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文档简介

1、基于摄像头的智能车赛道边沿提取学 院： 计算机与通信工程学院 班 级：计算机1104 姓 名：王大哥 学号：4115509x 姓 名：徐宝x 学号：4115511x 2014年11月17日【问题描述】飞思卡尔智能汽车竞赛深受大学生的喜爱，该竞赛分为三个组别：电磁组、光电组、摄像头组。各组小车利用不同的原理采集赛道信息，再利用循迹和控制算法，实现自动识别路径以完成比赛。其中摄像头组是利用黑白摄像头采集前方信息，由于赛道是白色而其他区域是黑色，就可以通过设置阈值将赛道提取出来。但是实际采集和处理中的噪点比较多，影响小车运行的稳定性。本实验通过滤波算法将图像中的噪点除去，提高循迹准确性。图1摄像头智

2、能车图2赛道【算法原理】开始采集图像，存储在g_VideoImageDataA程序处理B程序处理结束赛道边沿提取水平处理垂直处理水平处理垂直处理xi-1+Xi2-Xi小于阈值MAX递归寻找每一行的跳变边沿点【实验结果】/ 程序A处理图3程序A处理前（好多的白点，影响赛道的提取）通过程序A处理后（除赛道边界上的噪点都能去掉）/程序B处理程序B处理后：第30行的灰度值波形：(其实每一行都在边界处突变，有个较大的增量，其他地方为定值)二值化前(阈值不稳定，与环境有关)，第30行的灰度值波形：(每一行都是这样，且波动无规律，不利于边界的判断)结论：通过文中算法基本可以解决小车在循迹中采集图像所遇到的噪点问题和阈值不稳定的问题，但由于小车采用的处理器是单片机，且在运行过程中实时性强，程序量不宜太大，所以今后可以考虑精简程序，提高运行速度。【部分代码】去噪处理程序A：提取赛道的方法：程序B/ 思路：将图像的每一行数据严格二值化，通过突变点找边沿！/ 二值化前：(阈值不稳定，与环境有关)

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