以及去除比結(jié)構(gòu)元素小的暗色細(xì)節(jié)，保持圖像整體灰度值和大的暗區(qū)域基本不變。
[0017](4)可疑目標(biāo)提取
[0018]將提取出的形狀特征經(jīng)過形態(tài)學(xué)過濾后，與原圖像進(jìn)行與運(yùn)算，提取出彩色的目標(biāo)圖像，即交通標(biāo)志圖像。
[0019]優(yōu)點(diǎn)和效果
[0020]由于圖像的單一特征對(duì)圖像的內(nèi)容描述難免過于片面，僅能對(duì)圖像的部分屬性予以表達(dá)，對(duì)于自然狀態(tài)下實(shí)時(shí)的交通標(biāo)志提取，單一特征的檢索常常效果不佳，而基于顏色和形狀特征相結(jié)合的檢索，對(duì)圖像內(nèi)容的表達(dá)更全面，從而能夠揚(yáng)長(zhǎng)避短，取得更好的檢索效果。下面就單獨(dú)應(yīng)用顏色、單獨(dú)應(yīng)用形狀、其他顏色與形狀共同作用方法以及本專利所采用的顏色形狀相結(jié)合來提取交通標(biāo)志圖標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]圖1為交通標(biāo)志檢測(cè)的顏色-形狀配對(duì)模型及初分類示意圖；
[0022]圖2為提取目標(biāo)最小輪廊不意圖；
[0023]圖3為不同交通標(biāo)志各個(gè)形狀長(zhǎng)、寬示意圖；
[0024]圖4為原始圖像；
[0025]圖5為單獨(dú)采用RGB進(jìn)行藍(lán)色標(biāo)志提取示意圖；[0026]圖6為單獨(dú)采用RGB進(jìn)行藍(lán)色標(biāo)志提取示意圖；
[0027]圖7為顏色與形狀共同作用檢測(cè)；
[0028]圖8為采用本專利方法進(jìn)行圓形標(biāo)志提取示意圖；
[0029]圖9為實(shí)施例1原始圖；
[0030]圖10為實(shí)施例1HSV顏色模型；
[0031]圖11為實(shí)施例1對(duì)整幅圖像提取出紅色區(qū)域的效果圖；
[0032]圖12為實(shí)施例1用形態(tài)學(xué)濾波并進(jìn)行區(qū)域填充的效果圖；
[0033]圖13為實(shí)施例1提取目標(biāo)形狀圖；
[0034]圖14為實(shí)施例1目標(biāo)提取最終結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0035]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行具體說明:
[0036]本發(fā)明提供了一種基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，該方法步驟如下:
[0037](I)、提取顏色特征
[0038]采用HSV色度模型，通過對(duì)H、S、V賦相應(yīng)的值來對(duì)整幅圖像提取可疑目標(biāo)顏色；例如，藍(lán)色、紅色、黃色等。
[0039](2)、提取形狀特征
[0040]對(duì)顏色提取之后整幅圖像只剩下與目標(biāo)交通標(biāo)志顏色相同的區(qū)域，此時(shí)，通過對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行基于區(qū)域的形狀提取，通過求圓度、矩形度、伸展度對(duì)各個(gè)區(qū)域的形狀進(jìn)行判斷，并且只留取圓形、矩形以及三角形區(qū)域。
[0041](3)形態(tài)學(xué)過濾
[0042]采用二維高斯函數(shù)作為平滑濾波器來去除圖像的邊界噪聲，從而使得目標(biāo)圖像更加平滑；通過膨脹與腐蝕減少圖像中的毛刺、模糊等噪聲以及去除比結(jié)構(gòu)元素小的暗色細(xì)節(jié)，保持圖像整體灰度值和大的暗區(qū)域基本不變。
[0043](4)可疑目標(biāo)提取
