快速交通标志检测预处理方法_刘鑫

0
5
品红色 255 0 255
2
绿色 0 255 0
6
黄色 255 255 0
3
蓝色 0
0 255
7
青色
0 255 255
4
白色 255 255 255
8
黑色
0
0
0
颜色标准化的目的是大幅度简化交通标志图像颜色信息 的复杂性，即根据标定值将 24 位图像映射成上述 8 种标准颜 色组成的图像。首先给出标定值（Tr，Tg，Tb）的定义，即 RGB 三 分量的分割阈值，Tr 为红色分量的分割阈值，Tg 为绿色分量的 分割阈值，Tb 为蓝色分量的分割阈值。由于选取的场景图为 24 位位图，则 RGB 三分量各占 8 位，即各分量的像素值范围为 [0，255]。由此可知，Tr、Tg、Tb 的取值范围分别为[0，255]。设提 取图像的 RGB 分量值分别为（ri，gi，b）i ，i 的取值范围为[0， （Width-1）*（Height-1）]，Width 和 Height 分别是图像宽和高的 像素点个数，则阈值分割规则如下：
fo（r i=0；i<=（Width-1）*（Height-1）；i++） i（f ri>Tr and gi<Tg and bi<Tb） PixNm=1 i（f ri<Tr and gi>Tg and bi<Tb） PixNm=2 i（f ri<Tr and gi<Tg and bi>Tb） PixNm=3 i（f ri>Tr and gi>Tg and bi>Tb） PixNm=4 i（f ri>Tr and gi<Tg and bi>Tb） PixNm=5 i（f ri>Tr and gi>Tg and bi<Tb） PixNm=6 i（f ri<Tr and gi>Tg and bi>Tb） PixNm=7 i（f ri<Tr and gi<Tg and bi<Tb） PixNm=8
实现颜色特征的提取[1]，但此预处理方法涉及繁琐的转换计 算，不利于交通标志的快速检测。
因此，针对交通标志场景图处理的上述问题，结合彩色图 像的颜色信息特征，采用一种快速的交通标志图像预处理方 法——颜色标准化。其实质就是复杂空间到简单空间的非线 性映射，将复杂的 24 位图像映射到简单的由 8 种标准颜色组 成的图像；通过这 8 种标准颜色的 RGB 分量，观察交通标志的 颜色构成，选取 5 种感兴趣颜色，以便能够降低颜色空间的复 杂性，提高检测的实时性和准确性。
摘 要：为简化场景图处理的计算量，针对场景图复杂的颜色信息，提出了一种快速的交通标志检测预处理方法——颜色标准 化。将颜色信息复杂的场景图映射成简单的由 8 种标准颜色组成的图像，并提取 5 种与交通标志相关的感兴趣颜色，滤除冗余区 域后得到标准颜色的交通标志。该方法大幅度简化了场景图颜色信息的复杂性，节省了 RGB-HSI 模型转换的计算时间。实验表 明，该预处理方法具有很好的鲁棒性，快速准确地实现了交通标志检测。 关键词：交通标志检测；颜色标准化；分量阈值化；RGB 模型 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.29.066 文章编号：1002-8331（2010）29-0229-03 文献标识码：Ａ 中图分类号：TP391
fo（r i=0；i<=（Width-1）*（Height-1）；i++） if ri>Tr ri=255；else ri=0 if gi>Tg gi=255；else gi=0 if bi>Tb bi=255；else bi=0
在 RGB 空间模型中，将各分量值相对于标定值进行阈值
化分割，实现颜色的标准化。其实质在数学上就是复杂空间到 简单空间的非线性映射，即 24 位位图的 16 777 216 种颜色构 成了一个复杂的原始空间，而映射到的简单空间仅包含了上述 的 8 种标准颜色。根据上述分割规则，将表 1 中的编号定义为变 量 PixNm Î[18] 分别对应8种标准颜色，则具体映射算法如下：
图像预处理通常依据交通标志的先验信息进行，主要环节有 颜色提取、去噪、滤波等。基于颜色信息的图像分割是 TSR 系 统最常用的方法之一。然而，以往的颜色信息提取通常在 HSI 模型下进行[3-5]，对于一幅 24 位位图，这种基于 HSI 模型的颜色 提取，势必要进行 RGB 到 HSI 的模型转换才能得到相应的 HSI 分量值。而转换过程需要花费大量的计算时间，影响了后续 交通标志检测的实时效果。为避免繁琐的转换计算，文献[6] 提出了基于 RGB 颜色模型的交通标志分割，该方法通过寻找 RGB 分量关系提取颜色信息，然而当检测样本数量增大时，检 测的正确率无法保证。而提出的颜色标准化方法对图像进行预 处理，虽然也是基于 RGB 空间模型，但该预处理方法主要根据 标定值，对图像进行分量阈值化，从而简化交通标志场景图的 颜色复杂性，突出标志的颜色信息，以便提高检测的准确性。
智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是 在较为完善的交通基础设施之上，综合应用先进的信息、通 信、自动控制、GIS（地理信息系统）、定位等技术，构建的一个 高效、安全、环保的综合交通运输体系。道路交通标志识别 （Traffic Sign Recognition，TSR）作为 ITS 研究领域的重要组 成部分，主要包括：交通标志检测环节，即图像的预处理及标 志的定位；交通标志判别环节，即标志的特征提取与分类 。 [1] 与道路交通安全相关的交通标志，主要有禁令标志、警告标 志、指示标志三大类，都包含特殊的颜色和形状等信息，正确 的交通标志检测是实现交通标志成功判别的前提和保证。然 而，光照因素对 24 位位图的颜色信息存在较大的影响，天气、 阴影及复杂的背景等问题都会给检测带来困难[2]。为了提高 道路交通标志识别的有效性，需要在检测环节针对复杂的 24 位图像进行预处理。以往的交通标志检测方法虽然也考虑了 交通标志的颜色信息，并将 RGB 颜色模型转换到 HSI 模型后
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2010，46（29） 229
快速交通标志检测预处理方法
刘 鑫，杨立敬，朱双东 LIU Xin，YANG Li-jing，ZHU Shuang-dong
宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211 College of Information Science and Engineering，Ningbo University，Ningbo，Zhejiang 315211，China E-mail：zhushuangdong@nbu.edu.cn
LIU Xin，YANG Li-jing，ZHU Shuang-dong.Fast pre-processing method for traffic sign detection.Computer Engineering and Applications，2010，46（29）：229-231.
