基于區(qū)域顏色分割的交通標志檢測和識別探析

劉祥

摘 要 現(xiàn)如今，隨著我國經(jīng)濟與社會的發(fā)展，城市交通的壓力也日益嚴重。為解決日益嚴重的安全問題，人們提出了智能交通系統(tǒng)，它是集檢測、識別、通信、控制等技術(shù)為一體的綜合信息系統(tǒng)，受到了科技領(lǐng)域的很多關(guān)注。其中，道路交通標志識別系統(tǒng)是其中非常重要的一部分，其作用就是顯示當前道路的行駛狀況、根據(jù)所檢測的狀況提醒司機所處環(huán)境中潛在的危險和困難、為駕駛員指路，進而能為駕駛員提供一個安全的駕駛環(huán)境。交通標志的識別是識別系統(tǒng)中最為基礎(chǔ)的一項工作，一個系統(tǒng)檢測性的好壞直接關(guān)系著交通標志能否被準確識別，還會影響到很多后續(xù)的工作，可見其具有非常重要的現(xiàn)實價值。本文是基于HIS顏色空間的彩色圖像分割算法，利用該算法對彩色圖像進行分割處理，將該算法應(yīng)用到交通標志的檢測中。

關(guān)鍵詞 交通標志的檢測和識別;基于區(qū)域顏色分割;HIS顏色空間

引言

在交通科技日益發(fā)達的今天，汽車的駕駛輔助系統(tǒng)已經(jīng)成為消費者們的新的關(guān)注點，這也在很大程度上引起了汽車制造商的注意。在這系統(tǒng)中其中作為重要的一項功能就是交通標志的識別，交通標志檢測和識別是依靠車載攝像機實時攝取道路前景圖像，通過對圖像的預(yù)處理和分割，提取標志中的有用信息，然后在根據(jù)信息庫中所保存的信息來進行匹配，找出與之符合的交通標志。這就是智能交通系統(tǒng)識別交通標志的基本流程。

1利用HIS顏色空間分割交通標志

利用HIS顏色的檢測算法首先要做的是基于顏色分割步驟。交通標志通常被人設(shè)計成較為特殊的顏色，它能夠給駕駛員或其他無人駕駛智能系統(tǒng)設(shè)備實時傳遞一些道路信息來輔助駕駛員的駕駛，比如說：前方危險，禁止通行、限速、禁止停車，這些信息對于駕駛員來說是非常重要的。其中交通標志的組成成分中，顏色是比較重要的。因此，我們需要系統(tǒng)對交通標志圖像的顏色進行有效的分割處理，才能最后實現(xiàn)對交通標志的檢測[1]。

HIS顏色空間是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，用色彩、顏色飽和度以及顏色亮度出發(fā)來去描繪色彩，因為當人們?nèi)ビ^察一個彩色物體時，人們會比較關(guān)注這個物體的色彩、顏色飽和度以及顏色亮度。一般來說，我們會把色彩和顏色飽和度稱作色度，這是用來表示顏色的類別和深淺程度。由于人的視覺對于亮度更加敏感，因此在設(shè)計交通標識時，會選擇亮度較高的色彩，通常是使用紅、黃、藍三種顏色，因此在對交通標志的顏色進行分割的過程中，就將紅、黃、藍三種顏色作為主要的研究對象。同時，對交通標志分割的過程中也會影響到自然環(huán)境的影響，因此在進行分割的過程中也要考慮到在自然環(huán)境下色彩的變動情況。做好這些準備之后就對彩色圖像中的各個顏色的分量進行分割，根據(jù)色彩類別、色彩飽和度的標準來進行分割，然后根據(jù)不同交通標志中，顏色的詳細比率來去區(qū)分交通標志，然后輸出。

