基于限速牌数据的识别算法研究

王海军

摘要：为解决驾驶员因疲劳驾驶，从而出现误判限速牌的情况。本文采用直方图的图像增强技术、归一化处理、canny算法、HOUGH变换，提出限速牌的数据传送到导航系统，与GPS检测的速度值比较，达到预警的作用。

关键词：图像增强技术 归一化处理 canny、HOUGH变换

0 引言

车祸被誉为没有硝烟的战争，是当今世界上危害人们生命财产安全最严重的公害之一。造成车祸最主要的原因是违章超速行驶。超速行驶影响驾驶员的反应判断能力和认识空间的能力，易出现误判，基于机器视觉的限速牌自动识别算法有效、快速、准确的预警车载是否处于安全行驶状态。

1 系统设计

本系统首先是机器视觉的限速牌自动识别系统提出速度值与GPS导航系统定位的速度作逻辑比较运算，下达给上位机的执行器作出判断、预警。

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2 限速牌识别算法研究

为了增强识别的准确度、稳定性，本文采用了图像增强、归一化处理、canny、HOUGH变换、提出限速牌的数据传送到导航系统。

2.1 直方图的图像增强技术 在应用中，图像增强技术没有固定和统一的标准，只要能把图像的质量和识别的精度提高。而系统在对限速牌数据摄取，变换、传输的时候，受到自然环境因素的影响，获得的图像失真较大，易造成误提取。直方图的增强技术可以根据图像实际情况，采用直方图增强技术，将速度值增强，滤掉杂质等无关紧要的信息，以便从整体或局部上起到改善图像质量的作用。

2.2 归一化处理技术 本文设定单位大小为：100*100像素的图像，当获取到120*150的图像时候，就需要将120*150的图像归一化到100*100，具体操作是它的宽和高都乘以一个缩放参数1/1.2、1/1.5。要想实现图像的标准化就要先将字符调到一致的尺寸，再将系统中的高度统一一致，最后根据高度的不同来调整字符。

2.3 边缘检测算法 所谓图像的边缘就是指图像中局部区域亮度变化剧烈的部分，它是图像分割的重要特征和依据，包含了图像的绝大部分信息。边缘检测作为图像处理技术研究的重要领域，其检测结果将作为重要参考，以得出最终的目标图像。

Canny算法是一种与边缘检测类似的方法，具体步骤包括：降噪、寻找图像中的亮度梯度、在图像中跟踪边缘。本文首先是将限速牌滤波，再利用双阈值算法检测和链接边缘。（如图2图3所示）

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2.4 圆的检测Hough变换技术 Hough变换利用点-线的对偶性将图像内的空间线条转换为参数空间的聚集点，搜索给定性质的曲线是否存在，根据此原理便可检测限速牌的圆。

所谓圆形轮廓的去除，实质上就是掏空图像内部，若给定图像中有一点是黑的，并且其相邻的8个点也是黑色时，就要将该点去掉，以获得具有图像外部轮廓的特征点的像素，具体操作流程为：先进行限速标志图像的整体扫描，处理后的图像会呈现黑白色，若扫描时遇到白色像素点，则将函数值设定为0，直到扫描至出现黑色像素时，方停止扫描。使白色圆形轮廓和背景样色保持一致，即为黑色，然后去除。

3 模板匹配

受到集合变形、系统性强度变化及几何变形的因素的影响都会改变被测物的属性，影响匹配的准确性，增加伪相关概率。本文采用模板匹配识别限速标志，大大提高了匹配的正确率和适应性，不会出现因黏连笔画和断裂而产生误判的情况。

3.1 待测样品特征提取 在提取待测样品的特征时，先确定各个样品的起始位置，并在此范围内将样品的高度和宽度测算出来，再根据各样品的长度和宽度划分为等量的8份，构建出一个8×8的模板之后，统计各个小区域内的黑像素个数，计算其与该小区域的面积总数的比值。具体包括以下三个步骤：①搜索数据区，划分限速牌上下左右的边界范围。②构建一个8×8的模板区域。③计算各个小区域中黑像素的比例。

3.2 训练集特征库的建立 在监督学习（分类器设计方法）识别方法中，为了能够对未知事物进行分类，必须输入一定数量的样品，构成训练集，而且根据这些样品的类别已知，提取这些样品的特征，然后判别函数，构成一个分类器。再用该分类器判别未知类别的模式。

3.3 限速标志识别算法流程图 通过上文的一系列处理，限速标志识别算法的步骤如图4。

4 结论

本文采用了与市场广泛使用的GPS导航系统相结合与限速牌提取的数据进行逻辑比较，利用先进的识别算法排除了受到系统噪声、曝光不足（或过量）以及相对运动等因素影响，有效的提高了识别的精度，对后期的神经网络识别算法提供了基础。

参考文献：

[1]刘怀贤，姚晓东，常青.基于Canny算子的红外图像边缘检测研究[J].激光与红外，2007，37（5）：474-477.

[2]李娅娅，李志洁等.图像边缘检测算法的比较与实现[J].计算机工程与设计，2010，31（9）：19-21.

[3]周金伟.自适应局部图像增强技术研究[D].国防科学技术大学，2010.