为了实现图像数字信号的分频处理，可以分为两种实现方式，其一是软件分频，另一种是硬件分频。对于软件分频来说，系统不需要额外的分频电路，而是单片机利用解码芯片SAA7111输出的控制信号，对读时钟进行分频后再执行实际的读操作，这种方式的缺点是分频工作需要占用单片机资源，影响系统的实时性等性能;对于硬件分频来说，需要加入专门的分频处理电路，在不需要单片机控制的条件下实现图像的压缩，从而在根本上减少了单片机处理的数据量并缩短读取图像的时间。因此该系统采用了硬件分频的方式，具体信号的分频模式如图4所示，CREF代表像素时钟，分频后得到的是AL422B的写时钟WCK，HREF代表行参考信号，分频后得到的信号作为AL422B的写允许信号。
图像去噪与特征提取
图像二值化
图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，该系统中由于赛道是由黑色和白色两种颜色组成的，并且背景颜色基本也是白色的，系统的任务是识别出黑色的引跑线位置，由于其图像的干扰并不是很强，因此可以采用二值化的技术作为系统的图像预处理。经过二值化处理将原来白色的像素点用0表示，而黑色像素点用1表示。图像二值化技术的关键在于如何选取阈值通常来说，常用的方法包括有全局阈值法，局部阈值法及动态阈值法。由于赛道现场光线是比较均匀，而且赛道周围的底色基本上都是白色的，所以在该系统设计中采用全局阈值法，可达到算法简单，执行效率高的效果。
二值化阀值选取
在对赛道环境的分析中，我们可以发现黑线部分的亮度是相对比较固定的，其波动的范围非常小，小于20(亮度值最大为255)，而白色底板的亮度值变化相对较大一些，但仍能保证其与黑线的亮度值有较大的梯度。因此，可以采用直方图统计法来对其阀值进行自动设定，具体方法如下。
首先存储一幅原始图像的所有数据，然后对整幅图像的第一像素点进行统计，最终把第个亮度值所对应的像素点个数统计出来，结果将出现一个双波峰形图，如图5所示。这将能较直接地比较出亮度值集中的区域，以两个波峰的中心位置所在的中点值作为该赛道的二值化阀值。该算法计算的精度较高，能够找到理想的一个阀值点，虽然它执行的时间较长，但是这只是在赛车未起跑前进行的初始化运算，对赛车起跑后的速度完全没有影响，因此该方案是可以采用的。
