1 河北工业大学信息工程学院, 天津 300401
2 天津市电子材料与器件重点实验室, 天津 300401
利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型融合点火像素点位置信息生成的二维条形码，实现镜像对称交通标志的分类识别。为了研究二维条形码的抗干扰性能，在待识别图像中加入椒盐噪声，并以不同分级数，采用R、G、B三个颜色空间进行处理，分析经过预处理前后形成的二维条形码抗干扰性能。针对国家标准道路交通标志图像库GB5768-1999中117个标志，其中45个黄色警告标志，43个红色禁令标志，29个蓝色指示标志进行实验，结果表明，二维条形码可以克服镜像对称标志无法区分的问题，并且抗干扰性能优于一维条形码，在R、G、B三个颜色空间分别处理时，1%的椒盐噪声影响下最高匹配率可达97%。
图像处理 交通标志识别 二维条形码 脉冲耦合神经网络 抗干扰性能 光学学报
2014, 34(s2): s210002
