对摄像头采集图像的处理(1).pdf

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1、1.图像处理4.2.1目标指引线的提取智能车通过图像采样模块获得车前方的赛道图像信息，往下介绍如何分析此二维数组来提取黑线，我们采用边缘检测的方法。二维数组的行数和列数即为像素的图像坐标，我们若求出了黑线边缘的图像坐标，就知道了黑线的位置。黑线边缘的特点是其左、右两像素为一黑一白，两像素值的差的绝对值大于某阀值，大于可根据试验确定；而其余处的相邻两像素或全白，或全黑，像素值差的绝对值小于该阀值。这样，只要我们对两数组每行中任何相邻两点做差，就可以根据差值的大小是否大于该阀值来判断此两点处是否为黑线边缘，还可以进行

2、根据差值的正负来判定边缘处是左白右黑，还是右黑左白。从最左端的第一个有效数据点开始依次向右进行阀值判断：由于实际中黑白赛道边缘可能会出现模糊偏差，导致阀值并不是个很简单介于两相邻之间，很可能要相隔两个点。因此：第line为原点，判断和line+3的差是否大于该阀值，如果是则将line+3记为i，从i开始继续在接下的从i+3到该行最末一个点之间的差值是否大于阀值，如果大于则将line+i/2+1的坐标赋给中心给黑线中心位置值，如5-4图4-4单行黑线提取法利用该算法所得到的黑线提取效果不仅可靠，而且实时性好；在失去

3、黑线目标以后能够记住是从左侧还是从右侧超出视野，从而控制舵机转向让赛车回到正常赛道。试验表明：只要阀值取得合适，该算法不仅可靠，而且实时性较好。如果更进一步可以设置阀值根据现场情况的变化而变化。在黑线引导线已经能够可靠提取的基础上，我们可以利用它来进行相应的弯、直道判定，以及速度和转向舵机控制算法的研究。2.3.4.4.视频采集通过摄像头捕获视频信号，采用查询方式或者中断方式对视频信号进行采样。结合前面的电路原理图，主程序采用I/O查询方式判别奇偶场信号跳变，并用中断方式处理行同步引发的中断。当奇偶场信号发生跳变

4、（即新的一场到来）时，对行同步信号计数器清零。在行中断服务函数中，每来一个行同步则行计数器加1，当行计数等于所需采样行时，结束采样进入控制算法，直到一个控制循环结束。行中断服务函数的流程为：图4.5行中断服务函数流程由于实际中没有必要对240行视频信号全部进行采集，所以选择第1行到240行间等间隔的40行视频信号进行采集。目前，单行视频采集的点数为100，这一采样精度使得系统可以针对车体偏差，对舵机位置进行精确调整，以提高系统稳定性。将采集到的图像通过串口发送至PC机，然后用Matlab程序进行显示。4.4.2黑

5、线提取摄像头采用的是隔行扫描的方式，为方便设计，我们忽略奇场和偶场在扫描位置上的细微差别，认为奇、偶场的扫描位置相同。由实测结果可知，所用摄像头每场信号的第23行至第310行为视频信号，即每场有288行视频信号，这已远远超出了系统所需的精度要求。实际我们没必要对这288行中的每一行视频信号都进行采样，如此会增大S12存储和数据处理的负担，甚至会超出S12的处理能力。再者，这样做是没必要的，事实上，小车的定位系统在纵向上只要有10～20个像素的分辨能力就足够了。因此，我们只需对这288行视频信号中的某些行进行采样就

6、行了。假设每场采样40行图像数据，我们可以均匀地对288行视频信号进行采样，例如采样其中的第7行、第14行、第21行、……、第273行、第280行，即采样该场信号的第29行、第36行、第43行、……、第295行、第302行（每场开始的前22行视频为场消隐信号）。结合前面的电路图，采用I/O查询方式识别奇偶场信号跳变；采用中断处理方式处理行同步引发的外部中断。当奇偶场信号发生跳变时，对行同步信号重新计数。在行同步中断处理程序中，每个行同步信号，行计数加1。当行计数到达所需采样行时，即初始化AD模块，开始对此行信号进

7、行AD采样，直到下一个行同步信号到来。如此循环，直到采样完最后一行信号。获取场跳变的方法有三种：1，脉冲捕捉场同步信号（捕获下降沿）2，捕捉奇偶场同步信号（上升/下降沿）3，查询方式识别奇偶场信号跳变。三种方式均可以稳定捕获信号，但是在程序优化上，采用捕获场同步信号的方法比较可靠，占用时间片最短。可以利用程序处理剩余的时间完成更多的算法操作。为了观察摄像头视频采样的效果，我们将S12采样到的每行图像数据通过串口发送到PC机上，然后利用matlab软件将图像数据组成的二维数组以灰度图的方式显示出来（如图4.6所示）

8、。图4.6灰度图有了可靠的图像数据，我们就可以对小车进行控制。应该说摄像头就是小汽车的眼睛，我们所做的工作就是确保，摄像头能看得尽量远，看得尽量清楚。为此，我们不断调整摄像头安装的方式，希望可以得到满意的结果。最后，我们确定了现在的方案，看似简单的想法，其实是在实践中不断探索的结果。5.6.