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在无人车自主导航中，基于视觉的环境感知是无人车信息处理技术的关键问题之一，而交通标志识别系统是无人车视觉系统的一项重要任务。 本课题为提高交通标志识别系统的鲁棒性，主要从交通标志图像预处理和交通标志识别两方面进行了研究。 针对交通标志图像预处理，本文分别从颜色矫正和彩色图像增强两方面分别对线性矩阵颜色矫正算法和亮度/对比度增强算法进行了改进，一方面结合遗传算法改进线性矩阵颜色矫正算法，另一方面结合颜色恒常性算法改进亮度对比度增强算法为自适应算法。 针对交通标志识别，本文一方面引入识别反馈对识别模块的结构进行了改进，另一方面设计了两级分类器，纹理分类器和语义分类器，以提高系统的整体性能。此外，本文还对纹理特征融合算法、后验概率支持向量机进行了研究。 实验表明这些算法能够有效提高系统的鲁棒性。