熊中華

摘要：本方案通過DMA進行攝像頭與單片機之間的信息傳輸，采用大津法確定二值化閥值，進行圖像分割，極大提高圖像處理速度。本文主要介紹了中心線擬合、最小二乘法補邊界線、特征點提取、十字元素與車庫元素識別與處理等算法，使智能車更平穩(wěn)快速通過多種賽道元素。

關(guān)鍵詞：DMA;大津法;最小二乘法;特征點;十字元素;

隨著汽車保有量的不斷攀升，交通擁堵、交通事故不斷頻發(fā)，越來越多的國家投入到智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研發(fā)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車多采用傳感器融合方案，視覺傳感器作為其中一種重要的傳感器，進行圖像采集。本文采用攝像頭傳感器進行圖像采集，進行賽道元素特征識別，輔助智能車快速通過多種賽道元素，對于提高城市交通智能化有著重要意義。

1攝像頭傳感器選取與安裝

1.1攝像頭傳感器選取

攝像頭傳感器是視覺檢測的核心器件，信息量豐富，相較于電磁傳感器，掃描距離更遠，有利于提前進行路徑規(guī)劃。本方案采用龍邱神眼攝像頭MT9V034作為圖像傳感器，為灰度數(shù)字攝像頭，只需3.3 V供電，分辨率為120×188，具有高動態(tài)成像、超低功耗等多種優(yōu)點，該攝像頭采用8位并行輸出，故像素點灰度值范圍為0～255。

結(jié)合智能小車循跡特點，一般會將分辨率設(shè)置為80x60，即可獲取賽道圖像處理所需數(shù)據(jù)。高分辨率，圖像會更清晰，但數(shù)據(jù)量增加，傳輸時間延長，影響圖像處理效率，如果再打開串口使用上位機，有機發(fā)光半導體（organic electroluminescence display，OLED）屏上圖像會延遲，幀率降低，也不便于調(diào)試。一般會降低分辨率提高幀率，但也會考慮算法性能，應(yīng)注重單片機處理速度與圖像刷新速度協(xié)調(diào)。

1.2攝像頭傳感器安裝

智能小車采用后輪驅(qū)動，為避免車模抖動，應(yīng)讓質(zhì)心靠后，提高小車抓地力，同時還要保證攝像頭盡量靠前，采取到更多有效數(shù)據(jù)，故將攝像頭放在車模中部，關(guān)于車軸對稱。為減輕整車重量，選用空心碳素纖維管作為固定件，并用哥倆好膠水固定攝像頭角度，方便調(diào)試。

將攝像頭正裝，OLED屏幕上圖像顯示順序，從上到下依次為0～59行，從左到右依次為0～79列，一般小車前進時，近處圖像位于最大行處，遠處圖像位于0行處。

2圖像傳輸

本方案采用DMA（直接存儲器訪問，Direct Memory Access）進行數(shù)據(jù)傳輸，DMA可以進行高速數(shù)據(jù)傳輸，通過DMA控制器，可以將攝像頭等外設(shè)單元采集的數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)轿覀兊膬?nèi)存中，只有數(shù)據(jù)傳輸開始、結(jié)束時才會與CPU（中央處理器）交流，傳輸過程中，CPU可以專心進行圖像處理;普通數(shù)據(jù)傳輸方式，每一個數(shù)據(jù)傳輸都需要依賴CPU進行，極大占用CPU資源。DMA傳輸，極大提高了單片機處理效率，故我們采用DMA進行數(shù)據(jù)傳輸。

FRM為場中斷，每當FRM管腳連接的IO 口檢測到一個沿變化，攝像頭和單片機之間開始傳輸一副圖像數(shù)據(jù);LINE為行中斷，每當LINE管腳連接的IO 口檢測到一個沿變化，攝像頭和單片機之間開始傳輸一行數(shù)據(jù);PIX為像素時鐘，每當PIX管腳連接的IO 口檢測到一個沿變化，攝像頭和單片機之間開始傳輸一個數(shù)據(jù)。需要采集一副圖像時，會先讀取到一個場信號，連續(xù)兩個場信號之間為一副完整圖像，當讀取到一個場信號后，會連續(xù)讀取到120個行信號，每兩個行信號間，會連續(xù)讀取到188個點信號。獲得一個場中斷后，開始將圖像的每一行數(shù)據(jù)存入數(shù)組，并開始進行行累加計數(shù)，當計數(shù)達到120行后，會獲得下一個場中斷，一副圖像采集完畢，及時將行累加計數(shù)器清0，并置場結(jié)束標志位，開始進行數(shù)據(jù)處理。

