交通路标识别 交通路标识别： 1、 交通标志的检测与定位，包括交通标志的定位及必要的预处理。 2、 其次是交通标志的判别，包括交通标志的特征提取与分类。 实际情况下难点： 实际场景中的交通标志检测存在一些难点。首先是道路情况的复杂性,导致交通标志的背景相当复杂,交通标志甚至会因振动和运动而变得模糊、或被其他物体(如树木、行人、车辆等)遮挡住一部分;其次是光照条件的复杂性,导致交通标志的颜色失真极为严重;第三是同一种交通标志的形状结构比例的不一致性和拍摄视角的不同,都会不可避免地导致交通标志出现不同程度的几何失真,有时甚至非常严重。 图像预处理、图像分割、目标提取、特征提取、标志识别 1、 图像预处理： 改善图像质量的处理称为图像预处理，主要是对图像进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，使图像的对比度得到增强。交通标志图像预处理过程是交通标志识别系统重要的组成部分，是进行交通标志正确识别的前提。交通标志图像受天气、光照、周围环境的影响具有复杂的背景并参杂各种噪声。为了更有利后续的图像分割和图像识别，对交通标志进行图像增强是必要的。 图像增强： 图像增强的方法可分为两大类：空间域方法和频域方法。空间域是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。频域处理技术是以修改图像的变换域为基础的，比如傅里叶变换。显然从实时性的角度考虑变换域是不可取的，而空域与频域相结合的方法也不常见。 【灰度图的增强方法比较成熟，空域中的灰度图像增强方法有：对比度线性展宽、灰级 窗与灰级窗切片、线性和非线性动态范围调整、直方图均衡化、伪彩色方法等。频率域处 理：高通滤波、低通滤波、同态滤波等，其中直方图均衡化是最常用的方法。 彩色图像增强技术相对较少，比如白平衡发法、最大颜色值平衡法、彩色图像平滑、彩色图像锐化，伪彩色增强等。】 (预处理在上节形状识别里也有可参考，不算重点。) 2、 图像分割： 【在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常称为目标或者前景，它们在图像中对应特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将这些有关的区域分离出来，在此基础上对目标进行进一步的利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣区域的过程。这些特性可以是灰度、颜色、纹理等等。目标可以使单个区域，也可以是多个区域。 图像分割是图像分析的关键步骤，也...
