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图像处理与模式识别技术在监控系统中的应用一、引言随着科技的不断发展，监控系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，图像处理与模式识别技术作为监控系统中的重要组成部分，具有专业性强的特点。
本文将围绕图像处理与模式识别技术在监控系统中的应用展开讨论。
二、图像处理技术在监控系统中的应用1. 视频图像增强监控系统中获取的视频图像往往受到环境、光照等因素的影响，导致图像质量不佳。
图像处理技术可以对这些图像进行增强，提高图像的清晰度、对比度等，从而更好地满足监控系统对图像的要求。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、滤波等。
2. 目标检测与跟踪监控系统需要对目标进行检测与跟踪，以实现对目标的实时监控与分析。
图像处理技术可以通过检测目标的形状、颜色、纹理等特征对目标进行自动识别。
此外，还可以利用目标的运动轨迹等信息进行目标的跟踪，实时追踪目标的位置与行为。
3. 图像拼接监控系统中往往需要同时监控多个区域，而只有有限的摄像机资源。
图像处理技术可以将多个摄像头的图像进行拼接，形成一个大画面，实现对更大范围的监控。
此外，还可以通过图像拼接技术将多个摄像头的图像无缝衔接，避免监控盲区的产生。
三、模式识别技术在监控系统中的应用1. 行为识别与分析监控系统需要对目标的行为进行识别与分析，以实现对异常行为的及时发现与预警。
模式识别技术可以通过学习目标的正常行为模式，对目标的行为进行实时监测与分析，当目标的行为偏离正常模式时，触发报警系统。
2. 人脸识别人脸识别技术是近年来监控系统中的热门应用之一。
通过模式识别技术，可以对监控图像中的人脸进行自动识别与比对。
这在安全监控、人员出入登记等场景中具有重要意义。
3. 物体识别监控系统中的目标不仅可以是人，还可以是车辆、动物等物体。
模式识别技术可以对这些物体进行自动识别与分类，提高监控系统对不同类型目标的感知能力。
四、总结与展望图像处理与模式识别技术在监控系统中的应用已经成为当前科技发展的热点之一。
监控摄像头图像处理技术与应用随着科技的发展，人们对智能安防系统的需求也越来越高。
其中，监控摄像头图像处理技术的应用便是智能安防系统中不可或缺的部分。
本文将从图像处理技术的基础知识、图像处理技术的应用、图像处理技术的发展趋势三个方面进行探讨，希望能为大家带来有益的启发。
一、图像处理技术的基础知识图像处理技术是一种涉及图像分析、图像识别、图像改善、图像压缩等多种技术的综合领域。
在监控摄像头中，图像处理技术的主要目的是为了提高监控视频的质量、减少数据量、降低传输带宽等。
图像处理技术的基础知识主要包括以下几个方面：1.灰度化：将一张彩色图片转换成灰度图像，可以方便的进行后续的处理。
灰度化采用的一般是RGB彩色空间中的亮度模型，即将三原色分别乘以一个系数，然后再求和即可得到亮度值。
2.滤波：滤波是一种通过在图像中引入噪声来模拟真实情况的技术。
通过滤波，可以消除图像中的噪声，从而提高监控视频的可视化效果。
3.边缘检测：边缘检测是一种可以从图像中识别出物体边缘的技术。
在边缘检测中，常用的算法有Sobel算子、Laplacian算子、Canny算法等。
二、图像处理技术的应用监控摄像头图像处理技术的应用主要表现在以下几个方面：1.人脸识别：人脸识别是一种可以自动识别出照片或视频中的人脸的技术。
在人脸识别中，常用的算法有PCA算法、LDA算法、SVM算法等。
2.虚拟现实：虚拟现实技术可以将真实场景和虚拟场景进行结合，从而创造出一种极具沉浸感的交互体验。
在监控摄像头中，虚拟现实技术可以用于建立三维景观模型、构建虚拟现实漫游路径等。
3.运动检测：运动检测主要是对监控视频中的动态变化进行分析，主要包括目标检测、目标跟踪等技术，在实际应用中可以用于监控区域内的安全保卫。
三、图像处理技术的发展趋势随着社会科技的快速发展，图像处理技术也在不断地创新发展。
未来的图像处理技术发展趋势主要表现在以下几个方面：1.深度学习技术的应用：深度学习技术是当下人工智能领域中最为火热的技术之一。
