基于颜色和边缘信息的交通标志检测
2．1 椭圆拟合的基本理论
处于XY平面内任意位置的椭圆可以用下列5个独立参数来唯一确定：椭圆中心坐标(x0，y0)、长轴半径a、短轴半径b、长轴与x轴的夹角θ。用数学语言可将平面任意位置椭圆的方程表达为：
这是一个5元4次非线性方程，通过文献中的变量代换方法将此复制的非线性方程变成线性方程。然后根据下面最小二乘原理，建立椭圆拟合的数学模型，获取代表平面任意位置理想椭圆的5个特征参数。
2．2 最小二乘椭圆的拟合
所谓最小二乘椭圆的拟合，就是当在椭圆轮廓上的测量点数大于最少测点数5时，依据最小二乘法准则确定“最具代表性”椭圆(或称理想椭圆)的一种计算方法。也就是说，用所有测量点到理想椭圆的距离的平方和为最小这一准则来确定理想椭圆的5个参数：x0，y0，a，b和θ。圆形图像的形状信息可以由图形的圆形度这个特征很好地表达，所以选用这个特征作为交通标志的形状分类特征，其定义分别为：圆形度(R0，R0=4πS／L2，S为圆形面积，L为图形周长，0≤R0≤1。当R0越接近1时，目标与圆形的相似度越高。实验结果如图2所示。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/156050.htm
3 实验结果与分析
本文中算法在VC++6．0环境和OpenCV图像处理库下实现，所用PC配置：CPU T4300 2．10G，内存2 GB；图像大小为：720×576。进行了大量实验。—些实验结果如图3所示。系统对含有较小的光照变化、旋转、模糊及形变的交通标志的正确识别率可达93％。实验数据是针对由车载摄像头所拍摄的影像，当车速很快或路面颠簸时，由于获取图像的质量变差，而使得识别准确率大大下降。
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