智能车模拟摄像头图像采集方法详解

智能车模拟摄像头图像采集方法详解
智能车模拟摄像头图像采集方法详解

智能车模拟摄像头

图像采集方法详解

--By LastRitter

superyongzhe@https://www.360docs.net/doc/8018773264.html,

https://www.360docs.net/doc/8018773264.html,

2009年11月16日

目录

目录 (2)

一、智能车程序的组成部分 (3)

二、采集方案选择 (4)

三、PAL信号格式 (5)

四、采集流程详解 (7)

五、部分源代码讲解 (11)

一、智能车程序的组成部分

基于CCD或者CMOS模拟摄像头的智能车程序主要包含以下部分:

--图像,速度,加速度等数据采集;

--数字图象处理,从图像中获取赛道信息;

--以赛道信息,速度,加速度等传感器数据为输入参数进行自动控制,有PID,棒棒,模糊控制等算法。

--调试模块,要能将车的行驶状态等数据显示出来,主要有串口,液晶。最好还要有设置参数的按键,设计良好的调试模块能大大的加速我们的调试过程,不要觉得是浪费时间。

二、采集方案选择

对于摄像头图像采集,也可以用OV6620数字摄像头模块,或者使用高速外部AD进行采集。而在这篇文章中我主要要讲的是使用PAL制式黑白摄像头和单片机片内部AD来进行图像采集。另外根据摄像头的安装方式不同,也有旋转90度进行采集的。对于整个程序的流程也有很多不同,有采完一幅图像后进行处理的,也有采集一行就进行处理的。

这都是大同小异的地方,我在这里只讲旋转了90度,同时是采集完整一副图像后再处理的方案。之所以旋转90度是因为单片机速度的限制,纵向采集的点数比较多,横向的点数少的原因。旋转后可以解决这个问题,但是付出的代价是只能一整幅图像采集完后才能进行图像处理,增加了时间延迟。这是我当初选用的方案,但我现在并不建议使用这种方案,当车的速度很快时,这个时间延迟会很难以忍受的。

三、PAL信号格式

在采集图像之前,我们首先要知道摄像头输出信号的特性。目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的,输出的信号由复合同步信号,复合消隐信号和视频信号组成。

视频信号: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。在这里我们通过AD采集来得到亮度信号。

复合同步信号:用于控制电视机的电子枪对电子的偏转。当电子枪收到行同步信号时,电子束就从上一行的最右端移动到下一行的最左端。当电子枪收到场同步信号时就从屏幕的最右下角移到最左上角。在这里我们需要用这个信号来控制采集像素的时序。

复合消隐信号:在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。即收到复合同步信号后,电子枪要

换位置时是不能发射电子束的,这时候就由这个信号来消隐。在这里我们完全不用理会这个信号。

由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁,所以PAL制式输出的图像是

25Hz,即每秒钟有25幅画面,说的专业点就是每秒25帧,其中每一帧有625行。但由于在早期电子技术还不发达时,电源不稳定,容易对电视信号进行干扰,而交流电源是50Hz所以,为了和电网兼容,同时由于25Hz时图像不稳定,所以后来工程师们把一副图像分成两场显示,对于一幅画面,一共有625行,但是电子枪先扫描奇数场1,3,5.....,然后再扫描2,4,6.....,所以这样的话,一副图像就变成了隔行扫描,每秒钟就有50场了。其中具体的细节请参考这个网站:电视原理与系统

https://www.360docs.net/doc/8018773264.html,/zsb/zjx/zjx09/zjx09 0000.htm

只用看前面的黑白全电视信号和PAL制式就可以了(当然如果感兴趣可以全部看完)。

四、采集流程详解

通过上面的内容如果你对PAL制式信号了然于心,那么就可以开始图像的采集了,PAL输出的信号有复合同步信号,复合消隐信号和视频信号。那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号,复合消隐信号和视频信号,以便我们对AD采样到的值进行存储,从而形成一幅画面。具体如何分离,我们使用的是LM1881视频同步分离器件,具体的硬件连接请参看论坛内相关文章(https://www.360docs.net/doc/8018773264.html,论坛里有介绍LM1881的文章,自己搜吧,我不重复了),这里只给一个原理图。

分离出行场同步,奇偶场信号后,就把他们接到单片机的外部中断口,产生中断,在中断服务程序中对AD采集到的数据进行图像存储,从而形成一个二维数组的数字图像。行场信号用来改变存储图像的二维数组的下标,当场信号到来时,就表明一幅图像存储完毕,要开始新一副图像了。

