基于不变矩和SVM的圆形交通标志识别方法研究

摘要

针对道路交通标志的自动识别问题,通过不变矩和支持向量机(SVM)方法对圆形标志图像识别方法进行研究。首先根据交通标志的颜色和形状信息对采集到的原始图像进行颜色分割、形态学去噪和形状检测等处理,获得图像中包含交通标志的区域。然后分别对标志图像进行Hu矩和Zernike矩的特征值提取,将特征值输入SVM中进行训练并采用网格搜索法对SVM进行参数优化,最后使用优化后的支持向量机方法实现交通标志的识别。实验表明,与现有的其他交通标志识别算法相比,采用高阶Zernike矩与优化后SVM的识别方法有更好的识别效果。