Görüntü isleme uygulamaları teknolojideki gelismelere paralel olarak giderek
yaygınlasmaktadır. Trafik isareti tanıma sistemleri de sürücüye görsel olarak yardım
sağlamak amacıyla gelistirilen önemli uygulamalardan biridir. Simdi opsiyonel olarak
seçilen bu sistemler, ileride otomobillerin standart donanımı olarak kullanıcılarına
sunulacaktır. Bu sistemlerin daha yaygın olarak kullanılabilmesi için çalısmalar devam
etmektedir.
Bu tez çalısmasında gelistirilen trafik isareti tanıma sisteminde; HSV renk
uzayına dönüsüm, kırmızı renk bilesenlerini için esikleme, resim iyilestirme, resim
maskeleme, Hough Circle Transform ve sablon esleme yöntemleri kullanılmıstır.
Tanıma sistemi kırmızı kenar çerçeveli; üçgen trafik isaretleri, daire trafik isaretleri, dur
isareti ve yol ver isareti kullanılarak test edilmistir. Tez çalısmasında kullanılmak üzere
bir veri tabanı olusturulmustur ve sistemin basarımını diğer sistemlerle
karsılastırabilmek için GRAM veritabanı da kullanılmıstır. Gelistirilen sistemin
basarımı tanıma ve sınıflandırma olarak elde edilmistir.
Applications on image processing are growing with technology. Traffic sign
recognition is one of the most important applications which is developed as a visual
helper for drivers. Nowadays, these systems are optional but they are going to be
standard equipment for automobiles in the future. Studies on these systems continue to
make them more common.
Traffic sign recognition system developed in this thesis comprise HSV color
space transformation, thresholding for red components, image enhancing, image
masking, Hough Circle Transform and template matching. The system was tested for
triangular signs, circular signs, stop sign and yield sign which have red frames. A new
test database was made for the thesis and GRAM database was also used for comparing
system success. Success of the developed system is recorded as detection and
classification.