3圖像預(yù)處理

因選用的攝像頭傳感器為灰度傳感器，無需額外進行圖像灰度化，本方案主要采用閥值分割法進行圖像分割。閥值的確定是閥值分割法的核心，常見的閥值分為：靜態(tài)閥值和動態(tài)閥值[2]，靜態(tài)閥值容易受到環(huán)境光線影響，對不同環(huán)境的賽道適應(yīng)力較差;動態(tài)閥值抗干擾性強，對光照變化不敏感。為更好地適應(yīng)不同賽道環(huán)境變化，本方案采用大津法確定動態(tài)閥值。大津法（OTSU），利用統(tǒng)計學方法，讓計算機在每一張圖片上都自適應(yīng)的根據(jù)圖片整體亮度確定閾值，單片機在不同環(huán)境下都能自適應(yīng)找到不同的分割閾值，每一張圖片的閾值都不一樣，受圖像亮度和對比度的影響小，但對噪聲非常敏感。一般采集的灰度直方圖會存在兩個峰值，兩峰之間存在一個谷底，而大津法的閾值即為峰谷對應(yīng)的灰度值。

3.1大津法算法原理

假設(shè)灰度直方圖中某一灰度值，恰為峰谷，以此為閥值Threshold進行圖像分割，將一幅圖像中所有像素分成前景和背景兩部分，前景即為白色，背景即為黑色，驗證類間方差是否最大。為優(yōu)化算法性能，對傳統(tǒng)類間方差計算式作出變式，得到公式1，通過下式計算類間方差值：

σ=PP（E-E）（1）

式中：P為所有黑色像素占所有像素中的比例，P為所有白色像素占所有像素中的比例，E為所有黑色像素的平均灰度，E為所有白色像素的平均灰度，σ為方差值。

在所有灰度值中使類間方差值最大的灰度值即為二值化分割閥值Threshold。

3.2大津法算法邏輯與優(yōu)化

3.2.1算法邏輯

循環(huán)0～255個灰度值，記錄每一個灰度值對應(yīng)的類間方差值，將其與已知的最大類間方差值比較，記錄兩者間最大值，并進行循環(huán)計數(shù)，當循環(huán)計數(shù)值達256次，即可確定此時最大類間方差值對應(yīng)的灰度值為二值化閥值Threshold。

3.2.2算法優(yōu)化

如果是固定賽道，可以多次試運行大津法算法，記錄對應(yīng)多種賽道元素的二值化閥值，可以得到一個灰度值范圍，比如70～140，縮小灰度值遍歷范圍，提高算法效率。賽道上光線一般比較均勻，當一幅圖像中包含噪聲和非均勻光照時，可能會造成大津法閥值不準確，而賽道圖像中部分元素灰度差別大，特別是可能會遇到上帝之光的干擾，使部分賽道光照與正常賽道光照差異較大，可以采集賽道時，隔行隔列采集，以此形成的灰度直方圖，可以有效減少噪聲和非均勻光照;面對上帝之光，也可以嘗試部分區(qū)域求大津的方法，只對賽道前半部分用大津法求二值化閥值，對圖像后半部分舍棄，因為小車往往需要近處圖像進行數(shù)據(jù)處理，及時進行賽道循跡，舍棄遠處圖像數(shù)據(jù)，可以使圖像二值化數(shù)值更接近于賽道近處值，效果更好。也可將賽道劃分為遠近兩個區(qū)域，對其分別大津法求閾值，并分別加權(quán)求出更理想的二值化閾值。

一般情況下，賽道光照強，二值化動態(tài)閾值會更大，對于光斑等干擾，不易找到合適閾值，可以安裝濾光片等光學元器件改善。

3.3二值化

遍歷賽道所有像素點灰度值，如果某一像素點灰度值大于二值化閾值，則置為白點1，如果灰度值小于二值化閾值，則置為黑點0;

4圖像處理

4.1中線擬合與偏差

因為攝像頭采集到的近處圖像實際中線[4]與賽道理想中線接近，遠處圖像可能兩者差別比較大，所以我們一般選擇從近處到遠處開始掃線。從底部第59行的理想中線位置第40列開始向左向右兩方向分別掃線，找到黑白跳變點，記錄左右邊界點位置;

