基于感兴趣区域和HOG-CTH特征的交通标志检测

摘要：

提出了一种基于感兴趣区域和HOG-CTH融合特征的交通标志检测算法.首先在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,然后对分割后的二值图像进行一系列形态学处理获得感兴趣区域,最后提取感兴趣区域的HOG-CTH融合特征,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行交通标志训练与检测.在特征提取阶段首先分别提取图像的梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和统计变换直方图(Census Transform Histogram,CENTRIST/CTH)特征,然后将CTH特征向量细量化,最后组合HOG特征和稀疏化的CTH特征.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能够快速准确地检测出交通标志.

关键词：交通标志检测、感兴趣区域、方向梯度直方图、统计变换直方图、支持向量机

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1222-1226