下面就说说图像采集编程方案,我使用的方案是在行中断中读取AD采样的灰度值,在场同步中交换图像采集和处理缓存指针,并对图像进行处理,然后控制小车,在主函数中只有初始化和键盘扫描和串

口输出函数。这样做效率比较高,而且可以把调试和图像采集处理分开,编程起来比较方便。

假设存储图想的数组是image[x][y],采集处理流程如下:

在行中断中的示意代码如下(当然可以使用定时器定时AD采集):

wait();//等待消隐信号结束。

y=0;

for(i=0;i<一行采样点数:i++)

{

wait();//这个时间根据一行中要采样的点数确定。image[x][y++]=ADResult;

}

x++;

在场中断中的示意代码如下:ImageProcess();//图像处理

AutoCntrol();//控制算法及电机控制。

x=0;

y=0;

以上代码并不代表是最优的写法,仅供参考。

大家遇到的还有一个很棘手的问题可能是AD 采样频率该设置多大呢?建议大家先通过PLL超频,然后把AD时钟频率设置的高点才行,板子做得好的话可以超到48M。

五、部分源代码讲解

智能车模拟摄像头图像采集方法详解

本帖最后由 superyongzhe 于 2009-11-16 23:24 编辑 我想大家肯定还遇到一个问题,那就是如何知道自己采集的图像是否正确呢?可以使用串 口,大家把我那个程序里面的printp.c 复制到你的工程里,再把includes.h里面的声明添加到你的程序里,在串口初始化程序里 设置好波特率(如何设置可参考《单片 机嵌入式在线开发方法》一书中的相关内容,也可以看芯片资料)。上位机可以使用“串口 助手就可以了”,很简单的。如果大 家还有什么问题就赶快提出来把,我尽量给大家解决,因为这里面前车的东西比较繁杂,我 一下说不清楚。最好有个电视机,能 够看到摄像头摄在那里,这样会更容易校对 近几天看到论坛里有很多网友遇到CCD图像采集的麻烦,我在最开始的时候也为这个烦恼过,由于本人比较菜,在度过大概半个月的绝望日夜后,在刚准备放弃时突然发现我已经采集到正确的图像了。特再次分享,希望能解决大家当前遇到的麻烦。 在采集图像之前,我们首先要知道摄像头输出信号的特性。目前的模拟摄像头一般都是PAL制式的,输出的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。而复合同步信号是控制电视机的电子枪对电子的偏转的,复合消隐信号是在图像换行和换场时电子枪回扫时不发射电子。由于人眼看到的图像大于等于24Hz时人才不会觉得图像闪烁,所以PAL 制式输出的图像是25Hz,即每秒钟有25幅画面,说的专业点就是每秒25帧,其中每一帧有625行。但由于在早期电子技术还不发达时,电源不稳定,容易对电视信号进行干扰,而交流电源是50Hz所以,为了和电网兼容,同时由于25Hz时图像不稳定,所以后来工程师们把一副图像分成两场显示,对于一幅画面,一共有625行,但是电子枪先扫描奇数场1,3,5.....,然后再扫描2,4,6.....,所以这样的话,一副图像就变成了隔行扫描,每秒钟就有50场了。其中具体的细节请参考这个网站 电视原理与系统 /zjx/zjx09/zjx090000.htm 只用看前面的黑白全电视信号和PAL制式就可以了(当然如果感兴趣可以全部看完)。 通过上面的内容如果你对PAL制式信号了然于心,那么就可以开始图像的采集了,PAL 输出的信号有复合同步信号,复合消隐信号和视频信号。那么我们首先就是要从这三种信号中分理出复合同步信号,复合消隐信号和视频信号,以便我们对AD采样到的值进行存储,

