[发明专利]自然场景下的交通标志检测方法在审
| 申请号： | 201710540228.3 | 申请日： | 2017-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN107301405A | 公开（公告）日： | 2017-10-27 |
| 发明（设计）人： | 李文举;陈奇;陆云帆;胡文康;章梦 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人： | 王叶娟,胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出一种自然场景下的交通标志检测方法，包括获取自然场景下拍摄的检测图像；对检测图像的亮度信息进行统计，依据等级亮度阈值划分出不同亮度区域，分别计算不同亮度区域的像素比例，根据各像素比例及场景分类阈值而将图像分为阴暗场景、明亮场景、逆光场景和正常场景；根据场景分类结果选取gamma参数取值，采用自适应Gamma增强算法对分类图像进行图像增强处理；在RGB颜色空间下，针对不同场景选取分割算法进行图像颜色分割，得到疑似目标区域；将经颜色分割后的灰度图像进行二值化处理，得到二值化后的疑似目标区域；通过特征筛选器对疑似目标区域进行筛选，定位交通标志区域。可兼顾标志检测的鲁棒性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 自然 场景 交通标志 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种自然场景下的交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取自然场景下拍摄的检测图像；S2：对所述检测图像的亮度信息进行统计，依据等级亮度阈值划分出不同亮度区域，分别计算不同亮度区域的像素比例，根据各像素比例及场景分类阈值而将图像分为阴暗场景、明亮场景、逆光场景和正常场景；S3：根据场景分类结果选取gamma参数取值，采用自适应Gamma增强算法对分类图像进行图像增强处理；S4：在RGB颜色空间下，针对不同场景选取分割算法进行图像颜色分割，得到疑似目标区域；其中，针对明亮场景，采用归一化RGB分割算法进行颜色分割；针对阴暗场景、逆光场景和正常场景，均采用改进的三分量色差法进行颜色分割，所述改进的三分量色差法通过设置自适应加权因子来自适应调整提取的颜色区域；S5：将经颜色分割后的灰度图像进行二值化处理，得到二值化后的疑似目标区域；S6：通过特征筛选器对疑似目标区域进行筛选，定位交通标志区域；其中，所述特征筛选器是根据交通标志的形状特征而建立的。
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