【正文】 39。,39。,39。xd = wden(x,39。 heursure 39。subplot(222), plot(xd), axis([1 2048 10 10])。sym839。one39。s39。heursure39。)。 title(39。)。,lev,39。,39。,39。xd = wden(x,39。 [xref,x] = wnoise(3,11,snr,init)。在MATLAB中運(yùn)行以下語句：%不同閾值選取方式下濾波效果的比較snr = 3。在統(tǒng)計學(xué)上，這種極值原理在于設(shè)計估計器。如果噪聲比很?。ü烙嬘泻艽蟮脑肼暎?，因此，采用此種啟發(fā)式的閾值。（2）TPTR=‘sqtwolog’采用的是固定的閾值形式，產(chǎn)生的閾值大小事sqrt（2*log（length（x）））。TPTR的選擇有以下四種閾值規(guī)則：（1）TPTR=‘rigrsure’是一種基于史坦的無偏似然估計（二次方程）原理的自適應(yīng)閾值選擇。)根據(jù)信號小波分解結(jié)構(gòu)[C,L]對信號進(jìn)行去噪處理。（2）[XD,CXD,LXD] = wden(C,L,TPTR,SORH,SCAL,N,39。wname39。wname39。wname39。圖43 原始信號和含燥信號 各參數(shù)下去噪效果對比MATLAB工具箱提供了函數(shù)wden以實現(xiàn)自動利用小波進(jìn)行一維信號的去噪。,... num2str(fix(snr))])。 title([39。)。 title(39。 [xref,x] = wnoise(3,11,snr,init)。下面的MATLAB語句產(chǎn)生信號：%產(chǎn)生一個Heavy sine初始信號x和長度為211點、含標(biāo)準(zhǔn)高斯白噪聲的信號xrefsnr = 3。其語法格式為：X = wnoise(FUN,N)[X,XN] = wnoise(FUN,N,SQRT_SNR)[X,XN] = wnoise(FUN,N,SQRT_SNR,INIT) = wnoise(FUN,N)產(chǎn)生幅值在[0，1]之間長度為2N的信號，信號的類型由FUN指定：FUN=1 BLOCKS 產(chǎn)生不規(guī)則的方波信號FUN=2 BUMPS 產(chǎn)生低頻噪聲FUN=3 HEAVY SIN 產(chǎn)生隨機(jī)間斷的正弦信號FUN=4 DROPLER 產(chǎn)生chirp信號FUN=5 QUADCHIRP 產(chǎn)生4次調(diào)頻信號FUN=6 MISHMASH 產(chǎn)生混雜信號2.[X,XN] = wnoise(FUN,N,SQRT_SNR)產(chǎn)生含有白噪聲的信號XN，SQRT_SNR是信號的噪聲比。 實驗信號的產(chǎn)生該節(jié)所用到的實驗信號是由wnoise（）函數(shù)產(chǎn)生的長度為211點、含標(biāo)準(zhǔn)高斯白噪聲、信噪比為3的‘heavy sine’信號。 去噪設(shè)計接下來按照上述小波閾值變換在信號去噪中的算法及小波閾值函數(shù)進(jìn)行計算機(jī)仿真，仿真程序采用MATLAB語言編寫。 //沒行求一次動態(tài)閾值 //Data_Binary(temp_i + 4,threshold)。 //沒行求一次動態(tài)閾值 //Data_Binary(temp_i + 2,threshold)。 //每行最大值最小值的平均值 Data_Binary(temp_i,threshold)。 Data_buffer[temp_i][temp_j] = 40) min = Data_buffer[temp_i][temp_j]。 else if(Data_buffer[temp_i][temp_j] min amp。amp。temp_j point。 //賦初值 min = 90。temp_i line。 //雙峰法的最大值uchar min。