智能小车仿真程序

#include #define uchar unsigned char #define uint unsigned int // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第一部分S t a r t * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * sbit IN1=P1^0; // 以下是电机驱动芯片L 2 9 8 管脚位声明 sbit PWM1=P1^1; sbit IN2=P1^2; sbit IN3=P1^3; sbit PWM2=P1^4; sbit IN4=P1^5; sbit RPR3=P1^6; // 此处是传感器R P R 2 2 0 管脚位声明 sbit RPR4=P1^7; sbit RPR1=P2^0; sbit RPR2=P2^1; sbit bz1=P0^0;//避障1 sbit bz2=P0^1; //避障2 sbit A=P3^2; //默认为遥控避障工作模式,按下A键后小车变换为循迹避障模式 sbit B=P0^3;// 按下B键不放,小车前进sbit C=P0^4;// 按下C键不放,小车左转弯sbit D=P0^5;// 按下D键不放,小车右转弯sbit led=P0^7; int n=1; // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第一部分 E n d * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第二部分子函数定义S t a r t * * * * * * * * * * * * /*********************************延时函数************************************* **/ void timer(unsigned int t) //中断计时{ unsigned int i; for(i=0;i

STM32单片机ov760摄像头进行图像采集处理

#include #include #include #include #include #include #include #include #include "Image.h" #include "include.h" float kp,kd,ki; s16 steererr = 0; u8 Get_a_Y() { u8 t1,t2; //获得一个Y分量的过程 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t1=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; t2=(0x00ff&GPIOB->IDR); return t1; }

void skip_a_row() { u16 i; u8 temp; for (i=0;i<320;i++) { //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); } } void Get_a_Image() { u16 i,j; for (i=0;i

LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统

LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统 2008-7-29 9:35:00于子江娄洪伟于晓闫丰隋永新杨怀江供稿 摘要:本文在LabVIEW和NI-IMAQ Vision软件平台下,利用通用图像采集卡开发一种图像实时采集处理虚拟仪器系统。通过调用动态链接库驱动通用图像采集卡完成图像采集,采集图像的帧速率达到25帧每秒。利用NI-IMAQ Vision视频处理模块,进行图像处理,以完成光电探测器的标定。该系统具有灵活性强、可靠性高、性价比高等优点。 主题词:虚拟仪器;图像处理;LabVIEW;动态链接库 1.引言 美国国家仪器(NI)公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW,使用图形化编程语言编程,界面友好,简单易学,配套的图像处理软件包能提供丰富的图像处理与分析算法函数,极大地方便了用户,使构建图像处理与分析系统容易、灵活、程序移植性好,大大缩短了系统开发周期。在推出应用软件的基础上,NI公司又推出了图像采集卡,对于NI公司的图像采集卡,可以直接使用采集卡自带的驱动以及LabVIEW中的DAQ库直接对端口进行操作。 但由于NI公司的图像采集卡成本很高,大多用户难以接受,因此硬件平台往往采用通用图像采集卡,软件方面的图像处理程序仍采用LabVIEW以及视频处理模块编写。本文正是基于这样的目的,提出了一种在LabVIEW环境下驱动通用图像采集卡的方案,在TDS642EVM高速DSP视频处理板卡的平台下,完成实时图像采集及处理。 在图象处理的工作中主要完成对CCD光电探测器的辐射标定。由于探测器在自然环境下获取图像时,会受到来自大气干扰,自身暗电流,热噪声等影响,使CCD像元所输出信号的数值量化值与实际探测目标辐射亮度之间存在差异,所以要得到目标的精确图像就必须对探测器进行辐射标定。 2.图像采集卡简介 闻亭公司TDS642EVM(简称642)多路实时视频处理板卡是基于DSP TMS320DM642芯片设计的评估开发板。计算能力可达到4Gips,板上的视频接口和视频编解码芯片Philips SAA7115H相连,实现实时多路视频图像采集功能,支持多种PAL,NTSC和SECAM视频标准。本系统通过642的PCI接口与主机进行数据交换。PCI支持“即插即用(PnP)”自动配置功能,使图像采集板的配置变得更加方便,其一切资源需求的设置工作在系统初启时交由BIOS处理,无需用户进行繁琐的开关与跳线操作。PCI接口的海量数据吞吐,为其完成实时图像采集和处理提供保证。 3.系统组成及工作原理

飞思卡尔智能车摄像头组freescale程序代码

extern int left,w,top,h; extern HDC m_hdc; CBrush brush3(RGB(0,255,0)); CBrush brush4(RGB(255,0,0)); CBrush brush5(RGB(255,255,0)); #else #include #include "math.h" // #include "LQfun.h" #endif #ifdef ccd #define MAX_VIDEO_LINE 39 #define MAX_VIDEO_POINT 187 #else //#define MAX_VIDEO_LINE 26 // #define MAX_VIDEO_POINT 301 #define MAX_VIDEO_LINE 78 #define MAX_VIDEO_POINT 57 #endif extern unsigned char g_VideoImageDate[MAX_VIDEO_LINE][MAX_VIDEO_POINT]; #define INT8U unsigned char #define INT8S signed char #define INT16U unsigned int #define INT16S int #define INT32S int #define NO_DATA_180 254 //#define INT32U unsigned int unsigned char LIMIT=((MAX_VIDEO_POINT)/2); unsigned char MIDDLE[MAX_VIDEO_LINE]; #define MAX_BLACK_NUM 7 INT8S n;

