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adas摄像头原理随着现代汽车的普及与人们对安全性的要求不断提高，智能驾驶技术也成为了汽车行业的热门话题，其中ADAS（Advanced Driver Assistance System）就是其中的代表。
ADAS作为一种能够提高行车安全的技术手段，已经在很多汽车上得到了应用，而ADAS中的摄像头则是其中起到至关重要的作用的，下面将为大家详细介绍ADAS摄像头原理。
1. 摄像头的作用汽车中的ADAS摄像头，是用于采集车前、车后、侧面等多个角度的图像信息，通过图像信号处理和分析的方式实现对驾驶员、交通环境和行人、动物等情况的识别，控制车辆执行相应的操作，从而提高行车安全的一种设备。
这种装配在车辆上的摄像头，一般由高精度镜头、图像传感器、处理器、DSP芯片、存储设备等组成。
2. 摄像头的种类ADAS摄像头主要分为单目摄像头和双目摄像头两种类型。
单目摄像头具有视野范围广、成本低廉、安装方便等优点，但分辨率和空间精度较低，难以判别物体的距离和深度信息，而双目摄像头则通过两个并置的摄像头同时对同一目标进行拍摄，并利用视差原理计算物体的距离和形状，同时也可以根据深度图像信息更好地识别和跟踪目标，但是成本较高。
3. 摄像头的原理ADAS摄像头采用的是CCD或CMOS图像传感器，利用光学镜头将车辆周围景象转化为电子信号，再通过后期处理来获得高质量的图像信息。
而ADAS摄像头在工作过程中主要是实现以下几个步骤：（1）大量图像数据采集：ADAS摄像头需要从车头或其他角度采集汽车行驶时周围的环境情况图像，以提供给后面的图像处理模块。
（2）处理：对采集的图像数据进行处理，主要包括去噪、图像的增强以及对比度调整等等。
（3）图像分析和识别：利用高级图像处理技术，如边缘检测算法、特征检测算法等分析和识别图像中的物体和通道。
（4）数据传输：将处理好的数据传输给车载计算机，以便计算机根据数据来控制汽车进行相应的操作。
4. 摄像头的应用ADAS摄像头应用广泛，主要应用在自适应巡航控制系统（ACC）、前向碰撞警告系统（FCW）、车道保持辅助系统（LKAS）和行人识别等多种驾驶辅助功能。
基于图像处理的无人机目标跟踪在当今科技飞速发展的时代，无人机的应用越来越广泛，从航拍、农业植保到物流配送、抢险救援等领域，无人机都发挥着重要的作用。
而在众多无人机的应用场景中，目标跟踪是一项关键技术，它能够让无人机更智能、更高效地完成各种任务。
基于图像处理的无人机目标跟踪，就是利用无人机搭载的图像采集设备获取目标的图像信息，并通过一系列的图像处理和分析算法，实现对目标的实时跟踪。
一、无人机目标跟踪的原理无人机目标跟踪的基本原理是通过不断获取目标的图像信息，提取目标的特征，然后与之前获取的目标特征进行比对和匹配，从而确定目标的位置和运动状态。
这一过程涉及到图像采集、图像预处理、特征提取、目标检测和跟踪等多个环节。
图像采集是通过无人机上搭载的摄像头或其他图像传感器来获取目标的图像。
为了保证图像的质量和清晰度，需要考虑摄像头的分辨率、帧率、视野范围等参数，以及无人机的飞行姿态和速度对图像采集的影响。
图像预处理则是对采集到的原始图像进行去噪、增强、矫正等操作，以提高图像的质量和可读性。
这有助于减少后续处理过程中的干扰和误差。
特征提取是从预处理后的图像中提取出能够表征目标的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）特征、SIFT（ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征等。
目标检测是在图像中确定目标的位置和范围。
常见的目标检测算法有基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法（如支持向量机、Adaboost 等）以及基于深度学习的方法（如 YOLO、SSD 等）。
跟踪则是在连续的图像序列中，根据目标的特征和之前的检测结果，预测目标的位置和运动轨迹，并不断更新目标的状态信息。
二、图像处理在无人机目标跟踪中的关键技术1、目标特征表示选择合适的目标特征表示方法对于提高跟踪的准确性和鲁棒性至关重要。
基于图像处理的车牌识别系统设计近年来，随着数字化、智能化的快速发展，车辆管理变得越来越便捷，其中，车牌识别技术的发展可谓是一大亮点。
基于图像处理的车牌识别系统更是在各种场景下得到了广泛应用。
本文将从系统设计的角度来探讨基于图像处理的车牌识别系统的要素和实现方法。
