基于MATLAB图像处理的交通标志检测算法设计

基于MATLAB图像处理的交通标志检测算法设计摘要近十几年来，随着科学技术的迅猛发展，多种技术开始飞速发展，而其中的智能交通系统、无人驾驶以及车联网等前沿领域成为了当前交通研究的新的热点与未来的主要发展方向。而交通标志的检测与识别技术，作为智能交通体系的重要组成部分，受到了研究者的强烈关注。它不仅是提升交通安全和效率的关键一环，更是推动交通领域技术革新与进步的重要力量。所以，深入研究新型交通标志检测识别技术并优化当前的交通标志检测与识别技术，对于推动智能交通的快速发展有着重要意义。本文使用MATLAB的图像处理功能，设计并制作了一个能够通过对图像进行几何处理，调整图片的对比度和亮度，保持颜色平衡不影响识别，并对图像进行锐化和模糊处理，使其能够识别出对应的交通标志的一种算法。该算法在应对天气变化、树木阴影以及光强波动等复杂环境因素时，展现出了较强的适应性，能够有效缓解当前交通标志检测所面临的挑战。关键词：形态学处理；形状检测；MATLAB；交通标志ABSTRACTInthepastdecade,withtherapiddevelopmentofscienceandtechnology,varioustechnologieshavebeguntodeveloprapidly.Amongthem,cutting-edgefieldssuchasintelligenttransportationsystems,autonomousdriving,andvehiclenetworkinghavebecomenewhotspotsincurrenttransportationresearchandthemaindevelopmentdirectioninthefuture.Thedetectionandrecognitiontechnologyoftrafficsigns,asanimportantcomponentofintelligenttransportationsystems,hasreceivedstrongattentionfromresearchers.Itisnotonlyakeylinkinimprovingtrafficsafetyandefficiency,butalsoanimportantforceinpromotingtechnologicalinnovationandprogressinthetransportationfield.Therefore,in-depthresearchonnewtrafficsigndetectionandrecognitiontechnologiesandoptimizationofcurrenttrafficsigndetectionandrecognitiontechnologiesareofgreatsignificanceforpromotingtherapiddevelopmentofintelligenttransportation.ThisarticleusestheimageprocessingfunctionofMATLABtodesignandproduceanalgorithmthatcanadjustthecontrastandbrightnessoftheimagethroughgeometricprocessing,maintaincolorbalancewithoutaffectingrecognition,andsharpenandblurtheimagetorecognizecorrespondingtrafficsigns.Thisalgorithmdemonstratesstrongadaptabilityindealingwithcomplexenvironmentalfactorssuchasweatherchanges,treeshadows,andlightintensityfluctuations,andcaneffectivelyalleviatethechallengesfacedbycurrenttrafficsigndetection.Keywords:Morphological;processingShapedetection;MATLAB;Trafficsigns目录TOC\o"1-3"\h\u14442第1章绪论 第1章绪论1.1研究背景随着科学革命和时间的不断加速，人类的科技和经济水平都得到了巨大的提升，而其中作为人类最主要的工具之一的交通工具也同样吃到了科技发展的红利，得到了非常迅捷的发展，但是随着科技发展的同时，危险也随之而来，每年全球因为交通意外而失去生命的人数达上百万，看似安全的交通工具背后，是无处不在的意外事故如影随形，但是随着近年来新型计算机技术，人工智能ai技术等新领域的技术的突飞猛进的发展，现在的科学家们可以使用更加强大的技术来研究更加安全，更加舒服和方便的交通工具，对于能够整合交通工具的智能交通系统同样也成为了研究人员的主要研究目标，其中，交通标志属于目前道路交通最基础的设施和最基础的内容，如何高准确，高正确的识别和检测就成了目前建立智能交通系统最重要也是最基本的一环。