智能车摄像头黑线提取：二值化与差值算法比较

摄像头图像二值化算法在智能小车项目中起着关键作用，特别是在全国大学生飞思卡尔智能车大赛中，参赛队伍为了实现更精准的路径识别和导航，常常利用数字摄像头获取图像信息并应用图像处理技术。本文主要关注的是如何从二维摄像头图像中稳定、准确地提取单行信息的黑线位置，这是车辆控制的基础。 首先，摄像头捕捉的原始图像经过AD转换和LM1881分离行场信号后，被转换成二维数组，便于分析。实时性是此类算法的重要考量因素，因为高速行驶的小车需要快速响应。因此，简单高效的算法如二值化和差值法被广泛应用。 1.1 二值化算法（阈值法） 这个方法的核心思想是设定一个灰度阈值，将每个像素点的灰度值与之比较。如果像素值大于或等于阈值，则标记为白色赛道，否则为黑色引导线。通过计算连续白色像素与黑色像素之间的像素列号，得出黑线的中心位置。尽管二值化算法易于理解和实现，但其鲁棒性较差。它可能受到图像中黑色杂点、其他引导线或光照变化的影响，导致提取结果不稳定，甚至导致小车偏离赛道。 1.2 差值法 差分法是另一种常见的方法，它寻找像素值从白色到黑色或从黑色到白色的边缘变化。通过计算相邻像素间的灰度值变化，当这种变化落在预设范围内时，判断为黑线。这种方法相对于二值化，能提供更精确的边缘检测，但计算过程可能会稍微复杂些，对实时性能有一定的要求。 这两种算法都是在追求速度和准确性之间的权衡，选择哪种取决于特定的比赛条件和小车控制系统的需求。作者作为前冠军，分享这些经验是为了帮助后续参赛者优化他们的图像处理策略，确保小车能在各种环境下稳定追踪黑线，实现最佳的比赛表现。