一、 背景
随着交通技术的日益完善和交通工具的多样化发展，交通安全成为当前最热门的问 题，道路交通关系着人们的生命以及财产安全。
交通标志的识别是保证交通安全的一个重要环节。交通标识包含丰富的道路交通信 息，为驾驶员提供警示、指示等辅助信息，对减轻驾驶员的驾驶压力、降低道路的交通 压力、减少交通事故的发生起着重要的辅助作用。
二、 要求
1.图片中交通标志位置不固定，可以居中、倾斜
2.交通标志类型以及颜色不唯一，做到多类型多颜色的交通标志识别
3.识别出交通标志的图形，并显示出对应的标志含义
三 、 核心算法
1.特征色彩提取法
在 MATLAB 中，彩色图像大多数是基于 RGB 三色彩模型。交通标志的特征颜色有 三种。我们需要提前选定交通标志的颜色，利用颜色作为特征点，提取出整个图像中该 颜色最大区域。以红色为例，对于一个 RGB 图像，我们可以分三通道 R、G、B 分别提 取颜色，在该算法下，我们采取分别提取三通道色彩信息，然后红色信息加倍，与蓝色、 绿色区域相减，这样可以得到一副只含有红色的图像。然后在利用区域生长法，找出最 大红色区域，即为交通标志所在区域。
主要的实现是使用 MATLAB 工具箱中的颜色阈值器 Color Thresholder 中的 RGB 颜 色空间，在点云上绘制 ROI 选择图像颜色并且分割图像，从而确定标志位置。
2. 交通标志分类处理
为了将交通标志切割分类，我们可以采取以下算法：首先，对车牌图像进行二值化； 其次对图像进行边缘检测，采取 Canny 算子进行边缘检测，分为四个步骤：噪声处理、 计算梯度图像、对图像进行非极大值抑制处理和双阈值检测及边缘连接；随后对图像不 断进行腐蚀、膨胀操作，使得交通标志中噪声、杂质点消除，同时使图像更加突出。
3.模板匹配识别法
为判断识别交通标志，采样基础的模板匹配法。它是通过将所有像素值看成一个坐 标（无论它是多少维的），通过最小化这两个坐标的欧式距离来确定最终在原始图像上 匹配的位置。所谓欧式距离算法，既是对两幅图像中的每一块进行相减再平方，得出其 欧式距离作为相似性的判断依据，从而利用计算两幅图像的欧式距离得出相似性，取最优解，最终识别出交通标志的含义。
六、 参考文献
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