能否快速并且精准精确的识别成了目前最关键的一环，对于智能交通系统来说，快速识别和高准度识别交通标志，不仅可以帮助驾驶员日常正常驾驶车辆，保证驾驶员和乘客的安全，更是后续对自动驾驶，无人驾驶技术研发的关键所在，并且，不光是这些后续的研究，同样提高了交通标志的识别速度以及高准度，对其他科学领域比如图像识别领域，不同模式切换识别检测领域，计算机运算和计算领域等领域有着巨大的促进作用。对于如何研究交通标志来说，主要就是在检测和识别两个字上，一是检测，包含怎么提取清晰的图像，对不够清晰的图像进行事先的处理，确定图像上目标交通标志的位置等等。二是识别，包含怎么识别受到环境干扰无法全部采集的半模糊或残缺图像，怎么准确又高效率的识别图像等等，都是需要研究的课题，并且由于现实环境非常多变，随时都会有各种各样比如天气，太阳光等影响，因此，对于怎么能够细致的检测和识别图像具有一定的研究价值1.2国内外研究现状多年来，各国纷纷在交通识别系统的研究领域倾注了大量的人力和财力，取得了丰硕的成果。这些研究不仅推动了图像处理、图像分割以及识别算法等多个领域的理论发展，还诞生了许多行之有效的方法和理论。例如，在2007年，日本的科研团队成功研究出了一套交通标志自动识别系统，尽管其在复杂环境下其识别准确率任然不高，但为当时的科学家们提供了一定的思路REF_Ref31372\r\h[1]。而就在两年后，澳大利亚的研究团队则开发出了一款帮助驾驶员日常驾驶的识别系统，该系统在晴朗天气下能准确识别各类交通标志，并辅助驾驶员驾驶汽车。此外，美国的Google公司的研究团队自主研发和组装的无人驾驶汽车成功完成了穿越北美的壮举，并且获得了美国加州和内华达州两大州的上路许可；来自德国科研团队所研制的无人车也成功在市区测试中成功完成了无人车辆的驾驶任务，并且未发生任何事故，安全的完成了测试。这些实例都充分展示了交通识别系统在实际应用中的潜力和价值。在2023年，我国的团队利用Video-log图像的多帧嵌入进行交通标志检测与识别REF_Ref21826\r\h[2]，CTSD3600(ChinaTrafficSignDataset3600)中文交通数据集REF_Ref21845\r\h[3]，还有基于多尺度来设计了一个算法来更加准确的识别REF_Ref31810\r\h，虽然目前对于交通标志的识别已经能够在复杂的情况下进行识别和检测，但是均受限于检测速度和时效性无法到达想要的效果。1.2.1交通标志检测方法交通标志检测识别过程中首要的任务是需要能够精确的检测交通图像中出现的交通标志。而到目前，研究人员的目标主要聚焦于通过识别交通标志的颜色和一些形状特征来进行有效的识别REF_Ref12493\r\h[4]。当前最为常用的分别是基于交通标志的颜色，基于交通标志的形状或对交通标志的外形进行分类等三种方式。这些方法为交通标志的准确识别提供了重要基础REF_Ref13104\r\h[5]。(1)基于颜色分割的检测方法交通标志的颜色主要由五种颜色组成，而这五种颜色特征具备着显著的旋转不变性、大小不变性、尺度不变性以及可分离性这四大特点REF_Ref13545\r\h[6]。这些特性使得颜色特征在交通标志的识别的研究中有非常重要的地位，对于提高识别的结果有重要意义。因此，深入研究并充分利用这些颜色特征，对于推动交通标志识别技术的发展具有重要意义。来自我国的川郁梅教授和郁伯康教授则是提出了基于颜色信息的指示标志快速检测与提取方法，但在光照变化巨大的情况下，该方法的效果确并不理想REF_Ref14214\r\h[7]。尽管RGB的颜色空间能够直接进行颜色分割，拥有着不错的实时性和准确性，但由于其对光照非常敏感，无法应对自然环境下无时无刻都在变化的光照情况，因此缺乏抗干扰性。为了改进这一缺陷，来自西班牙的DelaEscaler及其研究团队选择在HSI颜色空间内针对蓝色和红色这两个交通标志设计了两个查找表以实现颜色分割，这在一定程度上减弱了来自外界光照的变化的影响REF_Ref14593\r\h[8]。而且HSI颜色模型对光照强弱变化不敏感，特别适用于光照变化比较强烈的场合，此外，HSV颜色空间中三个颜色通道的相关联性较小，因此在HSV颜色空间进行颜色分割可以有效解决光照变化对交通标志的颜色分割的影响所带来的问题，虽然将颜色空间转换为CTE颜色空间的方法获得了一定的成果，但是因为其使用起来非常麻烦，参数以及现场调试的过程非常的复杂。相较之下，使用YIQ颜色空间的方法反而更加能够更好地保留有效色彩，并且排除掉大部分干扰。(2)基于形状分割的检测方法由于图像采集时拍摄角度的多样性，交通标志在图像中的形状会呈现出不同的变化，并且天气的多变也使得图像的采集更加困难，这无疑增加了交通标志检测的复杂性。