系统组成要素一、硬件设备1、摄像头：负责将车牌所在的图像采集及传输给计算机进行相应的处理。
2、计算机：负责数据处理、分析、识别及与其他设备的通讯。
3、输入输出设备：例如显示器、存储设备，用于输出车牌识别结果或存储相关信息。
二、软件设备1、图像采集软件：运行在计算机中，负责与摄像头交互，获取车牌区域的图像。
2、车牌检测软件：根据车牌在图像中的特征，将其在图像中定位出来。
3、字符分割软件：将定位出来的车牌字符进行分割，为后续的字符识别做好准备。
4、字符识别软件：根据车牌的字符图像，识别出其中的具体字符信息。
5、车牌信息处理软件：对车牌字符信息进行处理，比如格式转化、存储等操作。
系统实现方法一、车牌检测车牌检测是车牌识别系统中非常重要的一环，它的效率和准确性关系到整个车牌识别系统的使用效果。
目前常用的车牌检测方法主要有：1、模板匹配法：将预先准备好的车牌模板与图像进行匹配，如果匹配程度高，就认为该区域可能为车牌。
2、颜色法：由于车牌颜色特定，在图像中检测预设的颜色来实现车牌检测。
3、滑动窗口法：通过滑动窗口的方法，检测图像中与车牌尺寸相似的区域。
二、字符分割字符分割是将车牌的字符从车牌中分割出来，为后续的字符识别打好基础。
常用的字符分割方法如下：1、按垂直投影法：通过垂直投影判断字符的分割位置，再将车牌按分割位置切割，得到字符图片。
2、SVM分类法：使用支持向量机分类器，训练一组分割规则，再基于分割规则进行字符分割。
三、字符识别字符识别是车牌识别系统中的核心问题，对车牌识别的准确率影响很大。
常用的字符识别方法如下：1、模板匹配法：使用模板匹配算法对字符进行匹配，匹配程度越高，识别准确率越高。
图像处理与图像识别新技术在智能交通中的应用研究的开
题报告
一、研究背景
随着智能交通系统的不断发展和应用，图像处理与图像识别技术在智能交通领域中日益成为关注的焦点。
通过对道路、车辆、行人等多种交通元素进行图像处理和识别，可以实现交通信息的自动采集、路况的实时监控和预测、交通事故的快速处置等功能，提高交通效率和安全性。
目前，图像处理和图像识别技术已应用于智能交通领域的多个方面，如车辆自动识别、交通拥堵监测、智能交通信号控制和智能驾驶等。
二、研究内容
本研究的主要内容包括以下两个方面：
1.图像处理技术在智能交通中的应用研究：探讨如何采集和处理交通场景中的图像数据，包括图像预处理、图像增强、目标检测等技术。
2.基于深度学习的图像识别算法在智能交通中的应用研究：研究基于深度学习的图像识别算法在交通场景中的应用，探讨如何构建合适的神经网络模型，提高识别准确性和效率。
三、研究方法
本研究将采取实验研究的方法，通过搜集和分析交通场景的图像数据，构建图像处理和图像识别算法模型，并进行实验验证。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.探讨图像处理技术在智能交通中的应用，提供一种有效的图像处理方案；
2.研发基于深度学习的图像识别算法模型，提高识别准确性和效率；
3.实现交通场景的自动识别与分析，提高交通效率和安全性。
基于Python的智能车辆识别与跟踪系统设计与实现智能车辆识别与跟踪系统是近年来人工智能技术在交通领域的重要应用之一。
通过结合计算机视觉和深度学习技术，可以实现对道路上车辆的自动识别和跟踪，为交通管理、智慧城市建设等领域提供重要支持。
本文将介绍基于Python的智能车辆识别与跟踪系统的设计与实现过程。
1. 系统架构设计智能车辆识别与跟踪系统的核心是图像处理和目标检测算法。
系统架构主要包括以下几个模块：1.1 数据采集模块数据采集模块负责从摄像头或视频文件中获取图像数据，作为后续处理的输入。
在实际应用中，可以使用USB摄像头、监控摄像头等设备进行数据采集。
1.2 车辆识别模块车辆识别模块利用深度学习技术对图像中的车辆进行识别。
常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）。
通过训练模型，可以实现对不同类型车辆的准确识别。
1.3 车辆跟踪模块车辆跟踪模块基于目标检测结果，利用相关滤波器、卡尔曼滤波器等算法对车辆进行跟踪。
通过建立目标运动模型，可以实现对车辆在连续帧中的跟踪和预测。
1.4 结果展示模块结果展示模块将识别和跟踪结果可视化展示，通常以图像或视频的形式呈现。
可以在图像上标注识别结果，并实时显示车辆的跟踪轨迹。
2. 算法实现与优化2.1 Python编程环境搭建Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于机器学习和深度学习领域。