基于CCD的图像采集和处理系统一、概述随着科技的快速发展，图像采集和处理技术在许多领域，如医疗、工业、安全监控等，都发挥着越来越重要的作用。
基于电荷耦合器件（CCD）的图像采集和处理系统以其高分辨率、高灵敏度和低噪声等优点，在科研、工业生产和日常生活中得到了广泛应用。
电荷耦合器件（CCD）是一种能够将光信号转换为电信号的半导体器件，其内部由大量紧密排列的光敏元件（像素）组成。
当光线照射到CCD表面时，每个像素会根据光线的强弱产生相应的电荷，通过后续电路的处理，可以将这些电荷转换成数字信号，从而实现对图像的捕捉和存储。
基于CCD的图像采集和处理系统主要由光学系统、CCD传感器、模数转换电路、图像处理软件等部分组成。
光学系统负责将目标景物的光线引导到CCD传感器上CCD传感器将光信号转换为电信号模数转换电路将模拟信号转换为数字信号，以便后续处理图像处理软件则负责对采集到的图像进行各种增强、分析和识别等操作，以满足不同应用的需求。
本文将对基于CCD的图像采集和处理系统的基本原理、组成结构、关键技术以及应用领域进行详细介绍，旨在为相关领域的研究人员、工程师和技术人员提供有益的参考和借鉴。
同时，也期望通过本文的探讨，能够推动基于CCD的图像采集和处理技术的进一步发展和应用。
1. 图像采集与处理技术的发展背景随着科技的飞速发展，图像采集和处理技术已成为现代社会不可或缺的一部分。
从早期的模拟信号处理技术，到现代的数字信号处理技术，图像采集和处理技术经历了巨大的变革。
在这个过程中，电荷耦合器件（ChargeCoupled Device，简称CCD）的发明和应用，极大地推动了图像采集和处理技术的发展。
图像采集技术是对真实世界中的光信号进行捕捉和转换的过程，而处理技术则是对这些信号进行增强、分析和理解的操作。
早期的图像采集设备，如摄像机，大多采用模拟信号处理技术，其精度和稳定性有限。
随着数字技术的崛起，尤其是计算机技术的快速发展，数字图像采集和处理技术逐渐取代模拟技术，成为主流。
高清视频采集与处理技术的研究与应用随着科技的不断发展，人们对高质量视频需求的不断提高，高清视频采集与处理技术的研究与应用越来越受到人们的关注。
本文将介绍高清视频采集与处理技术的相关知识和应用领域。
一、高清视频采集技术高清视频采集技术是指通过专业的视频采集设备，采集现场的高清画面并将其录制下来，以便后续处理和展示。
采集过程需要考虑到画面质量、数据量、传输速度等因素，其中摄像头的质量和性能对采集效果和后续处理都有着很大的影响。
1. 摄像头的选择选择合适的摄像头对于高清视频采集十分重要。
一般来说，要选用分辨率高、噪声小、图像清晰、色彩饱和的高清摄像头。
常用的高清摄像头有HDCVI、AHD、HD-TVI等。
2. 采集设备除了摄像头外，还需要相应的采集设备，通常是专业的视频采集卡或视频采集盒。
采集设备的质量和性能也会影响到采集效果和后续处理。
3. 采集参数的设置在进行高清视频采集前，要对采集参数进行设置，如分辨率、帧率、码率、I帧间隔等。
根据采集场景的不同，需要进行相应的设置。
二、高清视频处理技术高清视频处理技术包括视频压缩、图像增强、目标检测、视频分析等方面。
视频处理可以为后续的存储、传输、交流提供更好的用户体验。
1. 视频压缩技术视频压缩技术可以将大数据量的原始视频数据压缩，以减小数据存储和传输的成本。
视频压缩一般分为有损压缩和无损压缩两种方式。
有损压缩可以通过减少视频数据的冗余信息和舍去一些不重要的信息来达到压缩数据的目的。
而无损压缩则是通过优化编码算法来实现数据压缩，达到保留更多数据信息的目的。
2. 图像增强技术图像增强技术可以提高视频图像的清晰度和细节，使用户体验更好。
图像增强技术包括图像去噪、图像锐化、图像对比度增强等。
3. 目标检测技术目标检测技术可以在视频中自动检测特定的目标物体，并给出相应的识别结果。
目标检测常用的方法有基于特征的检测方法、基于文本信息的检测方法、基于颜色特征的检测方法等。
基于摄像头得图像采集与处理应用1、摄像头工作原理图像传感器,就是组成数字摄像头得重要组成部分。
