MATLAB图像增强与深度学习驱动的鲁棒性路标识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像增强预处理（去雾、降噪、对比度优化）与CNN深度学习模型，构建高鲁棒性路标识别系统。支持多类路标分类，并在恶劣天气条件下保持稳定识别性能，适用于智能交通场景。

详 情 说 明

基于图像增强与深度学习的鲁棒性路标识别系统

项目介绍

本项目旨在开发一个具备高鲁棒性的路标识别系统，能够有效应对复杂环境下的识别挑战。系统集成了先进的图像增强技术与深度学习算法，实现了在恶劣天气条件（如雾天、雨天）及图像质量不佳场景下的高精度路标识别。系统支持实时识别与批量处理，可处理单张图像、视频流等多种输入格式，输出详细的识别结果与性能报告。

功能特性

• 多场景图像预处理：集成雾化图像去雾（基于暗通道先验算法）、噪声消除、对比度增强（直方图均衡化）等技术，提升输入图像质量。
• 深度神经网络分类：构建基于卷积神经网络（CNN）的分类模型，支持多种常见路标类型识别；可结合迁移学习以提升模型性能。
• 强抗干扰能力：针对恶劣天气与低质量图像进行优化，确保在复杂环境下仍能保持较高的识别准确率。
• 灵活输入输出：

- 输入：支持单张图像（JPG/PNG）、视频流（MP4/AVI）及摄像头实时捕获。 - 输出：提供识别结果文本（类别与置信度）、可视化标注图像、识别日志文件及系统性能评估报告。

• 多模式处理：支持实时识别与批量处理模式，满足不同应用场景需求。
• 特征辅助分析：可选配SIFT特征点检测与HOG特征描述子，用于特征提取与匹配分析。

使用方法

1. 环境配置：确保满足系统要求（见下文），并安装必要的依赖库。
2. 数据准备：将待识别的图像或视频文件置于指定目录，或配置摄像头输入。
3. 运行系统：执行主程序文件。可通过命令行参数或配置文件指定运行模式（实时/批量）、输入源、输出路径等。
4. 获取结果：识别完成后，系统将在指定输出目录生成标注图像、文本结果、日志文件及性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本), macOS (10.14 或更高版本)
• 编程语言：Python 3.8 或更高版本
• 关键依赖库：

- 深度学习框架：TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.8+ - 图像处理：OpenCV 4.5+ - 科学计算：NumPy, SciPy - 其他：Matplotlib (用于可视化), Scikit-learn (用于评估)

• 硬件建议：

- CPU：多核处理器（推荐 Intel i5 或同等性能以上） - 内存：至少 8 GB RAM - GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（如 GTX 1060 或更高型号）将显著提升深度学习模型处理速度（非必需但强烈推荐）

• 存储空间：至少 2 GB 可用空间用于安装依赖和存储模型文件。

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与调度核心，负责协调各个功能模块的工作流程。其主要能力包括：解析用户的输入参数以确定运行模式（如实时视频流处理或批量图像文件处理）并配置相应的输入输出路径；调用图像预处理模块对输入数据进行去雾、降噪或对比度增强等质量提升操作；加载预训练的深度学习模型对增强后的图像进行路标检测与分类，并计算其置信度；最后，组织并生成文本识别结果、带标注的可视化图像、详细的识别日志以及系统性能评估报告。