基于Labview的图像采集与处理

目前工作成果: 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前,第一件要做的事就是枚举,所以在USB摄像头进行初始化之前,需要先枚举系统中的USB设备。 (1)基于USB的Snap采集图像 程序运行结果: 此程序只能采集一帧图像,不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。

循环中的可以计算循环一次所用的时间,运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 (2)基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。

二、图像处理 1、图像灰度处理 (1)基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值,然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中,Y的分量的物理意义是点的亮度,由该值反映亮度等级,根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应:Y=0.3R+0.59G+0.11B,以这个亮度值表达图像的灰度值。 (2)labview中图像灰度处理程序框图 处理结果:

基于LabVIEW的智能车仿真平台

基于LabVIEW的智能车仿真平台 Intelligent Vehicle Simulation Platform Based on LabVIEW 作者:周斌蒋荻南李立国 职务:硕士研究生 学校:清华大学汽车工程系 应用领域:高校/教育 挑战:针对“飞思卡尔”杯全国大学 生智能车邀请赛,为了给参加本次智 能车邀请赛的各支队伍提供一个可离 线/在线仿真以及理论试验的平台,要 求在短时间内开发出可靠的智能车仿 真平台。 应用方案:根据开发需求,在LabVIEW 高效图形化开发环境下,采用软硬件V 型开发方式,通过实车试验对电机、 舵机、转向性能等方面进行测试和标 定,使平台可针对不同的赛车、赛道、 路径识别方案、控制策略等内容,进 行精确的仿真以及相关分析,从而大 大提高智能车开发效率。 使用的产品:LabVIEW 7.0 引言 2006年8月,清华大学将举办第一 届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车 邀请赛。全国50多所著名高校将参加 此项赛事,目前正在积极准备之中。 我们知道,按照传统的开发思想, 主要分为制造赛道,硬件布置、控制 算法,通过实车的调试再进行相应的 修改,如此循环,如图1所示。这种 模式具有成本高,开发周期长以及试 验无法重现和归档等缺陷。 如果换一种思路,采用虚拟开发 模式,先进行虚拟仿真,得到优化的 硬件布置和控制算法后,再进行实车 开发,这样将大大提高效率和降低成 本,见图2。正是在这样的构想下,我 们开发了Plastid智能仿真软件。值得 一提的是,在韩国4届大赛中,还没 有类似软件出现,因此它具有一定的 独创性。 V型开发模式 软件的开发流程,分为开发平台、 仿真内核、操作界面以及匹配标定, 由于有“匹配标定”这一个环节,因 此我们采取软硬件同步开发的V型开 发模式,如图3所示。 的需求。LabVIEW支持多任务,同时 对外设有C语言接口。选用LabVIEW开 发还可以提高程序的可靠性。 内核算法涉及汽车专业知识,如 图4所示,在每个计算周期中,系统首 先计算出传感器输出和赛车车速,输 入智能车控制算法中,通过匹配标定 单元可得出加速度和前轮转角,在刚 体的运动模型算法中得出下一计算周 期的车速和赛车坐标。 利用LabVIEW 简单易用的GUI控 件,可以完全按使 用者的需求进行界 面的设计。Plastid 系统的使用界面做 到了美观、大方,简明且操作方便, 符合人机工程学。 图1智能车开发传统模式 图2智能车开发虚拟模式 我们采用LabVIEW作为软件的 开发平台,是因为图形化编程环境 LabVIEW,满足建立灵活的可扩展式 测试测量和控制应用系统的要求,同 时满足以最小成本最快速地开发系统 图4 内核算法图 如图3所示,软件开发的最后环 节为匹配标定过程。通过大量的实车 试验,我们得到驱动电机Map图,转 向性能,加减速性能以及舵机转向性 能等实车参数,并将其补充进内核算 法中的匹配标定单元(图4)中,从而 完善了Plastid。 系统构架 图5是整个仿真系统的构架图, 主要分为基本模型层、控制算法层、 图3 V型开发模式

PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状

PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状 1 研究背景 2 AOI系统的研究和国内现状 3 研究意义 1 研究背景 印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)又称为印刷线路板或印制电路板。印刷电路板是各种电子产品的主要部件,有“电子产品之母”之称,它是任何电子设备及产品均需配备的,其性能的好坏在很大程度上影响到电子产品的质量。几乎每一种电子设备都离不开PCB,小到电子手表、计算器,大到航空航天、军用武器系统等,都包含各式各样,大小各异的PCB板。近年来,随着生产工艺的不断提高,PCB正在向超薄型、小元件、高密度、细间距方向快速发展。这种趋势必然给质量检测工作带来了很多挑战和困难。因此PCB故障的检测已经成为PCB制造过程中的一个核心问题,是电子产品制造厂商非常关注的问题。在生产线上,厂家为保证PCB板的质量,就得要求100%的合格率,对所有的部件、子过程和成品都是如此。在过去靠人工对其进行检测的过程中,存在以下几个不可避免的缺点: (1)容易漏检。由于是人眼检测,眼睛容易疲劳,会造成故障不能被发现的问题。并且人工检测主观性大,判断标准不统一,使检测质量变得不稳定。 (2)检测速度慢,检测时间长。比如对于图形复杂的印刷电路板,人工很难实现快速高效的检测,因此人工检测不能满足高速的生产效率。 (3)随着技术的发展,设备的成本降低,人工费用增加,仍然由人工进行产品质量控制,将难于实现优质高效,而且还会增加生产成本。 (4)在信息技术如此发达的今天人工检测有不可克服的劣势,例如:对检测结果实时地保存和远距离传输,对原始图像的保存和远距离传输等。 (5)有些在线检测系统是接触式检测,需要与产品进行接触测量,因此,有可能会损伤产品。 因此,人工检测的精确性和可靠性大打折扣,传统意义上的检测方法不再能适应现代电路板检测的要求。如果漏检的有错误的电路板进入下一道工序,随着每一项工艺步骤的增加,到最终经过贴装阶段后,仍然会被检测出来是有故障的,那时,制造厂商与其花费大量的人力和成本来检测、返修这块电路板,还不如选

基于摄像头的图像采集与处理应用

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。成像方面:在相同像素下CCD得成像通透性、明锐度都很好,色彩还原、曝光可以保证基本准确。而CMOS得产品往往通透性一般,对实物得色彩还原能力偏弱,曝光也都不太好,由于自身物理特性得原因,CMOS得成像质量与CCD还就是有一定距离得。但由于低廉得价格以及高度得整合性,因此在摄像头领域还就是得到了广泛得应用 工作原理:为了方便大家理解,我们拿人得眼睛来打个比方。当光线照射景物,景物上得光线反射通过人得晶状体聚焦,在视网膜上就可以形成图像,然后视网膜得神经感知到图像将信息传到大脑,我们就能瞧见东西了。摄像头成像得原理与这个过程非常相似,光线照射景物,景物上得光线反射通过镜头聚焦,图像传感器就会感知到图像。 具体部分就是这样得,摄像头按一定得分辨率,以隔行扫描得方式采集图像上得点,当扫描到某点时,就通过图像传感芯片将该点处图像得灰度转换成与灰度一一对应得电压值,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得一行,则输出就就是

对摄像头采集图像的处理(1)

1. 图像处理 4.2.1目标指引线的提取 智能车通过图像采样模块获得车前方的赛道图像信息,往下介绍如何 分析此二维数组来提取黑线,我们采用边缘检测的方法。 二维数组的行数和列数即为像素的图像坐标,我们若求出了黑线边缘 的图像坐标,就知道了黑线的位置。黑线边缘的特点是其左、右两像素为 一黑一白,两像素值的差的绝对值大于某阀值,大于可根据试验确定;而 其余处的相邻两像素或全白,或全黑,像素值差的绝对值小于该阀值。这 样,只要我们对两数组每行中任何相邻两点做差,就可以根据差值的大小 是否大于该阀值来判断此两点处是否为黑线边缘,还可以进行根据差值的 正负来判定边缘处是左白右黑,还是右黑左白。 从最左端的第一个有效数据点开始依次向右进行阀值判断:由于实际 中黑白赛道边缘可能会出现模糊偏差,导致阀值并不是个很简单介于两相 邻之间,很可能要相隔两个点。因此:第line为原点,判断和line+3的差 是否大于该阀值,如果是则将line+3记为i,从i开始继续在接下的从i+3到该行最末一个点之间的差值是否大于阀值,如果大于则将line+i/2+1的坐 标赋给中心给黑线中心位置值,如5-4