20 第4章 軟件設(shè)計 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計方案根據(jù)設(shè)計要求軟件設(shè)計的總體流程圖如圖41所示：圖41 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu) 圖像二值化軟件設(shè)計根據(jù)第二章的雙峰值法設(shè)計原理相應(yīng)的程序的代碼如下（部分代碼）：pragma CODE_SEG DEFAULTuchar threshold。安裝方式如圖33所示，經(jīng)過測試安裝滿足要求?？刂频牟呗院唵?，則所需的拍攝范圍就可以小一些；反之策略復(fù)雜，需獲得的賽道信息較多，則拍攝范圍就應(yīng)大一些。安裝位置太低，會導(dǎo)致視域不夠廣闊，影響尋線的有效范圍；安裝位置太高，導(dǎo)引線會變得過窄而無法被檢測到，而且賽車系統(tǒng)會因重心抬高而穩(wěn)定性變差。圖32 核心控制板核心控制板的原理圖見附錄。 核心控制板核心控制板（如圖32所示）負(fù)責(zé)視頻采集、獲取速度并輸出舵機(jī)和驅(qū)動電機(jī)的控制信號。因為系統(tǒng)是一個有機(jī)的整體，所以任何一部分的改進(jìn)都能提高小車的性能。然后，系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)指引線的位置信息，對舵機(jī)和電機(jī)施以合適的控制。此智能車輛定位系統(tǒng)用攝像頭拍攝車輛前方的賽道，通過 MC9S12DG12采樣視頻信號，獲得圖像數(shù)據(jù)。同時外加小液晶和相應(yīng)按鍵，這樣可以根據(jù)實時情況來調(diào)節(jié)相應(yīng)的PID參數(shù)來適應(yīng)相應(yīng)路況。經(jīng)過對比和選擇，攝像頭選擇為數(shù)字?jǐn)z像頭；二值化算法選擇雙峰法；去噪選擇小波去噪法。不過，他們在平滑圖像的同時亦會使圖像輪廓變得模糊，它們的噪音平滑效果與窗口的寬度有關(guān)，窗口寬度越寬，噪音平滑效果越好，但圖像就越模糊，這個矛盾難于解決，也是均值濾波和中值濾波的缺點。平均濾波是以點鄰域像素灰度平均值來代替該點的灰度值，而中值濾波則以點鄰域像素灰度值中值來代替該點的灰度值，因此，對于隨機(jī)噪音的抑制能力，中值濾波器的性能要比均值濾波器的差些。不過，他們在平滑圖像的同時亦會使圖像輪廓變得模糊，它們的噪音平滑效果與窗口的寬度有關(guān)，窗口寬度越寬，噪音平滑效果越好，但圖像就越模糊，這個矛盾難于解決，也是均值濾波和中值濾波的缺點。平均濾波是以點鄰域像素灰度平均值來代替該點的灰度值，而中值濾波則以點鄰域像素灰度值中值來代替該點的灰度值，因此，對于隨機(jī)噪音的抑制能力，中值濾波器的性能要比均值濾波器的差些。估計小波系數(shù)的方法如下，?。? （25）定義： （26）稱之為硬閾值估計方法。對連續(xù)做幾次小波分解后，有空間分布不均勻信號各尺度上小波系數(shù)在某些特定位置有較大的值，這些點對應(yīng)于原始信號的奇變位置和重要信息，而其他大部分位置的較??；對于白噪聲，它對應(yīng)的小波系數(shù)在每個尺度上的分布都是均勻的，并隨尺度的增加，系數(shù)的幅值減小。小波去噪的基本思路：（1）.先對含噪信號做小波變換，得到一組小波系數(shù)；（2）.通過對進(jìn)行閾值處理，得到估計系數(shù)，使得與兩者的差值盡可能?。唬?）.利用進(jìn)行小波重構(gòu)，得到估計信號即為去噪后的信號。歸結(jié)起來主要有三類:模極大值檢測法、閾值去噪法和屏蔽(相關(guān))去噪法。在圖像去噪領(lǐng)域中，應(yīng)用小波理論進(jìn)行圖像去噪受到許多專家學(xué)者的重視，并取得了非常好的效果。 小波去噪近年來，小波理論得了非常迅速的發(fā)展，由于其具備良好的時頻特性和多分辨率特性，小波理論成功地在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。使用二維中值濾波最值得注意的是保持圖像中有效的細(xì)線狀物體。二維數(shù)據(jù)的中值濾波可以表示為: (24)在實際使用窗口時，窗口的尺寸一般先用再取逐漸增大，直到其濾波效果滿意為止。此例若用平均濾波，窗口也是取5，那么平均濾波輸出為。