以向左掃線為例，當向左掃線找到一點H的值同其左邊一點J的值差值為1時，再以H點向左間隔3個點找到點K，計算點K同其左邊一點L的差值為0時，繼續(xù)以K點向左間隔3個點找到點M，計算點M同其左邊一點N的差值為0時，即可判斷找到第59行左邊界點，將其計入一個大小為60的左線數(shù)組，這種方法有效避免了噪聲、光斑對邊界點提取的影響。同理獲得第59行右邊界坐標，左邊界坐標與右邊界坐標求和后除以2，即為當前賽道第59行實際中點坐標，并將其存入中線數(shù)組。

向左掃線找左邊界原理如圖1所示。

繼續(xù)以第59行實際中點坐標為起始點開始進行第58行左右掃線，因為部分賽道如果選取理想中點第40列作為下一行左右掃線起始點，可能理想中線正好位于黑色區(qū)域，左右兩邊掃線遇到的都是黑點，黑白跳變點位置同掃線起始點間隔較遠，連貫性不好，極大地浪費CPU性能，不利于小車快速巡線。同理進行For循環(huán)向上迭代求中線，直到掃線完60行，將各行中點連接，即為實際中線。

用右邊界數(shù)組減左邊界數(shù)組，可以得到賽道寬度。從起始點第59行第40列的像素開始，向上掃線，找到白黑跳變點，用圖像總行數(shù)減去白黑跳變點的值即為賽道長度;在某些特定元素判斷中，可以使用賽道寬度、賽道長度作為輔助判斷，識別特定元素。

選取一個控制行，控制行與實際中線、理想中線交點分別為O、P，計算兩點差值作為偏差，乘以比例項系數(shù)Kp，作為PWM一部分用于小車轉(zhuǎn)向控制。也可以計算多行偏差，對遠處偏差賦予低權(quán)重，近處偏差賦予高權(quán)重，進行累加作為最終偏差，為進一步提高車速，可以針對不同賽道元素，對多行不同區(qū)域分別賦予不同的權(quán)重?？刂菩械倪x取需要綜合考慮車速、攝像頭前瞻位置等，一般車速越快，控制行數(shù)值選取越小。

4.2丟線處理

對于部分特殊賽道或者當小車偏離賽道理想中線時，可能無法找到邊界線。當出現(xiàn)單邊丟線時，根據(jù)不同賽道元素，有多種處理方法，以左邊丟線為例，可以將圖像左邊框線規(guī)定為黑點0，當算法向左掃線檢測到只有第0列有黑點0的時候，即判定該點為左邊界點;也可以選擇找到某一特殊點，比如拐點，利用拐點和其他已知點進行補線，一般采用最小二乘法[5]補線處理賽道元素?？梢哉业阶筮吔鐏G線前的5個左邊界點，利用公式2和公式3計算出擬合直線的K和B，將丟線后的行數(shù)依次作為縱坐標帶入公式4計算出橫坐標，補齊左邊界。

當出現(xiàn)雙邊丟線時，一般是處于特殊元素十字路口處，可以選擇存儲歷史數(shù)組的方法，用之前的實際中線數(shù)據(jù)過特殊元素。也可以選擇通過左右拐點等同時補線，通過兩邊界丟線處附件已知的5個邊界點分別擬合出兩條直線，補全左右邊界。為降低算法復(fù)雜度，也可以直接使用丟線前幾行的賽道進行直接補線，因車速、電池電量等情況，可能會不穩(wěn)定。

4.3特征點

圖2中：A點為左下拐點、B點為右下拐點、C點為左上拐點、D點為右上拐點、E點為起始行左邊界、F點為起始行右邊界。

正常直道的邊界線斜率為定值，當存在拐點時，如圖2標注所示，邊界線斜率會在拐點前后發(fā)生突變，A 為左下拐點，在A點下方的左邊界線為固定斜率的右傾直線，當從下往上掃線找邊界求中線時，突然發(fā)現(xiàn)A點上方的左邊界斜率急劇變緩，自A點開始向左接近水平生長;

B為右下拐點，在B點下方的右邊界線為固定斜率的左傾直線，當從下往上掃線找邊界求中線時，突然發(fā)現(xiàn)B點上方的右邊界斜率急劇變緩，自B點開始向右接近水平生長;

同理可知，C為左上拐點，在C點下方的左邊界線自右向左接近水平生長，斜率較小，在C點上方的左邊界斜率急劇變大;D為右上拐點，在D點下方的右邊界線自右向左接近水平生長，斜率較小，在D點上方的右邊界線斜率急劇變大。