图4-4单行黑线提取法 利用该算法所得到的黑线提取效果不仅可靠,而且实时性好;在失去 黑线目标以后能够记住是从左侧还是从右侧超出视野,从而控制舵机转向让赛车回到正常赛道。 试验表明:只要阀值取得合适,该算法不仅可靠,而且实时性较好。 如果更进一步可以设置阀值根据现场情况的变化而变化。在黑线引导线已经能够可靠提取的基础上,我们可以利用它来进行相应的弯、直道判定,以及速度和转向舵机控制算法的研究。 2.

摄像头组-北京邮电大学-北邮摄像头一队-智能车技术报告-华北赛区

第八届“飞思卡尔”杯全国大学生 智能汽车竞赛 技术报告 学校:北京邮电大学 队伍名称:北邮摄像头一队 参赛队员:何映材 邬仲钧 刘涛 带队教师:高荔

技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定,即:参赛作品著作权归参赛者本人,比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料,并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。 参赛队员签名:何映材 邬仲钧 刘涛 带队教师签名: 日期:

目录 第一章设计概览 (4) 1 设计概述 (4) 1.1 整车设计思路 (4) 1.2 车模整体造型 (4) 图1.2车模整体造型 (5) 第二章硬件设计 (6) 2 硬件设计 (6) 2.1 机械结构 (6) 2.1.1舵机改装 (6) 2.1.2电池固定 (6) 2.1.3电机定位 (7) 2.1.4底盘固定 (7) 2.1.5差速调节 (7) 2.2 硬件电路 (7) 2.2.1电源设计 (7) 2.2.2电池电压检测模块 (8) 2.2.3驱动电路设计 (9) 2.3 摄像头选型 (9) 第三章系统软件设计 (10) 3 软件设计 (10) 3.1 程序整体设计 (10) 3.2 图像提取与处理 (11) 3.3 控制策略 (13) 3.3.1整体控制 (13) 3.3.2PID算法的引入与改进 (13) 3.3.3增量式or位置式 (15) 第四章调试工具 (16) 4 调试工具 (16) 第五章总结 (17) 5 总结 (17) 第六章车模参数 (18) 6 车模规格 (18) 参考文献 (18) 附录 (19)

基于摄像头的图像采集与处理应用

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

智能车摄像头图像畸变矫正的研究

智能车摄像头图像畸变矫正的研究 甄红涛;齐晓慧;白勇博 【期刊名称】《信息技术》 【年(卷),期】2011(035)001 【摘要】The geometric model of smart car camera is built, and the truth of image distortion is discussed. Against the longitudinal distortion and transversal distortion, non-uniform lines collection and linear compensating are proposed, and the conversion of coordinates formula is deduced. The experiment result shows that this image rectifying method is efficient and can supply accurate image information to extract routing parameter for smart car. For the simple theory, high adaptability and ideal effect of this method, it has high-use value on engineering implementation.%建立了智能车摄像头成像的几何模型,并对图像畸变原理进行了分析,针对图像的纵向畸变和横向畸变分别提出了非均匀行采集和线性补偿的矫正方法,并推导出了坐标变换公式.实验证明,这种方法能够对摄像头图像进行有效矫正,为智能车导航路径参数的提取提供了准确的图像信息.该方法原理简单,适应性强,效果理想,在工程上具有较高的实用价值. 【总页数】4页(52-55) 【关键词】智能车;图像矫正;非均匀行采集 【作者】甄红涛;齐晓慧;白勇博 【作者单位】军械工程学院光学与电子工程系,石家庄,050003;军械工程学院光学与电子工程系,石家庄,050003;军械工程学院光学与电子工程系,石家

