1、圖像去噪與特征提取圖像二值化圖像二值化是數字圖像處理技術中的一項基本技術，該系統中由于賽道是由黑色和白色兩種顏色組成的，并且背景顏色基本也是白色的，系統的任務是識別出黑色的引跑線位置，由于其圖像的干擾并不是很強，因此可以采用二值化的技術作為系統的圖像預處理。經過二值化處理將原來白色的像素點用0 表示，而黑色像素點用1 表示。圖像二值化技術的關鍵在于如何選取閾值通常來說，常用的方法包括有全局閾值法，局部閾值法及動態閾值法。由于賽道現場光線是比較均勻，而且賽道周圍的底色基本上都是白色的，所以在該系統設計中采用全局閾值法，可達到算法簡單，執行效率高的效果。二值化閥值選取在對賽道環境的分析中，我們可以

2、發現黑線部分的亮度是相對比較固定的，其波動的范圍非常小，小于20(亮度值最大為255)，而白色底板的亮度值變化相對較大一些，但仍能保證其與黑線的亮度值有較大的梯度。因此，可以采用直方圖統計法來對其閥值進行自動設定，具體方法如下。首先存儲一幅原始圖像的所有數據，然后對整幅圖像的第一像素點進行統計，最終把第個亮度值所對應的像素點個數統計出來，結果將出現一個雙波峰形圖，如圖5 所示。這將能較直接地比較出亮度值集中的區域，以兩個波峰的中心位置所在的中點值作為該賽道的二值化閥值。該算法計算的精度較高，能夠找到理想的一個閥值點，雖然它執行的時間較長，但是這只是在賽車未起跑前進行的初始化運算，對賽車起跑后的

3、速度完全沒有影響， 因此該方案是可以采用的。【以上文本參考第四屆華南理工大學技術報告】【以下程序參考第三屆遼寧工程技術大學技術報告】/*/.直方圖計算.for(image_arrange=0;image_arrange25;image_arrange+)for(image_line=0;image_line72;image_line+) histogram(*(*(image_point+image_line)+image_arrange)+; image_line=0; image_line=0;image_arrange=0 ;for(histogram_count=0;histogram

4、_count128;histogram_count+)printp(%4d，histogramhistogram_count); for(histogram_count=0;histogram_count128;histogram_count+) histogramhistogram_count=0; histogram_count=0;/.two value.*/for(image_line=0;image_line26;image_line+)for(image_arrange=0;image_arrange60) *(*(image_point+image_line)+image_arr

5、ange)=0 ; else*(*(image_point+image_line)+image_arrange)=1 ; 我們知道圖像采樣完成后還需處理。一種很直接的算法就是等待圖像采樣完成后再進行圖像處理，這種叫串行執行方式。這種方式的缺點是效率比較低。因為我們采用每隔3 行采樣一行的方式，所以這樣就白白浪費掉了隔行采樣的優勢。由是本文提出視頻采樣和處理并行執行的算法。【本文提到圖像采集和圖像處理在時間上的關系，參考第四屆南昌大學技術報告】卡住停車程序 在調試車模的過程中，賽車沖出跑道是常有的事。若車模撞倒東西無法前進時，電機會發生堵轉，這對電機、對驅動電路都非常不利。因此，我們希望電機卡住

6、時能夠自動關閉。實現方法非常簡單，只要在程序中加上一個判斷：當車速小于0.5m/s時，給定速度為0。由于車模正常行駛速度一般都大于1.5m/s，因此這個限制是很可靠的。此外，為了使車模能順利起步，可以再加一個限制：當車模行駛距離大于2m并且車速小于0.5m/s時，給定速度為0。【采用上海大學程序】目標指引線有兩類比較重要的特征：中間點和邊緣點（如二維數組矩陣中顏色信息為黑色的像素點）。我們可以取每列的中間點、或邊緣點作為該列的特征點。二維數組矩陣共17 列，則共可取出17 個特征點，每個特征點的橫坐標值就是其所在列的列值，而縱坐標值（行值）就是我們將通過算法求出的。若取中間點為特征點，具體做法是，我們采用二值化的方式逐列檢測圖像數據（詳細內容見“二值化算法”一節），判斷出每列中顏色信息為黑色的像素點，取每列中這些像素點縱坐標值大小排于最中間的那點（若有兩個，則取縱坐標小的那個）為該列的特征點，記錄下該特征點的縱坐標值。若取邊緣點為特征點，我們逐列檢測圖像數據以找出