根据元件得材料不同,可分为CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合元件)与CMOS(plementary MetalOxide Semiconductor,金属氧化物半导体元件)两大类。
电荷藕合器件图像传感器CCD(Charge Coupled Device),它使用一种高感光度得半导体材料制成,能把光线转变成电荷,通过模数转换器芯片转换成数字信号,数字信号经过压缩以后由相机内部得闪速存储器或内置硬盘卡保存,因而可以轻而易举地把数据传输给计算机,并借助于计算机得处理手段,根据需要与想像来修改图像。
CCD由许多感光单位组成,通常以百万像素为单位。
当CCD表面受到光线照射时,每个感光单位会将电荷反映在组件上,所有得感光单位所产生得信号加在一起,就构成了一幅完整得画面。
互补性氧化金属半导体CMOS(plementary MetalOxide Semiconductor)与CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化得半导体。
CMOS主要就是利用硅与锗这两种元素所做成得半导体,使其在CMOS上共存着带N(带–电)与P(带+电)级得半导体,这两个互补效应所产生得电流即可被处理芯片纪录与解读成影像。
然而,CMOS得缺点就就是太容易出现杂点, 这主要就是因为早期得设计使CMOS在处理快速变化得影像时,由于电流变化过于频繁而会产生过热得现象。
CCD与CMOS在制造上得主要区别就是CCD就是集成在半导体单晶材料上,而CMOS就是集成在被称做金属氧化物得半导体材料上,工作原理没有本质得区别。
CCD制造工艺较复杂,采用CCD得摄像头价格都会相对比较贵。
事实上经过技术改造,目前CCD与CMOS得实际效果得差距已经减小了不少。
而且CMOS得制造成本与功耗都要低于CCD不少,所以很多摄像头生产厂商采用得CMOS感光元件。
图像采集与处理技术在智能建筑监控中的应用智能建筑监控系统是基于图像采集与处理技术的一种应用，它通过安装在建筑物各个角落的摄像头，采集实时视频数据并通过图像处理算法进行分析和处理。
这种技术的应用使得智能建筑能够实现更高效的监控和管理，提升建筑的安全性和便利性。
图像采集是智能建筑监控系统的基础，通过在建筑物内部和外部的关键位置安装高清摄像头，可以全方位地监控建筑物的各个角落。
摄像头可以通过有线或无线方式连接到监控中心，实时传输视频信号。
这些摄像头可以通过网络进行远程监控，监控中心可以随时查看建筑物内外的情况，并及时采取应对措施。
图像处理是智能建筑监控系统的关键技术，通过对采集到的实时视频数据进行处理和分析，可以实现多种功能和应用。
首先，通过人脸识别算法，系统可以自动检测建筑物内外的人员，对来访者进行识别和记录。
这样一来，无需人工值守，系统就能够自动判断并控制建筑物的进入权限，提高了建筑的安全性。
其次，图像处理技术还可以用于智能数据分析。
通过对监控摄像头采集到的视频进行分析，系统可以自动识别建筑物内部的异常情况，如火灾、破窗、盗窃等，及时报警并通知相关人员。
这大大提高了建筑物的防范能力，可以及时进行紧急处理，减小事故的发生和损失。
另外，图像处理技术还可以应用于智能建筑的能源管理中。
通过对建筑物内部的照明、空调、电力设备等进行监控和控制，系统可以根据实时采集到的图像数据来调节能源的使用和分配，提高能源利用效率。
在建筑物内部没有人员时，系统可以自动关闭不必要的灯光和设备，节省能源，降低能源消耗。
除了上述功能和应用，图像采集与处理技术还可以在智能建筑的智能化管理中发挥作用。
通过对建筑物内部环境和设施的全面监控，系统可以自动生成巡检报告，提供给管理人员进行参考和决策。
这样一来，不仅提高了建筑物的管理效率，还能够有效降低管理成本。
总之，图像采集与处理技术在智能建筑监控中发挥着重要的作用。
通过安装摄像头进行图像采集，并利用图像处理算法进行数据分析和处理，智能建筑监控系统可以实现多种功能和应用，提高建筑物的安全性和便利性，进一步推动智能建筑的发展。
摄像头图像采集与处理技术研究摄像头图像采集与处理技术是现代计算机视觉领域中非常重要的一个部分。
随着技术的不断进步，摄像头的应用越来越广泛。
从安防监控、智能电子、虚拟现实到自动驾驶，摄像头的应用场景已经横跨各个领域。
