[发明专利]一种圆形交通标志检测方法

权利要求书

1.一种圆形交通标志检测方法，其特征在于，所述圆形交通标志检测的步骤包括：

步骤S1：根据光照分量对颜色样本进行样本点划分，得到样本子集，将划分后的每个样本子集生成相应的颜色分类模板；

步骤S2：使用颜色分类模板对原始图像进行图像分割；

步骤S3：对分割后图像中的每一个单连通区域与圆形交通标志形状进行两级形状匹配操作。

2.如权利要求1所述圆形交通标志检测方法，其特征在于，得到所述样本子集的步骤包括：

步骤S111：从交通标志样本图像中采集目标颜色的样本数据；

步骤S112：将采集到目标颜色的样本转换到HSV颜色空间；

步骤S113：根据光照强度V分量将目标颜色的样本划分为N个样本子集。

3.如权利要求1所述圆形交通标志检测方法，其特征在于，生成颜色分类模板的步骤包括：

步骤S121：对于每个样本子集，设置空间距离阈值R；

步骤S122：以每个子集中的样本点为中心及以空间距离阈值R为半径，对每个子集中的样本点做形态学膨胀操作，得到模板图像；

步骤S123：排除每个模板图像中包含的小面积单连通区域；

步骤S124：将每个模板图像保存为颜色分类模板。

4.如权利要求1所述圆形交通标志检测方法，其特征在于，图像分割的步骤包括：

步骤S311：加载颜色分类模板；

步骤S312：获取并将采集的原始图像转换到HSV颜色空间；

步骤S313：根据每一个被历遍的像素点的V分量选取对应的颜色分类模板；

步骤S314：以该像素点的H分量和S分量为索引，在颜色分类模板中查找对应点的值；

步骤S315：如果颜色分类模板中的对应点的值为非零，则被历遍像素点为目标颜色点，如果颜色分类模板中的对应像素点为零，则被历遍像素点为非目标颜色点。

5.如权利要求1所述圆形交通标志检测方法，其特征在于，所述单连通区域与圆形交通标志形状进行两级形状匹配操作步骤包括：

步骤S321：对分割后的图像做高斯平滑预处理；

步骤S322：提取分割后图像中单连通区域的外轮廓，计算单连通区域的长和宽，排除面积和宽高比不满足预设条件的单连通区域；

步骤S323：计算每一个单连通区域的外轮廓对应的Hu矩，将计算值与预先设置的圆形Hu矩进行比较，如果二者之差大于阈值，则为非圆形轮廓区域，跳转到步骤S324，如果二者之差小于阈值，则为圆形轮廓区域，即检测到圆形目标，程序退出；

步骤S324：对每一个非圆形轮廓区域进行尺度归一化操作；

步骤S325：使用Canny算法提取非圆形轮廓区域中的边缘，并保留边缘点的梯度信息；

步骤S326：建立一个索引的二维矩阵，其索引为圆心坐标(a，b)的值；计算边缘点(x，y)的梯度方向θ，以x、y、θ为自变量，进行有梯度信息条件下的霍夫变换；使用x、y、θ对所有可能的圆心坐标值a、b进行映射，每当有圆心坐标值a、b被映射，则在二维矩阵对应的位置上增加一个计数；

步骤S327：对二维矩阵中的元素从大到小进行排序：从二维矩阵中最大的圆心坐标值开始，累加其3×3邻域内的点，如果累加值大于事先设定的阈值，则非圆形轮廓区域中有圆心存在，跳转步骤S328，如果累加值小于事先设定的阈值，则非圆形轮廓区域中不存在圆心，即不存在圆形，检测结束；

步骤S328：以确定非圆形轮廓区域中的圆心为中点，统计圆心的中点到各个边缘点的距离；如果满足距离为(A+2，A-2)的边缘点个数超过事先设定的阈值，则认为非圆形轮廓区域中有半径A的圆形存在，如果不满足距离为(A+2，A-2)的边缘点个数超过事先设定的阈值，则认为非圆形轮廓区域中不存在圆形。