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基于K60競(jìng)賽用智能汽車的路徑識(shí)別系統(tǒng)研究

2016-06-27 18:59:36高孟杰胡曉燕
科教導(dǎo)刊·電子版 2016年8期

高孟杰+胡曉燕

摘 要 智能車技術(shù)的研究是一項(xiàng)綜合性的研究,其中包括機(jī)械、傳感器檢測(cè)、電機(jī)控制、模式識(shí)別、圖像分析、信號(hào)處理、嵌入式系統(tǒng)等多個(gè)學(xué)科融合。本文以智能車控制系統(tǒng)的圖像信號(hào)采集與圖像處理為研究對(duì)象,分析了圖像傳感器OV7620的工作原理,并且提出了圖像信號(hào)采集與圖像處理的方法,圖像處理中使用了二值化和中值濾波算法,在提取黑線上采用邊沿提取法。

關(guān)鍵詞 圖像傳感器OV7620 二值化 中值濾波 邊沿提取法

中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

1圖像傳感器OV7620的工作原理

攝像頭 OV7620 是一款數(shù)字的 CMOS 型、NTSC 制式的攝像頭,每秒能夠輸出 30 幀圖像,OV7620 攝像頭是隔行掃描圖像的,即在每行掃描點(diǎn)數(shù)不變的情況下,將圖像分成奇偶兩場(chǎng)分別傳送,奇場(chǎng)圖像傳送 1、3、5、7……奇數(shù)行,偶場(chǎng)圖像則傳送與之相對(duì)應(yīng)的偶數(shù)行,這兩場(chǎng)圖像的效果是一樣的。圖像在低電平的時(shí)候傳輸給的單片機(jī),采用下降沿捕捉,既在每場(chǎng)圖像開(kāi)始時(shí)候采集,采用這種方法采集的圖像更為準(zhǔn)確些。行中斷的周期為 63.6us,圖像在高電平時(shí)輸出像素點(diǎn),低電是換行時(shí)間,所以一定要捕捉上升沿將來(lái)觸發(fā)行中斷,因?yàn)橄陆笛睾蟮臄?shù)據(jù)是無(wú)效的。

要操作攝像頭,首先進(jìn)行初始化,傳統(tǒng)的中斷觸發(fā)方式都是上升沿觸發(fā),而本文研究的行、場(chǎng)中斷都是下降沿觸發(fā),在這里需要解釋一下。由于OV7620的圖像大小是640'480,而單片機(jī)不需要這么多的列,由于使用了DMA功能,而DMA只能連續(xù)采集,因此我們選用硬件四分頻,因此實(shí)際采集到的列數(shù)為640/4=160列,而行數(shù)我們采用隔行采集的思想。

做攝像頭信號(hào)采集一定要做好時(shí)序的分析工作,一幀分為兩場(chǎng)圖像,即奇場(chǎng)和偶場(chǎng),將圖像處理放在偶場(chǎng)進(jìn)行處理,而奇場(chǎng)進(jìn)行采集圖像。其中AcqAryy[50]中存入需要采集的行,由于攝像頭一幀有480行,一場(chǎng)有240行,因此,需要在這240行中挑選50行,具體操作為在賽道上放一根黑條,每2cm采集一次(理論距離為250=100cm,但實(shí)際最遠(yuǎn)端的行采集不清楚,不得不每?jī)尚胁杉淮危{(diào)整一次黑條,也可在賽道上粘50根黑條,直接采集240行圖像,發(fā)送到上位機(jī)上,從中挑選50行,最終能夠達(dá)到圖1的圖像效果。

3.1二值化處理

將圖像導(dǎo)入matlab進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)原始圖像像素值均在0-255內(nèi),而白色區(qū)域像素值一般在 160以上,黑色區(qū)域一般在 70以下。為了提取出黑線,檢測(cè)像素值的跳變是最直觀的方案,但是實(shí)際中一般黑白線邊沿的像素值不是突然跳變的,而有一個(gè)過(guò)渡過(guò)程。所以,將原始圖像進(jìn)行二值化處理不但有清晰邊沿線的功能,還能方便后續(xù)路徑識(shí)別部分算法的設(shè)計(jì)與處理。

