基于形状模板匹配的交通标志污损检测方法研究

1 交通变化场景下的交通标志检测技术

1.1 颜色分割

图像ＲGB颜色空间的色度会受到亮度以及饱和度的影响，如果亮度与饱和度变化过大，那么ＲGB的图像区域将很难分割出来，所以，本文就针对该问题，提出了一种新型的ＲGB空间颜色增强计算方法，。颜色增强计算方法指的就是，在对交通标志进行检测的时候，将交通标志中的红、黄、蓝等对三种主要颜色进行增强，然后忽略标志中的其他颜色，以达到对交通标志效果的准确检测。ＲGB图像颜色的像素点为：X={XＲ，XG，XB}，其中S=XＲ+XG+XB，标志中的红、黄、蓝等颜色的增强公式分别是：(1)、(2)和(3):

在交通标志检测中，四叉树循环法来对阈值进行寻找的办法很容易受到太阳光照射的影响，因此，在检测过程中采用了全局阈值二值化分割方式，有效防止了太阳光照射的影响，提高了检测结果的准确性。交通标志中的颜色可以用阈值来进行分割，能够有效减少外界光照因素的影响，即：

公式（4）是交通标志中蓝色的二值化准则，而交通标志中的红色与黄色均与蓝色相似，采用上述方法来对交通标志的颜色进行分割之后，可以得出与交通标志相对应的三种特征颜色。

1.2 形状检测

一般情况下，交通标志的形状都是正三角形、矩形或者圆形，所以，在对颜色分割区是否存在交通标志进行检测的时候，可以采用形状检测方式，这样能够对交通标志的区域进行准确定位。如果是矩形交通标志或者是三角形交通标志的话，则可以采用Hough直线检测方法来对交通标志的形状进行检测，然后在计算出交通标志直线的交点位置。极坐标的话，应当采用θ、ρ来表示直线，其中θ表示的是横坐标与直线之间的夹角，而ρ则表示原点与直线之间的距离，公式为：

（5）

通过公式（5）可以得知，在极坐标下，直线中的A点与B点是可以理解为两条曲线的，这两条曲线的交点不仅经过了A点，同时也经过了B点，也就是直线AB。图1就是Hough的变换原理图。

图1 Hough变换原理

直线的斜率与截距分别采用k 、b表示，直线计算公式为：

y=kix+bi，根据统计结果可以得知该边缘点是否可以形成直线，如果结果能够满足相关条件的话，则可以判断边缘点可以形成直线。

2 交通标志污损的检测模型方法

2.1 创建模板

在对模板进行创建的时候，应当对模板图像的梯度响应图进行计算，从而为模板的创建提供数据支持。因为sobel 算子这一计算方法不仅操作简单、计算速度快，且可以有效减少噪音问题，同时，能够对边缘的方向进行准确计算。因此，在对交通标志图像边缘进行计算的时候，采用了sobel算子计算法，有效保证了图像边缘计算的准确性及计算效率。为了防止模板出现旋转以及缩放现象，在模板选择时，应选择尺度以及角度不同的模板，在模板创建过程中，需要先进行模板图像的缩放与旋转，然后再获取目标，最后在进行边缘点的提取，从而实现检测准确率的提高。

2.2 标志匹配及污损识别

为了识别交通标识符的图像，首先清除面积不到的宽高比区域，然后再对各种交通标志形状进行检测，从而获得准确的交通标志定位，获取定位之后，需要对所有的定位区域进行集中化处理，集中化短边尺寸应为64，而长边尺寸则需要按照短边尺寸来确定，然后在通过标志的颜色，来对标志的种类进行区分。在标志匹配过程中，可以采用sobel 算子计算方法来计算出模板的颜色与形状，然后再进行搜索匹配，得出得分最大的模板Mi,然后再以此为依据，来对交通标志污损进行识别。如果最大得分低于设定的得分阈值T1并大于最小得分阈值T2的话，那么则可以判定交通标志存在污损情况。

结语：

本文提出了一种基于形状模板匹配的交通标志污损检测计算方法，在交通标志污损检测中，合理应用该算法，能够大幅提高交通标志污损检测的准确性，可以为公路养护及设施维护提供很大的便利条件。在今后的工作中，可以采用该算法来对交通标志污损情况进行检测，使交通标志污损问题能够得到及时的解决，进而实现业务流程的优化。

参考文献：

[1]吴昌成.孙巍.华佳峰.陆宇.车辆检测器关键评价指标测试方法[J].中国测试,2016,42(S2):8-13.

[2]袁武.王凯.基于无线HART的车辆速度检测器设计[J].软件导刊,2016,15(10):76-79.