[發明專利]一種提取交通場景圖像中交通標志牌區域方法及系統

有效

• 申請號: 202010323271.6
• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111666811B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 潘衛國;付恩;潘峰
• 申請（專利權）人: 北京聯合大學
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/25;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/90
• 代理公司: 北京馳納南熙知識產權代理有限公司 11999
• 代理人: 李佳佳

本發明提供一種提取交通場景圖像中交通標志牌區域方法及系統，其中方法包括對輸入圖像進行尺寸調整，還包括以下步驟：對調整后的圖像進行顏色區域篩選；對篩選后的圖像進行輪廓提取；對完成所述輪廓提取的圖像進行裁切，輸出最終結果。

技術領域

本發明涉及圖像視覺的技術領域，特別是一種提取交通場景圖像中交通標志牌區域方法及系統。

背景技術

交通標志牌的檢測和識別是智能駕駛和無人駕駛系統中的重要組成部分，目前檢測方法多是基于深度學習的，這些方法在公開的數據集上取得了很好的效果，但是在實際的環境中還是存儲各種問題。

公開號為CN107679508A的發明專利申請公開了一種交通標志檢測識別方法、裝置和系統，綜合使用SVF顏色空間與HSV顏色空間分割待識別交通場景圖像中標志牌區域與非標志牌區域，能夠有效排除干擾色的影響；通過對顏色通道圖像進行形狀檢測與定位，能夠實現對圓形、三角形及矩形等多種形狀標志牌的檢測，以實現標志牌定位，增加了識別種類；最后基于圖像特征提取算法提取標志牌圖像特征，并送入訓練好的預設分類器進行標志牌的分類判別。該方法的缺點是經過對顏色區域的的篩選，再對標志牌進行檢測，在檢測的速度上會降低；另外上述專利只利用了顏色信息，沒有利用標志牌在圖像中出現的位置的分布特性，會導致篩選后的區域過大，需要過多的計算時間。

發明內容

為了解決上述的技術問題，本發明提出的提取交通場景圖像中交通標志牌區域方法及系統，能夠解決交通場景圖像的預處理，確定交通標志牌在圖像中的區域。

本發明的第一目的是提供一種提取交通場景圖像中交通標志牌區域方法，包括對輸入圖像進行尺寸調整，還包括以下步驟：

步驟1：對調整后的圖像進行顏色區域篩選；

步驟2：對篩選后的圖像進行輪廓提取；

步驟3：對完成所述輪廓提取的圖像進行裁切，輸出最終結果。

優選的是，所述尺寸調整包括以下子步驟：

步驟01：計算目標像素在原圖像中的位置(sX,sY)；

步驟02：計算目標像素位置上的像素值f(i+u,j+v)，其中，i和j是浮點坐標sX和sY的整數部分，u和v是浮點坐標sX和sY的小數部分。

在上述任一方案中優選的是，所述位置(sX,sY)的計算公式為：

sX＝(dX+0.5)×(sWidth/dwidth)-0.5

sY＝(dY+0.5)×(sHeight/dHeight)-0.5

其中，(dX,dY)為目標像素的位置坐標，sEidth為源圖像的寬度，sHeigh為源圖像的高度，dWidth為目標圖像的寬度，dHeight為目標圖像的高度。

在上述任一方案中優選的是，所述像素值f(i+u,j+v)的計算公式為：

f(i+u,j+v)＝(1-u)×(1-v)×f(i,j)+(1-u)×v×f(i,j+1)+u×(1-v)×f(i+1,j)+u×v×f(i+1,j+1)

其中，f(i,j)為源圖像中(i,j)位置上的像素值，f(i,j+1)為源圖像中(i,j+1)位置上的像素值，f(i+1,j)為源圖像位置(i+1,j)上的像素值，f(i+1,j+1)為源圖像位置(i+1,j+1)上的像素值。

在上述任一方案中優選的是，所述步驟1包括以下子步驟：

步驟11：對圖像進行顏色空間的轉換，從RGB顏色空間轉換為HSV顏色空間；步驟12：通過讀取圖片、遍歷圖片中所有像素點，判斷像素點顏色是否在四個顏色范圍之內。