搭建Python编程环境是开发智能车辆识别与跟踪系统的第一步，可以选择安装Anaconda集成环境，以及OpenCV、TensorFlow等相关库。
2.2 目标检测算法实现选择适合的目标检测算法对车辆进行识别是系统设计的关键。
可以基于已有的开源模型进行迁移学习，也可以根据具体需求自行设计网络结构。
在训练过程中需要注意数据集的质量和数量，以及调整超参数进行优化。
2.3 车辆跟踪算法实现车辆跟踪算法需要考虑目标运动模型、外观特征匹配等因素。
智能交通中图像处理技术应用综述作者：佀君淑张建文来源：《科技风》2017年第11期摘要：伴随着交通的发展，图像处理技术在智能交通领域得到了广泛的应用与发展。
本文主要探究了智能交通领域中常见的图像处理技术与方法。
首先对交通图像处理技术进行了介绍；其次，针对车牌自动识别和运动车辆检测技术中的常用方法进行了综述与比较；最后，在此基础上进行了研究展望，为进一步研究智能交通领域的图像处理技术奠定基础。
关键词：交通信息；图像处理技术；视频处理技术随着现代工业的迅速发展，中国汽车保有量呈快速增长趋势。
汽车的普及在给人们带来极大便利的同时，也带来了拥堵、事故、环境污染等问题。
为提高交通运输效率及安全性、减少拥堵，智能交通系统（Intelligent Transport System， ITS）应运而生。
ITS是一个多学科和多技术的交通运输和管理综合化系统工程，是将信息技术、数据通讯技术、控制技术、人工智能技术、图像处理技术等有效地综合运用于整个交通体系，可以在大范围内、全方位、实时发挥作用，提高交通运输效率，保障交通安全性，缓解拥堵问题，从而实现交通运输与管理的智能化[1]。
在智能交通领域，交通信息的采集是确保智能交通系统高效运行的关键环节。
由于图像是一种直观有效的信息展示与传递方式，近年来数字图像处理技术（Digital Image Processing）在智能交通领域得到了广泛应用。
智能交通系统通过采集图像的方式获取车辆、道路等交通信息，进而对图像进行进一步分析，可以获得速度、车辆排队长度、车辆数量等有价值的交通信息，从而实现对交通系统的控制。
目前图像处理技术在智能交通中的主要应用有车牌识别、运动车辆检测及跟踪、闯红灯检测、交通流参数检测等[2]。
1 车牌自动识别技术近年来，机动车牌自动识别技术在住宅小区安保管理、停车场收费、超速抓拍等方面得到了广泛应用。
车牌识别系统（License Plate Recognition，LPR）是指对受监控路面的车辆进行牌照信息自动提取（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）并进行处理的技术。
第27卷第6期江苏理工学院学报JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vo l.27，No.6 Dec.，20212021年12月自平衡车一直是机器人领域的研究热点，它的出现改变了人们的生产生活方式，极大地提高了生产效率，降低了生产成本和危险性，进一步促进了人们对智能化生活的需求。
自平衡车是一个典型的倒立摆系统，由于倒立摆系统其本质是不稳定的，所以需对车身进行实时调整才能保持其稳定状态[1]。
目前，基于自平衡车这种面临环境的不确定性，人们对其自主处理事务能力的要求越来越高，国内外的相关研究也取得了大量重要成果，包括典型的PID控制、模糊控制以及人工神经网络控制等[2]。
相比于传统的超声波、光电对管等传感器只能获取单一的环境信息而言，摄像头获得的信息更加全面丰富，但同时也加剧了处理器的运算负担，所以视觉算法难以获得广泛应用。
近年来，由于半导体制造技术的快速发展以及机器视觉算法的成熟，这些瓶颈逐步得到突破，为基于视觉导航的自平衡车的研究奠定了重要基础。
目前，虽然市面上平衡车琳琅满目，但大多价格昂贵、功能单一，并且需要人为控制，在智能化程度方面尚不能满足人们的需求。
本文旨在结合自平衡车和视觉导航的优点，设计和制作一款基于STM32视觉循迹的自平衡车。
1系统方案设计本设计以STM32F407单片机为主控核心，通过六轴姿态传感器和摄像头分别采集平衡车姿态信息和路面图像信息，实现两轮小车的直立控制和循迹行驶。
系统主控由六大模块基于图像信息采集的自动寻迹平衡小车设计崔渊，姬丰欣，陈祝洋，高倩，钱铮（江苏理工学院电气信息工程学院，江苏常州213001）摘要：针对循迹自平衡车的两个关键技术难点——直立控制和视觉导航，采用STM32F407VET6单片机为控制核心。
