（武汉大学 430072）
摘要：本文主要研究的是图像采集与处理在摄像头寻迹小车上的具体应用以及有效的分析，通过系统的研究发现在进行实时高效要求的同时，图像采集与处理在不能交换工作的情况下，就会影响工作的效率，导致小车发生不稳定性和不可靠性，失去实时性的特点等。为了解决这些问题，本文通过对图像采集；图像处理；实验结果与分析三个方面进行了简单的论述。
关键词：图像采集；摄像头；图像处理；应用分析；寻迹小车
摄像头寻迹小车控制系统的中心是图像的采集和处理技术，寻迹小车要想实现自动化的基本条件就是行驶道路的识别技术。寻迹小车的路径识别技术主要是由赛道的像素点的差异特点决定的，使用动态阈值计算方法提取出赛道的中心线，作为寻迹小车的运行通道。图像的采集与图像的处理技术要满足道路识别的基本条件，保证寻迹小车在运行的过程中保持快速、高效的信息图像的收视情况，从而确保小车的稳定性与可靠性。
一、图像采集
路径识别是保证寻迹小车在运行的过程中实现自动化的基本条件，它的主要功能包括：准确的、快速的采集赛道的路面信息，并将采集到的信息转换成电信号，传输给单片机进行处理工作。寻迹小车在赛道中运行的时候，装置在车体前端的摄像头通过实时检测的信息情况，采用隔行扫描的方法按一定的分辨效率采集图像中的差异点，在进行扫描的过程中，会发现需要的扫描点，通过图像传感器中的芯片把需要的点的图像灰度与灰度转换成相对应的关系电压值，电压值处于低压的时候，图像发出偏黑色，电压值处于高压的时候，图像发出偏白色。最后将电压值在视频信息的帮助下传输出去，摄像头在图像上保持连续的扫描状态，就会输出连续的电源视频信号，电压的高低起伏情况说明了扫描的图像灰度变化状况。在传输的视频信号中，包括了图像信号，场同步信号，行同步信号，行消隐信号，场消隐信号，前均衡脉冲，槽脉冲信号，后均衡脉冲等，因此说，要想正确的掌握各种信号之间存在的逻辑关系，就必须做好视频信号的采集工作。
在选择摄像头寻迹小车的图像采集方法中，通常使用的是行信号HREF和场信号VSYN两种方法，主要的采集过程是行信号在进行有效的处理时在行中断中进行。同时，要考虑摄像头寻迹小车在运行的过程中，要将采集到的图像信息进行有效的排查与筛选工作，场信号在采集的过程中，是由下到上的顺序进行的采集获得。将采集到的图像信息数据直接以灰度值的形式保存到FIRSTBUFF数据存储中。在实验的时候，要对摄像头进行有效的优化，把摄像头的位置旋转到九十度的时候，是最适合赛道的路径状况，图像数据的长度要选择在行数是34，列数是110。
二、图像处理
图像的处理工作主要使用的是CCD摄像头，其中的信道、光照时间、传感器的温度等因素都会给图像带来比较多的噪音方面的干扰，具有代表性干扰的是椒盐噪音、高斯噪音两种，因此要对原始的图像进行图像的复原处理工作。这些系统的安装是为了获取赛道的相关信息，也就是中心线，传统的阈值方法在获取中心线的时候，存在一定的缺陷，针对这一问题通过对图像滤波和动态阈值两个方面进行了简单的论述，具体的论述内容如下：
（一）图像滤波
图像滤波通常被分为两种方法，一种是空间域；另一种是频率域。频率域比空间域更加的具有直观性，但是它需要借助空间域做DFT和IDFT的转换，加大了成本的费用；空间域的方法更加的适合小窗口的滤波器，因此，在进行系统图像滤波的适合，更多的选择空间域。空间域图像的滤波方法在进行计算的时候，多数使用的是算术均值滤波器，但是，这种计算方法的中心点领域中的各个1点是属于相同的权重关系，会出现平滑图像的噪音影响，严重的还会出现图像模糊的情况，为了防止窗口内的中心点域领域点的灰度域距离的相似性，可以选择使用加权均值滤波器，他们的灰度值是由窗口内像素点的灰度值加权平均获得的，各个像素点的权重是由定义性的灰度值的相似函数域空间临近度的函数确定的。他们的表达公式如下：
通过加权平均值滤波器以后，有效的控制了黑白椒盐的噪点，在一旦程度上修整了图像的平滑度，保持了赛道边缘的完整性，满足了相同系统的要求。
（二）动态阈值
获取中心线的方法就是通过固定阈值法中的图像的二值化方法利用中心线的线宽特点进行有效的提取工作。但是，固定阈值法只能获取到距离较近的图像灰度，对于赛道中的远距离的图像灰度，由于受到光线等因素的影响，采集到的图像灰度比较模糊，有时还获取不到远处的中心线。为了更好的解决这个问题，可以使用图像锐化的方法进行边缘的检测活动。例如：3×3的Prewitt差分算子进行赛道差分图像的获取工作，通过获取的图像信息提取出需要的中心线边缘，再利用边缘差分的最大值具有的特点，找到对应的区域最优化的阈值，调整好阈值以后，就可以有效的进行二值化图像的获取工作。
三、实验结果与分析
通过实践的结果可以证明这套图像采集系统的硬件电路设计非常的合理，于传统的图像才就系统相比，提升了图像数据采集的速度和工作效率，采集到的赛道信息具有完整性和有效性，高效率的引导寻迹小车在运行过程中的稳定性、可靠性、快速性。在图像采集与处理系统的软件设计中，使用的是改良后的中值滤波计算方法，在有效的时间内过滤排除了随机噪音，与传统的标准型的中值滤波计算方法相比，降低了运算的使用时间、简化了计算方法、减少了空间复杂度等。将固定的阈值方法改为动态的阈值方法，在二值化计算方法的帮助下，使得寻迹小车在不同的光照下可以正常的运行，弥补了固定阈值计算方法中的不足之处，保证摄像头寻迹小车在任何光照条件下都能正常运行。通过整体的图像采集与处理中，使用了动态的阈值计算方法以后，保证了MC9S12XS128能够在CCD摄像头的扫描情况下，使用20ms就可以获取到赛道的中心线，还能够保证系统的正常运行速度，提升了寻迹小车的抗干扰能力、定位能力，确保摄像头寻迹小车的稳定性和可靠性。反之，在摄像头寻迹小车的控制周期将会变为40ms，一旦小车的速度加快，就会发生冲出赛道的情况，影响了小车的稳定性与可靠性，使得小车失去了实时性的特点。
结束语：
综上所述，本文论述了图像采集与处理在摄像头寻迹小车上的应用分析情况，分析了从图像的采集到图像的处理工作。通过实验的结果和有效的分析，得到了寻迹小车在不同的道路中行驶，都非常的稳定、可靠，保证了寻迹小车在行驶的过程中，保持了稳定、快速、抗干扰、实时性等特点。图像处理技术消除了图像数据的噪音，保证车速的转换，提供了数据信息等，帮助寻迹小车提供高效的速度与方向的信息；保证寻迹小车在复杂的路段也能达到平均速度。
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论文作者:解五一
论文发表刊物:《电力设备》2015年5期供稿
论文发表时间:2015/12/23
标签：图像论文; 小车论文; 阈值论文; 摄像头论文; 灰度论文; 赛道论文; 中心线论文; 《电力设备》2015年5期供稿论文;