一种基于图像处理的信号灯检测方法
专利汇可以提供一种基于图像处理的信号灯检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 图像处理 的 信号 灯检测方法，包括如下步骤：步骤1：从前端相机读取图像文件F0；步骤2：读取系统配置文件中的感兴趣区域，并从F0中的拷贝感兴趣区域图像F1；步骤3：根据系统当前时间对图像F1进行图像增强；步骤4：对图像F2进行 颜色 区域分割，步骤5：对图像F4进行形态学的闭运算处理；步骤6：提取图像F4中的连通区域，步骤7：提取CL中区域的外接矩形，并根据外接矩形 位置 从图像F2中拷贝候选信号灯图像，得信号灯图像集合L；步骤8：提取L中所有图像的Hog特征，本发明的有益效果是，能实现复杂场景的信号灯检测，并同时满足系统的 稳定性 和实时性的需求。，下面是一种基于图像处理的信号灯检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于图像处理的信号灯检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：从前端相机读取图像文件F0；
步骤2：读取系统配置文件中的感兴趣区域，并从F0中的拷贝感兴趣区域图像F1；
步骤3：根据系统当前时间对图像F1进行图像增强；在6：00至18：00之间为白天，对图像F1进行直方图均衡化，其余时间为夜晚，对F1进行伽马校正，得增强后图像F2；
步骤4：对图像F2进行颜色区域分割，具体步骤如下：
步骤4.1将图像F2转换到HSV颜色空间中；
步骤4.2根据系统时间对F2进行颜色阈值分割，保留集合red和green中像素信息，并将其他像素的明度设为0，得阈值分割图像F3；白天，保留满足式(1)的像素点的像素值；夜晚，保留满足式(2)的像素点的像素值；
式中，p(x,y)表示像素位置为(x,y)像素点，h,s,v分别表示该点在颜色通道HSV中各通道的通道值，red表示红色像素点集合，green表示绿色像素点集合；
步骤4.3对图像F3进行灰度化，并通过OTSU进行二值化，得二值化图像F4；
步骤5：对图像F4进行形态学的闭运算处理；
步骤6：提取图像F4中的连通区域，得连通区域集合C＝{Ai|i＝1,2,3,…,n}，Ai表示第i个连通区域，n表示总连通区域数量；根据式(3)(4)(5)对C中对象其进行几何特征过滤，将不满足的对象从C中剔除，得候选信号灯区域集合CL；
Smin＜Ai.S＜Smax (3)
rwhmin＜Ai.rwh＜rwhmax (4)
Kmin＜Ai.K＜Kmax (5)
其中，其中Smin和Smax分别表示事先给定的最小和最大面积阈值，Ai.S表示Ai的区域面积；rwhmin和rwhmax分别表示事先给定的最小和最大宽高比，Ai.rwh表示Ai的区域宽高比；Kmin和Kmax分别表示事先给定的最小和最大区域密度，Ai.K表示Ai的区域密度，即Ai连通区域内的像素数量与该区域的最小外接矩形面积的比值；
步骤7：提取CL中区域的外接矩形，并根据外接矩形位置从图像F2中拷贝候选信号灯图像，得信号灯图像集合L；
步骤8：提取L中所有图像的Hog特征，并通过PCA方法对其进行特征降维，最后通过训练好的SVM分类器根据降维后图像特征对信号灯进行识别。
一种基于图像处理的信号灯检测方法
技术领域
背景技术
44(4):1403-1408.)将RGB颜色空间下的图像转换到YCbCr颜色空间，再利用Gabor小波变换和二维独立分量分析得到交通信号灯候选区域的特征，最后用最近邻分类器对交通信号灯的类型进行识别。由于RGB颜色空间到YCbCr颜色空间的转换是线性的，所以该算法实时性比较好，在白天光线条件比较好的环境下，识别准确率比较高，但是仍不适用于夜晚环境。
周宣汝(周宣汝,袁家政,刘宏哲,等.基于HOG特征的交通信号灯实时识别算法研究[J].计算机科学,2014,41(7):313-317.)提出的算法同样是在YCbCr颜色空间进行图像分割，然后通过面积、形状、密度三重过滤得到交通信号灯候选区域，然后提取处理后图像的HOG特征，利用SVM分类器进行识别。算法采用了机器学习的方法，能够在较为复杂的环境中进行交通信号灯的检测，同时既能检测圆形交通信号灯又能检测箭头形交通信号灯，但是对于带有数字的交通信号灯识别效果不佳。
发明内容
具体实施方式
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