霧霾天氣下交通標(biāo)志的檢測(cè)與識(shí)別.pdf

1、伴隨著智能交通系統(tǒng)的迅速發(fā)展，道路交通標(biāo)志識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，逐漸成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。然而，在我國(guó)華北和東北地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)的霧霾等惡劣天氣，使現(xiàn)有的交通標(biāo)志檢測(cè)識(shí)別率嚴(yán)重降低，無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)需求。為了提高霧霾天氣下交通標(biāo)志的檢測(cè)識(shí)別率，本文設(shè)計(jì)了一套交通標(biāo)志檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)。
　　首先，研究霧霾天氣下標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)——霧霾檢測(cè)。通過(guò)研究大量同一場(chǎng)景清晰圖像與霧霾圖像的區(qū)別，得出霧霾圖像的四個(gè)特征:圖像亮度、圖像對(duì)比

2、度、圖像辨識(shí)度、霧霾區(qū)域單一性，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于圖像亮度和圖像對(duì)比度兩個(gè)特征的Fisher分類器，來(lái)判別當(dāng)前圖像是否為霧霾圖像。
　　其次，圖像被認(rèn)證為霧霾圖像后，需進(jìn)行清晰化復(fù)原。霧天圖像清晰化技術(shù)研究主要包括兩個(gè)方向:一個(gè)是基于數(shù)學(xué)模型的圖像復(fù)原技術(shù)，另一個(gè)是基于人體視覺(jué)的圖像增強(qiáng)技術(shù)。概述了兩個(gè)研究方向的經(jīng)典算法，并完成基于MATLAB平臺(tái)的試驗(yàn)仿真，總結(jié)仿真結(jié)果。文章采用圖像復(fù)原技術(shù)，建立大氣光衰減模型和環(huán)境光模型，兩個(gè)模型

3、的相互作用生成了大氣霧霾圖像成像的數(shù)學(xué)模型，模型反推恢復(fù)清晰圖像。
　　最后，進(jìn)行交通標(biāo)志的研究，包括兩個(gè)環(huán)節(jié):一個(gè)是標(biāo)志的定位檢測(cè)，另一個(gè)是標(biāo)志的分類識(shí)別。在交通標(biāo)志定位檢測(cè)算法上，提出了一個(gè)改進(jìn)的基于顏色信息分割和形狀特征定位的交通標(biāo)志檢測(cè)算法;在標(biāo)志識(shí)別環(huán)節(jié)中采用減小搜索區(qū)域來(lái)縮短時(shí)間消耗的模板匹配算法，完成交通標(biāo)志的識(shí)別工作。
　　文章設(shè)計(jì)的霧霾天氣下交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)，能顯著提高系統(tǒng)在霧霾環(huán)境中標(biāo)志的檢測(cè)識(shí)別準(zhǔn)