2顏色分割的可行性以及面臨的困難

顏色分割指的是利用顏色信息，根據(jù)一定的規(guī)則將圖像分成若干個互不相交的小區(qū)域的過程，顏色分割的目的是為了將交通標志與背景相分離。顏色信息有大小、角度，具有很強的可分離性。在自然場景中可以初步通過顏色信息分割出目標。因為交通標識大部分都還是具有很明顯的顏色特征，相對于顏色背景來說，其他顏色是比較醒目的，與周圍的其他區(qū)域形成了較強的對比[2]。

近些年來，雖然智能交通系統(tǒng)中的交通標志識別功能已經(jīng)有了很大的進步，但是其識別的準確性和實時性還是有待提高的，在實際的交通標志識別過程中存在的問題：

2.1 圖像數(shù)據(jù)量大，運算時間長，影響實時性

系統(tǒng)所采集的交通標志圖是彩色圖像，有關(guān)于這些圖像的信息量比較大，對于這些彩色圖像的處理和分析也需要花費大量的運算，運算間隔時間比較長，影響到識別交通標志的實時性。

2.2 外界因素影響到圖像采集的準確性

交通標識是放置在外界的環(huán)境中的，在采集的過程中會由于光照、天氣、遮擋等因素的影響，以至于不能夠非常準確地采集到圖像數(shù)據(jù)。

2.3 道路環(huán)境中的交通標志牌的褪色等情況比較嚴重，增加了檢測難度

道路環(huán)境是處于一個多變的狀態(tài)，很多交通標志牌受到外界因素的影響而出現(xiàn)褪色、污損、形變等問題，進而增加了交通智能系統(tǒng)檢測的難度[3]。

2.4 識別交通標識是一個動態(tài)的過程，識別的工作量較大

車輛行駛是一個動態(tài)的過程，在行駛的過程中所拍下的交通標志圖片由于角度的不同或者是行駛環(huán)境的改變等因素的影響，會在無形中增加識別系統(tǒng)的識別難度，這就在很大程度上增加了交通智能識別系統(tǒng)的工作量。

從上述所列的問題中所知，交通標志的檢測與識別會因為交通標志自身的問題以及所處環(huán)境的不同而受到影響，因此進行檢測和識別時就應(yīng)該綜合考慮多方面的問題，來去提高檢測的準確性和實時性。

3色彩空間和閾值的選擇

顏色分割的基礎(chǔ)是選擇正確的顏色，色彩空間的選擇一般需要考慮以下幾個問題：考慮顏色在自然環(huán)境中的變化;圖像中的顏色怎樣搭配能夠呈現(xiàn)出效果。

閾值的選擇也是非常重要，一般閾值是分為兩種：固定閾值和自適應(yīng)閾值。固定閾值與自適應(yīng)閾值最大的區(qū)別就是是否會出現(xiàn)變化。固定閾值是根據(jù)交通標志的統(tǒng)計信息或者是經(jīng)驗來去決定，在分割過程中是不會出現(xiàn)變化的。自適應(yīng)閾值是根據(jù)圖像的特點自適應(yīng)的去調(diào)整閾值，在分割的過程中會不斷發(fā)生變化[4]。

4結(jié)束語

綜上所述，利用顏色分割來去識別交通標志是一項比較先進的技術(shù)，可以很好地發(fā)揮智能交通系統(tǒng)的識別功能，盡管在實際使用的過程中還是存在一些問題，比如會受到環(huán)境因素的影響、社會因素的影響，但這些問題都是很好解決的，研究人員只要堅持去做好相關(guān)的研究工作，就能夠有效提高系統(tǒng)識別交通標識的準確性和實時性。

參考文獻

[1] 金旭暉.基于區(qū)域顏色分割的交通標志檢測和識別[J].電氣自動化，2016，38（3）：14-16.

[2] 張代玉.基于顏色信息和SVM的交通標志識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D].沈陽：東北大學，2011.

[3] 朱雙東，劉蘭蘭.基于顏色信息與SVM網(wǎng)絡(luò)的交通標志檢測[J].自動化儀表，2015，30（3）：69-72.

[4] 李光瑞，夏凌，杜健，等.基于顏色特征和SVM的交通標志檢測[J].西華大學學報自然科學版，2016，35（1）：89-93.