基于顏色和邊緣信息的交通標志檢測
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2．1 橢圓擬合的基本理論
處于XY平面內任意位置的橢圓可以用下列5個(gè)獨立參數來(lái)唯一確定：橢圓中心坐標(x0，y0)、長(cháng)軸半徑a、短軸半徑b、長(cháng)軸與x軸的夾角θ。用數學(xué)語(yǔ)言可將平面任意位置橢圓的方程表達為：
這是一個(gè)5元4次非線(xiàn)性方程，通過(guò)文獻中的變量代換方法將此復制的非線(xiàn)性方程變成線(xiàn)性方程。然后根據下面最小二乘原理，建立橢圓擬合的數學(xué)模型，獲取代表平面任意位置理想橢圓的5個(gè)特征參數。
2．2 最小二乘橢圓的擬合
所謂最小二乘橢圓的擬合，就是當在橢圓輪廓上的測量點(diǎn)數大于最少測點(diǎn)數5時(shí)，依據最小二乘法準則確定“最具代表性”橢圓(或稱(chēng)理想橢圓)的一種計算方法。也就是說(shuō)，用所有測量點(diǎn)到理想橢圓的距離的平方和為最小這一準則來(lái)確定理想橢圓的5個(gè)參數：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(gè)特征很好地表達，所以選用這個(gè)特征作為交通標志的形狀分類(lèi)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(cháng)，0≤R0≤1。當R0越接近1時(shí)，目標與圓形的相似度越高。實(shí)驗結果如圖2所示。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/156050.htm
3 實(shí)驗結果與分析
本文中算法在VC++6．0環(huán)境和OpenCV圖像處理庫下實(shí)現，所用PC配置：CPU T4300 2．10G，內存2 GB；圖像大小為：720×576。進(jìn)行了大量實(shí)驗。—些實(shí)驗結果如圖3所示。系統對含有較小的光照變化、旋轉、模糊及形變的交通標志的正確識別率可達93％。實(shí)驗數據是針對由車(chē)載攝像頭所拍攝的影像，當車(chē)速很快或路面顛簸時(shí)，由于獲取圖像的質(zhì)量變差，而使得識別準確率大大下降。
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