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1、基于CMOS传感器的智能车图像采集系统（大连理工大学创新实验学院）吴振宇王鹏宇冯林WUZHENYUWANGPENGYUFENGLIN摘要：本文阐述了基于CMOS图像传感器，以微处理器MC9S12DG128为核心，以飞思卡尔智能车大赛为背景的智能车图像采集系统。完成硬件、软件的设计。通过阈值分割与均值滤波提取了赛道信息，最后进行了路径的识别与简化。该图像采集系统具有使用方便，采集信息准确，占用系统资源少的特点。关键词：图像采集，智能车，CMOS，阈值分割，均值滤波.ASmartCarImageCaptureSystemBasedOnCMOSSensorAb
2、stract:ThispaperintroducedasmartcarimageaccessingsystembasedonCMOSsensorandmicroprocessorMC9S12DG128,andFreescalesmartcarcontestissetasbackground.Wecompletedthehardwareandsoftwaredesign,extractedtheinformationofthetrackthroughthresholdsegmentationandaveragefiltering,andidentified
3、andsimplifiedthetrackfinally.Thisimageaccessingsystemhasmanyfeaturesincludingconvenienceinuse,accurateinformationcapturingandoccupyinglesssystemresources.KEYWORDS:Imagecapture,Smartcar,CMOS,Thresholdsegmentation,Averagefiltering.0、引言图像采集一直是智能车控制系统中最重要的部分。图像的采集(路径检测)、处理是完成反馈信息的数据采
4、集、转换和传输，是控制系统的一个核心。目前，随着芯片制造技术的发展，CMOS图像传感器日益受到重视，应用领域也越来越广。相比于传统的CCD，它具有较[1]低的电源功耗、较高的感光度以及更灵活的图像捕获能力等特点。本文主要介绍了应用CMOS图像传感器OV6620的图像采集系统，应用阈值分割法、均值滤波法对所采集数据的处理，最后对路径有效信息识别与提取。1、系统硬件设计以CMOS芯片OV6620作为图像传感器，读取赛道信息。OV6620的最大分辨率为352[2]×288，其不但可以工作在隔行扫描方式下，也可以工作在隔行扫描方式下。主控制器采用飞思卡尔16位处
5、理器MC9S12DG128,是完全集成的混合信号系统级芯片,片内总线时钟频[3]率最高可达25MHz,可以达到高速采集的要求；接口资源丰富，包括SPI,SCI,IIC,PWM等。为控制一帧图像数据的大小，采用TI公司的芯片CD40106BE将行频信号进行四分频处理，即每帧图像取72行数据（除去第一行和最后一行，有效数据为70行），每行采100个点。OV6620可以通过IIC总线配置片内寄存器，以使其输出原始RGB数据。在同样照明条件下，各种物体的亮度决定于物体对入射光的反射能力（即反射系数）。白石膏具有最大反射系数100%，黑绒有最小反射系数1%，因而大
6、部分景物的对比度不超过[4]100。就这个意义上讲，一般图像取样后按256级（8位）灰度层量化是足够的。赛道只有黑白两种信息，取亮度值便可以分辨出赛道信息，处理器MC9S12DG128的IO口PA0~PA7读取OV6620上Y0~Y7的8位亮度值，具有中断捕捉的IO口PH0和PE1分别与行信号HREF、场频信号VSYN连接，PJ7,PJ6,PJ5通过IIC总线对OV6620进行寄存器配置。2、系统软件设计系统软件流程如图1所示，系统上电后，进行初始化。通过主控制器IO口模拟IIC总线[2]时序，配置寄存器，将OV6620设置为黑白模式。系统处理器开场中断
7、，收到场同步信号以后，开行中断，当OV6620产生4个行频信号以后，分频器CD40106BE产生中断信号，处理器开始接收第一行数据，将数据存储到一个100×70的二维数组之中。当一帧图像采集完整以后（共采集70行，每行采集100点），对所采集的图像进行阈值分割处理，然后用均值滤波器滤除噪声，最后得到赛道有效信息。图1程序流程图2.1阈值分割法阈值分割法是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大地压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。。由于智能车比赛场地的光照均匀，比赛跑道表面为白色，中
8、心有连续黑线作为引导线。背景的灰度值（白色跑道）在整个图像中可合理地看作恒定，而
