摘 要

经济发展带动社会进步，一个城市的发展程度最大的标志就是城市交通，如今车辆日益增多，交通路段越发复杂，交通标志的检测与定位对于车辆安全运行具有重要意义。本论文设计的系统开发平台是MATLAB，程序运行平台为Windows7，本文将从把圆形交通标志的检测与定位分为两个部分，即圆形交通标志检测与圆形交通标志的定位。采用MATLAB的Simulink软件，将视频进行关键帧提取之后，对图像进行预处理，经过图片灰度化、二值化、增强、去噪等过程，边缘检测使用CANNY算子，描述大致圆形交通标志的轮廓，提取特征区域，缩小圆形交通标志的跟踪区域，提高跟踪定位的快速率和准确率，定位从圆形交通标志的颜色和形状两个方面对图像进行定位，颜色用于视频中圆形交通标志的定位，形状用于静态图像的定位，本文主要是基于颜色跟踪圆形交通标志，从效果来看，检测与定位圆形交通准确率和鲁棒性都很好。

关键词：图像预处理 图像分割 检测定位

Detection and positioning of circular road signs

Abstract

Economic development drives social progress, and the most important symbol of a city's development is urban traffic. Nowadays, vehicles are increasing, and traffic sections are more complex. The detection and positioning of traffic signs are of great significance to the safe operation of vehicles. The system development platform designed in this paper is MATLAB, and the program running platform is Windows7. This paper will divide the detection and positioning of circular traffic signs into two parts, that is, circular traffic sign detection and circular traffic sign positioning. Using MATLAB software, the video is preprocessed after the key frames are extracted, and the image is preprocessed through the process of gray, two value, enhancement and denoising. The edge detection uses the CANNY operator and the SOBEL operator to describe the outline of the rough circular traffic sign, extracts the feature area, and reduces the tracking area of the circular traffic sign. In order to improve the speed and accuracy of tracking and positioning, the location of the image is located from two aspects of the color and shape of the circular traffic sign. This paper is based on the color tracking of circular traffic signs. From the effect, the accuracy and robustness of the detection and positioning circular traffic are good.

Keywords: Image preprocessing; image segmentation; detection and location

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国外研究现状 2

1.3本文的研究内容与结构安排 4

第二章 交通标志图像预处理 5

2.1 图像预处理步骤 5

2.1.1 图像采集 5

2.1.2 图像灰度化 6

2.2 图像平滑处理 8

2.2.1 均值滤波法 8

2.2.2 中值滤波法 9

2.3 图像增强方法 10

2.3.1 直方图均衡化 10

2.3.2 高斯滤波法 11

2.4 本章小结 12

第三章 交通标志图像分割 14

3.1基于灰度的分割方法 14

3.1.1 Otsu分割法 14

3.1.2 直方图分割法 15

3.2基于边缘的分割方法 16

3.2.1 Prewitt算子 16

3.2.2 Sobel算子 17

3.2.3 Canny算子 18

3.3本章小结 19

第四章 基于颜色和形状的交通图像定位 21

4.1 Simulink交通标志检测模块分析 21

4.1.1 形态学闭运算 21

4.1.2 二进制图像转换 22

4.1.3 获取感兴趣区域 22

4.2基于颜色的视频定位 23

4.2.1 基于YUV色彩空间定位 23

4.3基于Hough变换的静态图定位 25

4.3.1 基于Hough变换的交通标志定位 25

4.4 结果分析 27

第五章 总结 29

参考文献 31

致谢 32

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

如今公路上行驶中的汽车数量日益增多，城市交通拥挤，交通压力增大，车祸事故频频发生，除了司机自身酒驾或者疲劳驾驶等原因，最大的问题就是行人和驾驶员没有按规定方向行驶，交通标识识别响应时间过于缓慢，从而使得驾驶车辆的驾驶员反应能力减弱，最终造成道路拥挤，更严重的是大型人员伤亡的车辆事故。

这些变化都给道路交通标志的检测与定位工作带来巨大压力，如今开发的很多道路交通标志检测工具都不够完善，在现实生活车载系统里面使用时，还是会带来不必要的祸端，比如高德地图或者百度地图等车载导航软件，这些导航软件确实给行车带来了很多便利，能够让人们在自驾的情况下，更快更便捷的到达目的地，而且能够避免车辆驶入高峰拥堵路段，从一定程度上减少了车辆事故的发生。但是软件不会很完美，有时也会出现错误，这就是软件后台检测错误，有时会出现导航软件进行限速语音播报滞后现象，一方面及时快速刹车，不但会让人有不舒服之感，同时伴有交通事故的发生，另一方面驾驶员平稳刹车，速度又降不下来。这些都需要在对道路交通标志检测的程序代码给予优化，使程序高效率快速的运行，提高程序工作效率。

圆形道路交通标志的检测与定位是一个很复杂的过程，包括很多方面的图像处理，同时要运用通信技术，将数据源和执行程序连接起来，在这些中最重要的一点就是运行代码程序，代码程序是决定图像处理效果的关键。然而在现实生活中待识别的交通标志总是有瑕疵，很难识别，比如建筑物遮挡、阳光反射、字体看不清等情况，这就使得驾驶员在车辆行驶时无法及时获取交通标志要求的信息，在这一方面的实时性和准确性要求还很高，交通标志准确及时的识别可以一定程度上减少交通事故。

相关图片展示：