一方面，采集MPU6050六轴传感器的加速度与角速度数据，经卡尔曼滤波后得到精准的直立倾角信息，结合速度-姿态串级PID控制器，加快电机对误差的响应速度，实现对平衡车直立的精确控制；另一方面，利用DMA机制采集OV7670摄像头的图像信息，并对其进行灰度化、高斯图像滤波、图像二值化、路径提取和拟合等处理，得到精确的路径信息，实现平衡车的视觉导航。
图像识别技术在车辆识别中的应用教程随着人工智能技术的发展，图像识别技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，车辆识别是图像识别技术的一个重要应用领域。
本文将介绍图像识别技术在车辆识别中的应用，并提供相应的使用教程。
一、图像识别技术在车辆识别中的意义车辆识别是指通过图像识别技术来识别和区分不同的车辆。
它在交通管理、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
利用图像识别技术进行车辆识别可以实现以下功能：1. 车辆计数和跟踪：通过识别图像中的车辆，可以实现车辆的计数和跟踪功能，用于交通流量统计、道路管理等领域。
2. 车牌识别：通过识别车辆的车牌号码，可以实现车辆的自动识别和登记，用于停车管理、违章抓拍等场景。
3. 车型识别：通过识别车辆的外观特征，可以实现车型的自动识别，用于车辆分类、防盗报警等用途。
4. 交通事故调查：通过识别车辆的特征，可以实现对交通事故的调查和重构，用于判定责任和还原事故现场。
二、图像识别技术在车辆识别中的应用方法图像识别技术在车辆识别中的应用方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要收集带有车辆的图像数据。
可以通过摄像头、无人机、卫星图像等方式采集图像数据，确保数据的多样性和覆盖范围。
2. 数据预处理：对采集的图像数据进行预处理，包括图像的去噪、调整大小、灰度化等操作，以提高后续的识别准确率。
3. 特征提取：利用图像处理技术和机器学习算法，从图像中提取车辆的特征。
常用的特征包括车辆的颜色、形状、纹理等。
特征提取的准确程度直接影响到后续的识别效果。
4. 训练模型：基于提取的特征，使用机器学习算法训练模型。
常用的算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
通过大量的样本数据进行训练，提高识别模型的准确性和鲁棒性。
5. 车辆识别：使用训练好的模型对新的图像数据进行识别。
通过比对特征向量，判断图像中的车辆类别和属性。
根据具体的任务需求，可以实现车辆计数、车牌识别、车型识别等功能。
三、图像识别技术在车辆识别中的应用案例1. 车辆计数系统：通过安装摄像头在道路旁边，采集过往车辆的图像数据。
智能交通中图像处理技术应用的研究作者：樊玲来源：《硅谷》2013年第21期摘要基于智能交通中图像处理技术应用，分析电子警察中图像处理技术的应用、图像识别技术在智能交通的应用。
关键词智能交通；图像处理；电子警察中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）21-0070-01随着图像处理技术的不断发展，以图像处理技术为主的智能交通的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域。
本文基于这一背景，分析了智能交通中图像处理技术应用。
1 电子警察中图像处理技术的应用1.1 电子警察系统应用的技术图1为无线电子警察系统，其中电子警察系统所涉及的视频/图像处理技术涵盖多个方面。
根据功能实现可将技术分为四种：视频/图像滤波、视频/图像编码、视频/图像加密与水印以及视频/图像识别技术。
视频/图像滤波技术就是将视频/图像中的噪声干扰清除掉，以及将有效频率信息提取出来；视频/图像编码技术就是压缩编码视频/图像，以满足通信需求；视频/图像加密与水印技术主要是加密有取证用途的视频/图像，从而保证其安全性；视频/图像识别技术可识别视频/图像中的物体或行为，以此来标识对象，像日常生活中的车牌识别、闯红灯检测等。
图1 无线电子警察系统按照运算复杂程度大致可将技术分为两类：低层视频/图像处理、高层视频/图像处理技术。
1.2 发展完善方向在电子警察领域，较为关键的3个方面的研究包括：视频图像的运动目标的检测、识别、追踪。
1）运动目标检测：在我们日常生活中，运动中包含了许多有用的视觉信息，将处于实时变化中的运动目标既快又准确的分离出来是进一步分析与处理图像的重点。
2）运动目标识别：将处于实时变化中的运动目标既快又准确识别出来，同时对图像中关注的目标进行分类及描述，是进一步跟踪、处理图像的重点。
3）运动目标跟踪：要想获取车速及其流量等信息就必须先跟踪已检测出的运动车辆，这是ITS系统信息平台分析一个基础。
