针对基于CMOS摄像头的自动驾驶小车系统，如何设计图像处理流程以实现有效的二值化及道路特征提取？

在利用CMOS摄像头进行自动驾驶小车系统的图像处理时，二值化处理是关键步骤之一。首先，需要对CMOS摄像头采集到的图像数据进行预处理，如灰度化，以减少计算量。接着，采用动态阈值比较的方法来实现二值化，即将图像中的每个像素点与一个动态计算出的阈值比较，从而将图像中的像素点转换为黑或白两种颜色，形成二值图像。

参考资源链接：[基于CMOS摄像头的自动巡线小车系统](https://wenku.csdn.net/doc/4t5a5vxos7?spm=1055.2569.3001.10343)

为了提取道路特征，可以采用形态学操作，例如腐蚀和膨胀，来消除二值图像中的噪声和填补小洞。然后，通过查找连通区域、轮廓检测等方法来识别和提取道路的边缘或特征线。为了准确地控制小车的转向，计算小车相对于引导线的位置偏差是非常重要的。这可以通过计算引导线轮廓的中心点与图像中心点的相对位置来实现。根据这个偏差，可以计算出需要调整的转向角度，并通过调整舵机的PWM信号占空比来实现转向。

为了实现这些功能，MC9S12DG128微控制器的高速处理能力和丰富的外设接口是非常关键的。它能够处理来自CMOS摄像头的数据，并执行必要的算法来控制车辆的运动。整个流程需要紧密的软硬件协同设计，确保从图像采集到控制输出的整个过程既快速又准确。

在完成图像处理和特征提取后，系统可以根据得到的道路信息，通过微控制器调整PWM信号，以控制电机和舵机实现小车的平滑转向和行驶。整个过程是一个闭环控制系统，需要不断的实时反馈和调整，以适应不同的路况和环境变化。

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参考资源链接：[基于CMOS摄像头的自动巡线小车系统](https://wenku.csdn.net/doc/4t5a5vxos7?spm=1055.2569.3001.10343)