目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 直方图均衡化

1.2 SKNet 分类模型

二、 数据集

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于图像增强的交通标志识别系统 

课题背景和意义

       随着交通标志在道路上的重要性日益突出，交通标志识别系统成为了一个备受关注的研究领域。准确地识别和理解交通标志对于交通安全和智能交通系统的发展至关重要。然而，由于道路环境的复杂性和图像质量的变化，传统的交通标志识别方法存在一定的局限性。因此，基于图像增强的交通标志识别系统的研究具有重要的意义。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 直方图均衡化

       直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过重新分布图像的像素值，使得图像的直方图变得更加均衡。直方图均衡化可以显著改善图像的对比度和亮度分布，从而增强图像的细节和视觉效果。其优势包括： 直方图均衡化是一种非常简单且直观的方法，易于实现和理解。它不需要额外的训练过程或复杂的 参数调整，适用于各种类型的图像。直方图均衡化能够同时对整个图像进行增强，而不仅仅是特定区域或特征。这意味着它可以提高整体图像的质量和观感，使得图像更适合于各种图像处理任务。直方图均衡化是一种无损操作，不会引入任何额外的噪声或失真。它只是通过重新映射像素值来改变图像的亮度分布，不会破坏原始图像  

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       直方图均衡化的步骤如下：

1. 统计图像的像素值分布，生成原始图像的直方图。
2. 计算每个像素值在直方图中的累积分布函数（CDF），表示该像素值在图像中出现的累积概率。
3. 对于每个像素点，将其像素值映射为CDF经过线性拉伸后的像素值，即将原始像素值替换为CDF的线性变换结果。
4. 重复步骤3，对图像中的所有像素点进行像素值的替换。
5. 生成均衡化后的图像，其直方图应该呈现更加均匀的分布。

1.2 SKNet 分类模型

       SKNet是一种基于深度神经网络的图像分类模型，具有以下优势： 自适应感受野：SKNet通过引入Selective Kernel模块，实现了自适应感受野的操作。它能够根据不同图像区域的特征自动调整感受野的大小，从而更好地捕捉图像中的细节和上下文信息。这使得SKNet在处理具有不同尺度和复杂度的图像时具有更强的表达能力和适应性。在许多图像分类任务中表现出色，取得了较好的性能。它结合了深度神经网络的强大表征学习能力和Selective Kernel模块的自适应感受野机制，能够更好地捕捉图像中的语义信息和上下文关系，从而提高分类准确性和泛化能力。结构相对简单，易于扩展和调整。它可以作为基础模型与其他深度学习技术和图像处理方法相结合，进一步提升性能。此外，SKNet的思想也可以应用于其他计算机视觉任务中，如目标检测和图像分割，具有一定的通用性和应用潜力。 

  

       SKNet是一种卷积神经网络，通过自适应调节感受野的大小，提取更加精细准确的特征。它通过分割、融合和选择三个过程来实现这一目标。在分割过程中，通过使用不同大小的分组卷积核对输入特征图进行处理，得到两个分支的特征图。融合过程将两个分支的特征图进行元素求和，并使用全局平均池化得到通道的统计信息。然后通过全连接层将统计信息降维得到权重向量。选择过程通过对权重向量进行Softmax操作，得到不同空间尺度的权重，从而获得不同感受野的加权融合信息。最后，根据权重对两个分支的特征图进行加权融合，得到最终的特征图。SKNet的设计旨在提高图像分类任务的性能，通过自适应感受野的操作，能够更好地捕捉图像中的特征，从而提高分类准确性和泛化能力。

二、 数据集

       为了支持这个交通标志识别系统的研究，我自制了一个全新的数据集。这个数据集通过网络爬取了大量道路上的交通标志图像，并对它们进行了标注和分类。数据集包含了各种道路场景下的交通标志，包括不同形状、颜色和尺寸的标志。通过采集真实场景中的图像，我能够获得更真实、多样的数据，这将有助于提高交通标志识别系统的性能和鲁棒性。通过网络爬取了大量道路上的交通标志图像，并对它们进行了标注和分类。数据集包含了各种道路场景下的交通标志，包括不同形状、颜色和尺寸的标志。通过采集真实场景中的图像，我能够获得更真实、多样的数据，这将有助于提高交通标志识别系统的性能和鲁棒性。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

       在实验环境中，我们使用了一台配备Windows 10操作系统的计算机，该计算机搭载了Intel（R） Xeon（R） CPU E5-2620 v4 @2.10 GHz处理器，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti显卡和96 GB内存。我们采用Python编程语言，基于Pytorch深度学习框架搭建了网络模型。这种配置为我们提供了强大的计算能力和高效的深度学习处理性能，使得我们能够顺利地进行实验并取得良好的结果。

3.2 模型训练

       在实验中，对实验数据集中的所有图像进行增强操作。对于对比度良好的图像，增强效果不明显，因此采用直方图均衡化对这些图像进行处理不会对最终的识别效果产生负面影响。训练集和测试集采用相同的处理方式，确保模型在不同数据上的一致性。

       对于对比度差的图像，实验采用直方图均衡化进行增强。通过直方图均衡化，过暗或过亮的交通标志图像的视觉效果得到显著提升。实验中的结果示例显示，经过增强后，原始图像中过暗或过亮的部分被调整，使其更加清晰可见。这对于识别任务来说是有益的，特别是对于那些原始图像中人眼已经无法分辨的情况。

       在实验中，使用了随机梯度下降（SGD）优化算法进行训练。动量设置为0.9，权重衰减为0.0001。由于存在大模型，初始学习率设为0.01。在训练过程中，当训练到第140轮后，将学习率调整为0.001。在进行到第170轮后，再将学习率调整为0.0001。总共进行了200轮训练，每个批次的大小设置为64。

       实验中使用准确率（Acc）和各类别识别准确率作为模型性能的评价指标。这些指标能够评估模型在分类任务上的表现。通过对数据进行增强和模型的训练，旨在提高模型的分类准确性和泛化能力。

海浪学长项目示例：

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最后

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