基于智能车上的图像采集与处理 摘要：本文以面阵CCD摄像头作为图像传感器进行数据采集，以MC9S12XS128作为主处理器进行数字图像处理。利用LM1881将视频信号进行分离处理；利用TLC5510高速AD将模拟视频信号进行采集和量化。在图像预处理中，利用直方图求出动态阀值将图像二值化和中值滤波算法进行图像的滤波，并且在黑线提取中提出根据不同边线的特点运用了不同的插值算法。通过多次实验证明，该算法具有良好的鲁棒性、可靠性和实时性。 关键字：图像处理；图像采集；CCD摄像头
Abstract: based on the surface of CCD camera as image sensors for data acquisition, with MC9S12XS128 as the main processor for digital image processing. Using LM1881 separate the video signal processing; Using TLC5510 high-speed AD analog video signal acquisition and quantification. In the image preprocessing, the use of histogram and dynamic threshold image binarization image filtering and median filtering algorithm, and put forward according to the characteristics of the different margins in the black line extraction using different interpolation algorithm. Through the experiments prove that the algorithm has good robustness, reliability and real-time performance. Key words: image processing; Image acquisition; The CCD camera
引言 识别路径是智能汽车实现自动化的基础。目前，已有利用各种MCU作为处理器进行智能小车的设计。但是居于飞思卡尔智能汽车竞赛规则的限制，本文以飞思卡尔公司的MC9S12XS128处理器作为该智能车的处理器进行数据处理。由于该处理器的工作频率与内部存储空间的限制。本论文研究的图像处理算法主要是基于能满足飞思卡尔智能车竞赛摄像头组对赛道图像进行路径识别的前提下，尽量减少算法的空间复杂度和时间复杂度。实现快速、高效地将采集回来的视频图像进行处理，为摄像头组的智能车稳定地运行打好了充实的基础。
1 图像采集系统的硬件组成
标准PAL视频信号的组成：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。标准PAL视频信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。其中视频信号包含两场图像信号，分为奇场和偶场。由于面阵CCD摄像头是以隔行扫描的方式采集图像上的点，故奇场只包含奇数行的图像信号，而偶场只包含偶数行的图像信号。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，并保持一段时间。它是扫描换行的标志。同时在场信号结束后又会出现低于最低视频信号电压的电平，并保持一段时间。其中本次持续的时间比换行时持续的时间要长，作为扫描换场的标志。 1.1视频同步信息分离芯片LM1881 LM1881是目前广泛应用的视频同步信息专用分离芯片（图1-1.1），它有多种封装形式，仅有8个引脚。下面介绍几个关键引脚。 图1-1.1 LM1881电路连接图 引脚1：行同步信号输出端。 引脚2：视频信号输入端。 引脚3：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。 引脚7：奇偶场输出。用高低电平表示当前是奇场还是偶场。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。 LM1881正常工作时的时序图如图所示：