为了能够较好的应对这些挑战，选择了Hough变换法并将其应用于检测圆形图像的形状，还在此基础上，去结合了局部特征的提取，使得检测的精确性进一步提高，最终的结果也更加精确REF_Ref15155\r\h[9]。英国的Barnes教授及其团队针对于具有对称性的交通标志形状特点，对Hough变换检测算法进行优化后提出了一种新的检测算法，该算法显著降低了计算量REF_Ref15481\r\h[10]。而在对交通标志外形的检测的过程中，检测交通标志边缘的技术同样扮演着十分重要的角色。在边缘检测中使用Sobel算子、Canny算子等一系列的边缘检测算子来辅助REF_Ref15971\r\h[11]，使得能够有效地提取图像中图形的信息。随后，通过一系列的变换等方法，就能够成功并且准确地识别出交通标志的形状。(3)基于颜色与形状相融合的的检测方法因为颜色检测交通标志和形状检测交通标志都各有各的优劣势，那么如果选择将将二种检测方法相互结合再来进行检测，具体的说，这种检测方法首先是先依据目标图像的颜色特征来进行初步的检测，随后再利用图像的形状特征对分割后的区域进行进一步检测，从而精准的定位目标区域。这种结合的检测的方式可以根据颜色和形状对交通标志进行粗略的分类，并且还具备较高的抗干扰性和实时性REF_Ref16242\r\h[12]。在交通标志检测中，这三种方法各有各的优劣所在和它的适用场景。由于颜色和形状是交通标志短期甚至长期都不会有特别大的变化形式，且现有技术手段和方法能够有效检测这两种特征，因此，本文采用结合两种特征的采集和识别方式，以期在交通标志检测中取得更好的效果。1.2.2交通标志识别难点这么多年来，众多的科研人员一直致力于对交通标志检测和识别技术的研究，并提出了多种较为可靠和可运行的方法。然而，尽管取得了一定的进展，但目前尚未有一种完全稳定且可靠的检测与识别方法能够同时满足准确性和实时性的要求。因此，对于交通标志检测和识别技术的研究仍然需要继续深入探索和完善技术要点，也有着很多的难点和难题：(1)目前采集的交通标志图大多是彩色图像，彩色图像包含庞大的数据量，处理起来还是需要进行大量运算，对交通标志识别所需的实时性构成了较大的影响REF_Ref16497\r\h[13]。(2)在自然环境下，受光照、天气变化、被遮挡以及车辆在行驶等多重因素影响，拍摄的交通图像质量往往难以保证，这直接影响了最终识别结果的准确性REF_Ref17313\r\h[14]。(3)道路环境中的交通标志牌常常会出现褪色、污损、形变和损伤等问题，这些问题增加了检测和识别的难度，对算法设计提出了更高的要求和挑战REF_Ref17555\r\h[15]。(4)由于实际拍摄得到的交通标志图片角度各异，车辆行驶环境也在不断变化，这些都会带来各种干扰。因此，在设计识别方法时，必须考虑到不同情况下的交通标志图像，这无疑增加了工作负担和复杂性REF_Ref17803\r\h[16]。从上述问题中其实不难发现，当前对于交通标志的检测与识别任务任然面临着诸多的挑战和关卡，这些主要是源于交通标志的固有特性以及其所处环境的复杂性。为了能够应对这些挑战并顺利通过，所以需要对检测和识别方法的要求极为严格，它们不仅需要具备强大的鲁棒性，以应对各种不可预见的情况，同时还需要保持较高的实时性，以满足实际应用中的需求。1.3研究内容随着交通标志识别理论的不断发展和变化，本文深入刨析并了解了前人研究的理论方法，并以交通标志的一些固有特征和特点为出发点，提出了一种能够结合颜色与形状两大特征的创新性检测方法。这种创新性方法首先先对交通标志的图像进行了初步的分割，并基于交通标志固有的一些形状特征来精准定位目标区块，进而提升检测的准确性。在人工智能高速发展的时代背景下，机器视觉的进步成为人工智能与用户交流体验之间的关键桥梁。机器对目标的检测与识别能力，如同人工智能的“慧眼”，为其赋予了更强大的感知能力。特别是在智能汽车领域，准确识别路侧交通标志对于辅助驾驶至关重要。然而，现实环境下采集的原始图像往往复杂多变，容易对后续的交通标志的检测与识别造成干扰和无法正常识别等影响。因此，对原始图像事先进行增强操作，成为提高目标识别率的关键步骤。本文设计的是一种基于BP神经网络的交通标志识别系统，该系统会先对图像进行分类学习，在学习完成之后在后续的识别的时候就能自动与已经学习的图像进行对比，使其能够准确识别交通标志。这一流程能为后续的识别和检测提供更加高效的速度，从而方便了后续在车辆或路边号牌等应用中的使用。第2章交通标志检测和识别理论图像检测和识别是交通标志检测与识别过程中的核心环节。作为这一领域的研究对象，交通标志种类繁多，数量庞大，然而它们在整体上却展现出共性和稳定的特征。为了让检测和识别的准确性更高、稳定性更优良，我们需要去根据交通标志的一些实际的特征来设计相对应的检测算法和识别办法。