交通标志识别原理是利用道路标志丰富的颜色信息和固定的形状信息进行特征识别，具体可将识别过程分为“分隔”和“识别”两个步骤，其中分隔是指在获取的图像中发现候选目标，并进行相应的预处理，其次是交通标志识别，包括特征提取和分类等，最后进一步判定目标的真实性。

交通标志识别原理交通标志识别又称为TSR（Traffic Sign Recognition）是指能够在车辆行驶过程中对出现的道路交通标志信息进行采集和识别，及时向驾驶员做出指示或警告，亦或者直接控制车辆进行操作，以保证交通通畅并预防事故的发生。在安装有安全辅助驾驶系统的车辆中，如果车辆能够提供高效的TSR系统，及时为驾驶员提供可靠地道路交通标志信息，有效提高驾驶安全性和舒适性。

如下将介绍一种典型的道路交通标志识别的方法。

交通标志分隔交通标志分隔实际是需要快速从复杂的场景图像中获取可能是交通标志的感兴趣区域。然后采用模式识别的方法对感兴趣区域进行进一步辨识，定位其具体位置。由于交通标志功能是起到指示性、提示性和警示性等作用，他们设置都具有醒目、颜色鲜明、图形简洁、意义明确等特点。因此感兴趣区域通常是利用其颜色和形状进行的。

如下举例说明利用颜色如何进行分隔。

交通标志的颜色无疑具有显著性特征，以颜色进行检测和识别的方法有很多，包括对颜色空间的各个通道或其组合进行阈值分割或聚类，区域分裂，颜色边缘检测等，用经过训练的人工神经网络作为分类器识别颜色，以颜色为索引，将目标在直方图与模板库中图像的直方图进行匹配，找出可能的若干模板，为下一步形状分析做准备。

目前，在交通标志识别中常用的彩色空间包括RGB、HIS、CIE几种，而RGB作为图像处理中常用的三基色，是构建其他各种颜色的基础，其他颜色表示方式可以用RGB变换得到。

我们知道，对于交通标志而言大都颜色比较单

固定，比如红色标志一般表示禁令，蓝色标志一般表示指示类，黄色标志一般表示警告类，这里正好利用RGB的三基色红、黄、蓝加以识别匹配来表示，但由于对于驾驶辅助系统功能TSR通常是一个动态交互识别的过程，其对于光照、气候以及阴影等干扰的影响反应较为敏感，而RGB信息不仅代表色彩，也代表亮度，并且三基色之间存在着很大的相关性，因此，为了消除RGB颜色本身包含的亮度信息，可在RGB空间将颜色值R、G、B将在亮度上进行归一化，从而将一个三维空间降到二维空间表示的颜色信息，这样RGB三基色颜色之间的亮度相关性就减小了。