图1-1.2 LM1881部分时序图 1.2 视频信号模数转换芯片TLC5510 TLC5510是美国德州仪器（TI）公司生产的８位半闪速结构模数转换器，它采用CMOS工艺制造，可提供最小２０Msps的采样率。由于ＴＬＣ５５１０不仅具有高速的Ａ／Ｄ转换功能，而且还带有内部采样保持电路，从而大大简化了外围电路的设计；同时，由于其内部带有了标准分压电阻，因而可以从＋５Ｖ的电源获得２Ｖ满刻度的基准电压。可广泛用于数字ＴＶ、医学图像、视频会议、高速数据转换等方面。 TLC5510电路连接图如下图所示： 图1-2.1 TLC5510电路连接图 其中，D1-D8引脚分别接MC9S12XS128的P0-P7引脚。并将P0-P7该8个引脚设为输入捕捉的模式进行采集经过量化的视频信号。由于TLC5510最小的采样率为２０Msps并且可以稳定工作，故不仅可以满足赛道信息采集的要求而且 采集回来的信息具有较高的分辨率。
2 图像处理软件部分 由于从CCD摄像头直接采集和量化后的图像可能包含椒盐噪声等干扰。同时考虑到MC9S12XS128的工作频率不是很高，图像处理速度较慢，所以我们采取了隔行采集赛道图像，隔像素采集的方法，为了进一步提高采集速度，除了尽量避免使用浮点运算，减少单片机负担。为了的到正确的赛道信息，要将采集回来的图像进行相关的处理。如滤波、二值化、平滑、插值等处理。滤波我们采用了中值滤波算法，中值滤波作为一种典型的非线性滤波方法，能够在衰减随机噪声。为了不使边界模糊，只采用了1*3的掩膜进行滤波，能较好地保护原始信号，在灰度值变化比较小的情况下可以起到很好的平滑处理。从而确保智能车能够稳定地运行。图像处理软件大致流图如下图所示：
图2-1.1 图像处理软件大致流图 2.1 改进中值滤波
开始 改进的中值滤波 二值化 寻中线 平滑中线 结束 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。其中对滤除椒盐噪声的效果较好。 标准的中值滤波是：在要排序的元素集合中任意选取一个元素,并将它与相邻的元素进行比较,将所有比这个元素小的元素都放在它之前,将所有比它大的元素放在它之后;经过一次排序之后,可按该元素所在的位置分界,将集合分成2个部分;然后对剩下的2个部分重复上述过程进行排序,直到每一部分只剩下一个元素为止;当所有排序完成后,取排序后的集合中位于中间位置的元素的值作为输出值，即输出整个集合中的中值。 基于标准中值滤波的思想，考虑到MC9S12XS128的处理能力有限，我们对标准的中值滤波进行了改进。大致思想如下：在采集回来的二维图像数组中，利用1*3的掩膜进行每个像素点进行滤波（边缘点除外），滤波后的值直接在原二维数据里面更改。同时，紧接下一次掩膜移动的像素点直接用上一次滤波后的值来比较。据此来求出下一次像素点的灰度值。对于边缘上的像素点直接保留原来的灰度值。 针对于改进后的中值滤波，无论是在空间复杂度上还是在时间复杂度上来看，都比标准的中值滤波要小。而且滤波后的效果与标准的中值滤波的效果相差不大。满足了正确提取赛道信息的要求。 2.2 二值化 二值化是指将数字图像的灰度值从8个灰度级转换到1个灰度级。这样有利于接下来的寻中线有很大的帮助，避免了错误识别边线的情况。其中，二值化有静态阈值二值化和动态阈值二值化。据与动态二值化有较强的环境适应能力，将依赖光线的均匀度降低，所以我们选用了动态二值化，提高了车子对环境的适应能力。二值化的阈值可以有很多种方法可以求得，其中直方图是较为有效的方法。 标准直方图均衡化的思想，将整幅图像的像素点的灰度值进行求和处理，同时统计与各个灰度值中像素点的个数。 改进后直方图求阈值的思想，我将其称为限幅直方图求阈值的方法。大致思想上，根据标准PAL视频信号的电压值的特点，一般处于0.5V-2V之间，只统计在这个范围之内的灰度值个数和进行灰度值求和。除此之外，实验发现由于摄像头采集远处的像素值会偏高而近处的像素值偏低，在整个范围内呈线性关系。故只需该幅图像中间20行的像素点的灰度值处理就可以求出较准确的阈值。下面为统计各灰度值像素点之后进行处理的部分代码：
for(i_fa=40;i_fa<=240;i_fa++) { t_fa+=zhifang[i_fa]; u_fa+=i_fa*zhifang[i_fa]; } k2_fa=(uint8)(u_fa/t_fa);
经过多次实验证明：经过阈值k2_fa二值化的图像基本与实际赛道的图像相同（梯形失真除外）。能够有效地为车子提供正确的路径。
2.3 寻赛道中线 基于上面对所采集回来的图像进行处理后，图像基本已经能够明显地分辨出赛道两边的黑线。按第一行（即最近行）从中间网两边找，其他行在上一行的基础上减去一个常量，在判断该像素点是白点还是黑点。根据赛道的规律再决定该往中间找还是往两边找。这样能够