Abstract： To reduce the computational complexity in the scene image processing，this paper proposes a fast method of pre-processing for traffic signs detection based on the complex color information，i.e.，color-standardization as defined in this paper.It uses the RGB color-components to threshold a complex scene image which is mapped to a simple benchmark image consisting of standard color of eight categories.Five colors relating to traffic signs are extracted to form the standardized traffic signs region.Compared with the generic method of color extraction based on the HSI model，the proposed method substantially attenuates the complexity of color information in the scene image，and is time saving in computing color model conversion.Experimental results show that the presented approach indicates better robustness，and achieves the traffic sign detection with high processing speed and efficiency. Key words：traffic sign detection；color-standardization；component thresholding；RGB model
（0，255，255）
B （0，0，255）
（255，0，255）
（255，255，255）
（0，255，0）
G
图1
（0，0，0）
（255，0，0） R
（255，255，0）
RGB 三维空间模型图
表 1 标准颜色的 RGB 分量对应表
编号 颜色
颜色空间模型
R
GBiblioteka Baidu
B
编号
颜色
颜色空间模型
R
G
B
1
红色 255 0
2 颜色标准化的实现过程
我国直接与道路交通安全相关的三大类交通标志共有 116 种（不包括可派生的标志）。通过对这 116 种交通标志进行 观察分析后发现，交通标志主要由 5 种基本颜色构成：红色、蓝 色、黄色、黑色、白色。三类交通标志的边框与构成颜色有固 定的对应关系：禁令标志的边框以红色为主，另有 2 个特殊标 志的边框为黑色；指示标志的边框以蓝色为主；警告标志以黑 色为边框色，内核以黄色为基本颜色，图符以黑色为主[1]。因 此，对图像进行红色、蓝色或黑色的提取，即可提取相应的交 通标志边框。在此基础上，考虑颜色的相近性，选取 5 种感兴 趣颜色：红色、品红色、蓝色、青色、黑色，将品红色与青色分别 归类为红色与蓝色，构成交通标志的标准颜色库，如表 2 所 示。对场景图进行颜色标准化后，能够准确有效地提取这 5 种 感兴趣颜色，实现交通标志的检测。具体实现步骤如下：
1.2 颜色标准化的预处理方法
RGB 颜色空间最常见的用途就是针对显示设备，对于一 幅静态图像，RGB 各分量数值能够最直观地表现图像的颜色 信息。将 RGB 三维空间分割为 8 个颜色子空间，如图 1 所示。 8 个颜色子空间分别对应边长为 128 的小立方体，定义 RGB 颜 色空间的 8 个外角点为 8 种标准颜色点，即：标准黑色、红色、 绿色、蓝色、品红色、黄色、青色、白色。这 8 种标准颜色的 RGB 对应表如表 1 所示。
（1950-），通讯作者，男，教授，研究生导师，主要研究领域为智能信息处理，图像检测与处理，TSR 的智能方法等。 收稿日期：2009-03-06 修回日期：2009-05-04
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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
1 图像预处理 1.1 交通标志的图像预处理
为实现交通标志的正确判别，关键问题就是要解决交通 标志的检测。其中，图像预处理又是最重要的一步，检测的成 功与否，主要取决于图像预处理后的效果。交通标志检测的
基金项目：浙江省科技计划项目（重点）的资助（No.2007C21179）。 作者简介：刘鑫（1984-），男，硕士生，主要研究领域为图像检测与处理；杨立敬（1985-），男，硕士生，主要研究领域为图像检测与处理；朱双东