点。腐蚀即使图像缩小，消除物体边界点。腐蚀可把小对路况不熟悉色盲色弱而导致的无法及时正确识别交通信号灯造成。基于此，汽车辅助驾驶系统的交通信号灯识别研究也成为目前无法回避的研究热点。国内外的研究学者相继提出了对交通信号灯进行智能识别的算法。现有的信号灯识别算法主要利用了信号灯汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿别，应该具有的功能是，对空间分布的交通信号灯的信息进行图像采集，然后对采集的图像进行预处理，接着定位交通信号灯的具体位臵并读取交通信号灯的颜色信息，根据定的颜色判定方法识别交通信号灯颜色。所提算法的总体设计流程图所示。关键词汽所以现在马路上的汽车越来越多，交通事故发生率也在不断增加。其中，许多交通事故是由于驾驶员疲劳驾驶，注意力不集中或者对路况不熟悉色盲色弱而导致的无法及时正确识别交通信号灯造成。基于此，汽车辅助驾驶系统的交通信号灯识别研究也成为目前义为先腐蚀后膨胀的运算。形态学闭运算是开运算的对偶运算，即对图像先膨胀后腐蚀的运算。可填充物体内细小空洞合并断裂的目标物平滑其边界的同时基本保持其面积。基于色彩特征的识别算法是选取个色彩空间对信号灯颜色进行描述并选取合适的阈值形态学处理算法中的形态学处理包括形态学开运算和形态学空洞填充。形态学开运算的历程中包括了膨胀和腐蚀。膨胀可将图像区域周围的背景点合并到区域中去，使区域面积增大相应的数量点。腐蚀即使图像缩小，消除物体边界点。腐蚀可把小于结构元素的，何斌，基于图像处理的交通信号灯识别方法交通信息与安全，王豪交通信号灯识别技术方法的研究东北大学，黄振威交通信号灯检测与识别算法的研究湖南中南大学，朱淑鑫交通标志及信号灯的检测与识别研究南京南京理工大学，杨淑荧图像识别与的两张信号灯图片。结论文中所提交通信号灯识别算法包括图片从空间转换到空间，红色黄色绿色种颜色区域的图像值化处理，形态学开运算进行图形滤波去燥和空洞填充，对圆形区域进行识别，最后目标区域的位臵和颜色进行识别。整个算法流相近。比如白天拍摄光线非常强时，红灯的颜色拍摄完后变成橙红色，接近黄色，颜色空间转化完后，在黄色区域值化图像里面同时包含了本该为红色的目标区域，进而造成识别失败。交通信号灯颜色识别的仿真结果如图和图所示。算法仿真本文汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿，。利用分段函数法，实现由颜色空间到颜色空间的转换颜色空间转换完后会分别得到红色黄色绿色种颜色的值化图像，如图，图，图所示。接下来会分别对种颜色的值化图像进行形态学处理。汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿。识别方法甘肃科技，付强，智能汽车交通灯识别方法研究哈尔滨哈尔滨理工大学，祝匡熙，智能车辆的交通灯识别上海上海交通大学，张立天，交通信号灯检测跟踪定位与识别方法研究，北京北京理工大学，坐标为绿色中心点坐标为红色中心点坐标为。其判定规则是若判定的红绿或黄色目标区域中有个连通区域的中心点坐标不为零，另外两个连通区域中心点坐标为零，则交通信号灯的颜色识别为中心点坐标不为零区域的颜色。若有两个目标区域的中心点坐标不为项目实践北京电子工业出版社，吴泽峰，张重阳，许明文，基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法现代电子技术，周宣汝，袁家政，留宏哲，基于特征的交通信号灯实时识别算法研究计算机科学，李佳阳，刘奇，基于交通信号较为简便，对圆形信号灯识别率较高，但是仍然会受到拍摄时光线强度变化的影响。参考文献金涛，复杂场景下交通灯的检测与识别方法研究上海上海交通大学，侣君淑，朱文兴，沙永贺复杂背景下的交通信号灯综合识别方法，山东大学学报，武莹，张小设计的专门针对圆形交通灯信号识别算法在软件中进行仿真。算法对张图片进行了识别。其中张图片全部能够正确识别，有两张图片由于拍摄时光线太强，造成了信号灯颜色变化而识别失败。图为可以正确识别的张交通信号灯图片。图为识别失败，另个中心点坐标为零，或者个区域的的中心点坐标都不为零以及个区域的中心点坐标都为零时，则说明该交通信号灯识别算法失效。出现该情况的原因是输入图像中的目标区域由于拍摄时光线等因素的影响，使得目标区域颜色跟其他两个区域非目标区域颜色汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿转换完后会分别得到红色黄色绿色种颜色的值化图像，如图，图，图所示。接下来会分别对种颜色的值化图像进行形态学处理。交通信号灯颜色识别在判定交通信号灯的颜色过程中，设定不为零的中心点坐标所处的区域就是该交通信号灯的颜色。设定红色中心于结构元素的物体去除，选取不同大小的结构元素，可去掉不同大小且无意义的物体。当结构元素足够大时可消除两物体间细小的连通，从而将两物体分开。因此，腐蚀处理的结果可使原来的值图像减小圈，可以把小于结构元素的物体如毛刺凸起等去除掉。形色彩及形状特征。汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿。基于色彩特征的识别算法是选取个色彩空间对信号灯颜色进行描述并选取合适的阈值进行分割提取基于形状特征的识别算法是利用信号灯圆形箭头形等形状特征及其附属物的形状信息对候选辅助驾驶交通信号灯识别形态学处理引言十世纪以来，汽车的量化使得人们购买汽车的难度降低，线城市甚至还出现了共享汽车，所以现在马路上的汽车越来越多，交通事故发生率也在不断增加。其中，许多交通事故是由于驾驶员疲劳驾驶，注意力不集中或者法回避的研究热点。国内外的研究学者相继提出了对交通信号灯进行智能识别的算法。现有的信号灯识别算法主要利用了信号灯的色彩及形状特征。汽车辅助驾驶系统交通信号灯识别论文原稿。交通信号灯识别算法对于汽车辅助驾驶系统中交通信号灯的识进行分割提取基于形状特征的识别算法是利用信号灯圆形箭头形等形状特征及其附属物的形状信息对候选区域进行提取。关键词汽车辅助驾驶交通信号灯识别形态学处理引言十世纪以来，汽车的量化使得人们购买汽车的难度降低，线城市甚至还出现了共享汽车的物体去除，选取不同大小的结构元素，可去掉不同大小且无意义的物体。当结构元素足够大时可消除两物体间细小的连通，从而将两物体分开。因此，腐蚀处理的结果可使原来的值图像减小圈，可以把小于结构元素的物体如毛刺凸起等去除掉。形态学开运算