圖像采集與處理在智能車(chē)系統中的應用

　　3.3 圖像去噪

　　在車(chē)體運動(dòng)過(guò)程中，圖像經(jīng)過(guò)二值化后并不會(huì )出現太大的噪聲，只是在局部出現了一小部分的椒鹽噪聲，其典型圖像如圖7所示?！　?/p>

　　在該系統設計中，圖像處理的目的是準確地找到黑線(xiàn)的中心位置。由于圖像中噪聲的面積非常小，并且一般出現在離黑線(xiàn)較遠的地方，處理的方法也比較多，可采用中心坐標遞推法。

　　由于該賽道的黑線(xiàn)細分為每一行的坐標后，相鄰兩行之間的中心坐標值之差是比較小的，經(jīng)實(shí)驗測試得其差一般不會(huì )超過(guò)5，具有很好的遞推性。因此可以利用前一行的中心坐標往下遞推來(lái)求解，具體步驟如下。

　　(1)由于攝像頭近處的黑線(xiàn)拍攝效果較好，不僅黑線(xiàn)的寬度比較大，而且基本不會(huì )出現任何噪聲，用其作為遞推的基準點(diǎn)是非常好的選擇。由于這是整幅圖像的基準點(diǎn)，因此對其準確性要求比較高，在計算第一行的中心坐標值時(shí)采用黑線(xiàn)連續記數法,即只有連續讀取到3個(gè)或以上“1”時(shí)才算有效的黑線(xiàn),并記錄黑線(xiàn)的塊數，否則將其清零，最終再查看該行黑線(xiàn)塊數是否為1，若不為1則改用第二行圖像數據作判斷，如此遞增直到找到唯一的黑線(xiàn)為止。

　　(2)以第一次找到的中心坐標為基準，向上一行搜索分布在其左右兩側各10個(gè)點(diǎn)這個(gè)區間內的黑線(xiàn)位置，然后同樣利用重心法求出在該區間內的黑點(diǎn)中心坐標值，并把它作為這一行的中心坐標基準點(diǎn)。

　　(3)按照步驟(2)逐步往上一行遞推，如果遇到全0的行則停止黑線(xiàn)的搜索。圖7所示的圖像經(jīng)過(guò)該算法處理后得到的圖像如圖8所示，可見(jiàn)此方法能夠有效地消除圖像的噪聲。

　　點(diǎn)評：

　　本系統以HCS12單片機作為控制核心，采用CMOS 攝像頭作為路徑識別的傳感器，使其相對光電傳感器來(lái)說(shuō)具有較好的前瞻性。由于采用了硬件分頻技術(shù)，使圖像數據能夠得到大大的壓縮且沒(méi)有增加單片機的負荷，同時(shí)采用了二值化方法對圖像進(jìn)行了預處理，經(jīng)過(guò)相應的噪聲處理之后，得到了一個(gè)較為理想的圖像數據，為系統后續的控制功能提供了良好的基礎。系統在此基礎上，最終采用模糊控制算法，使系統達到了抗干擾能力強、穩定性高、動(dòng)態(tài)性能良好的效果。

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