[0044]將提取出的形狀特征經(jīng)過形態(tài)學(xué)過濾后，與原圖像進(jìn)行與運(yùn)算，從而提取出彩色的目標(biāo)圖像，即交通標(biāo)志圖像。
[0045]交通標(biāo)志對(duì)駕駛員來說就是一種很生動(dòng)的語(yǔ)言，駕駛員的駕駛過程差不多完全是依靠視覺系統(tǒng)對(duì)這種交通語(yǔ)言信息進(jìn)行處理的。要想在熟悉的或不熟悉的環(huán)境中要做到遵守交通規(guī)則，準(zhǔn)確、及時(shí)的識(shí)別出交通標(biāo)志就是關(guān)鍵的前提。
[0046]但往往在駕駛過程中人們的注意力并不是完全集中的，容易受外界干擾物體(t匕如說電話、大小廣告、路人、車輛等)的影響，而忽視了交通標(biāo)志牌。故自二十世紀(jì)八十年代中期開始，各種交通標(biāo)志識(shí)別方法就不斷被提出，用于提醒駕駛員達(dá)到安全駕駛的目的。但由于場(chǎng)景任意帶來的多樣性和復(fù)雜性，還有對(duì)準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性以及魯棒性等方面的高要求，導(dǎo)致了到目前為止還沒有一個(gè)真正效果比較好的系統(tǒng)。由于研究對(duì)象是無法預(yù)知的復(fù)雜背景下的交通標(biāo)志，因此本發(fā)明在光照變化、顏色殘缺、拍攝角度、標(biāo)志模糊或扭曲、以及標(biāo)志的遮擋方面都做了全面的考慮，以達(dá)到排除干擾，自動(dòng)的、及時(shí)的找出交通標(biāo)志牌，檢測(cè)標(biāo)志信息，并迅速地反饋給駕駛員，最大程度的提高駕駛安全，減少事故發(fā)生的可能性，使駕駛變得更加安全和輕松。
[0047]我國(guó)直接與道路交通安全有關(guān)的交通標(biāo)志分為3大類，合計(jì)131種(不包括可派生的標(biāo)志)。其中，禁令標(biāo)志48個(gè)，指示標(biāo)志36個(gè)，警告標(biāo)志47個(gè)。本發(fā)明的研究對(duì)象為這131個(gè)交通標(biāo)志。
[0048]I)指示標(biāo)志:用來指示車輛和行人的行進(jìn)，以藍(lán)色為特征色，形狀為圓形或長(zhǎng)方形。
[0049]2)警告標(biāo)志:用來警告車輛和行人注意危險(xiǎn)地點(diǎn)，以黃色為特征色，除“避險(xiǎn)車道”為矩形外，形狀均為角向上的等邊三角形。
[0050]3)禁令標(biāo)志:用來禁止或限制車輛和行人的行進(jìn)，除“禁令解除”外以紅色為特征色，除“停車讓行”和“減速讓行”外形狀均為圓形。
[0051]由以上分析可知，交通標(biāo)志邊框有藍(lán)、黑、紅三種顏色，形狀有圓形、三角形及矩形，因此，可根據(jù)交通標(biāo)志邊框的顏色與形狀定位檢測(cè)出交通圖像中交通標(biāo)志所在的區(qū)域位置。所以通過對(duì)整幅圖像先進(jìn)行黃色、紅色、藍(lán)色以及黑色部分的提取，之后通過掃描提取區(qū)域的形狀特征如三角形、圓形和矩形。就可大概提取出交通標(biāo)志的可疑區(qū)域。圖1為交通標(biāo)志檢測(cè)的顏色-形狀配對(duì)模型及初分類。
[0052]由于圖像的單一特征對(duì)圖像的內(nèi)容描述難免過于片面，僅能對(duì)圖像的部分屬性予以表達(dá)，對(duì)于不同用戶的不同需求，單一特征的檢索常常效果不佳，而基于顏色和形狀特征相結(jié)合的檢索，對(duì)圖像內(nèi)容的表達(dá)更全面，從而能夠揚(yáng)長(zhǎng)避短，取得更好的檢索效果。
[0053](I)提取顏色特征
