[发明专利]一种自适应颜色阈值分割的标志增强处理方法

摘要

本发明涉及一种自适应颜色阈值分割的标志增强处理方法。现有方法不能对存在各类影响因素的样本进行有效区分，会干扰检测结果。本发明方法采用基于直方图累积分布的近似最大最小值归一化方法来获取自适应阈值，在待检测图像进行红蓝标准化以及对比度拉伸之后，对其作灰度概率直方图映射，找到前景目标颜色起始值所在位置，通过提取与比对前景灰度值，找到目标区域的特定区间，选取综合分离效果最佳的参数进行颜色分割，并根据临界值对原像素值进行近似的最大最小值归一化，筛除无效背景，凸显前景颜色块，同时平滑处理了过亮区域从而减弱了对比度、亮度等环境因素对检测效果的影响。本发明方法尽可能地在筛除无效背景的同时保留了标志颜色区域。

主权项

1.一种自适应颜色阈值分割的标志增强处理方法，其特征在于：该方法采用基于直方图累积分布的近似最大最小值归一化方法来获取自适应阈值，从而对交通标志进行颜色分割的检测；具体步骤如下：步骤(1).图像预处理：读取含有交通标志的待检测图像I作为输入，进行红蓝标准化，并使用伽马校正进行对比度拉伸，得到预处理结果图像I′；步骤(2).建立累积分布函数：将预处理结果图像I′作灰度概率直方图映射，找到前景目标颜色起始值所对应的位置；根据检测样本的灰度级分布概率密度，建立对应概率的累积分布函数；步骤(3).基于累积分布函数的自适应阈值选取：通过对前景灰度值的提取与比对，找到前景区域的特定区域，选取最佳参数进行目标分离；步骤(4).近似最大最小值归一化处理：根据自适应阈值对应的临界值对待检测图像中的原像素值进行近似的最大最小值归一化处理，筛除无效背景，增强目标颜色特征，从而凸显交通标志所在的区域块，得到归一化结果图像I″；步骤(5).形态学滤波并获取稳定的交通标志感兴趣区域ROI的候选区域：对归一化结果图像I″作进一步的形态学滤波，使用顶帽变换和底帽变换两种形态滤波器进行处理；采用最大稳定极值区域MSER方法获取稳定的交通标志ROI的候选区域，得到最终检测结果图像I″′。