[发明专利]一种低照度场景下的户外交通标志识别方法

权利要求书

1.一种低照度场景下的户外交通标志识别方法，其特征在于包括以下步骤：

1）采集输入含有交通标志的低照度场景图片；

2）对含有交通标志的低照度场景图像进行HSV变换，计算低照度场景图像的积分直方图并检测交通标志感兴趣区域；

3）对步骤2）的交通标志感兴趣区域使用SIFT算法进行一次匹配，计算其尺度不变特征点的描述子，并和预先建立的标准库中的交通标志图像进行匹配得到匹配点对；

4）在步骤2）的交通标志感兴趣区域中以步骤3）得到的尺度不变特征点的坐标为图像中心点，取M*M的子图；

5）对M*M的子图分别计算融合了色调H、饱和度S和亮度V后的改进颜色量化直方图及归一化的改进颜色直方图；

6）根据改进颜色直方图，计算步骤3）得到的匹配点对中的两个匹配点的直方图的夹角；

7）去除夹角值大于数值为TH的匹配点对；去除无一一匹配的匹配点；

8）根据匹配点数获得低照度场景图片的交通标志识别结果。

2.根据权利要求1所述低照度场景下的户外交通标志识别方法，其特征在于所述步骤2）的检测交通标志感兴趣区域的检测包括以下步骤：

21）对含有交通标志的低照度场景图像进行HSV变换计算出低照度场景图像的色调H、饱和度S、亮度V的分量，色调H、饱和度S、亮度V的计算如下：

H=(G-B)*60Sv=R180+(B-R)*60Sv=G240+(R-G)*60Sv=B,]]>

S=(v-min(R,G,B)*255v,]]>

V=max(R,G,B)，

22）计算低照度场景图像的饱和度积分直方图CulS_k和亮度积分直方图CulV_k；

CulSk=sum(S(i,j)<k)ΣiΣjS(i,j),]]>

CulVk=sum(V(i,j)<k)ΣiΣjV(i,j);]]>

其中，S(i,j)表示图像像素点(i,j)的饱和度分量，V(i,j)图像像素点(i,j)的亮度分量，k表示传统直方图的第k个bin，k的取值范围为：0~99；

23）进行区域检测；计算低照度场景图像的各个连通域，并分割出来，完成交通标志感兴趣区域的检测。