基于摄像头的图像采集与处理应用
视频监控系统的数据采集与处理方法
视频监控系统的数据采集与处理方法近年来，随着科技的不断发展，视频监控系统的应用也越来越广泛。
而其中最关键的环节便是数据采集与处理。
本文将从数据采集的方法和数据处理的方式两个方面，探讨一下视频监控系统中的数据采集与处理方法。
数据采集方法在视频监控系统中，数据采集一般通过摄像头来完成。
摄像头是视频监控系统的重要组成部分，其种类繁多，如固定摄像头、云台摄像头、红外摄像头等，根据实际需要，选择合适的摄像头非常重要。
1. 固定摄像头固定摄像头通常被安装在固定的位置上，主要用于对定点区域的全天候监控。
由于其使用较为简单，成本较低，因此被广泛采用。
2. 云台摄像头与固定摄像头相比，云台摄像头的视野范围更广，同时可以通过控制器远程旋转、倾斜、变焦等操作进行视角调整，具有更高的灵活性。
但其价格也相应较高。
3. 红外摄像头红外摄像头可以在低光环境下也能够拍摄清晰的图像，适用于暗夜或弱光环境下的监控。
但其价格相对较高，且不适合白天使用。
除了选择适合的摄像头之外，摄像头的布局也需要谨慎规划。
采集到的数据应当能够提供最全面、最真实的情况，因此需要确定监控区域、采集角度、采集密度等因素。
数据处理方式采集到的视频数据需要经过处理后才能被有效利用。
数据处理可以分为以下几个步骤。
1. 数据预处理数据预处理是指在数据进入计算机系统之前先进行一些必要的操作，以便更好地进行后续处理。
数据预处理的步骤包括：数据采集、数据传输、数据存储和数据归类等。
2. 动态检测动态检测是指对监控区域进行分析，当发现关注的对象时，立即通过联动控制器，进行预警或录像，以确保对监控范围内的非正常事件及时发现并采取对应措施。
3. 图像分析图像分析可以将视频图像进行智能化的处理，例如通过人脸识别、车辆识别、物体识别等，对采集到的信息进行自动分类和标注。
4. 数据挖掘数据挖掘是指从海量数据中发掘出有价值的信息，该信息可能隐藏在大量的原始数据背后，需要通过特定的算法才能发掘出来。
opencv原理
opencv原理OpenCV的工作原理基于图像处理、计算机视觉和机器学习的一系列方法和算法。
它的设计目标是提供一个简单、高效、通用的计算机视觉库，使开发者能够快速地开发实时的计算机视觉应用程序。
以下是OpenCV的一些主要原理：1. 图像采集与加载：OpenCV可以从摄像头、视频文件或图像文件中采集图像数据。
它支持多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。
2. 图像预处理：在进行进一步处理之前，OpenCV通常需要对图像进行预处理。
这包括调整图像大小、灰度化、去噪、直方图均衡化和边缘检测等。
3. 特征提取：在计算机视觉任务中，特征提取是一个关键步骤。
OpenCV提供了各种方法来检测图像中的特征，如角点、边缘、线条、斑点等。
这些特征可以用于图像分类、对象识别、目标跟踪等任务。
4. 特征匹配：在一些应用中，需要在不同图像中找到相似的特征点或对象。
OpenCV提供了各种特征匹配算法，如基于模板匹配、基于特征描述符的匹配和基于兴趣点的匹配等。
5. 目标检测与跟踪：OpenCV可以通过使用分类器、机器学习算法和深度学习模型来检测和跟踪图像中的目标。
这可以用于人脸检测、行人检测、车辆检测等应用。
6. 图像分割：图像分割是将图像分成多个区域或对象的过程。
OpenCV提供了多种图像分割算法，如基于颜色、纹理、边缘等的分割方法。
7. 图像配准：图像配准是将多个图像对齐以进行比较或融合的过程。
OpenCV提供了多种图像配准方法，如特征点配准、基于几何变换的配准和基于深度学习的配准等。
8. 机器学习和深度学习：OpenCV集成了各种机器学习和深度学习算法，如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。
这些算法可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。
9. 图像的存储与输出：OpenCV可以将处理后的图像数据保存到文件中，支持多种图像格式。
它还可以将图像以各种方式显示出来，如窗口显示、视频流显示和Web显示等。
