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摘要：

本文介紹用MATLAB強大的計算功能和各種功能齊全的函數，圖像工具箱來進行道路交通標志的識別。介紹基于LAB顏色模型的顏色特征提取和基于radon變換的形狀特征的提取，并根據上述兩個特征進行交通標志識別的MATLAB的程序設計進行介紹。

關鍵詞：

MATLAB；lab；radon；特征融合；道路交通標志

一、引言

當今社會交通已經非常發達，而道路交通仍占主導地位。MATLAB利用圖像處理工具箱，并結合其強大的數據處理能力，我們可不必關心圖像文件的格式、讀寫、顯示等細節，而把精力集中在算法研究上，大大提高了工作效率。而且，在測試這些算法時既可方便地得到統計數據，又可得到直觀圖示。

二、交通標志識別關鍵技術研究

1.交通標志的類型。目前，不同國家執行的交通標志標準不盡相同，考慮到研究的適用性，對本文而言基于目前國內現行的交通標志國家標準———《道路交通標志和標線GB5768-1999》。由該標準可知：交通標志一般安置在固定位置的固定高度之處，它們的形狀、彩色、圖樣都是依照國家標準而設計。另外，從交通標志的國家標準以及實際交通標準識別實驗中，還可以獲得以下的先驗知識。考慮到標準中的指路標志包含較多漢字，標志庫數量較大，本文禁令交通標志作為研究的重點。

2.識別框架。由模式識別的一般理論可知，典型的模式識別系統原理，如圖1所示。數據采集和預處理的目的是為了得到比較滿意的圖像，要解決交通標志圖像的實時采集和圖像的復原問題；特征提取和選擇要解決待識別對象的固有的、本質的及重要的特征的量測以及盡量減少特征矢量的維數等問題。分類識別要根據對象的知識以及分類識別的理論和方法，將待識對象進行分類和理解，在交通標志識別中，要解決交通標志的分類和理解問題。

3.預處理技術。交通標志圖像的預處理主要涉及兩個方面：一是對交通標志特征顏色的分割；二是對交通標志圖像質量的提高。這兩方面對于交通標志的正確識別具有非常最重要的意義。下面對目前交通標志識別系統所涉及的彩色圖像分割技術和圖像復原技術加以分析。

4.特征提取與選擇技術。特征提取是模式識別領域的一個比較關鍵的問題，因為后面的分類器是直接用所選取的特征進行分類的。特征選取的好壞對于一個模式識別系統的識別效果有重要的影響。

三、基于顏色和形狀特征的交通標志識別

1.色度直方圖。①L*a*b*彩色空間與圖像的顏色不變量。為了獲取一個獨立于觀察點的量化的圖像顏色描述符，需要一種顏色特征，在事先考慮到陰影、遮蔽以及高亮度等因素的影響下，它仍能獨立于對象表面的形狀和觀察的角度。人們已經發現，對于Phong和TorranceSparrow的反射模型，顏色的色度（hue）是一個獨立于觀察點的顏色特征。由于彩色空間L*a*b*具有感知上的均勻性，它與人們對彩色的視覺感知非常接近，并且具有歐氏距離度量（Euclideanmetric）。因此，用L*a*b*彩色模型來計算色度。②色度直方圖。給定一幅圖像f，圖像大小為m*n。設f中坐標（I，j）處像素的顏色為c，即c=（fi，j），C為顏色集。由于當象素顏色的飽和度很小時，其色度將變得不穩定，因此在采用色度直方圖方法時，圖像中那些飽和度小于給定閥值（t如t=15）的象素將被剔除掉，這些象素不參與直方圖的計算。2.Radon變換。Hough變換廣泛應用于模式分析與識別以及自動直線檢測領域，而Radon變換與Hough變換密切相關，因此可以使用Radon變換來實現一定形式的Hough變換。Radon變換計算圖像在指定方向上的投影。二維函數（fx，y）的投影是某一方向上的線積分。如（fx，y）在垂直方向上的線積分就是它在x軸上的投影對于一幅圖像，通過在若干個方向上計算其投影就可以得到一個二維數組（該數組通常以圖像形式顯示）。該特征抽取算法獲得的圖像特征g~（s，θ）是一個特征矩陣，我們不是直接將g~（s，θ）作為圖像索引以支持基于內容的圖像檢索，而是采用了一種兩階段處理策略來得到較低維數的圖像索引。為了降低特征空間的維數，分別對參數空間進行分解和量化。

四、基于顏色和形狀特征的MATLAB程序的界面

首先將pic由rgb顏色空間轉變為lab顏色空間lab_pic，然后根據紅、黃、藍對應的a、b值的范圍提取感興趣的區域，然后用imfill函數填充區域。用bwareaopen函數去掉面積太小的區域，即少于圖像像素的0.006倍的區域。

五、結論

交通標志的識別研究是一個極具潛力的研究領域，作為智能交通系統研究中的一個子系統，它的研究能促進整個智能交通系統的水平，為其他子系統提供更多和更準確的有關交通的信息。特別是隨著城市化的進展以及汽車的普及，機動車數量、出行人數的大量增加，交通管理日益重要，交通標志的識別能為交通管理提供更為有效的技術手段，從而提高交通管理水平，而且它的研究對推動軍用和民用無人駕駛車的研究具有重要的作用，對提高汽車的智能化水平以及促進我國汽車工業的信息化改造有巨大的作用。

參考文獻：

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[5]趙小川.MATLAB圖像處理：能力提高與應用案例[M].北京航空航天大學出版社，2014.

作者：孫巍 孫國榮 張瑞龍 單位：上海工程技術大學高等職業技術學院 上海市高級技工學校