因此，本文将优先探讨和深入交通标志的基础理论和基础知识要点，全面的理解交通标志的特点和特征；随后，对交通标志的检测与识别的方法进行分析和构建；最后，提出大体的设计方案，以期望能够在交通标志检测与识别方面取得更为精准的成效。2.1交通标志检测和识别理论交通标志图像融合了文字和图形符号，两种符号的结合意在传达引导、限制、警告和指示等重要关键信息。中国交通标志主要有两大类别，主标志和辅助标志。其中主标志涵盖了警告标志、禁令标志、指示标志等三到四种类型的交通标志，而辅助标志大多都是配合主标志使用，不会单独出现并使用。对交通标志的检测识别主要是警告标志、禁令标志、指示标志为研究对象，它们的特点分别如下所示(1)警告标志。警告标志的主要功能是告诉车辆的驾驶员或者路过的行人这里是非常危险或者不能通行的地方。这种标志大多是三角形外形，黄色作为其底色，边框与内部图案则统一采用黑色，以形成鲜明的视觉对比，从而更有效地引起人们的注意。(2)禁令标志。禁令标志的主要功能是提醒驾驶员及路人这里或者地域禁止或限限制进行的交通行为。这类标志的形状多为圆形，图案设计方面，除了某些特殊标志外，通常采用白色背景，红色圆环与斜杠，以及黑色图案，其中黑色图案会涂抹在红色斜杠之上，形成了鲜明的对比，从而有效地传达禁令信息。(3)指示标志。指示标志的主要功能是给路过的车辆驾驶员和行人进行指示和引导，指示标志形状非常多样化。而这些标志的图案以白色为主，背景色则为蓝色，通过清晰明了的图案和颜色搭配，有效地传达了指示信息。交通标志通常设置在行驶方向的右侧，常见位置包括十字路口前方的悬臂上以及立交桥下方。这些标志被安置在适宜的高度，以便驾驶员和行人能够清晰地识别。此外，交通标志的颜色和形状之间有着非常明确的对应，这种关系在交通标志的设计和识别中起着至关重要的作用。2.2交通标志检测与识别的关键技术2.2.1图像预处理技术现场的交通标志图像在采集过程中，会由于环境因素的多样性和变化性，经常会受到很多种噪声和光源等干扰的影响，这些影响明显使图像检测和识别的质量以及效率降低了。因此，在对图像进行处理之前，先对采集到的图像进行去环境噪声干扰和去光源等干扰处理显得尤为必要。这一步骤能尽可能的把不良的影响给降低。值得注意的是，噪声点对采集的图像的影响非常大，对于噪声点的处理，一般选择对图像进行增强或者用滤波法去噪声这两种方法来解决这个问题，图像增强法可以提升图像的各方面系数，并且可以将有用的信息更加明显化。而图像滤波则可以消除图像在数字化过程中产生的一些噪声点等，进一步减少和降低干扰对采集图像的影响。2.2.2图像检测技术在对图像进行一系列的特征检测时，选择一个合适的颜色模型是至关重要的。目前，常用的颜色模型包括RGB和HSV等。每种颜色模型都有其独特的优缺点，因此，需要先对具体研究问题的重点进行确定后，再来选择适合的颜色模型，以确保检测结果的准确性和有效性。在此针对使用的是MATLAB识别图像，由此选择RGB颜色模型来用于生成RGB图像方便转换灰度图像进行识别。交通标志的形状主要包括三角形、矩形以及八边形等几种形状。针对这些具有多个面的的几何特征，可以采用基于几何特性的检测方法来对图像进行准确识别。通过这一方法，能够更有效地分析和处理交通标志图像，提高交通标志检测的准确性和效率。2.2.3图像识别技术交通标志检测与识别系统的最重要最核心的任务是能够识别到采集图像中的交通标志，同时要求该功能具备出色的抗干扰性以及实时性。为能成功实现这一目标，系统首先需要去提取交通标志图像的某一特征，随后将这些特征量与已经提取准备好的特征数据库进行对比。如果提取的样本特征与特征数据库的某一个特征完全一致或大致相同，并且满足了预设的判读图像的条件，系统则会自动将其归类为特征库中对应的类别。在交通标志图像识别中，有像素特征和形状特征这两大类特征，这些特征的选择和提取对于提高识别精度和效率至关重要。第3章基于MATLAB的图像处理3.1图像的读取在MATLAB中，支持的图像格式相当丰富，涵盖了bmp、cur、gif、hdf、ico、jpg、pbm、pcx、pgm、png、pnm、ppm、ras以及tif等多种格式。这些图像格式都可以利用MATLAB的已有的函数轻松读入内存，进而通过一系列的函数将图像进行矩阵化。通过这种方法显示的图像和最初始的图像在视觉上观感是一致的。3.2图像预处理3.2.1图像灰度化处理通常情况下，获取的原始图像是RGB图像。为了能够顺利识别图像，首先就需要对提取的原始图像的RGB图像进行转换，将其转换为方便下一步处理和识别的灰度图像。这一转换过程会将图像数据完整的保存在一个矩阵中，而这样的转换和处理方式则更加有助于更有效地分析和处理图像数据。3.2.2直方图变换增强处理直方图作为一种统计学图表，主要用于展示出图像的灰度分布情况，方便对图像进行优化。并且这种表达方式较为清晰地呈现了图像中各个灰度级别像素的分布情况，为后续的图像处理和分析提供了重要的依据。3.2.3图像滤波处理由于交通路面环境复杂多变，获取的图像中往往充斥着大量的点状类型或者尖峰状类型的噪声。