基于攝像頭的AD黑線提取算法

　　圖5 AD采樣圖

　　圖6 硬件采樣圖

　　可以看到它的黑線非常明顯，效果很好。

　　但是這種方法也存在著它的很多局限性：

　　首先，它對環境的要求很苛刻，不能有縫，不能有反光。由于縫的顏色明顯易于周圍的顏色，因此在圖像上它就表現為一條黑線。其次由于反光的作用使得反光區域光線異常強烈。反光區在圖像上也是一片黑，使得白變黑。

　　其次，它對橫向的分辨能力很弱。使得它對起始道的區分非常困難。比如起始道在圖像上往往會把中間的黑道變成白道，使得起始道的辨別以及黑線的提取困難。

　　最后，對于十字交叉道，由于一行全是黑線，電壓無跳變，因此在圖像上它是一條白線，使得賽道出現斷點。出現黑變白。更糟糕的情況是稍微斜看十字叉時，它會出現起始道的特征。使得賽車亂停機。

　　上述的黑變白以及白變黑的出現，很大程度上抵消了它所帶來的方便性，軟件必須對于采到的黑線加以認真判別它是否是真的黑線，這就涉及到許多方面的濾波。再則，由于單片機讀取的僅僅是0-1信號，丟失了每個點的之間細微的黑白程度，這給濾波也帶來極大的難處。為了正確提取黑線它涉及到本文所提到過的所有濾波方式，包括線寬設置，黑線的連續性等等。

　　但是它帶來的最大困難還是起始道的判別問題。起始道的干擾不僅來自十字交叉線，而且還來自一般賽道，因為很有可能在賽道的兩側由于光線反射的不均衡導致電壓的跳變，使得在黑線的旁邊隔著一段白斑出現幾段的黑線，很容易誤認起始道，最終導致起始道根本無法識別。

　　基于以上的分析，最后我們還是選用了AD的第三種方法，它簡單，實用，效果很理想。

　　它的流程圖以及程序代碼如下：

　　圖7 流程圖