[0054]在顏色提取方面主要采用的顏色空間有RGB、HS1、LAB、HSV等。其中，RGB顏色空間是最基礎(chǔ)的、應(yīng)用最廣泛的，幾乎所有的其它空間都可以通過RGB空間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。但其反應(yīng)圖像的信息不夠直觀，不符合人類視覺的感知，而且RGB顏色空間中三個(gè)變量具有一定的相關(guān)性，使得圖像比較容易受光照的影響。在HSI模型中，雖然H、S、I三個(gè)分量關(guān)聯(lián)性很小，較為獨(dú)立，但當(dāng)飽和度和亮度較低時(shí)會(huì)導(dǎo)致色調(diào)的不穩(wěn)定，無法用于交通標(biāo)志的檢測(cè)，只有具備一定的飽和度和亮度值才可以得到穩(wěn)定的色調(diào)，因此，不適用實(shí)時(shí)的顏色檢測(cè)。LAB顏色空間是由專門制定測(cè)量顏色標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)際照明委員會(huì)制定的一種色彩模式。能夠直接用顏色空間的幾何距離進(jìn)行不同顏色的比較，因此可有效地用于測(cè)量小的色差，但由于其是非線性變換，因此計(jì)算量較大，而且顏色空間存在奇異點(diǎn)。
[0055]HSV顏色空間是孟塞爾色彩空間的簡(jiǎn)化形式，是以顏色的色調(diào)(H)、飽和度(S)、亮度(V)為三要素來表示的，是非線性顏色表示系統(tǒng)。其中，色調(diào)是描述純色的屬性，飽和度是描述純色被白光稀釋的程度的度量，亮度是一個(gè)主觀的描述子，體現(xiàn)了無色的亮度概念，是描述色彩感覺的關(guān)鍵參數(shù)。HSV顏色空間同人對(duì)色彩的感知相一致，且在HSV空間中，人對(duì)色差的感知較均勻，是適合人的視覺特性的顏色空間。下面我們從視覺一致性，完整性，緊湊性，自然性等幾個(gè)方面，對(duì)上述顏色空間進(jìn)行比較，如表I所示。
[0056]表I幾個(gè)色度空間的比較
[0057]
【權(quán)利要求】
1.一種基于顏色與形狀特征相結(jié)合的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，其特征在于:該方法步驟如下: (1)、提取顏色特征 采用HSV色度模型，通過對(duì)H、S、V賦相應(yīng)的值來對(duì)整幅圖像提取可疑目標(biāo)顏色； (2)、提取形狀特征 對(duì)顏色提取之后整幅圖像只剩下與目標(biāo)交通標(biāo)志顏色相同的區(qū)域，此時(shí)，通過對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行基于區(qū)域的形狀提取，通過求圓度、矩形度、伸展度對(duì)各個(gè)區(qū)域的形狀進(jìn)行判斷，并且只留取圓形、矩形以及三角形區(qū)域； (3)、形態(tài)學(xué)過濾 采用二維高斯函數(shù)作為平滑濾波器來去除圖像的邊界噪聲，使得目標(biāo)圖像更加平滑；通過膨脹與腐蝕減少圖像中的毛刺、模糊噪聲以及去除比結(jié)構(gòu)元素小的暗色細(xì)節(jié)，保持圖像整體灰度值和大的暗區(qū)域基本不變； (4)、可疑目標(biāo)提取 將提取出的形狀特征經(jīng)過形態(tài)學(xué)過濾后，與原圖像進(jìn)行與運(yùn)算，提取出彩色的目標(biāo)圖像，即交通標(biāo)志圖像。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK103559507SQ201310582174
【公開日】2014年2月5日 申請(qǐng)日期:2013年11月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月18日
【發(fā)明者】張志佳, 李文強(qiáng), 齊芳, 才中 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)