基于HSI彩色空間的圖像定位算法研究

摘要：圖像定位算法多是基于RGB彩色空間，這種定位算法易受光照的影響，而直接進(jìn)行基于HSI彩色空間的圖像定位的話，圖像定位精度較低。鑒于此，本文提出了基于HSI彩色空間的二次圖像定位算法，該算法不易受光照和天氣等因素影響，另外算法定位精度更高。

關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志定位；RGB彩色空間；HSI彩色空間

1 引言

近幾年，智能交通系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用得到各國(guó)政府和學(xué)術(shù)界的重視，交通標(biāo)志自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。由于交通標(biāo)志識(shí)別需要處理的信息量很大，如何有效排除干擾，降低算法復(fù)雜度以及增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性成為目前各國(guó)學(xué)者面臨的主要問題。

在交通標(biāo)志識(shí)別過程中，圖像的定位與分割至關(guān)重要，其算法的優(yōu)劣直接影響后續(xù)圖像特征提取的算法復(fù)雜度，以及系統(tǒng)的分類識(shí)別率。以往的圖像定位算法多是基于RGB彩色空間，這種定位算法易受光照的影響，而直接進(jìn)行基于HSI彩色空間的圖像定位的話，圖像定位精度較低。鑒于此，本文提出了基于HSI彩色空間的二次圖像定位算法。

2 圖像定位算法研究

2.1 基于RGB彩色空間的圖像定位算法

常規(guī)條件下采集的圖像大都是24位的RGB圖像，直接在RGB彩色空間進(jìn)行圖像定位會(huì)比較方便。RGB彩色空間是一種矩形直角空間結(jié)構(gòu)的模型，該彩色空間是通過對(duì)顏色進(jìn)行加運(yùn)算完成顏色綜合的彩色系統(tǒng)。它用R、G和B三個(gè)基本分量的值來表示顏色。

基于RGB彩色空間的圖像定位算法實(shí)現(xiàn)如下：

1）觀察彩色圖像的三分量直方圖，確定目標(biāo)和背景的聚類中心(R1,G1,B1)和(R2,G2,B2)。

2）利用ruler公式，分別計(jì)算圖像中某點(diǎn)的RGB分量距離目標(biāo)顏色聚類中心和背景顏色聚類中心的距離，即：

3）比較d1和d2大小，若d1小于d2，則該像素點(diǎn)被識(shí)別為目標(biāo)；否則，該像素點(diǎn)被識(shí)別為背景。

該算法在彩色圖像三分量直方圖已知的情況下，通過人為選取聚類中心(R1,G1,B1)和(R2,G2,B2)，就可完成圖像精確定位與分割。所以，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求不高，均勻光照的圖像，這種算法效果很好。但是實(shí)際情況下，算法中目標(biāo)和背景彩色聚類中心會(huì)隨著光照或圖像等的變化而變化，導(dǎo)致每次使用此算法時(shí)要重新修改聚類中心，算法復(fù)雜度較高。

2.2 基于HSI彩色空間的圖像定位算法

在HSI彩色空間中，色度H反映了該色彩最接近的光譜波長(zhǎng)，飽和度S反映色彩的純與不純的區(qū)別，亮度I指色彩的明暗程度。在識(shí)別圖像時(shí)，有時(shí)需要提取圖像在色彩方面的本質(zhì)特性，而色彩多受到光照明暗等條件的影響，光照明暗給物體帶來的直接影響就是亮度分量I的變化。RGB彩色空間明顯沒有應(yīng)對(duì)光照不均的策略，而在HSI彩色空間進(jìn)行圖像定位時(shí)，只需用反映色彩本質(zhì)的色度、飽和度進(jìn)行聚類分析，而不考慮亮度的影響，就會(huì)獲得較好的定位效果。基于HSI彩色空間的圖像定位算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1）將拍攝到的RGB圖像轉(zhuǎn)化成HSI彩色圖像；

2）通過多次試驗(yàn)，分別確定紅色、藍(lán)色和黃色的色度上下閾值：(RHl, RHh)、(GHl, GHh)、 (HHl, HHh)和飽和度上下閾值(RSl, RSh)、(GSl, GSh)、(HSl, HSh)；

3）根據(jù)HSI圖像色度、飽和度上下閾值，對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行分類。