二值化處理就是對(duì)于輸入圖像的各個(gè)像素,先確定某個(gè)亮度值,當(dāng)像素的亮度超過(guò)該閾值時(shí),則將對(duì)應(yīng)輸出圖像的像素值設(shè)為 1,否則為 0,原理公式如下:

其中, f ( x, y), g ( x, y)分別為處理前 、處理后的圖像中處于( x, y)位置上的某個(gè)像素的濃度值,t為閾值 。圖 2為二值化后的效果, 0為黑點(diǎn), 1為白點(diǎn) 。

二值化后的賽道狀況已經(jīng)非常明了,但是仍有干擾存在,這樣對(duì)賽道的識(shí)別及接下來(lái)的算法設(shè)計(jì)會(huì)造成一定的困難。 因而,選擇對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波。該方法是一種局部平均的平滑技術(shù), 對(duì)脈沖干擾和椒鹽噪聲的抑制效果好,能有效保護(hù)圖像的邊緣 。

1x3窗口中值濾波是非常簡(jiǎn)單的一種去噪方法,是將某個(gè)像素點(diǎn)和相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)的像素值按大小順序排列,取出中間值作為該點(diǎn)的像素值。這種方法能夠有效地抑制隨機(jī)噪聲,并且計(jì)算量相比去噪常用的 3x3模板要小得多 。減小計(jì)算量能夠有效地提高單片機(jī)識(shí)別道路的速度,這一點(diǎn)對(duì)時(shí)間要求較高的實(shí)時(shí)處理是非常重要的。

為了說(shuō)明此方案的適用性,隨機(jī)在圖像數(shù)組中加入噪聲點(diǎn),如圖3。為了使接下來(lái)的驗(yàn)證過(guò)程更為方便,設(shè)計(jì)中將實(shí)際圖像用matlab進(jìn)行二值化,導(dǎo)出一個(gè)二維數(shù)組,在驗(yàn)證算法時(shí)不同的道路狀況只需修改數(shù)組中的值即可。

3.2黑線提取

這里的黑色引導(dǎo)線以白色為襯底,因黑線和白色底板存在很多大灰度比,在圖像信號(hào)上會(huì)形成相應(yīng)高低不同的電壓值。當(dāng)檢測(cè)到黑線時(shí),圖像信號(hào)中將形成一個(gè)“ 凹”形槽,凹槽處即是黑線在一行數(shù)據(jù)中的相對(duì)位置。

對(duì)圖像每行數(shù)據(jù)的處理將得到每行圖像中黑線的相對(duì)位置,即下面的行數(shù)據(jù)處理;而對(duì)每行圖像中黑線的位置的綜合分析將再現(xiàn)黑線的形狀,即下面的幀數(shù)據(jù)處理。本設(shè)計(jì)將采集的模擬量數(shù)據(jù)存放在一個(gè)二維數(shù)組中,當(dāng)完成對(duì)一行數(shù)據(jù)的采集后,就可以對(duì)該行的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,即提取黑線的算法。 在提取黑線上采用邊沿提取法。該算法具有對(duì)黑線反應(yīng)靈敏、準(zhǔn)確度高、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

圖4表示的是光線比較好的情況下,A/D采集一幀中一行像的數(shù)值結(jié)果,即二維數(shù)組中的某一行數(shù)據(jù)。小圓點(diǎn)的縱坐標(biāo)表示 A/D采集值,橫坐標(biāo)表示采集點(diǎn)在二維數(shù)組該行中的相對(duì)位置。

邊沿提取法,即通過(guò)程序檢測(cè)到上述圖形的上升沿和下降沿 ,然后通過(guò)上升沿和下降沿的位置求出黑線的位置。邊沿提取算法流程,其提取流程如圖5所示:

通過(guò)判斷下降沿位置和上升沿位置,來(lái)計(jì)算黑線的相對(duì)位置,并通過(guò)判斷上升沿之后的數(shù)據(jù)是否滿足相差不大于閾值來(lái)減小誤差,以精確計(jì)算黑線的相對(duì)位置。

參考文獻(xiàn)

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