تحتوي لوحات الطريق المرورية على معلومات مفيدة لمستخدمي الطريق.عدد من التطبيقات
الحديثة مثل المركبات الاوتوماتيكية (الذكية) يتطلب عملها تمييز اوتوماتيكي لنصوص اللوحات
المرورية عملية تمييز النصوص تتالف من عدة مراحل ,اول هذه المراحل هو كشف النصوص
واستخراجها.في هذا العمل تم تطوير خوارزمية تقوم باكتشاف وتحديد و استخراج النصوص
والكتابات من المقاطع الفديوية .تحديدا تهتم هذه الدراسة بالنصوص والكلمات الموجودة في لوحات
الطريق المرورية الخاصة بمدينة بغداد حيث تمت دراسة وتحديد خصائص ومميزات هذه اللوحات
المرورية.
تمت دراسة قطع الشارع الخاصة بمدينة بغداد وتحديد ابعادها ووضع الموصفات الخاصة بها
لتمميزها عن بقية الاجسام الموجودة بالصورة.تم استعمال لغة الماتلاب 4102لبناء الخوارزمية.
عمل الطريقة المقترحة يتضمن مرحلتين اساسيتين الاولى هي :معالجة الصورة لتحديد موقع
وعزل صور اللوحات المرورية واهمال الجزء المتبقي من الصورة,اما المرحلة الثانية هي :معالجة
صورة اللوحة المرورية لعزل الكلمات والنصوص دونا عن بقية الرموز والاشكال الهدف من هذا
الترتيب هو تقليل زمن التنفيذ اخوارزمية ,البنية الاساسية للخوارزمية تعتمد على الدوال التالية :
دالة كاني لكشف الحواف ,دالة التوسيع,دالة ملئ الفجوة,وداله الشكل غير المطوق.
لتقييم اداء وقياس متانة الخوارزمية المقترحة فقد تم اخضاعها لعدة اختبارات حيث تم
اختبارعملها على صور مفردة من الفديو وكانت نسبة الاسترجاع( )rفي اغلب الاختبارات تساوي
او قريبة من ,%011وكانت القيمة الكلية %98وكذلك نسبة الدقة كانت . %8
الملخص الانجليزي
Traffic Road-Signs contain useful information for roads users, the
operation of many modern applications like the automatic or smart
vehicles require an automatic discrimination of the texts of the traffic
road-sign. Discrimination of text is composed of several stages, the first
of these stages is detection and extraction of the texts. In this thesis, an
algorithm is developed to detect, locate, and segment of the texts and the
words in the video clips. Specifically, this thesis is concerned with the
texts that exist in the road signs in the city of Baghdad. These road-signs
are analyzed and their features are determined.