这些噪声的产生主要源于天气变化等多种因素的影响。因此，在对图像进行处理过程中，需要去对这些噪声点进行一定的抑制以及消除，以此来提高图像的质量并保证图像的准确性。其中滤波处理就是要有效地去除这两类噪声，而滤波处理最主要两大类处理方式。这两种滤波方式在图像处理中各有特点，分别针对不同的应用场景和需求发挥着重要作用。第一种是空间域滤波，这种滤波方式主要是直接对图像的像素去进行操作，通过邻域运算等方式来增强或抑制图像中的一些特定信息。而频域滤波则是将图像直接进行转换，转换到一个合适的频率域进行处理，通过修改图像的频谱来实现对图像的整体或局部特性的一些调整。两者在图像预处理和后处理中都有着广泛的应用。3.2.4数学形态学的膨胀数学形态学的核心理念是通过去使用一种数学模型或者一个特殊的结构来对图像对应数学模型或者特殊结构来进行识别和测量，这样使得能够有效对目标内容进行识别。这一方法的应用，为我们提供了一种有效的手段，用于探索和理解图像中的形态结构特征。数学形态学中的最主要的运算涵盖了腐蚀、开闭运算等多种运算方式。本文选择使用膨胀运算对提取的边缘进行处理，而膨胀运算可以被当成是腐蚀运算的一种过程。膨胀运算的主要目的是把目标区域相连的一些背景点纳入到目标物体中，同时连接断裂的目标物体部分，从而便于对目标物体进行整体的提取和分析。3.3图像的分割与特征匹配和模式识别3.3.1边缘检测图像边缘检测显著地缩减了数据规模，同时剔除了大量冗余信息，能有效保留图片内的信息，比如颜色，结构特征等。边缘检测的具体方法种类非常繁多，而其中较为常见的主要有sobel算法和canny算法等算法。这些算法在图像处理领域具有非常广泛的应用，为后续的图像分析和理解均提供了有力的支持。3.3.2图像分割(1)图像轮廓图在图像分割的过程中，首要的步骤是识别并提取出图像的轮廓图。随后，根据交通标志的五类图形轮廓特征，进行有针对性的有效部分切割，以确保后续处理的准确性和效率。(2)图像有效部分的提取在得到图像的大致的轮廓图和边缘化图像后，可以根据具体的图像进行切割。而通过这一步骤，能得到准确和精准的交通标志，为后续的识别和检测提供有力支持。3.3.3特征的选取完成图像处理后，接下来便是进行匹配识别。在此之前，选择恰当的特征是至关重要的第一步。这些特征的选择或多或少都将对后续识别过程的准确性和效率有一定的影响。因为颜色不会随着旋转和对图像尺度调节的变化而变化，所以本文采用颜色来作为最基础的匹配点。在图像识别过程中，对颜色的提取是非常关键的一步，关系到后续能否正常进行识别，故采用了效果最为良好的直方图法来提取图片的颜色。3.3.4模式识别在识别原图像的过程中，首先要进行的是颜色特征分析。通过对源图像进行测算，可以得到其HSV分量图，从而进一步了解图像的颜色属性。这样的处理有助于我更精确地识别和分析图像内容，然后通过使用分量图来建立一个模板库。在识别交通标志的过程中，首先会将待识别交通标志平均色度值与提取建立好的模板库中的色度值进行逐一比对，一旦在模板库中找到与之相匹配的色度值，就可以输出该图像所对应的交通标志类型。若没有符合，则输出识别的图像不是交通标志。在交通标志被成功识别后，驾驶员能够迅速接收到相关信息，从而及时作出相应操作。3.4出现的问题通过对交通标志进行研究然后使用MATLAB软件来设计并且识别其中的部分。这种提取以及识别的方法是非常迅速并且快捷方便使用的。但是，在实际的交通环境下，识别的准确成功概率很难能够达到95%及以上。特别是在环境或者路况非常复杂或者艰难的环境下，且采集的图片中有跟交通标志非常相似的物体的时候，仍需进行更为深入的提取和处理，以确保识别的准确性。第4章基于BP神经网络的系统设计4.1BP神经网络BP神经网络结构主要由输入层、隐藏层与输出层这三个层级来构成。其中隐藏层辅助接收来自输入层的多个信号，并学习其中的特征标志，随后将这些隐藏层学习好的结果交给输出层来显示出来。并且，BP神经网络使用的是类似于可以随时进行调整和优化的学习机制，能不断的优化和调整学习结果，使得最终的结果越来越符合预期设定好的结果。在使用BP神经网络的记忆识别功能时候，会自动先对提前设定好的模板内容进行一次学习，当遇到类似的数据或者情况的时候，就会自动将已经学习过的内容自动调出。具体流程如下：先将模板数据输入并进行学习，在完成设定好的学习后，输入一串数据并和已经学习完成的结果进行比对，这样就可以得到两者已经平方化的误差值。再通过不断调整训练的过程并对原始训练集合中的所有不同输入样本进行反复重复多次重复的学习，直到最终的平方化的误差值达到或小于预先设定好的误差值。以下图4.1是BP神经网络的模型。图4.1神经网络模型BP神经网络训练的流程图如下图4.2所示，当系统学习训练完成之后会把学习训练好的结果进行存储，这样下次再使用识别程序的时候，已经学习好的系统就会自动的去进行比对，判断，并得出最终的结果。