交通标志识别

2020/11/8
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J = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1])
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J = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1])
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颜色识别
将图像的三色轨道分化后，根据不同轨道上的数值， 判别每个点的的颜色。 经过测验对于红色和黑色的判别条件如下 黑色：R<20 ，G<20，B<20 红色：R>180，G<20，B<20
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步骤
提取图像
强化特征
图像裁剪（想象之中） 图像增强 三色轨道
阙值分割 八连通域消除 边缘检测
比较选取 欧氏距离
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谢谢 ppt中部分文字取自百度百科
LHCY（老虎吃羊）小组
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有关“*”的解释
边缘检测前的* 在处理357这样，与样本图有极高相似度，但由于识别机 制建立在像素层面而无法识别的图像，可以利用边缘检 测的方式勾勒出图像的边缘，进行比较，在使用边缘检 测后确实根据357找到了最近似的样本图。 但是，在使用边缘检测前必须要有两个前提： 1）一个有效的图像裁剪机制 2）更加丰富的样本库
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*边缘检测
边缘检测有很多种算子可以使用，Sobel算子，拉普拉斯 高斯（loG）算法等，本次试验中选定了Roberts算子 Roberts算子是一种最简单的算子，是一种利用局部差分 算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两象素之 差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜 向边缘，定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。 Roberts边缘算子是一个2x2的模板，采用的是对角方向 相邻的两个像素之差。从图像处理的实际效果来看，边 缘定位较准，对噪声敏感。
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PS：当图像素过大时， roberts算子将会出现极 大的偏差 此图中用来边缘检测的 图像像素为800*800
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2
训练图与样本图的对比
➢ 欧氏距离
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欧氏距离
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欧氏距离变换 所谓欧氏距离变换，是指对于一张二值图像（再次我们 假定白色为前景色，黑色为背景色），将前景中的像素 的值转化为该点到达最近的背景点的距离。 欧氏距离变换在数字图像处理中的应用范围很广泛 ，尤其对于图像的骨架提取，是一个很好的参照
否则 在样本库中添加一张空白图后。。。。。。
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交通Leabharlann Baidu志识别
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演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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1
图像的处理
2
训练图与样本图的对比
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实验用图
356
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357
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图像处理
➢ 图像增强 ➢ 颜色识别 ➢ 阙值分割 ➢ 八连通域消除 ➢ *边缘检测
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图像增强
在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、 传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在 摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学 系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过 程中会引入各种类型的噪声。 这些都会在处理图像时产生巨大影响，因此在校验前需要对图 像进行增强处理 现在常用的图像增强方法分为两种：空域法，频域法
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方法分类
现在常用的图像增强方法分为两种：
1、空域法
2、频域法
空域法是直接 对图像中的像 素进行处理， 基本上是以灰 度映射变换为 基础的。
频域处理法的基础 是卷积定理，它采 用修改图像傅立叶 变换的方法实现对 图像的增强处理。
直方图均衡化增强
原图像改造为 均匀直方图分 布，时输出像 素灰度概率分 布均匀，能增 强整个图像的 对比度。
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在MATLAB中提供了Sobel算子，拉普拉斯高斯（loG）算法等 多种算法，我们可以直接调用edge函数
BW1=edge(IG,'roberts'); BW1=edge(IG,‘log’）; BW1=edge(IG,‘sobel');
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imadjust
J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out]) 将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至high_in之 间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in 以下与 high_in 以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in 以下的值映射 到 low_out，high_in 以上的值映射到high_out。它们都可以使 用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。
为初步消除图片中的噪音点，我们使用了阙值分割处理 在实验中我们选择的是（I ( i , j ) > 150），即九宫格中 五点为空
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八连通域消除 从多边形区域内部任意一个种子像素点出发，通过访问 其左、左上、上、右上、右、右下、下、左下这8个邻接 点可以遍历区域内的所有像素点，该多边形区域称为八 连通域。 八连通域消除的算法就是基于此区域
本次实验中，将图片的三色轨道r，g，b提取后，分别 对其进行如下变换
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1])
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J = imadjust(I,[0.1 0.9],[0 1])
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J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1])
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阀值分割
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法， 因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割 中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标 和背景占据不同灰度级范围的图像。 基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点 分为若干类。 常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征； 由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
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八连通域消除的算法有很多，现仅提供一种算法
算法要求： 本算法只针对左，左上，上，右上四点 规则： 1）当左，上同时有值时选择其中较小的赋值 2）当左上，右上同时有值时选择其中较小的赋值 3）当不属于前两种情况时，按左，左上，上，右上顺序赋值（否则赋空 值）
在matlab中提供了连通域消除函数 IG = bwareaopen(G,10, 8); 在八连通域下，消除面积在十以内的噪音