在这个过程中，对摄像头的图像采集和处理技术进行研究和探讨，已经成为了计算机视觉领域中的热门话题之一。
一、图像采集技术摄像头的原理是将光学图像转换成电子信号。
通常，摄像头需要采集足够多的光学原始图像，并把这些原始图像以一定的频率和分辨率输出成电子信号。
在这个过程中，图像的采集把握和处理对后续图像处理有着至关重要的作用。
事实上，摄像头的图像采集质量直接影响视觉算法的准确性和可行性。
在图像采集技术中，摄像头的控制是一个重点研究之一。
在摄像头的应用中，控制命令的时间延迟、控制命令的帧率和采集信号等方面都需要进行优化，以达到更好的采集效果。
此外，采集应该保证摄像头的曝光信息、带宽信息和采集图像的质量信息等方面的完整性，这样才能更加准确地处理以及获取更多的信息。
除了控制命令、延迟、帧率和曝光信息之外，图像采集还需要考虑摄像头的分辨率、视角和光学透镜等因素。
这些因素也会直接影响图像的采集和处理效果。
因此，在摄像头图像的采集过程中，不仅需要考虑图像的采集方式和分辨率，同时还需要考虑不同应用中的具体场景。
二、图像处理技术图像处理是将图像数据转化为有用的信息的过程。
这个过程可以分为多个阶段，如图像增强、去噪、特征提取、目标定位等。
这些都是非常基础和重要的技术。
除了基础的处理技术之外，基于纹理、形状、颜色等特征的特征识别技术也在不断发展。
这些算法通过对图像的特征进行提取和识别，可以用于人脸检测、物体识别和运动跟踪等领域。
此外，人工智能技术的兴起，从而催生了以深度学习、卷积神经网络等技术为代表的新型图像处理技术，这种算法具有非常高的准确性和智能性。
在处理技术的应用过程中，需要考虑图像的噪声、光照、锐度、对比度等方面的影响。
图像处理技术在智能监控领域的应用随着社会的不断发展，监控技术已经成为了不可或缺的一部分，无论是家庭、企业还是公共场所，都需要在一定程度上进行监控。
而传统的监控方式已经无法满足现代化的需求，因此智能监控技术正在逐渐成熟并得到广泛应用。
图像处理技术是智能监控技术中最重要的一部分，它可以通过对图像的识别、分析、处理等方法，实现对于监控区域的准确、快速的检测和预警，从而能够帮助人们更好地进行安全保护工作。
在智能监控领域，图像处理技术主要包括以下四大应用：1. 人脸识别技术人脸识别技术是图像处理技术中最常见的一种，它可以通过人脸图像的分析和识别，实现对于身份的确认和检测。
这种技术广泛应用于金融、安防、门禁等场景，可以帮助人们更好地进行人员管理和安全检测。
在这种技术中，一般需要使用深度学习等算法进行训练和识别。
首先需要通过收集大量的人脸图像来进行训练，并对数据进行处理和优化，从而形成一个包含大量特征的人脸图库。
当出现新的人脸图像时，系统会通过比较其特征与图库中的数据进行匹配，从而实现人脸识别的功能。
2. 动态目标检测技术动态目标检测技术是智能监控中的另一种重要应用，它可以通过对图像中移动的目标进行识别和跟踪，实现对于目标的实时监测和预警。
这种技术广泛应用于公共场所等需要对目标进行监控的场景，如机场、军营等。
在这种技术中，一般需要使用比较复杂的算法进行处理，包括神经网络等模型。
首先需要对图像进行分割和二值化处理，然后通过形态学等算法对图像进行优化和变换，从而实现目标的检测和跟踪。
3. 全景视频监控技术全景视频监控技术是一种比较新颖的监控技术，它可以通过对多个摄像头的全景视频进行拼接和融合，实现对于监控区域的全方位监测。
这种技术广泛应用于重要场所的监控，如博物馆、桥梁等。
在这种技术中，一般需要使用图像处理和计算机视觉等技术进行处理。
首先需要对多个摄像头的视频进行拼接和校正，之后需要对图像进行颜色校正和镜头矫正等处理，最后形成一张全景图像。
基于摄像头的影像采集技术摘要：文章针对基于摄像头的影像采集技术进行研究，分析了影像采集技术的关键实现环节（影像提取、影像处理、影像存储、影像检索、影像信息加密）以及影像采集技术的应用现状和发展。
关键词：摄像头；影像采集；影像检索摄像头已经成为人们非常熟知的设备之一，在生活领域，人们广泛使用摄像头在网络进行有影像、有声音的交谈和沟通；在工作领域，摄像头被广泛的运用于视频会议，远程医疗，军事管理，交通管理，实时监控，档案管理等方面。