設(shè)有一個一維序列，…，取窗口長度為m(m為奇數(shù))，對此序列進(jìn)行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m個數(shù)，…，…，…，…，其中為窗口的中心位置，再將這m個點按其數(shù)值大小排列，取其序號為正中間的那作為出。但是對一些細(xì)節(jié)多，特別是點、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波的方法。中值濾波首先是被應(yīng)用在一維信號處理技術(shù)中，后來被二維圖像信號處理技術(shù)所應(yīng)用。另外，圖像鄰域平均法算法簡單，計算速度快，但它的主要缺點是在降低噪聲的同時使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處，鄰域越大，模越厲害。圖像鄰域平均法的處理效果與所用的鄰域半徑有關(guān)。1. 均值濾波鄰域平均法是一種局部空間域處理的算法。由于傳統(tǒng)的頻域去燥方法比較復(fù)雜，這里不采用也不再敘述，主要介紹一下傳統(tǒng)的時域去噪處理方法。前者即是在原圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，對像素的灰度值進(jìn)行處理。時域描述信號強(qiáng)度隨時間的變化，頻域描述在一定時間范圍內(nèi)信號的頻率分布。經(jīng)過各種方案對比，最終選擇雙峰法，這種方法不僅滿足對圖像處理精度的要求，而且滿足對速度的要求。而對于大津法，其運(yùn)算量大，影響速度，大津法致命的缺陷是當(dāng)目標(biāo)物與背景灰度差不明顯時，會出現(xiàn)無法忍受的大塊黑色區(qū)域，甚至?xí)G失整幅圖像的信息，因此也不予采用。迭代所得的閾值分割的圖象效果良好?；叶仍黾拥姆椒ㄊ怯迷械幕叶燃壋松贤粋€系數(shù)，從而擴(kuò)大灰度的級數(shù)，特別地，當(dāng)乘上的系數(shù)為1時，這就是大津法的原型，因此，大津法可以看做是這種方法的一個特例。為了解決這個問題，有人提出了灰度拉伸的增強(qiáng)大津法。直接應(yīng)用大津法計算量較大，因此我們在實現(xiàn)時采用了等價的公式g=w0*w1*(u0u1)2。對大津法可作如下理解：該式實際上就是類間方差值，閾值t分割出的前景和背景兩部分構(gòu)成了整幅圖像，而前景取值u0，概率為w0，背景取值u1，概率為w1，總均值為u，根據(jù)方差的定義即得該式。圖像的總平均灰度為：u=w0*u0+w1*u1?；诘拈撝的軈^(qū)分出圖像的前景和背景的主要區(qū)域所在，但在圖像的細(xì)微處還沒有很好的區(qū)分度。其步驟如下：（1）.求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記為ZMAX和ZMIN，令初始閾值T0=(ZMAX+ZMIN)/2；（2）根據(jù)閾值TK將圖象分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值ZO和ZB；（3）求出新閾值TK+1=(ZO+ZB)/2；（4）若TK=TK+1，則所得即為閾值；否則轉(zhuǎn)2，迭代計算。該算法計算的精度較高，能夠找到理想的一個閥值點，雖然它執(zhí)行的時間較長，但是這只是在賽車未起跑前進(jìn)行的初始化運(yùn)算，對賽車起跑后的速度完全沒有影響，因此該方案是可以采用的。首先存儲一幅原始圖像的所有數(shù)據(jù)，然后對整幅圖像的第一像素點進(jìn)行統(tǒng)計，最終把第個亮度值所對應(yīng)的像素點個數(shù)統(tǒng)計出來，結(jié)果將出現(xiàn)一個雙波峰形圖，如圖42所示。 雙峰值法在對賽道環(huán)境的分析中，我們可以發(fā)現(xiàn)黑線部分的亮度是相對比較固定的，其波動的范圍非常小，小于20(亮度值最大為255)，而白色底板的亮度值變化相對較大一些，但仍能保證其與黑線的亮度值有較大的梯度。根據(jù)閾值選取的不同，二值化的算法分為固定閾值和自適應(yīng)閾值。 二值化方案的選取圖像二值化是數(shù)字圖像處理技術(shù)中的一項基本技術(shù)，該系統(tǒng)中由于賽道是由黑色和白色兩種顏色組成的，并且背景顏色基本也是白色的，系統(tǒng)的任務(wù)是識別出黑色的引跑線位置，由于其圖像的干擾并不是很強(qiáng)，因此可以采用二值化的技術(shù)作為系統(tǒng)的圖像預(yù)處理。