在該算法中，HSI彩色空間三分量間相關(guān)性較小，基于HSI彩色空間的圖像定位不考慮亮度的影響，對(duì)于隨機(jī)采集的處于自然環(huán)境中的圖像，圖像定位效果較好。同時(shí)這種算法基本不需要人工參與，可執(zhí)行性高。但是由于一幅圖像中背景面積一般大于目標(biāo)面積，應(yīng)用基于HSI彩色空間的圖像定位算法精度較低。

2.3 基于行、列掃描的彩色圖像定位算法

由于光照條件的隨機(jī)變化和噪聲干擾等原因，一般在自然場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)理想定位比較困難，為了提高彩色定位算法的可靠性，本文對(duì)傳統(tǒng)的基于RGB彩色空間的行、列掃描算法進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)，選擇在HSI彩色空間進(jìn)行行、列像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的行、列掃描算法，這樣光照變化或不均對(duì)圖像定位的影響將被降到最低。在定位出的行區(qū)域內(nèi)，掃描并統(tǒng)計(jì)列方向藍(lán)色像素點(diǎn)的數(shù)量，同樣設(shè)定合理的閾值，最終便可確定完整的交通符號(hào)圖像區(qū)域。

該算法在圖像底色等先驗(yàn)知識(shí)已知，同時(shí)環(huán)境中沒有和目標(biāo)圖像色調(diào)相近的大塊區(qū)域時(shí)，一般都可得到滿意的結(jié)果，但是應(yīng)用該算法定位出的圖像不方便直接特征提取。

3 基于HSI彩色空間的二次圖像定位算法

實(shí)際拍攝到的交通符號(hào)圖像背景都較復(fù)雜，不排除一些零星的和目標(biāo)圖像色調(diào)相近的區(qū)域。圖像背景越復(fù)雜，圖像定位算法的算法復(fù)雜度就越高。同時(shí)，錯(cuò)檢或漏檢的目標(biāo)區(qū)域也會(huì)增大。本文提出了基于HSI彩色空間的二次圖像定位算法，即將基于HSI彩色空間的圖像定位算法和基于行、列掃描的圖像定位算法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)圖像精確定位。實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1）對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的圖像進(jìn)行行、列掃描，確定較準(zhǔn)確的目標(biāo)交通符號(hào)區(qū)域。

2）對(duì)行、列掃描的輸出結(jié)果進(jìn)行基于HSI彩色空間的二次圖像定位，最終得到二值化的目標(biāo)圖像區(qū)域。

相比其它定位算法，該算法定位精度更高，具備上述基于HSI彩色空間的圖像定位算法和基于行、列掃描的圖像定位算法的所有優(yōu)點(diǎn)。

4 實(shí)驗(yàn)分析

本次實(shí)驗(yàn)我們以實(shí)際拍攝到的交通符號(hào)圖像為例，對(duì)其進(jìn)行圖像預(yù)處理后，分別采用上述四種圖像定位算法，并驗(yàn)證算法的優(yōu)劣性。

1）給出原始彩色圖像經(jīng)自適應(yīng)中值濾波處理后的結(jié)果如圖1所示。

2）經(jīng)過基于RGB彩色空間的圖像定位算法和基于HSI彩色空間的圖像定位算法后，輸出結(jié)果圖像如圖2所示：

3）將基于行、列掃描的圖像定位算法應(yīng)用于上述彩色圖像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

4）圖像定位算法4是在基于行、列掃描圖像定位算法基礎(chǔ)上，對(duì)圖像進(jìn)行二次定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

此處首先給定本文定位精度的衡量標(biāo)準(zhǔn)：該定位算法是否能準(zhǔn)確的定位出完整的交通符號(hào)區(qū)域；定位輸出結(jié)果和相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)公路交通符號(hào)之間的相似度是否更接近于1。以上述定位精度的衡量標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，比較實(shí)驗(yàn)輸出的幾幅交通符號(hào)圖像發(fā)現(xiàn)，基于HSI彩色空間的二次圖像定位結(jié)果定位精度最高。

5 結(jié)論

分析上面實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于HSI彩色空間的二次圖像定位算法一方面圖像定位精度很高，另一方面通用性還很強(qiáng)，對(duì)于背景不太復(fù)雜的各種圖像定位場(chǎng)合均能實(shí)現(xiàn)較好的圖像定位效果。

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作者簡(jiǎn)介：

魏艷艷（1979-），西安電子科技大學(xué)在讀研究生，講師，工作單位：陜西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，從事計(jì)算機(jī)專業(yè)教學(xué)工作與研究。