影像采集技术是指通过图像处理技术或者人工的方式利用影像设备获取图像信息，并存储成为可供使用的数字化信息，通过网络或电话等多种途径进行影像传输，浏览，检索等，从而真正实现对各类档案资料、各种票据的长期保存、智能查询和科学管理。
基于摄像头的影像采集技术即通过控制摄像头来采集图像数据，并将图像进行一些处理，按照预定的像素值和图片格式来存储图像并进行相应的图像处理。
1影像采集技术实现的主要步骤影像采集技术的实现主要有五个环节：影像提取，影像压缩，影像存储，影像检索和影像信息加密。
1.1影像提取首先要连接并打开摄像头，将摄像头与电脑连接好后，安装相应的摄像头驱动程序，打开摄像头，从摄像头的影像当中提取一张静态影像。
具体做法可以使用avicap32.dll中的capCreateCaptureWindowA函数创建一个视频窗口并得到句柄，再用SendMessage函数向其发送消息来控制视频窗口完成影像提取功能。
1.2影像处理为保证影像清晰可辨，需要对采集到的影像材料进行图像矫正处理：去黑边、倾斜校正、去除线条黑斑，压缩等。
①去除黑边、线条、黑斑。
由于扫描纸张纸质和扫描设备灯光的原因，从影像设备提取出来的影像多数容易采集到黑边，有时还会采集到许多干扰线条或黑色斑点，这些可以通过对影像设置相应阀值，提取影像边缘后进行像素置换的方式来实现。
②倾斜校正。
倾斜校正是一个讨论影像围绕着什么旋转的问题，通常我们是以影像的中心为圆心来旋转。
基于摄像头的图像采集与处理应用1、摄像头工作原理图像传感器，是组成数字摄像头的重要组成部分。
根据元件的材料不同，可分为CCD （Charge Coupled Device，电荷耦合元件）和CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）两大类。
电荷藕合器件图像传感器CCD（Charge Coupled Device），它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。
CCD由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。
当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。
互补性氧化金属半导体CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）和CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化的半导体。
CMOS主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带–电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。
然而，CMOS的缺点就是太容易出现杂点, 这主要是因为早期的设计使CMOS在处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会产生过热的现象。
CCD和CMOS在制造上的主要区别是CCD是集成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原理没有本质的区别。
CCD制造工艺较复杂，采用CCD的摄像头价格都会相对比较贵。
事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距已经减小了不少。
而且CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采用的CMOS感光元件。
成像方面：在相同像素下CCD的成像通透性、明锐度都很好，色彩还原、曝光可以保证基本准确。
而CMOS的产品往往通透性一般，对实物的色彩还原能力偏弱，曝光也都不太好，由于自身物理特性的原因，CMOS的成像质量和CCD还是有一定距离的。
但由于低廉的价格以及高度的整合性，因此在摄像头领域还是得到了广泛的应用工作原理：为了方便大家理解，我们拿人的眼睛来打个比方。
当光线照射景物，景物上的光线反射通过人的晶状体聚焦，在视网膜上就可以形成图像，然后视网膜的神经感知到图像将信息传到大脑，我们就能看见东西了。
