基于层次轮廓计算机视觉的交通路标识别

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题,通过运用图像轮廓识别技术,提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别,在交通路标的识别过程中,分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓,同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明:在图像的提取过程中,交通路标图像随着其DMOS值的增大,图像的质量越差,清晰度越低,其NRSS值越小;在图像的识别过程中,低通滤波器的大小设置为7×7,原图NRSS为0.7654,形状度量为1.3和2.4时,NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。