基于图像处理的盲道识别系统

【摘要】： 盲道是市政工程中的重要一项,现在几乎各个城市各条人行道上都铺设有相应的盲道。但是现在普遍地盲道并未发挥出其应有的功能,主要的原因是因为各种盲道或者未按标准建设,或者遭到人为的破坏,使得它们对盲人的导向作用大大降低。本文旨在于构造一套完整的基于图像处理的盲道识别系统,它能够实时地采集盲人所在位置的盲道图像,并利用各种图像处理的相关算法,将盲道区域与方向识别出来,并与盲人的行进方向进行比较,最终给出实时的互动调整。 由于各种盲道的风格差异非常大,因此如果用单一的图像分割方法是很难正确识别出所有的盲道的。为此,我们提出了一个统一的处理框架,轮流利用几种图像分割-图像边缘检测-盲道边界查找的方法,以便能够检测出盲道的边界及确认盲人的相对位置。因此,本文的主要内容主要包括下面几点: 1.介绍整个系统的构成。包括硬件系统,软件系统,然后主要地分析一下系统的核心部分即图像处理这块对于统一识别各种不同盲道的策略。 2.介绍我们调查的盲道现状,并对采集到的盲道图像进行分类,制定相应的图像分割策略。主要地,我们将之分成可基于阈值分割,可基于纹理差异分割以及可基于盲道内部几何特征三类。由于基于纹理差异的分割是识别中的一大难点,因此,我们主要地介绍了纹理分割的方法,包括各种特征矢量提取方法以及聚类方法,并提出了一种基于图论的聚类方法。 3.为了提取出盲道的边界,我们首先利用Canny边缘检测算子对图像分割后的结果作分析,然后利用Hough变换查找其中符合条件的直线。为了识别盲道的拐弯处,我们介绍了Freeman链码,并提出了一种基于Freeman链码可以检测边缘检测结果中的盲道拐角点的算法。 文章的最后给出本系统对于各种盲道图像的实验结果,结果表明对于大部分的盲道图像它都能快速有效地识别出盲道区域及方向,基本上已经达到实际应用水平。?