1  绪论

1。1  研究背景和意义

随着社会经济的发展，汽车成为了主要的城市交通出行工具，但在汽车数量不断增多的同时，也带来了如城市交通拥堵、事故频发等一系列负面问题。据公安部统计，在2012年全年查出的不按交通信号灯指示通行的交通违法行为就达到了约2600万起，其中的4。6万起交叉口交通事故造成了5万多人受伤、1万多人死亡，其中17。9%的事故是由交叉路口违反交通信号灯所致。而在中华人民共和国修订的《机动车驾驶证申领和使用规定》中有明确规定：“辨色力应无红绿色盲”。但据资料显示，我国目前约有6000万色觉异常患者(含色盲、色弱)，在申领驾照时一般采用俞自萍色盲检查法予以判定。但该方法存在一定的主观性，有可能出现错判或者漏判。除此之外，一些违规获取驾照的行为也使一定数量的色盲或色弱患者进入了机动车驾驶人群，由此也产生了很大的交通隐患。

正是由于以上认识，论文选定“面向色盲人群的红绿灯识别技术”为题，其理论和现实意义如下：论文网

1。服务色盲人群，保障色盲人群对于道路交通的需求，提高道路交通的社会公平性。

2。辅助驾驶员进行信息获取，实现人机交互，增加驾驶的安全性。

1。2  当前发展现状

1。3  本文研究内容和章节安排

本文首先简单介绍了基于颜色特征对交通信号灯进行检测的一些基本原理，介绍了图像处理方面的一些基本概念，研究了在红绿灯识别的基本识别算法，以及在MATLAB中进行仿真。本文一共分为四章，简要介绍如下：

第一章：主要介绍课题的意义和背景，并对该课题在国内外的研究现状和存在的一些问题作简要的介绍；

第二章：简单介绍一些对图像处理方面的基本概念和一些检测识别的原理的概述；

第三章：主要介绍了对于红绿灯识别系统的基本原理和实现方式。文献综述

第四章：对MATLAB程序进行仿真，通过样本图片对程序的性能以及准确性加以验证，确定其性能，对结果进行分析。

2  相关图像处理原理

    本章主要介绍一些图像的基本概念以及图像预处理的步骤，以更好地为后续的识别系统设计作准备。

2。1  彩色图像分割

如何使用适当的颜色空间来体现出信号灯的颜色特性，且使用恰当的阈值来对交通信号灯区域实现准确的分割是本节需要研究的内容。

2。1。1  选择颜色空间

颜色作为彩色图像的重要特征之一，能否正确检测信号灯成败的关键在于如何正确运用颜色特性来进行颜色分割。

1。RGB颜色空间

    该颜色空间是由空间中的R、G、B三原色组成，其空间模型可以由如图2。1表示，其结构较为简单。

图2。1 RGB空间

2。HSV颜色空间

    该颜色空间是A。R。Smith在1978年创建的一种六角锥体模型，其基本依据是颜色的直观特性。这个模型中的颜色参数分别是：H（色调）、S（饱和度）、V（亮度）。其颜色空间模型如图2。2所示。

图2。2 HSV空间

    而从RGB空间到HSV空间的转换公式为

2。1。2   二值化

二值化(如图2。3)是通过自定的阈值将目标图像的像素点根据其灰度值的大小分为两类不同的像素群，从而直接从目标图像中提取出目标物。二值化包括全局二值化和局部二值化，全局二值化是对整个目标图像用一个设定阈值进行处理，而局部二值化则是将整个目标图像按照一定的规则分为N个小窗口后，在不同的小窗口中设定不同的阈值进行二值化处理，所以局部二值化在表现图像细节方面更加优秀。 用于色盲人群的红绿灯识别技术MATLAB(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_96178.html