資料介紹
通過(guò)對(duì)攝像頭讀入的道路白線(xiàn)圖像進(jìn)行灰度變換,再檢測(cè)出白線(xiàn)的邊緣,這是實(shí)現(xiàn)智能車(chē)自動(dòng)導(dǎo)航和輔助導(dǎo)航的基礎(chǔ)。行車(chē)道檢測(cè)系統(tǒng)可以應(yīng)用于智能車(chē)的防撞預(yù)警和控制。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)重點(diǎn)是邊緣檢測(cè)電路的設(shè)計(jì)。邊緣檢測(cè)電路包括圖像輸入緩沖電路、垂直方向的邊緣檢測(cè)電路、水平方向的邊緣檢測(cè)電路及對(duì)兩部分檢測(cè)的組合,最終通過(guò)閾值選擇形成二值邊緣圖像。傳統(tǒng)的方案大多采用單片機(jī)電路實(shí)現(xiàn),設(shè)計(jì)流程和系統(tǒng)調(diào)試都比較繁瑣,開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)。在實(shí)時(shí)圖像處理中,由于處理速度要求較高,因此用以前的方法很難達(dá)到要求。實(shí)時(shí)圖像處理常常需要對(duì)圖像進(jìn)行求和、卷積、邊緣提取、圖像分割及特征提取等不同種類(lèi)、不同層次的處理。對(duì)于一些運(yùn)算結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但要處理大量數(shù)據(jù)的算法一般采用FPGA芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)FPGA實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理可以取得出色的系統(tǒng)穩(wěn)定性,提高控制精度,還可以大大減少開(kāi)發(fā)周期,使設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)自由度加大。本文采用Altera公司的Cyclone EP1C6作為主控芯片,利用Altera公司推出的數(shù)字信號(hào)處理開(kāi)發(fā)工具DSP Builder作為設(shè)計(jì)平臺(tái),通過(guò)DSP Builder SignalCompiler模塊讀取由DSP Builder和MegaCore模塊構(gòu)建的Simulink建模文件(.mdl),生成VHDL文件和工具命令語(yǔ)言(Tcl)腳本,進(jìn)行綜合、硬件實(shí)施和仿真,從而完成對(duì)整個(gè)道路邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
1 系統(tǒng)構(gòu)成及邊緣檢測(cè)原理
本系統(tǒng)中的主要模塊是進(jìn)行二維卷積操作的sobel邊緣檢測(cè)模塊,它相當(dāng)于硬件的協(xié)處理器。該系統(tǒng)從CF卡讀入數(shù)據(jù)到邊緣檢測(cè)模塊,使用Nios II控制數(shù)據(jù)流,采用DMA控制器在外部存儲(chǔ)器(SDRAM和SRAM)之間傳遞數(shù)據(jù),這些外部存儲(chǔ)器相當(dāng)于中間圖像數(shù)據(jù)緩沖器。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

邊緣是指圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂狀變化的那些像素的集合。它對(duì)圖像識(shí)別和分析十分有用,邊緣能勾劃出目標(biāo)物體輪廓,使觀(guān)察者一目了然。邊緣包含了豐富的信息(如方向、階躍性質(zhì) 、形狀等),是圖像識(shí)別中抽取的重要屬性[1]。微分運(yùn)算有加強(qiáng)高頻分量的作用,從而使圖像輪廓更清晰。對(duì)于數(shù)字圖像,微分可用差分近似代替,沿x和y方向的一階差分可分別表示如下:

一階差分增強(qiáng)是有方向性的。為了增強(qiáng)圖像中間任何方向伸展的邊緣和輪廓,希望對(duì)圖像的某種導(dǎo)數(shù)運(yùn)算是各向同性的,而梯度運(yùn)算恰具有各向同性特性。對(duì)于圖像f(x,y)點(diǎn)上的梯度可定義為矢量:
1 系統(tǒng)構(gòu)成及邊緣檢測(cè)原理
本系統(tǒng)中的主要模塊是進(jìn)行二維卷積操作的sobel邊緣檢測(cè)模塊,它相當(dāng)于硬件的協(xié)處理器。該系統(tǒng)從CF卡讀入數(shù)據(jù)到邊緣檢測(cè)模塊,使用Nios II控制數(shù)據(jù)流,采用DMA控制器在外部存儲(chǔ)器(SDRAM和SRAM)之間傳遞數(shù)據(jù),這些外部存儲(chǔ)器相當(dāng)于中間圖像數(shù)據(jù)緩沖器。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

邊緣是指圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂狀變化的那些像素的集合。它對(duì)圖像識(shí)別和分析十分有用,邊緣能勾劃出目標(biāo)物體輪廓,使觀(guān)察者一目了然。邊緣包含了豐富的信息(如方向、階躍性質(zhì) 、形狀等),是圖像識(shí)別中抽取的重要屬性[1]。微分運(yùn)算有加強(qiáng)高頻分量的作用,從而使圖像輪廓更清晰。對(duì)于數(shù)字圖像,微分可用差分近似代替,沿x和y方向的一階差分可分別表示如下:

一階差分增強(qiáng)是有方向性的。為了增強(qiáng)圖像中間任何方向伸展的邊緣和輪廓,希望對(duì)圖像的某種導(dǎo)數(shù)運(yùn)算是各向同性的,而梯度運(yùn)算恰具有各向同性特性。對(duì)于圖像f(x,y)點(diǎn)上的梯度可定義為矢量:
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