基于Matlab的交通设施识别：从理论到实践

1-85 基于Matlab的交通设施识别基于Matlab的交通设施识别。 GUI设计+图像处理基于数字图像处理，设计实现一个自然场景下公路交通限速标志分割和识别的程序。要求系统具有界面，并实现以下功能： 1）读入自然场景下包含交通标志的图像； 2）对图像进行预处理； 3）限速交通标志的分割； 4）交通标志区域的定位。 5）对限速标志中的数字进行分离和识别。具有完整试验文档。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

在智能交通系统（ITS）日益发展的今天，交通设施识别是其中关键的一环。今天就和大家聊聊基于Matlab实现交通设施识别的过程，特别是针对自然场景下公路交通限速标志的分割与识别。

一、整体思路

这个项目结合了GUI设计和图像处理技术。简单来说，我们要搭建一个用户界面，让使用者能方便地导入包含交通标志的自然场景图像，然后经过一系列图像处理步骤，最终识别出限速标志中的数字。

二、功能实现

1. 图像读入

Matlab提供了非常便捷的函数来读取图像，比如imread。

matlab 复制代码

% 读取图像
image = imread('your_image.jpg');
imshow(image);

这几行代码就实现了图像的读取与简单显示。imread函数会根据文件路径读取对应的图像文件，并将其存储为Matlab中的图像数组。imshow函数则用于在当前图形窗口展示图像，方便我们直观查看读入的图像是否正确。

2. 图像预处理

图像预处理的目的是为后续的分割和识别做准备，通常包括灰度化、降噪等操作。

matlab 复制代码

% 灰度化
gray_image = rgb2gray(image);
% 降噪 - 高斯滤波
filtered_image = imgaussfilt(gray_image, 2);

rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，这样可以简化后续处理，因为灰度图像只有一个通道。而imgaussfilt函数则使用高斯滤波对图像进行降噪处理，2表示高斯核的标准差，它控制着滤波的强度，合适的标准差可以有效去除噪声同时保留图像的关键特征。

3. 限速交通标志的分割

分割这一步就是要把交通标志从整个图像中提取出来。这通常会用到一些基于颜色、形状等特征的算法。比如，交通限速标志一般是圆形，且颜色较为固定。

matlab 复制代码

% 假设这里使用基于颜色阈值的分割方法
lower_red = [0 100 100];
upper_red = [10 255 255];
hsv_image = rgb2hsv(image);
mask = inRange(hsv_image, lower_red, upper_red);
segmented_image = bitwise_and(image, image, mask = mask);

这里先将RGB图像转换为HSV色彩空间（rgb2hsv），因为在HSV空间中更容易对颜色进行阈值操作。然后定义红色的阈值范围（lowerred**和upper red），使用inRange函数创建一个掩膜（mask），这个掩膜标记出了图像中符合红色阈值范围的区域。最后通过bitwise_and函数将原图像与掩膜进行按位与操作，得到分割后的图像，也就是只保留了红色相关区域（这里假设限速标志主要颜色为红色）。

4. 交通标志区域的定位

定位就是要确定分割出来的交通标志在原图像中的具体位置。

matlab 复制代码

% 寻找轮廓
[B, L] = bwboundaries(mask, 'noholes');
stats = regionprops(L, 'Area', 'BoundingBox');
% 筛选出面积合适的区域作为交通标志区域
for i = 1:length(stats)
    if stats(i).Area > 100 % 假设面积大于100的为交通标志区域
        bounding_box = stats(i).BoundingBox;
        % 这里可以使用rectangle函数在原图上画出交通标志区域的边界框
        rectangle('Position',bounding_box,'EdgeColor','r','LineWidth',2);
    end
end

bwboundaries函数用于寻找二值图像（这里就是前面得到的掩膜mask）的边界，regionprops函数则计算这些区域的属性，比如面积（Area）和边界框（BoundingBox）。通过遍历这些区域的面积，我们筛选出面积符合条件的区域（这里假设面积大于100），并可以使用rectangle函数在原图像上直观地画出其边界框，从而实现交通标志区域的定位。

5. 对限速标志中的数字进行分离和识别

数字分离和识别相对复杂一些，可能会用到字符分割算法和机器学习分类器等。

matlab 复制代码

% 假设已经将交通标志区域提取出来为roi_image
% 二值化处理
bw_roi = imbinarize(roi_image);
% 字符分割（简单示例，实际可能更复杂）
se = strel('rectangle', [5 5]);
bw_roi = imclose(bw_roi, se);
labeled = bwlabel(bw_roi);
stats = regionprops(labeled, 'BoundingBox');
% 识别数字（假设使用训练好的神经网络分类器）
trained_net = load('trained_network.mat');
for i = 1:length(stats)
    digit_bounding_box = stats(i).BoundingBox;
    digit_roi = imcrop(roi_image, digit_bounding_box);
    digit_roi = imresize(digit_roi, [28 28]); % 调整为分类器输入大小
    digit_feature = feature_extraction(digit_roi); % 特征提取
    predicted_digit = classify(trained_net, digit_feature);
    fprintf('Predicted digit: %d\n', predicted_digit);
end

首先对提取出的交通标志区域（roiimage*）进行二值化处理（imbinarize），接着使用形态学操作（imclose）来增强字符与背景的区分度。bwlabel函数标记出不同的连通区域，也就是可能的数字区域。对于每个数字区域，我们先裁剪出来（imcrop），调整大小为分类器所需的输入尺寸（这里假设为28x28），然后进行特征提取（feature* extraction是自定义的特征提取函数），最后使用训练好的神经网络分类器（trained_net）进行分类识别。

三、GUI设计

为了让整个程序更具交互性，我们需要设计一个GUI界面。Matlab的GUIDE工具可以很方便地实现这一点。在GUIDE中，我们可以拖放各种组件，比如按钮、图像显示区域等。

例如，添加一个"打开图像"按钮，在其回调函数中可以调用前面的图像读入代码：

matlab 复制代码

function open_image_Callback(hObject, eventdata, handles)
    [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png', 'Image Files'; '*.*', 'All Files'}, 'Select an image');
    if ~isequal(filename, 0)
        fullpath = fullfile(pathname, filename);
        image = imread(fullpath);
        axes(handles.image_display_axes);
        imshow(image);
    end
end

uigetfile函数弹出文件选择对话框，让用户选择图像文件。获取到文件路径后，使用imread读入图像，并在指定的坐标轴（handles.imagedisplayaxes）中显示图像。

四、完整试验文档

整个项目还需要有完整的试验文档，记录试验目的、方法、过程、结果等。例如，在试验过程部分，要详细记录每一步图像处理参数的选择依据，以及不同参数下的试验结果对比。在结果部分，展示不同测试图像的识别准确率等数据，方便对整个系统进行评估和改进。

这个基于Matlab的交通设施识别项目将GUI设计与图像处理紧密结合，实现了自然场景下公路交通限速标志的分割和识别。希望这篇博文能给大家在相关领域的研究和实践中一些启发。