图4.2BP神经网络训练流程4.2图像采集预处理在采集图像的时候，很容易受到影响，并且交通标志的颜色和外形非常的多样化，为了能够正确的分别目标区域和不重要的区域，需要先对图像进行处理，图像预处理方法如图4.3所示。图4.3图像预处理流程首先，使用数字图像采集的模型转换为HSV数据模型。其中基于我国交通标志的颜色为固定的几种颜色，主要是四种颜色，相较于三原色模型，HSV模型对于颜色范围的确定性上更为精准，这有助于更精确地定位目标。设定好二值化阈值，转换图像为二值化形式，让交通标志能更加明显。最后，为了进一步提升目标识别的精度，再对图像进行了增强处理。4.3读取图像程序中待识别图片有10张，存放在“交通标志图片”文件夹下。读取图片时，先调用代码[filename,cd1]=uigetfile()，找到图片目录所在位置，然后调用imread()函数，选择需要识别的交通图片，把它的读取结果放置于axes1下。运行结果如图4.4所示。图4.4读取图像4.4灰度化和二值化处理在图像预处理中，对图像进行灰度化是最为基础和最重要和优先的处理。灰度图像的取值范围在0至255之间，这一数值变化直接反映了图像的亮度。这种灰度值的变化提供了观察和分析图像的新视角。对图像进行二值化处理是非常关键的一步，在处理完成之后，图像的基本特征得以凸显，大大简化了后续对图像的处理工作，提升了处理效率。本文采用分量法来对图像率先进行灰度化处理，直接设定好了一个固定的分量大小来进行处理。通过这样的处理，就能够顺利的将原本是彩色的图像转换成如同黑白照片一样的灰度图像，有利于降低后续识别的工作量。以下是二值化图像和灰度图像对比如图4.5所示。图4.5二值图像和灰度图像对比从上图可以看出，交通标志只表现出黑白两色，图像上的背景很干净，取得了很好的效果。4.5特征标志定位为了定位和提取交通标志，会在处理后的二值化图像中，按照顺序，一个个来读取灰度是多少。如果某一处地方第一次扫描到的地方有且只有一个交通标志与之匹配，就可以认为这是这个交通标志的左边的边界，然后记录下该像素点的横坐标。如果某一处地方所扫描到有两个及以上与交通标志的匹配的地方，就可以认为这个位置是在识别的交通标志的范围内，并记录下这些像素点的纵坐标。当读取到的与目标交通标志灰度值相同的像素点由非常多到只有一个的时候，就可以认定这是交通标志的右边界。在整个过程中，记录下每次读取到的目标灰度值的坐标信息。最后，再根据这些像素坐标点，对二值图像中的由像素点所连通起来的区域进行裁剪，从而得到目标图像。4.6图像分割图像的识别准确性很大程度上依赖于其分割效果，因此，在整个图像预处理流程中，对图像进行精确和准确的分割无疑的非常重要的一环。在图像分割的过程中，区域分割的算法无疑是重中之重。而分割算法的其中，区域生长法是从每个分割部分选取一个种子像素点开始，就像是生长中需要汲取水分的树木一样，将附件相类似的的像素的进行吸收合并，并逐步扩大范围，从而形成一个完整的区块。而分割算法的区域分裂合并法则是先利用图像的不同特征将图像分割成几个甚至几十块，然后在后续对图像分割出来的区块进行识别，相同或者相似的区块就进行合并，直达剩下的区块都无法合并为止，到此完成图像的分割。图像分割的效果如图4.6所示。图4.6图像分割从图4.6可以看出，图像分割可以很好的定位并分割出我们所需的目标区域，提高了后续的识别效果。4.7仿真测试本文分别对三种不同的交通标志设计了三种不同的模板来进行仿真测试，进行对照实验如图4.7所示。本系统可以对多种交通标志生效，包括但不限于圆形和方形标志。本文精心挑选了几张图像作为实验的模板，从而进行后续的交通标志的识别工作。图4.8、图4.9、图4.10分别为禁令标志、警示标志和指示标志识别结果图，根据识别结果所示，所有的交通标志都能够正常识别。图4.7三种模板图4.8禁止标志识别图4.9警示标志识别图4.10指示标志识别

结论随着交通道路建设的持续进步和交通安全问题的深入研究，交通标志识别系统在未来发展领域中将占据更为重要的地位。在此过程中，将通过运用MATLAB程序中的相关算法，并结合颜色特征与不变矩特征，以实现高效的识别过程。本文借助的是BP神经网络来构建了交通标志模板库，然后运用了最新的视觉处理技术，来对数字图像进行增强处理、精准定位与匹配，从而实现对路侧交通标志的有效识别。最终，这些识别结果将通过人机对话界面进行直观展示。并且在神经网络程序中，我分别对输入层和输出层进行了设置，在经过多次设计后设定了节点数目为10，并对隐含层的学习效率进行了考虑，在多次实验和询问指导后，我最终敲定节点为23个，并多次进行优化使在实验测试过程中，在图像能够基本保持清晰且有交通标志的前提下，交通标志识别率能够达到80%及以上的成功率。伴随着现代城市的飞速发展和机动车的普及发展化，机动车数量与出行人数均呈现显著增长，这使得交通管理变得愈发重要。交通标志的处理与识别作为一种技术手段，能够为交通管理提供更为有效的支持，进而提升交通管理的整体水平，并间接降低交通事故的发生率。