基于顏色和邊緣信息的交通標(biāo)志檢測
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2．1 橢圓擬合的基本理論
處于XY平面內(nèi)任意位置的橢圓可以用下列5個獨立參數(shù)來唯一確定：橢圓中心坐標(biāo)(x0，y0)、長軸半徑a、短軸半徑b、長軸與x軸的夾角θ。用數(shù)學(xué)語言可將平面任意位置橢圓的方程表達為：
這是一個5元4次非線性方程，通過文獻中的變量代換方法將此復(fù)制的非線性方程變成線性方程。然后根據(jù)下面最小二乘原理，建立橢圓擬合的數(shù)學(xué)模型，獲取代表平面任意位置理想橢圓的5個特征參數(shù)。
2．2 最小二乘橢圓的擬合
所謂最小二乘橢圓的擬合，就是當(dāng)在橢圓輪廓上的測量點數(shù)大于最少測點數(shù)5時，依據(jù)最小二乘法準(zhǔn)則確定“最具代表性”橢圓(或稱理想橢圓)的一種計算方法。也就是說，用所有測量點到理想橢圓的距離的平方和為最小這一準(zhǔn)則來確定理想橢圓的5個參數(shù)：x0，y0，a，b和θ。圓形圖像的形狀信息可以由圖形的圓形度這個特征很好地表達，所以選用這個特征作為交通標(biāo)志的形狀分類特征，其定義分別為：圓形度(R0，R0=4πS／L2，S為圓形面積，L為圖形周長，0≤R0≤1。當(dāng)R0越接近1時，目標(biāo)與圓形的相似度越高。實驗結(jié)果如圖2所示。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/156050.htm
3 實驗結(jié)果與分析
本文中算法在VC++6．0環(huán)境和OpenCV圖像處理庫下實現(xiàn)，所用PC配置：CPU T4300 2．10G，內(nèi)存2 GB；圖像大小為：720×576。進行了大量實驗。—些實驗結(jié)果如圖3所示。系統(tǒng)對含有較小的光照變化、旋轉(zhuǎn)、模糊及形變的交通標(biāo)志的正確識別率可達93％。實驗數(shù)據(jù)是針對由車載攝像頭所拍攝的影像，當(dāng)車速很快或路面顛簸時，由于獲取圖像的質(zhì)量變差，而使得識別準(zhǔn)確率大大下降。
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