[发明专利]一种基于图像处理的多信号灯识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理的多信号灯识别方法，包括(1)对目标区域进行Top‑Hat变换；(2)对变换后的目标区域进行灰度阀值分割，提取出发光区域；(3)通过几何滤波对发光区域进一步筛选，标记出候选区域；(4)训练分类器并使用分类器对候选区域进行分类，确定信号灯区域；(5)通过概率分析确定信号灯的形状。本发明通过对训练样本进行预处理，减轻了光晕的影响，更好地还原了信号灯的形状特征，在处理中通过增加角度对取象过程中可能出现的抖动等影响进行了模拟得到的分类器；本发明完全基于图像处理，不需要对现有的信号灯设备进行改造，实时性远高于分别调用识别圆形信号灯和识别箭头形信号灯的算法。

主权项

一种基于图像处理的多信号灯识别方法，包括如下步骤：(1)采集实景图像，截取实景图像中存在信号灯的区域作为目标区域，并对目标区域进行Top‑Hat变换；(2)对变换后的目标区域进行灰度分割，从中提取出若干发光区块；(3)依次通过颜色标记和几何滤波对发光区块进一步筛选，从中提取出信号灯候选区块；其中，根据以下表达式对发光区块的每一像素进行颜色标记：其中：Binary为像素的颜色属性值，Hred,yellow 为对应红黄两色的颜色属性设定值，Hgreen为对应绿色的颜色属性设定值，TR、TG和TB分别为像素在红、绿、蓝三个颜色通道的亮度值，Rref、Rref1、Rref2、Gref、Gref1、Gref2、Bref1、Bref2、Bref3、Bref4均为预设的颜色亮度限定值；然后，对于任一发光区块，将其中颜色属性值均为Hred,yellow 或均为Hgreen且相互邻接的若干像素所组成的区块提取出来进行几何滤波，若符合几何滤波约束则将这若干像素所组成的区块作为信号灯候选区块；(4)利用样本训练出信号灯分类器，进而使用分类器对信号灯候选区块进行区分，从中确定出真正的信号灯区块；(5)通过计算信号灯区块为箭头型信号灯的概率，以确定信号灯区块的形状，进而输出信号灯的颜色及状态；确定信号灯区块形状的具体过程如下：首先，为信号灯区块构建外接矩形框，并按以下三种形式截取该矩形框的四个角：a.截取左边两个角为三角形，右边两个角为矩形；b.截取左边两个角为矩形，右边两个角为三角形；c.截取上边两个角为三角形，下边两个角为矩形；然后，根据以上的三种形式通过以下算式计算出信号灯区块对应的三组概率值：其中：P为概率值，Ni为第i个角区域中颜色属性值为Hred,yellow 或Hgreen的像素的总个数；Si为第i个角区域的面积；最后，使求得的三组概率值与对应的概率阈值比较，若三组概率值均比对应的概率阈值小，则判定信号灯区块的形状为圆形；若只有一组概率值比对应的概率阈值大，则进一步判断该概率值所对应的截取形式：若为形式a，则判定信号灯区块的形状为左箭头；若为形式b，则判定信号灯区块的形状为右箭头；若为形式c，则判定信号灯区块的形状为上箭头。