【图像处理 识别算法】

1 前言

智能汽车感知层主要有、雷达等，其中是视觉辨识的重要元件。智能汽车可以借助进行交通标志辨识，配合其他认知元件进行环境感知。交通信号灯是智能汽车在城市环境中行车的主要指示信号，如交通信号灯等交通标志辨识，是智能汽车进行模式规划、车道动态控制的前提因素。本文介绍了在简单工况下，利用MATLAB图像处理工具箱的相关变量在色彩空间中对信号灯颜色进行分割等操作，然后再借助信号灯颜色特性等进行进一步的判定因此辨识交通信号灯的简便方式。

2 系统分析

2.1 交通信号灯

信号灯1是指挥交通运行的信号灯，一般由红灯、绿灯、黄灯构成三个无花纹圆形单位构成的一组灯，指导通行。绿灯亮时，准许车辆通行，但转弯的货车不得妨碍被放行的左转车辆、行人通行；黄灯亮时，已跨过停止线的汽车可以再次通行；红灯亮时，禁止汽车通行。

国标GB14887中对路面交通信号灯有明晰规定，如发光单元长度Φ200mm、Φ300 mm、Φ400 mm三种型号发光单元在信号灯壳体上加装孔的外径分别为Φ200mm、Φ290 mm、Φ390 mm，尺寸允许误差±2 mm。对于无花纹信号灯，出光面宽度分别为Φ185mm、Φ275 mm、Φ365 mm，尺寸允许误差±2 mm；对于有花纹信号灯，出光面宽度分别为Φ185mm、Φ275 mm、Φ365 mm，尺寸允许误差±2 mm，图像宽度符合国标附录。

发光亮度在各个方向上的平均值不超过表1中的最小亮度值，且不小于15000cd/m2。在能观察信号灯点亮区域内，亮度要均匀，在基准轴上的发光亮度的最大值与最小值之比要不小于2。

表1 有图案信号灯最低亮度值

发光强度在基准轴上不高于150cd，且不小于400 cd，其它方向上的发光效率要不超过表2规定。

表2 有形状信号灯轮廓最低光强

2.2 彩色视觉

彩色视觉（color vision）是一个生物体或机器基于物体所反射，发出或透过的光的波长（或温度） 以区别物体的能力。颜色可以以不同的方法被测量和量化；事实上，人对色彩的认知是一个主观的过程，即，脑响应当处于的光与眼中的若干种视锥细胞作用时所造成的刺激。

彩色视觉常用色彩空间叫做黑色模型(又称白色空间或黑色系统）描述，它的种类是在某种标准下用一般能接受的方法对彩色加以说明。彩色模型是坐标系统和子空间的解读。位于平台的每种形状都有单个点表示。采用的大多数颜色模型都是面向软件或面向应用的。

其中RGB色彩空间是根据人眼识别的色调定义出的空间，可表示大部分颜色。以R(Red红)、G(Green绿)、B(Blue蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的色调，所以也称三基色模式。在大自然中有无穷多种不同的色泽，而人眼只能识别有限种不同的形状，RGB方式能表示一千六百多万种不同的色彩，在人眼看来它相当接近大自然的色彩，故既称为自然色彩模式。

亮度、色调、饱和度三个基本特点来表述；其中亮度是指明暗程度，色调是指光的色泽，饱和度是指形状的厚薄程度。颜色空间2模型如图1所示。

H参数表示颜色信息，即所处的光谱形状的位置。该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。

S为一比率值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该色彩最大的纯度之间的比重。S=0时，只有灰度。

V表示颜色的明亮程度，范围从0到1。有一点要留意：它和光强度之间并没有直接的联系。

图1 颜色空间模型

2.3 MATLAB图像处理工具箱

Matlab对图像的处理用途主要集中在它的图像处理工具箱 （ Image Processing Toolbox ） 中，图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的变量构成，可以进行诸如几何操作、线性插值和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、数学形态学处理等图像处理操作，主要有下述用途模块：

Image Acquisition Toolbox （ 图像采集工具箱）

Image Processing Toolbox （ 图像处理工具箱）

Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）

Wavelet Toolbox（小波分析工具箱）

Statistics Toolbox(统计工具箱）

Bioinformatics Toolbox（生物信息学工具箱）

Matlab其具备上手容易，开发周期短，见效快；程序代码编写量显著降低；提供多种图像处理工具包等特征图像识别算法总结，比较合适进行图像识别相关工作。

2.4 识别系统方案实施

本文分析了公路交通信号灯色彩特性、图形学特点等特质，结合彩色视觉RGB色彩空间基本特点，并运用Matlab图像处理工具箱进行图像的灰度分割、边缘检测等操作，能够推动多交通信号灯的甄别，并建立其平台流程如图2所示：

图2 识别系统流程图

其中红色信号灯识别为例，首先将RGB 值转化为相应的色彩、饱和度和色调 (HSV) 坐标。rgb 可以是 p×3 颜数组或 m×n×3 图像函数。hsv 的大小与 rgb 相同。其次，利用紫色色调特征值，搜索敏感区域辨识红色色调区域；并结合交通信号灯外形特点完成结构元素。再次，对图形结构元素实现二值化图像，填充背景色。

部分主要代码如下：

%hsv三元像

hsv=rgb2hsv(a);

h=hsv(:,:,1);

s=hsv(:,:,2);

v=hsv(:,:,3);

figure(2)

imshow(hsv);

title(‘HSV图像’);%转换为hsv图像并显示

bw1=h>0.9|h<0.05;%0.9，0.05

bw1=bw1.*(s>0.5);%检测红色区域

se=strel(‘disk’,3);%创建一个指定长度R的平面结构元素

bw2=imopen(bw1,se);%用结构元素SE实现二值图像的bw1的形态开运算。

bw2=bwfill(bw2,‘holes’); %填充二进制图像的背景色

figure

imshow(bw2)

   依据以上方案在MATLAB环境中完成了整个算法搭建及实现，算法运行正常，随后分别针对网络资源信号灯图片、实际路况信号灯图片进行功能测试。

4 试验效果

4.1 网络资源验证

为了验证算法实际效果，首先借助网络资源下载相关交通信号灯图片，利用未完成的算法进行离线交通信号灯识别效果验证，其效果如图3、图4所示；

图3 网络资源红灯识别效果

图4 网络资源黄灯识别效果

4.2 实际路况验证进行实际效果检测，其效果如图5、图6所示；

图4 实际路口红灯识别效果

根据验证效果分析，利用路面交通信号灯色彩特性、图形学特点等特质，结合彩色视觉RGB色彩空间基本特点，并运用Matlab图像处理工具箱进行图像的灰度分割、边缘检测等操作，可以推动简单路况信号的识别。

5 结论

本文实现的评估方案是成立在公路交通信号灯色彩和颜色特性基础上，利用MATLAB图像处理工具箱相关变量进行甄别；相对于基于深度学习的方案，无需进行长期的后期数据收集、标注等工作，可以迅速建立及推动。经过检测可以满足简单路况信号的识别需求。

下一步计划对色彩干扰、图形干扰等干扰因素进行清除，提高鉴别精度；并图像坐标上半区域敏感区域进行筛选，预计提高50%运算量；其次按照实际车速，选取合理的间隔帧，提高实时，可进一步改进方案。

参考文献

1 信号灯GB14887-2011

2 陈超. MATLAB应用实例精讲[M]. 北京：电子工业出版社，2011.11.

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