基于LabVIEW和USB摄像头的图像采集与处理
通过调用 IMAQ Vision 和 VDM 下的相关函数和 VI 编写相应的图像采集和处理用户程序，控制通用 USB 摄 像 头 抓 拍 或 者 连 续 采 集 图 像 ，保 存 图 像 文 件 ，并 对 图 像 进 行 压 缩 和 灰 度 、二 值 化 及 增 强 等 图 像 处 理 。 可 见 ，该 系 统 硬 件 选 用 简 单 ，侧 重 软 件 设 计 ，且 有 工 具 包 可 以 辅 助编程，因此功能实现方便，开发周期短，成本低。
基于 LabVIEW 的图像采集系统中，NI 公司提供的 LabVIEW 图形化编程环境作为程序开发的基本平台。 NI⁃VISA 是一个用来与各种仪器总线进行通信的高级 应用编程接口（API），包含 VISA 的全套驱动程序、开发
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2 图像采集
基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统
基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统随着城市交通的日益拥堵和道路交通安全问题的日益突出，开发一种基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统变得尤为重要。
这种系统利用计算机视觉技术和图像处理算法，能够自动监测道路上发生的交通违规行为，并及时生成报警或处罚通知，以提高道路交通的安全性，减少交通事故的发生。
一. 系统设计原理1.1 图像采集与传输基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统首先需要采集道路交通的图像数据。
这可以通过架设监控摄像头或使用移动相机等设备实现。
采集到的图像数据需要传输至图像处理系统进行进一步处理。
1.2 图像预处理在图像进入图像处理系统之前，通常需要进行一些预处理工作以提高图像的质量和准确性。
这些预处理工作包括图像去噪、增强对比度、图像校正等，以确保系统后续处理的准确性和稳定性。
1.3 物体检测与跟踪在图像处理系统中使用物体检测技术，通过检测和跟踪视频中的交通参与者（如车辆、行人等），以获得道路交通的状态。
这可以使用机器学习算法或深度学习网络进行实现，例如使用卷积神经网络（CNN）进行车辆检测。
1.4 违规行为检测系统需要通过图像处理算法来检测交通违规行为，如闯红灯、逆行、超速等。
这可以通过分析车辆的行为、速度、运动轨迹和交通规则来实现。
例如，当车辆经过红灯区域时，系统可以识别并触发报警机制。
1.5 结果分析与输出检测到交通违规行为后，系统将分析检测结果并生成相应的报警或处罚通知。
这可以通过与交通管理部门的数据库进行比对，以识别车辆的所有者和相关的违规信息，并生成相应的处罚通知。
二. 技术挑战与解决方案2.1 复杂环境下的图像处理道路上的光线、天气、车辆稀疏或密集等因素都会对图像处理产生影响，增加图像识别的困难。
解决该问题的方法包括使用高质量的摄像设备、开发鲁棒的图像处理算法、利用多个角度和视角的摄像头来增加图像的可靠性。
2.2 违规行为检测算法不同类型的交通违规行为需要不同的检测算法和模型。
基于计算机摄像头的图像采集和变换的设计
处 理方 面有 着得 天独 厚 的优势 ， 它 的代 码效 率高 、 可移植 性好 。在 Ｖ Ｃ＋ ＋开 发环 境 中 ， 通过 调用 Ⅶ ｗ 的预 览 回调 函数很 容易 对捕 获 的图像 进行 实时处 理 。计 算机 摄像 头
现 在 已成 为 个人 电脑 的标 配 ， 利用 其组 成 的视 觉 图像 处
图像 就 都会 流 经 处 理 过 滤 器 。Ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ Ｄ ｒ ａ ｗ是微 软发 行 的
２ 程序设 计
图 １ 主 流 程 图
Ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ Ｘ软 件开 发 工具 箱 （ Ｓ Ｄ Ｋ） 中的 一 部分 ， 它 为广 大 开 发 者 提 供 了一 个 比 Ｇ Ｄ Ｉ 层次更高、 功 能更 强 、 操 作 更 有 效、 速 度更快 的应 用 程 序 图像 引擎 ， 与此 同时 ， 也 努力 使 其 保持 了设 备 无 关 的优 良特 性 。Ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ Ｄ ｒ ａ ｗ同样 可 以实 现 动态 图像 处理 。上 述 的两种 方案 在处 理速 度上有 很大 的优势 ， 但是 它 们 的缺点 是过 于复 杂 。相 比较 而 言 ， Ｖ Ｆ ｗ
李松 柏 尚 海
（ 合肥工业大学 仪器科学与光电工程学 院， 安徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ０ ９ ）
摘
要： 本 文所 讨论 图像采集 系统采用 Ｖ Ｃ ６ ． ０以及 ｖ 下 ｗ（ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｆ ｏ ｒ Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ ） 来编程 ， 可 以实现图像采集 以及 实时图像处理。本 图像变 换主要为 了实 现
Ｏ ｎ Ｃ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ函数里 ， 当线 程成 功 创 建采 集 窗 口后 ， 通过 ｃ ａ ｐ — Ｄ ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ 宏 将这个 窗 口同一 个 驱 动连 接 起 来 。成 功
图像视频处理技术的基础原理和应用案例
图像视频处理技术的基础原理和应用案例第一章：图像/视频处理技术概述图像/视频处理技术是一种以数字图像/视频为原材料，对图像/视频进行各种操作并提取出有价值信息的技术，广泛应用于安防、医疗、娱乐等领域。
图像/视频处理技术主要由图像采集、图像预处理、特征提取、分类识别等环节构成。
其中，图像采集是将被处理的图像从外部输入到CPU中；图像预处理是对原始图像进行预处理，包括图像增强、噪声滤波等操作；特征提取则是从图像中提取出有意义的特征信息，该操作通常应用于模式识别中；分类识别则是根据提取出的特征信息进行分类识别。
第二章：图像/视频处理技术的基础原理2.1 科学数字图像处理科学数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理，使用数字技术来控制影像的可见效果和数字信息的提取。
图像数字化是对图像进行采样，使其转换为数字信号的过程，数字录制及数字处理过程中的主要差异则在于单元的广度及数字量化方法。
数字图像处理的基本步骤包括预处理、特征提取、平滑、聚类、模型的建立与选择等。
2.2 图像压缩图像压缩是通过图像编码及控制数据大小、转移时间，从而获得良好的视觉效果的一种技术。
图像压缩分为有损压缩和无损压缩两类。
无损压缩是指图像被压缩后，再解压缩回来时特征依然保留；有损压缩则是指图像压缩后不能够将所有信息完全还原，从而存在失真现象。
2.3 图像匹配图像匹配是指将两幅图像进行对齐，在计算机视觉领域的应用非常广泛。
常用方法是在图像上提取出一些特征点，对比两幅图像的特征值，从而得到匹配结果。
2.4 色彩空间转换将一种色彩空间转换成另一种色彩空间，是数字图像处理中的重要环节。
常见的色彩空间有RGB、CMYK、HSV等，其中RGB是基本色彩空间，CMYK用于印刷领域，HSV用于图像分析和处理。
第三章：图像/视频处理技术的应用案例3.1 安全监控领域在安全监控领域，人脸识别技术经常应用于公共场所人员管理，通过对视频监控摄像头采集到的图像进行处理，实现对人员的识别。
基于图像处理的智能安防监控系统设计
基于图像处理的智能安防监控系统设计智能安防监控系统（Intelligent Security Surveillance System）是基于图像处理技术的一种高级监控系统，旨在通过对即时图像和视频进行分析和处理，实现对场景中异常情况的自动检测和报警，提升安全性和监控效率。
本文将深入探讨基于图像处理的智能安防监控系统的设计原理和关键技术。
