[发明专利]一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

权利要求书

1.一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法，包括如下步骤：

步骤1：读入当前交通场景图像F₁，图像宽度为W，高度为H；

步骤2：从交通违章检测系统配置文件中读入事先标定的交通信号灯区域R₁＝(x₁,y₁,W₁,H₁)，其中，x₁和y₁表示R₁左上角的横坐标和纵坐标，W₁和H₁分别表示R₁的宽度和高度；

步骤3：根据式(1)～(4)计算信号灯拓展区域R₂＝(x₂,y₂,W₂,H₂)，并从图像F₁中复制R₂区域的子图像，设为F₂；

H₂＝3×H₁ (4)

其中x₂和y₂分别表示R₂左上角的横坐标和纵坐标，W₂和H₂分别表示R₂的宽度和高度；

步骤4：通过Graph-Based Segmentation方法对F₂进行超像素分割，得到超像素区域集合S＝{R_i|i＝1,2,3,…,n}，其中R_i表示S中第i个超像素区域，n表示S中的超像素区域的个数；

步骤5：计算图像F₂在Lab颜色空间中a通道上的颜色集合H＝{a_i|i＝1,2,3,…,m}，其中a_i表示F₂在a通道上的第i种颜色值，m表示F₂中a通道上的颜色数量；

步骤6：根据式(5)计算在a通道上各颜色之间的距离，得矩阵M：

M＝[v_ij]_m×m (5)

其中，v_ij表示颜色值a_i和a_j之间距离；

步骤7：计算S中每个超像素区域的显著值，得显著值集合S_sal＝{s_i|i＝1,2,3,…,n}，其中s_i表示超像素区域R_i的显著值；

步骤8：对显著值集合S_sal进行归一化，得a通道显著图F_sal；

步骤9：对图F_sal进行膨胀腐蚀，并进行OTSU二值化操作；将处理后图像中像素值为255的区域记为R_sal；

步骤10：从图像F₂中复制区域R_sal中的子图像，设为F_red；

步骤11：判断图像F_red中信号灯是否为红灯。