路标的局部图像特征提取

信息处理 图片 图像分割 局部特征
2022-02-21 09:30:22

我正在做一个从图像中检测路标的项目。考虑下面的示例图像:

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我正在使用启发式搜索来检测图像中的路标。基本上,我想要一些可以非常快速地计算出来的弱特征(颜色、形状、路标内的零对称性),并且它们的加权平均值可以用来识别路标。

目前,我正在搜索整个图像以找到可能具有不同比例的路标。由于搜索的领域很多,我尝试通过使用一些启发式方法来减少它:

  1. 前一帧中符号检测的位置(很可能在附近)
  2. 路标通常在正确的标志上
  3. 路标包含足够的白色像素

但最终搜索需要在找到包含路标的区域时停止。为此,我依靠一些快速且强大的局部特征来预测在图像的给定区域内包含道路标志的可能性。目前,我主要依靠 Matlab 提供的颜色和一些区域道具。

我尝试在该区域的边缘图中寻找线和角,甚至尝试阈值化并使用形态学寻找矩形。但似乎它们太二元了,无论是它的YES还是它的NO。事实上,在大多数情况下它都会失败,所以我的问题是我可以依靠哪些不错的本地特征来检测路标?

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如果有人指导您正确的方向或提供一些可能有助于解决此问题的链接或论文,我将不胜感激。

3个回答

你知道你在寻找什么标志吗?如果是,也许您可​​以进行模板匹配(例如,归一化的互相关,在 matlab 中可用)。当信号越来越近时它不会很好用,因为透视投影会改变它们的外观,但它应该适用于中距离检测。

您可以将模板匹配搜索限制在道路的右侧。

还有可能是下一步的仿射变换的模板匹配算法。

克里斯托斯

你可以看看 Segvic 等人最近发表的文章,我知道他们一直在研究交通标志检测的问题。

基本思想是使用 Viola-Jones 框架进行对象检测,后来通过添加一些时间和空间约束对其进行了改进。如果我没记错的话,他们实现了近 100% 的召回率,在 10000 帧上只有 2 个误报(我可能对数字有误,但它们是这样的)。

最好直接参考论文(按年份排序):

Sinisa Segvic、Karla Brkic、Zoran Kalafatic、Vladimir Stanisavljevic、Marko Sevrovic、Damir Budimir 和 Ivan Dadic。用于交通基础设施的计算机视觉辅助地理信息库存。ITSC​​,葡萄牙马德拉岛,2010 年 9 月:66-73

西尼萨·塞格维奇、卡拉·布尔基奇、佐兰·卡拉法蒂奇、阿克塞尔·平茨。利用移动车辆的交通标志检测中的时间和空间约束。机器视觉和应用(接受出版)

西尼萨·塞格维奇、佐兰·卡拉法蒂奇、伊万·科瓦切克。没有原始检测响应空间聚类的滑动窗口对象检测。IFAC SYROCO 2012

如果我忘记链接相关内容,请参阅此处的其他出版物。

我认为值得你尝试的是像素共现模型。粗略地说,这是基于像素强度的东西。因此,您可以快速跳过所有不太可能的位置并专注于那些感兴趣的位置。搜索有关皮肤模型的文章。

同时,还有一些基于HAAR正交投影的识别算法(这个想法发表在CVPR和PAMI上)。虽然我之前没用过,但这个算法速度很快也就不足为奇了,因为它的计算是积分图像的。换句话说,您可以在目标图像中匹配任意大小的矩形 ROI。