一、系统设计原理基于图像处理的智能安防监控系统主要包括以下几个关键组件：1. 图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备实时获取场景中的图像或视频数据。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强、颜色空间转换等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 关键特征提取：使用计算机视觉算法从图像或视频中提取关键特征，如目标物体的位置、大小、形状、颜色等信息，以便后续处理与分析。
4. 异常检测与识别：基于图像处理和模式识别技术，对提取到的关键特征进行分析和比对，并判断是否存在异常情况，如入侵、盗窃、火灾等。
5. 报警与反应：一旦系统检测到异常情况，将触发报警机制，通过声音、光亮或消息推送等方式通知相关人员，同时可配备响应措施，如自动拍照、视频录制、报警器启动等，以及与其他安防设备的联动操作，如关门、启动喷洒系统等。
二、关键技术1. 目标检测与跟踪：目标检测是系统中一项重要技术，常用的算法包括Haar 特征检测、HOG（方向梯度直方图）特征检测、卷积神经网络（CNN）等。
通过这些算法，可以准确地检测到目标物体，并跟踪其运动轨迹，实时更新目标的位置和状态。
2. 行为分析：通过对目标物体的运动轨迹和姿态进行分析，可以判断目标物体的行为，并根据预设的规则和模型判断是否存在异常行为，如目标物体持续停留、逆向行走、追逐或撞击等。
这种行为分析可以有效筛选出真正的安全隐患。
3. 图像识别和分类：基于深度学习技术，可以实现对特定目标或物体的识别和分类，如人脸识别、车牌识别、武器识别等，进一步提升系统的安全性和实用性。
基于图像识别技术的智能安防监控系统设计
基于图像识别技术的智能安防监控系统设计智能安防监控系统是利用图像识别技术来提升安全性和监控效果的一种应用。
该系统通过使用计算机视觉技术对图像进行分析和处理，能够实时监测并识别出异常行为、物品或人物，并作出相应的处理措施。
一、系统设计概述智能安防监控系统的设计目标是实现对安全领域的全面监控，提高监控效能，减少人力资源浪费。
其核心是基于图像识别技术的智能分析以及追踪系统。
该系统由图像采集、图像处理、异常检测和报警处理等模块组成。
其整体工作流程如下：1. 图像采集模块：该模块负责从多个监控摄像头中采集图像，并将采集到的图像数据传输给下一步的图像处理模块。
2. 图像处理模块：该模块基于图像处理算法对采集到的图像进行处理，包括图像去噪、图像增强、图像特征提取等。
3. 异常检测模块：该模块利用深度学习和人工智能算法对处理后的图像进行分析，识别出异常行为、物品或人物。
4. 报警处理模块：该模块在检测到异常时立即发出报警信号，并将处理后的图像以及相关信息发送给相关人员或安全中心。
二、系统设计细节1. 图像采集模块智能安防监控系统设计需要考虑多个监控摄像头的高效采集能力。
为了实现此目标，可以选择使用高清监控摄像头，并通过网络将图像数据传输到图像处理模块。
此外，可以考虑使用智能摄像头，以便获取更多的图像细节和实时视频流。
2. 图像处理模块图像处理模块是智能安防监控系统的关键模块之一。
在该模块中，可以采用图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸等，来增加图像对比度、明亮度和清晰度，从而提高图像的质量。
此外，还可以采用图像去噪算法，如中值滤波器、高斯滤波器等，来减少图像中的噪声干扰。
3. 异常检测模块异常检测模块是智能安防监控系统的核心模块之一。
在该模块中，可以利用深度学习技术和人工智能算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来对处理后的图像进行分析和识别。
可以训练模型来识别出各种异常行为、物品或人物，如盗窃、入侵、火灾等。
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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。