基于顏色特征的交通標(biāo)志圖像分割研究

摘 要： 本文分別基于RGB色彩空間和HSI色彩空間采用閾值分割法，對不同光照條件下采集到的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行顏色分割，并根據(jù)實際檢測效果進(jìn)行改進(jìn)，得出了顏色分割效果較好的閾值空間。

關(guān)鍵詞： 交通標(biāo)志 顏色特征 圖像分割

一、引言

智能交通系統(tǒng)中先進(jìn)車輛控制與安全系統(tǒng)研究熱點主要集中在交通標(biāo)志識別、視覺增強(qiáng)等方面。道路交通標(biāo)志識別主要是通過在機(jī)動車上安裝的攝像機(jī)捕獲自然場景圖像，再對圖像進(jìn)行檢測，對圖像中的標(biāo)志加以識別，這樣可以輔助駕駛員從外界環(huán)境中獲取信息，提高駕駛安全性。

交通標(biāo)志主要利用圖形、顏色與字符結(jié)合，向人們傳遞信息，具有一定的特殊性，在識別時可充分利用交通標(biāo)志自身的顏色、形狀等方面的特征，進(jìn)行處理、提取加以識別。交通標(biāo)志按其作用可分兩大類：主標(biāo)志和輔助標(biāo)志，本文主要研究主標(biāo)志中的警告標(biāo)志、禁令標(biāo)志和指示標(biāo)志。

二、基于RGB色彩空間的交通標(biāo)志分割

在面向硬件設(shè)備時RGB是最常用的色彩模型，但RGB三個分量間存在較高的相關(guān)性，并且三個分量對光照亮度有一定的依賴性，亮度值發(fā)生變化會引起RGB三個分量值的改變。但交通標(biāo)志牌的檢測根據(jù)顏色的色度分割即可，不需要考慮顏色受亮度的影響，因此只需知道RGB之間的相對值即可[1]，可將RGB三分量作標(biāo)準(zhǔn)化處理。在r，g，b色度坐標(biāo)系中，r+g+b=1，r，g，b分別表示為：

r=R/（R+G+B）g=G/（R+G+B）b=B/（R+G+B）

我國交通標(biāo)志主要由紅、黃、藍(lán)三種顏色組成，在R、G、B彩色空間中對這幾種顏色有規(guī)范的定義，但在實際應(yīng)用中，為了增強(qiáng)算法的健壯性，可根據(jù)采集到圖像對分割這幾種顏色的閾值進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。通過對RGB彩色空間研究發(fā)現(xiàn)，不同顏色的R、G、B三分量之間的差值能夠保持在一定的范圍之內(nèi)。本文在歸一化的RGB彩色空間下，采用將不同顏色的R、G、B三分量的差值控制在適當(dāng)閾值范圍內(nèi)進(jìn)行分割的算法進(jìn)行有效分割，實驗發(fā)現(xiàn)在實際光照條件下，黃色更偏向于黃紅色，在對紅色進(jìn)行提取時黃色被誤認(rèn)為是紅色也提取出來了。因此，本文在紅色分割閾值中對黃色進(jìn)行了排除，調(diào)整為更加接近目標(biāo)的實際顏色，分割閾值如表1所示。

三、基于HSI色彩空間的交通標(biāo)志分割

HSI色彩空間模型從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，直接使用顏色的三要素色調(diào)H（Hue）、飽和度S（Suatration）、亮度I（Intensity）來描述顏色。該模型H、S、I三分量之間相關(guān)性小，并且亮度分量與圖像的彩色信息無關(guān)，具有可分離性[2，3]。本文實驗發(fā)現(xiàn)，RGB空間彩色閾值分割處理不能完全消除光照影響，而HSI色彩模型中色調(diào)、飽和度信號與亮度信號分離，利用色調(diào)信號分割可消除光照影響。因此將采集到的實驗圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSI色彩空間進(jìn)行顏色檢測。

從RGB到HSI的色彩轉(zhuǎn)換可采用以下方法實現(xiàn)：

對于給定的一幅RGB格式的圖像，可通過式（1）得到亮度分量值，式（2）得到飽和度分量值，式（3，4）得到每一個RGB像素和H分量。

假定RGB值歸一化為[0，1]范圍內(nèi)，色調(diào)可用式（3）、式（4）得到的值除以360°歸一化為[0，1]范圍內(nèi)，其他分量已在[0，1]范圍內(nèi)。

由于HSI這種色彩模型色調(diào)信號與亮度、陰影等無關(guān)，因此用其進(jìn)行交通標(biāo)志檢測可極大削弱光照條件對檢測精度的影響。交通標(biāo)志中只有紅色、藍(lán)色、黃色是本文所感興趣的區(qū)域，因此對原始采集圖像提取紅、黃、藍(lán)這三類區(qū)域必然能夠?qū)⒔煌?biāo)志提取出來，但也會將背景圖像中屬于這三類提取出來。由HSI色彩空間模型可知紅色為0°，黃色為45°，藍(lán)色為240°。在本文實驗中考慮到交通標(biāo)志暴露在自然環(huán)境中，經(jīng)風(fēng)吹日曬雨淋后，會造成顏色不同程度地退化，顏色不可能固定，因此，實驗中在HSI色彩空間將所要提取的紅色、藍(lán)色、黃色區(qū)域的相應(yīng)的H值適當(dāng)擴(kuò)大，表2給出了顏色分割閾值。

從實驗結(jié)果看能夠有效排除綠色，但由于色彩的角度發(fā)生了偏離，飽和度也會發(fā)生一定的偏差。另外，亮度也會受光照、相機(jī)的拍攝角度影響，產(chǎn)生一些波動。諸多原因?qū)е录t色提取結(jié)果錯誤率較高，考慮到上述情況在分割標(biāo)準(zhǔn)中加入了飽和度和亮度的限制條件，本文最終采用了多閾值的分割方法，選用表3中的閾值對交通標(biāo)志進(jìn)行顏色分割。

四、實驗結(jié)果分析

本文對從各種自然場景中采集到的300幅分辨率為800×600實驗用圖像進(jìn)行檢測，基于RGB色彩空間的分割法，平均耗時0.138秒，準(zhǔn)確率達(dá)89%?；贖SI色彩空間的分割法，平均耗時0.516秒，準(zhǔn)確率達(dá)95%。從實驗結(jié)果來看相比RGB色彩空間分割法，HSI色彩空間下的顏色分割效果較好，能很好地適應(yīng)光照的變化，有效地保留感興趣的目標(biāo)區(qū)域。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃志勇，孫光民，李芳.基于RGB視覺模型的交通標(biāo)志分割.微電子學(xué)與計算機(jī)[J].2004，21（10）：147-152.

[2]張瑞，張朋.基于顏色和形狀的交通標(biāo)志檢測與分類.微計算機(jī)信息（嵌入式與SOC）[J].2010，26（12-2）：226-228.

[3]王鵬，鄭光宇，宋開亮.一種新的基于圖像識別技術(shù)的信號燈識別算法.兵工自動化[J].2009，28（3）：73-75.

由中央高校基本科研業(yè)務(wù)費、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)人文社會科學(xué)研究基金資助（項目編號：SK2010013）。