摄像头图像采集及处理范文

摄像头采集赛道黑线信息是本系统赛道信息获取的主要途径,本章将从摄像头工作原理、图像采样电路设计、和采样程序流程图三个方面进行介绍。 8.1 摄像头工作原理摄像头常分为彩色和黑白两种摄像头,主要工作原理是:按一定的分辨率,以隔行扫描的方式采样图像上的点,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成一一对应关系的电压值,然后将此电压值通过视频信号端输出。 在示波器上观察可知摄像头信号如图8.1所示。摄像头连续地扫描图像上的一行,就输出一段连续的电压视频信号,该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。当扫描完一行,视频信号端就输出一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,紧接着每行图像对应的电压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方式),开始扫描新的一行,如此下去,直到扫描完该场的视频信号,接着就会出现一段场消隐区。此区中有若干个复合消隐脉冲(简称消隐脉冲),在这些消隐脉冲中,有个脉冲,它远宽于(即持续时间长于)其他的消隐脉冲,该消隐脉冲又称为场同步脉冲,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部分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。 8.2 图像采样电路设计在本次比赛中赛道仅由黑白两色组成,为了获得赛道特征,只需提取探测画面的灰度信息,而不必提取其色彩信息,所以本设计中采用黑白摄像头。型号为: XB-2001B,分辨率为320*240。为了有效地获取摄像头的视频信号,我们采用LM1881提取行同步脉冲,消隐脉冲和场同步脉冲,电路原理图8.2所示。将视频信号通过一个电容接至LM1881的2脚,即可得到控制单片机进行A/D采样的控制信号行同步HS与奇偶场同步号 ODD/EVEN。

单片机摄像头数据采集与处理

单片机摄像头数据采集与处理 题目单片机摄像头数据采集与处理 _自动化学院_院(系) 自动化_专业学 号 08009123 姓名孙博指导教师符影杰顾问教师起止日期 2012.12.20 –2013.06.10 设计地点中心楼 224东南大学毕业设计(论文)报告摘要单片机摄像 头数据采集与处理摘要随着计算机的发展,随着图像采集处理技术的进步和社会 的发展,其被广泛的运用于社会社交,远程医疗及实时监控等各个方面。图像测量 是一种非接触式的检测方法,可应用于工业、民用等许多领域。图像采集与处理是 图像测量的基础,关系到测量的精度与速度。基于单片机摄像头图像采集与处理技 术拥有广泛的应用市场和广阔的发展前景。本文中基于低功耗单片机的摄像式实时 图像测量系统,通过图像测量的方法,可直接安装在常规电表前,采用摄像技术和 图像识别技术实现数据采集,将读表数据直接在单片机中处理并显示出结果,采用 串口传输技术将数据存储于上位机上并显示,无需人工干预,具有成本低、安装简

单、智能化程度高的特点。针对本设计的特点,采用一种基于图像处理技术 的数码 管检测系统,设计了静态图像采集和静态图像处理的控制方案。首先,通过分析与 实验,完成各功能模块核心元件的选型与外围电路设计。经过硬件调试,完成了最 小系统、图像采集、数据存储、结果显示和数据传输等功能模块的硬件设计。其次, 在硬件平台的基础上,实现各个功能模块的软件功能。基于本装置的 控制 要求,分别选用了 MSP430F149 单片机和STC12LE5A60S2 单片机和OV7670 图像传感器作为核心部件,设计并完成了两套图像测量系统。实验结 果表 明,该装置满足测量要求,达到了研究的预期目的。关键词:图像测量、图像 处理、 摄像头、单片机 .I.东南大学毕业设计(论文)报告 Abstract Singlechip camera data acquisition and processing Abstract With the development of computer technology along with the development of image acquisition andprocessing technology and the progress of society image technology is widely used in socialnetworkingtelemedicine and real-time monitoring. Image measurement is a sort of non-contactmeasurement which can be applied to many fields such as industrial civil. Image acquisition andprocessing is the basis of image measurement which is related to the precision and

