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运动模糊交通标志检测的研究

作　者: 高治雄
导　师: 金韬
学　校: 浙江大学
专　业: 物理电子学
关键词: 交通标志检测运动模糊复原图像增强图像分割 CMOS DSP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 158次
引　用: 1次
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内容摘要

随着科学技术的不断发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)已经成为国内外广泛研究的课题。这些系统利用计算机视觉采集环境信息,指导道路交通参与者,从而提高交通运输的效率,减少事故。其中道路交通标志是重要的交通信息,如何准确而实时地识别运动状态下的道路交通标志是ITS的热点也是难点问题。通过车载视觉系统获取的道路交通标志图像,受光照不均和噪声污染的影响,同时由于车辆运动造成运动模糊和目标区域的形变,给目标的检测和识别带来很大的困难。文章就图像的运动模糊问题做了深入的研究,提出了一种高鲁棒性和适应性的运动模糊图像复原新算法。该算法使用“中值互补模板法”进行噪声能量的估计,在对数能量谱域内使用改进的Radon变换实现模糊角度的识别,旋转图像使运动模糊出现在水平方向,最后采用傅里叶双谱的方法识别模糊长度,从而降低了噪声对运动模糊参数识别的影响,也提高了模糊识别的精度。为了进一步提高图像的清晰度,采用直方图均衡化的方法提高图像的对比度,在目标区域检测方面,采用基于不同颜色空间的方法实现了区域分割。对于两种操作,分别对比了基于RGB模型和HSI模型的方法的处理效果,对分割的结果使用形态学的方法进行优化,得到了理想交通标志区域分割结果。车载辅助驾驶系统对实时性的要求很高,同时又不能占据很大的空间。基于DSP的嵌入式系统能很好满足系统的需要,采用CMOS图像传感器作为图像采集芯片,它高的集成度和与DSP芯片TMS320DM642的完美接口能使系统尽量简单,便于进一步的开发。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
目录  9-11
1 绪论  11-21
  1.1 辅助驾驶系统背景介绍  11-13
  1.2 交通标志检测的关键技术  13-15
  1.3 国内外研究现状  15-20
    1.3.1 智能车辆研究现状  15-16
    1.3.2 运动模糊图像复原  16-17
    1.3.3 交通标志区域的检测  17-20
  1.4 本文作者的主要工作和章节安排  20-21
2 噪声运动模糊图像的复原  21-37
  2.1 运动模糊原理和数学模型  21-24
  2.2 模糊参数的识别的算法  24-30
    2.2.1 模糊图像的对数能量谱  25-26
    2.2.2 模糊参数的估计  26-29
    2.2.3 维纳滤波的方法实现图像的复原  29-30
  2.3 模糊图像复原实验  30-37
    2.3.1 模糊参数识别实验  30-35
    2.3.2 模糊图像复原实验  35-37
3 交通标志的检测  37-47
  3.1 交通标志的主要特征  37
  3.2 图像增强  37-41
  3.3 基于颜色的分割  41-44
    3.3.1 基于RGB颜色模型的方法  42-43
    3.3.2 基于HSI颜色模型的方法  43-44
  3.4 图像的形态学处理  44-47
4 视觉系统硬件初步设计  47-58
  4.1 系统总体架构  47-48
  4.2 主要芯片介绍  48-51
    4.2.1 DSP芯片TMS320DM642  48-49
    4.2.2 CMOS图像传感器OV5620  49-51
  4.3 主要硬件模块设计  51-58
    4.3.1 CMOS与DSP接口设计  51-52
    4.3.2 电源管理模块设计  52-54
    4.3.3 串口设计  54-55
    4.3.4 JTAG仿真接口模块  55-56
    4.3.5 存储器模块设计  56-58
5 结束语  58-60
参考文献  60-64
在校期间主要科研工作简介  64

运动模糊交通标志检测的研究

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