【摘 要】
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针对自然环境中，复杂光照环境影响到采集图像的质量导致基于色彩模型的图像分割失效这一问题，提出了一种新的适合于自然环境下交通标志检测、识别系统的分割算法。通过研究
【机 构】
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装甲兵工程学院控制工程系,北京 100072
【出 处】
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第五届信号和智能信息处理与应用学术会议
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针对自然环境中，复杂光照环境影响到采集图像的质量导致基于色彩模型的图像分割失效这一问题，提出了一种新的适合于自然环境下交通标志检测、识别系统的分割算法。通过研究图像像素的颜色模型相关性和空域相关性，设计聚类算法在图像中分离出各个同质区域。该算法提高了交通标志检测、识别系统对光照条件的适应性，很好地避免了交通标志误检、漏检和标志内部指示信息丢失。为下一步实现自然环境下交通标志的检测、识别打下良好的基础。
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