摄像头视频采集压缩及传输原理

摄像头视频采集压缩及传输原理 摄像头基本的功能还是视频传输,那么它是依靠怎样的原理来实现的呢?所谓视频传输:就是将图片一张张传到屏幕,由于传输速度很快,所以可以让大家看到连续动态的画面,就像放电影一样。一般当画面的传输数量达到每秒24帧时,画面就有了连续性。 下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程。 一.摄像头的工作原理(获取视频数据) 摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过USB接口传输到电脑中处理,通过显示器就可以看到图像了。下图是摄像头工作的流程图: 注1:图像传感器(SENSOR)是一种半导体芯片,其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时,就会产生电荷。 注2:数字信号处理芯片DSP(DIGITAL SIGNAL PROCESSING)功能:主要是通过一系列复杂的数学算法运算,对数字图像信号参数进行优化处理,并把处理后的信号通过USB等接口传到PC等设备。 DSP结构框架: 1. ISP(image signal processor)(镜像信号处理器) 2. JPEG encoder(JPEG图像解码器) 3. USB device controller(USB设备控制器) 而视频要求将获取的视频图像通过互联网传送到异地的电脑上显示出来这其中就涉及到对于获得的视频图像的传输。 在进行这种图片的传输时,必须将图片进行压缩,一般压缩方式有如H.261、JPEG、MPEG 等,否则传输所需的带宽会变得很大。大家用RealPlayer不知是否留意,当播放电影的时候,在播放器的下方会有一个传输速度250kbps、400kbps、1000kbps…画面的质量越高,这个速度也就越大。而摄像头进行视频传输也是这个原理,如果将摄像头的分辨率调到640×480,捕捉到的图片每张大小约为50kb左右,每秒30帧,那么摄像头传输视频所需的速度为50×30/s=1500kbps=1.5Mbps。而在实际生活中,人们一般用于网络视频聊天时的分辨率为320×240甚至更低,传输的帧数为每秒24帧。换言之,此时视频传输速率将不到300kbps,人们就可以进行较为流畅的视频传输聊天。如果采用更高的压缩视频方式,如MPEG-1等等,可以将传输速率降低到200kbps不到。这个就是一般视频聊天时,摄像头所需的网络传输速度。 二.视频压缩部分 视频的压缩是视频处理的核心,按照是否实时性可以分为非实时压缩和实时压缩。而视频传输(如QQ视频即时聊天)属于要求视频压缩为实时压缩。 下面对于视频为什么能压缩进行说明。 视频压缩是有损压缩,一般说来,视频压缩的压缩率都很高,能够做到这么 高的压缩率是因为视频图像有着非常大的时间和空间的冗余度。所谓的时间冗余度指的是两帧相邻的图像他们相同位置的像素值比较类似,具有很大的相关性,尤其是静止图像,甚至两帧图像完全相同,对运动图像,通过某种运算(运动估计),应该说他们也具有很高的相关性;而空间相关性指的是同一帧图像,相邻的两个像素也具备一定的相关性。这些相关性

基于单片机的图像处理采集系统

( 二 〇 一 二 年 六 月 本科毕业设计说明书 题 目:基于单片机的图像处理采集系统设 计与实现 学生姓名: 学 院: 系 别: 专 业: 班 级: 指导教师:

摘要 传统的工业级图像处理采集系统大多是由CCD摄像头、图像采集卡和PC机组成,虽已得到了广泛的应用,但是它具有结构复杂,成本高,体积大,功耗大等缺点。随着单片机的迅速发展,开发一种智能控制及智能处理功能的微型图像处理采集系统成为可能,并且也克服了传统图像处理采集系统的诸多缺点。 本设计提出了基于单片机的图像采集系统,该系统主要由四大模块组成:第一个是单片机控制模块,对摄像头进行控制;第二个是摄像头模块,即进行图像拍摄和取图;第三个是Zigbee无线传输模块,功能是将图像传送到上位机;最后是上位机,实现图像显示功能。其优点是硬件电路简单,软件功能完善,控制系统可靠,性价比较高,使用环境广泛及成本低等。利用Proteus和Keil进行仿真调试,可以看到设计内容的运行结果,验证系统运的行正确及稳定性,并且实现了图像处理采集功能,所以具有一定的实用和参考价值。 关键词:单片机;Proteus;图像采集

Abstract The traditional industrial image processing collection system by CCD camera, mostly image collection card and PC unit into, although already a wide range of applications, but it has the structure is complex, high cost, big volume and shortcomings, such as big power consumption. With the rapid development of the single chip microcomputer, the development of a kind of intelligent control and intelligent processing function of micro image processing collection system possible, and also overcome traditional image processing collection system of many of the faults. This design is put forward based on SCM image acquisition system, the system consists of four modules: the first one is the single chip microcomputer control module, the camera to control; The second is a camera module, the image shoot and take diagram; The third is Zigbee wireless transmission module, the function is will images to PC; Finally the PC, realize image display function. Its advantage is hardware circuit is simple, software perfect function, control system and reliable, high cost performance, use extensive and environment cost low status. Use Proteus and Keil simulation commissioning, can see the operation of the design content, as demonstrated the correct and do the system stability, and realize the image processing collection function, so has certain practical and reference value. Keywords:Single-Chip Microcomputer;Proteus; Image Capture

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