本文对交通标志的检测以及识别进行了一定的研究，并且考虑到了在不同的光照环境下对图像的影响等外在干扰因素并对此获得了不错的成果，但是实际的现实环境中，交通标志所处的环境会更加复杂和有更加繁复的变化，以此本文还有很多不足的地方和需要改进的地方：（1）尽管本文只考虑到了光照会对交通标志的识别有影响，但是没有考虑到其他更多的外在因素如树叶遮挡等影响，在对如何在交通标志被遮挡的情况下进行识别是后续必须要首要解决的问题。（2）本文主要研究的处于静态的图片的交通标志的识别和研究，但在现实情况下大多采集图像时都是处于运动状态的情况，因此，对采集的交通视频进行分析和对受到较大干扰的、较为模糊的采集图像将会成为后续研究的重要方向和主要目标。（3）本文虽然对一些几种我国较为常见的几种交通标志进行了设计检测和仿真实验识别，但现实情况中交通标志的种类繁多，算法数据尚不够充分。为此，后续需要去丰富和完善较为稀少的交通标志识别和检测数据库，以提高算法的普适性和准确性。参考文献张金朋.道路交通标志检测与识别系统研究[D].华侨大学,2015.陈俊羽.低照度环境交通标志检测与识别[D].哈尔滨理工大学,2023.DOI:10.27063/ki.ghlgu.2023.000275.G.Shaposhnikov,L.Podladehikov,AlexanderV.Golovan,etal.RoadSignRecognitionbySinglePositioningofSpace-VariantSensorWindow.[C].Procofthe15thInternationalConfonVisionlnterface.2002:213~217.夏薪喆.基于YOLOv5的交通标志识别轻量化技术研究[D].黑龙江大学,2023.DOI:10.27123/ki.ghlju.2023.001893.刘桐.基于深度学习的交通标志识别方法研究[D].沈阳工业大学,2022.DOI:10.27322/ki.gsgyu.2022.001244.吴亥.基于支持向量机的实时交通标志识别系统[D].西南大学,2020.DOI:10.27684/ki.gxndx.2020.001061.林轶.基于YOLO的道路交通标志识别算法研究[D].长江大学,2023.DOI:10.26981/ki.gjhsc.2023.000453.李文强.基于形状特征的交通标志识别系统[D].沈阳工业大学,2014.鲍松泽.基于卷积神经网络的光学遥感影像船只目标检测技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2020.DOI:10.27522/ki.gkcgs.2020.000143.王文青.结合特征融合注意力优化和图像掩码的交通标志检测研究[D].南京信息工程大学,2023.DOI:10.27248/ki.gnjqc.2023.000784.张晓妮.基于数学形态学的设备图像边缘检测方法研究[J].自动化与仪器仪表,2023,(12):81-84.DOI:10.14016/ki.1001-9227.2023.12.081.杨广柱,龙泽链,李毅,等.基于深度学习的交通标志识别技术研究进展[J].西部交通科技,2023,(12):194-197.DOI:10.13282/ki.wccst.2023.12.059.LiH,ZhuQ,ZhouR,etal.Multi-dimensionalcolorimagestorageandretrievalforanormalarbitraryquantumsuperpositionstate[J].QuantumInformationProcessing,2014,13(4):991-1011.徐元泽.自然场景中交通标志实时检测算法研究[D].广东工业大学,2021.DOI:10.27029/ki.ggdgu.2021.001955.李旭东,张建明,谢志鹏,等.基于三尺度嵌套残差结构的交通标志快速检测算法[J].计算机研究与发展,2020,57(05):1022-1036.韩丽.基于卷积神经网络的交通标志检测算法研究[D].杭州电子科技大学,2022.DOI:10.27075/ki.ghzdc.2022.000925.