摄像头成像的原理和这个过程非常相似，光线照射景物，景物上的光线反射通过镜头聚焦，图像传感器就会感知到图像。
具体部分是这样的，摄像头按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。
如图1所示，摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出就是一段连续的电压信号，该电压信号的高低起伏反映了该行图像的灰度变化。
当扫描完一行，视频信号端就输出一个低于最低视频信号电压的电平（如0.3V），并保持一段时间。
这样相当于，紧接着每行图像信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉冲，它是扫描换行的标志。
然后，跳过一行后（因为摄像头是隔行扫描的），开始扫描新的一行，如此下去，直到扫描完该场的视频信号，接着会出现一段场消隐区。
该区中有若干个复合消隐脉冲，其中有个持续时间远长于其它的消隐脉冲，称为场同步脉冲，它是扫描换场的标志。
场同步脉冲标志着新的一场的到来，不过，场消隐区恰好跨在上一场的结尾和下一场的开始部分，得等场消隐区过去，下一场的视频信号才真正到来。
摄像头每秒扫描25幅图像，每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描50 场图像。
奇场时只扫描图像中的奇数行，偶场时则只扫描偶数行。
摄像头有两个重要的指标：分辨率和有效像素。
分辨率实际上就是每场行同步脉冲数，这是因为行同步脉冲数越多，则对每场图像扫描的行数也越多。
事实上，分辨率反映的是摄像头的纵向分辨能力。
有效像素常写成两数相乘的形式，如“320x240”，其中前一个数值表示单行视频信号的精细程度，即行分辨能力；后一个数值为分辨率，因而有效像素=行分辨能力×分辨率。
图 1 摄像头视频信号2、图像采集CCD摄像要能有效地对视频信号进行采样，首先要处理好的问题是如何提取出摄像头信号中的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲，否则，单片机将无法识别所接收到的视频信号处在哪一场，也无法识别是在该场中的场消隐区还是视频信号区，更无法识别是在视频信号区的第几行。
这里有两种可行的方法。
第一，直接采用A/D转换进行提取。
当摄像头信号为行同步脉冲、消隐脉冲或场同步脉冲时，摄像头信号电平就会低于这些脉冲模式之外时的摄像头信号电平。
据此，可设一个信号电平阈值来判断A/D转换采样到的摄像头信号是否为行同步脉冲、消隐脉冲或场同步脉冲。
第二，就是给单片机配以合适的外围芯片，此芯片要能够提取出摄像头信号的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲以供单片机作控制之用。
由于单片机的处理速度有限，而一些脉冲的间隔时间又较短，我们就采用了第二种方法进行信号提取。
LM1881 视频同步信号分离芯片可从摄像头信号中提取信号的时序信息，如行同步脉冲、场同步脉冲和奇、偶场信息等，并将它们转换成TTL 电平直接输给单片机的I/O 口作控制信号之用。
LM1881的端口接线方式如图2所示。
图2 LM1881其中，引脚2 为视频信号输入端，引脚1 为行同步信号输出端（如图3中的b）。
引脚3 为场同步信号输出端，当摄像头信号的场同步脉冲到来时，该端将变为低电平，一般维持230us，然后重新变回高电平（如图3中的c）。
引脚7 为奇-偶场同步信号输出端，当摄像头信号处于奇场时，该端为高电平，当处于偶场时，为低电平。
事实上，不仅可以用场同步信号作为换场的标志，也可以用奇-偶场间的交替作为换场的标志。
图3 LM1881 信号时序图CMOS摄像头的灰度值、以及场、行中断直接给出数字量，无需A/D转换以及帧、场分离。
图像采集的关键是时序的把握。
此外，中断的优先级一定要保证，要不然无法采集到完整的图像。
摄像头每秒扫描25幅图像（即25帧数据），每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描50场图像。