視野和可視距離：這個和鏡頭的選擇有關(guān)，據(jù)我測試，f= 時視野應(yīng)該有 25度左右,f ,畢竟相素值只有 30萬多,用單片機(jī)讀可以看到 34M ,太遠(yuǎn)了黑線會很細(xì), 1 米左右時,黑線寬度可用 8 個點表示。再者減小計算量，沒必要搞那么多的點。這樣改有兩個好處：首先像素小了。意味著50/3MS就有一幅圖像產(chǎn)生。它支持連續(xù)和隔行兩種掃描方式，VGA與QVGA兩種圖像格式；最高像素為664492，幀速率為30fps；數(shù)據(jù)格式包括YUV，YCrCb，RGB三種，能夠滿足智能車圖像采集系統(tǒng)的要求。但由于在早期電子技術(shù)還不發(fā)達(dá)時，電源不穩(wěn)定，容易對電視信號進(jìn)行干擾，而交流電源是50Hz所以，為了和電網(wǎng)兼容，同時由于25Hz時圖像不穩(wěn)定，所以后來工程師們把一副圖像分成兩場顯示，對于一幅畫面，一共有625行 ，但是電子槍先掃描奇數(shù)場1，3，5.....，然后再掃描2,4,6.....，所以這樣的話，一副圖像就變成了隔行掃描，每秒鐘就有50場了。在這里我們完全不用理會這個信號。復(fù)合消隱信號：在圖像換行和換場時電子槍回掃時不發(fā)射電子。當(dāng)電子槍收到場同步信號時就從屏幕的最右下角移到最左上角。復(fù)合同步信號：用于控制電視機(jī)的電子槍對電子的偏轉(zhuǎn)。視頻信號：真正的圖像信號，對于黑白攝像頭，圖像越黑，電壓越低，圖像越白，電壓越高。 模擬攝像頭在采集圖像之前，我們首先要知道攝像頭輸出信號的特性。另外根據(jù)攝像頭的安裝方式不同，也有旋轉(zhuǎn)90度進(jìn)行采集的。對于攝像頭圖像采集，也可以用OV7620數(shù)字?jǐn)z像頭模塊，或者使用高速外部AD進(jìn)行采集。所以CMOS的功耗比CCD要小。CMOS攝像頭其實跟CCD差不多，也是將光轉(zhuǎn)換成電信號的器件。根據(jù)其原理不同攝像頭主要分為兩種：CCD(Charge Coupled Device)攝像頭、CMOS攝像頭。本章主要論述的是各種方案的對比以及最終方案的選擇。4洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）第2章 主要思路及技術(shù)方案概要 總體設(shè)計主要方法步驟為滿足飛思卡爾賽車的設(shè)計要求，總體設(shè)計思路如下設(shè)計思路：通過對攝像頭采集到的圖像的進(jìn)行處理，然后通過測速電機(jī)對小車的實時速度的采集，處理器再對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后控制小車的運(yùn)動方向和速度。4. 如何對反光處進(jìn)行補(bǔ)線，并進(jìn)行去噪。3. 如何對圖像進(jìn)行二值化。2. 對圖像采集時，在滿足快速的情況下如何保證圖像的準(zhǔn)確性。攝像頭有數(shù)字?jǐn)z像頭，有模擬攝像頭。在智能車導(dǎo)航技術(shù)方面，機(jī)器視覺技術(shù)由于其能提供豐富的信息、價格相對低廉、能與其他傳感器方便的進(jìn)行數(shù)據(jù)融合等特點，成為當(dāng)前有著廣泛應(yīng)用前景的導(dǎo)航技術(shù)之一。 機(jī)器視覺介紹所謂機(jī)器視覺就是用視覺傳感器代替人眼來做測量和判斷，這也是模式識別的基礎(chǔ)。參賽隊伍之名次以賽車現(xiàn)場成功完成賽道比賽時間為主，技術(shù)方案及工程制作質(zhì)量為輔來決定。 智能車設(shè)計要求介紹 在在飛思卡爾比賽中，參賽選手使用大賽組委會統(tǒng)一提供的競賽車模，以 Freescale 公司生產(chǎn)的 16 位微控制器 MC9S12DG128B 作為核心控制單元，自主構(gòu)思控制方案及系統(tǒng)設(shè)計，包括傳感器信號采集處理、控制算法及執(zhí)行、動力電機(jī)驅(qū)動、轉(zhuǎn)向舵機(jī)控制等，最終實現(xiàn)一套能夠自主識別路線，并且可以實時輸出車體狀態(tài)的智能車控制軟硬件系統(tǒng)。結(jié)