附录functionvarargout=Traffic_Iden(varargin)gui_Singleton=1;gui_State=struct('gui_Name',mfilename,...'gui_Singleton',gui_Singleton,...'gui_OpeningFcn',@Traffic_Iden_OpeningFcn,...'gui_OutputFcn',@Traffic_Iden_OutputFcn,...'gui_LayoutFcn',[],...'gui_Callback',[]);ifnargin&&ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback=str2func(varargin{1});endifnargout[varargout{1:nargout}]=gui_mainfcn(gui_State,varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State,varargin{:});endfunctionTraffic_Iden_OpeningFcn(hObject,eventdata,handles,varargin)handles.output=hObject;handles.cd0=cd;handles.Color=0;handles.I=[];axes(handles.axes1);set(gca,'Xtick',[]);set(gca,'Ytick',[]);boxon;axes(handles.axes2);set(gca,'Xtick',[]);set(gca,'Ytick',[]);boxon;axes(handles.axes3);set(gca,'Xtick',[]);set(gca,'Ytick',[]);boxon;axes(handles.axes4);set(gca,'Xtick',[]);set(gca,'Ytick',[]);boxon;guidata(hObject,handles);functionvarargout=Traffic_Iden_OutputFcn(hObject,eventdata,handles)varargout{1}=handles.output;functionradiobutton3_Callback(hObject,eventdata,handles)functionradiobutton4_Callback(hObject,eventdata,handles)functionradiobutton5_Callback(hObject,eventdata,handles)functionpushbutton1_Callback(hObject,eventdata,handles)[filename,cd1]=uigetfile(...{'*.tif;*.TIF;*.JPG;*.jpg;*.bmp;*.BMP;*.jpeg;*.JPEG;','Imagefile';...'*.*','Allfile(*.*)'},'PickanImage');axes(handles.axes1);cla;axes(handles.axes2);cla;axes(handles.axes3);cla;axes(handles.axes4);cla;iffilenamecd(cd1);d=imread(filename);cd(handles.cd0);handles.I=d;axes(handles.axes1);imshow(d);handles.filename=filename;boxon;endhandles.Color=0;cd(handles.cd0);set(handles.text2,'string','');guidata(hObject,handles);functionpushbutton2_Callback(hObject,eventdata,handles)Color=0;ifget(handles.radiobutton3,'Value')Color=1;elseifget(handles.radiobutton4,'Value')Color=2;elseifget(handles.radiobutton5,'Value')Color=3;endhandles.Color=Color;Image=handles.I;switchColorcase1DI=Image(:,:,1);GI=(Image(:,:,1)>110&Image(:,:,2)<150&Image(:,:,3)<150...&abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30);case2DI=Image(:,:,3);GI=(Image(:,:,1)<100&Image(:,:,2)<150&Image(:,:,3)>120...&abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30);case3DI=rgb2gray(Image);GI=(Image(:,:,1)>160&Image(:,:,2)>90&Image(:,:,3)<90...&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))<100&abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,3)))>90);