以找左下拐點A為例，假設(shè)選取邊界點R，R點縱坐標行數(shù)為i，判斷其是否為左下拐點，掃線找邊界時，比較R點附近連續(xù)幾行左邊界點對應(yīng)的橫坐標，即其對應(yīng)的列數(shù)，分組兩兩計算連續(xù)左邊界點橫坐標差值，發(fā)現(xiàn)第i行與第i-1行對應(yīng)的橫坐標差值為正數(shù)T，第i+1行與第i行對應(yīng)的橫坐標差值絕對值為T，并且T-T差值大于某一閾值，連續(xù)多組左邊界點都符合上述條件，并且R點上方出現(xiàn)較多空白行，即判定為左下拐點A，單獨用變量記錄左下拐點A值，用于后續(xù)補線。

4.4十字路口處理

4.4.1正入十字路口

當左右掃線找到左下拐點A、右下拐點B，且從左下拐點向上隔行掃描2行，發(fā)現(xiàn)下拐點上方白點數(shù)目大于某一設(shè)定值時，即可判定正入十字。

十字路口下拐點上方有多行空白行，發(fā)生丟邊現(xiàn)象，需要找特征點，使用最小二乘法構(gòu)造邊界線。左右巡線找到左下拐點A、右下拐點B、左上拐點C、右上拐點D，利用斜截式分別構(gòu)造線段AC、BD，補出拐點空白行的左右邊界線，再利用左右邊界線求和除以2作為實際中線。正入十字元素補線圖如圖3所示。

進入圓環(huán)后，可以正常掃線找到左右邊界，出環(huán)后，用相同方法補線出十字路口。

4.4.2斜入十字路口

以左斜進入十字路口為例，當左右掃線找到左下拐點A、右上拐點D，判定為斜入十字。

十字路口下拐點上方有多行空白行，發(fā)生丟邊現(xiàn)象，需要找特征點，使用最小二乘法構(gòu)造邊界線。左右掃線找到左下拐點A、左上拐點C、右上拐點D，利用斜截式構(gòu)造線段AC，作為左下拐點上方空白行的左邊界;取右上拐點D點后方5個邊界點，利用最小二乘法反向補線，從第59行作為縱坐標代入最小二乘法擬合右邊界線，循環(huán)到y(tǒng)取值為D點縱坐標，補出丟失的右上拐點下方的右邊界，再利用左右邊界線求和除以2作為實際中線，斜入十字元素補線圖如4所示。

4.5車庫元素處理

以右入車庫為例，車庫有比較明顯的特點：左邊界為直線，右邊界丟線，可以找到右下拐點B，空白行上方存在斑馬線。

先找到右下拐點B，右下拐點B上方存在空白行，繼續(xù)向上掃線，從右向左掃線，找到白黑跳變點，跳變點計數(shù)，繼續(xù)掃線，發(fā)現(xiàn)黑白跳變點，計算兩者差值，發(fā)現(xiàn)在某一范圍，對從右向左循線沿途中遇到的所有跳變點計數(shù)，發(fā)現(xiàn)大于某一閾值，同時滿足上述條件，即判定為車庫元素。

找到右下拐點B后，B點橫坐標減去賽道寬度，即確定到Z點坐標，因斑馬線總寬度小于賽道寬度，所以可以找到右上拐點D點，用最小二乘法構(gòu)造線段ZD，通過線段ZD加上最近處賽道一半構(gòu)造出實際中心線，小車沿實際中心線順利入庫。車庫元素補線圖如5所示。

5結(jié)語

本方案主要通過DMA傳輸數(shù)據(jù)、大津法分割圖像，提高單片機處理性能;尋找賽道元素特征點，擬合賽道中線，并對特殊元素進行識別與處理，使智能車更平穩(wěn)快速通過多種賽道元素，達到了設(shè)計要求。

參考文獻：

[1]符曉明.基于ADSP-BF60X網(wǎng)絡(luò)通信的DMA配置模式及中斷方法實現(xiàn)[J].中國計量，2018（03）：109-110+112.

[2]巴德凱.自適應(yīng)圖像分割及并行挖掘方法的研究與實現(xiàn)[D].北京：北方工業(yè)大學，2016.

[3]孫少林，馬志強，湯偉.灰度圖像二值化算法研究[J].價值工程，2010，29（05）：142-143.

[4]蔡栩嘉，劉海剛，陳冠成，李勇祥，莊越.攝像頭智能小車設(shè)計與控制算法研究[J].工業(yè)控制計算機，2018，31（12）：98-101.

[5]徐翔，王琪，高進可，秦海亭，張鈺潔.智能車車道識別與圖像處理[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用，2020，39（07）：91-95.