- 在智能車系統的設計中，路徑識別的準確性直接影響到智能車能否正確地行駛。以攝像頭作為路徑識別的傳感器能夠有效地提高智能車的前瞻性，但原始圖像的數據量相對單片機來說是比較龐大的。本文采用了硬件分頻的方法對圖像數據進行了有效的壓縮，并對圖像對進行二值化和去除噪聲的預處理。大量的實驗結果表明，該方案能夠實現路徑識別的正確性與快速性。
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飛思卡爾 智能車 圖像采集 圖像二值化 SAA7111 200910
- 本文基于freescale 16位HCS12單片機的輸入捕捉功能設計一種視頻信號采集系統。在該系統中，將CMOS攝像頭的輸出信號二值化，利用單片機輸入捕捉功能實時對信號采樣、處理，提取出黑色導引線的形狀特征。實驗證明：系統能很好地滿足智能車對路徑識別性能和抗干擾能力的要求，實時性好，測量精度高，同時硬件和軟件的開銷都比較小。
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飛思卡爾 智能車 圖像二值化
圖像二值化介紹
圖像的二值化處理就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是講整個圖像呈現出明顯的黑白效果。
將256個亮度等級的灰度圖像通過適當的閥值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，首先，圖像的二值化有利于圖像的進一步處理，使圖像變得簡單，而且數據量減小，能凸顯出感興趣的目標的輪廓。其次，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖 [
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