本文選題：對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換　切入點(diǎn)：Zernike矩　出處：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種基于對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換與Zernike矩相結(jié)合的交通標(biāo)志牌識(shí)別算法。首先,在HSI空間采用直方圖均衡化來(lái)提高圖像的對(duì)比度,隨后以顏色為特征對(duì)交通標(biāo)志牌進(jìn)行檢測(cè),分割并且對(duì)存在過(guò)度分割的區(qū)域進(jìn)行合并,接著以形狀為特征對(duì)檢測(cè)到的候選區(qū)域進(jìn)行篩選以及歸一化;然后結(jié)合對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換以及Zernike矩來(lái)提取圖像的特征;最后通過(guò)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類器來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,交通標(biāo)志牌檢測(cè)正確率達(dá)到了94.71%,識(shí)別率達(dá)到了85%,表明該算法可有效地識(shí)別出不同光照條件下發(fā)生變形,縮放及旋轉(zhuǎn)后的交通標(biāo)志牌。
[Abstract]:A traffic sign recognition algorithm based on logarithmic polar coordinate transform and Zernike moment is proposed. Firstly, histogram equalization is used in HSI space to improve the contrast of the image, and then color is used to detect the traffic sign. After segmenting and merging the regions with excessive segmentation, the candidate regions detected are filtered and normalized with shape features, and then the features of the images are extracted by combining logarithmic polar transformation and Zernike moments. Finally, the target recognition is realized by support vector machine (SVM) classifier. The experimental results show that the correct detection rate of traffic sign is 94.71, and the recognition rate is 85. The result shows that the algorithm can effectively recognize the deformation under different illumination conditions. Zoom and rotate the traffic signs.
【作者單位】： 上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;山東魯能智能技術(shù)有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51005143)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：1635202