奇场时只扫描图像中的奇数行，偶场时则只扫描偶数行。
我们使了ECT的通道1捕捉场中断，通道0捕捉行中断。
如下面摄像头信号采集时序图所示：（1）在采集时乎略TCLK，首先是因为它太快了，捕捉不到，另外也没有必要捕捉到它。
图4 摄像头信号采集时序图采集图像时尽快地一个点一个点的取就行了，和模拟摄像头一样。
（2）VYNSC是判断是否一幅图像开始，周期是20mS，其中高电平持续时间很短，忽略；HREF是判断是否一行图像的开始，周期是63us左右，其中高电平持续时间为40us，低电平持续时间23us ，那么可以算一下一场有多少行：20ms/63us=317，当然实际上没有这么多，消隐和无效信号去掉之后只有292行。
（3）必须明确：场中断要通过下降沿捕捉，行中断要通过上升沿捕捉。
若用IRQ捕捉行中断必须加反相器。
（4）有效的灰度数据是在行中断之后的上升沿内，所以不要在行中断后的23US后采集，那是废数据。
计算一下一行OV6620有多少个点：40us/110ns=363消隐和无效信号去掉之后只有356个点。
3、图像处理本设计针对的是基于摄像头简单黑白道路采集。
摄像头采集到赛道图像后，必须对图像数据进行正确的处理，才能提取出赛道位置，保证后续工作的顺利进行。
图像处理简单的来说就是根据摄像头传回来的视频信号中提取出黑线的位置。
常用的黑线提取算法划分为二值化算法、直接边缘检测算法和跟踪边缘检测算法。
二值化算法的思路是：设定一个阈值valve，对于视频信号矩阵中的每一行，从左至右比较各像素值和阈值的大小，若像素值大于或等于阈值，则判定该像素对应的是白色赛道；反之，则判定对应的是黑色的目标引导线。
记下第一次和最后一次出现像素值小于阈值时的像素点的列号，算出两者的平均值，以此作为该行上目标引导线的位置。
直接边缘检测算法：采用逐行搜索的算法，首先找到从白色像素到黑色像素的下降沿和从黑色像素到白色像素的上升沿，然后计算上升沿和下降沿的位置差，如果大于一定的标准值，即认为找到了黑线，并可求平均值算出黑线的中心点。
至于上升沿、下降沿的检测，可以通过上上次采样数与这次采样数的差值的绝对值是否大于一个阈值来判断，如果“是”且差值为负，则为上升沿；如果“是”且差值为正，则为下降沿。
跟踪边缘检测算法：由于黑色的目标引导线是连续曲线，所以相邻两行的左边缘点比较靠近。
跟踪边缘检测正是利用了这一特性，对直接边缘检测进行了简化。
其思路是若已寻找到某行的左边缘，则下一次就在上一个左边缘附近进行搜寻。
这种方法的特点是始终跟踪每行左边缘的附近，去寻找下一列的左边缘，所以称为“跟踪”边缘检测算法。
4、图像应用我们采用的是直接边缘检测算法，因为该方法抗环境光强变化干扰的能力更强，同时还能消除垂直交叉黑色引导线的干扰。
由于智能车上安装的摄像头相对于赛道存在一定的倾斜角度，因此会造成采集到的赛道图像具有一定的梯形失真，即图像中的赛道远端窄、近端宽，远端图像不清晰而近端图像清晰可靠，如图5所示图5 图像采集的还原图所以就将一场图像分为两部分，近端部分和远端部分。
为了给单片机处理节约时间我们采用了全场动态范围来提取黑线即首先取得第一幅图像得到近处基准行黑线位置，在此基础上确定下一幅图像搜索范围由于黑先是连续变化的，远端部分黑线就根据前两行黑线位置的偏差量再加上一个固定范围来寻找。
在图像滤波算法中，还应考虑以下几个方面：首先，根据图像模型去噪，例如，由于赛道的黑色引导线是绝对连续的，故两个中间有黑线的行之间不能有全白行（注意中间二字：如果黑线在边缘，则可能是由于摄像头的视野太窄或智能车身不正导致在过弯道时只能看到部分黑色引导线），这主要是解决光线对摄像头的反光问题；其次，在理想的情况下，根据赛道的黑色引导线的连续性，如果某一行求取的中心线位置与相邻的两行都相差很大，则可以认为该行数值错误，抛弃该行的数据或使用其前后两行数据的平均值来替代该错误数值用以校正。
这样一来提取出的黑线就比较可靠了，不过在实际调试中远处图像畸变比较大而且行距也大，偶尔还是可能会出现错误提取黑线，但是这对车体的控制影响不是很大。
摄像头车相对于电磁车与光电车最大的优势在于有较远的前瞻，所以图像精度就非常重要了即行分辨率和分辨率越高图取出来的黑线位置就越稳定可靠，这也是所有控制算法的基础。
