导读：摄像头的信号经过lm1881视频分离芯片分离出行信号和帧信号，行信号可以指示单片机对图像进行AD 采集，帧信号代表一个图像采集完毕。...
10.1 摄像头行数据的处理
摄像头的信号经过lm1881视频分离芯片分离出行信号和帧信号，行信号可以指示单片机对图像进行AD 采集，帧信号代表一个图像采集完毕。这样就可以对摄像头的数据进行采集了。本参赛作品将AD采集的数据存放在一个二维数组data_save1[][]中，数组的行代表图像中的行。由于DG128片内AD采集频率的影响，每一行采集的点数受到了限制，本作品在系统时钟倍频到24Mhz，AD每次采集时间为2.3us的情况下，每一行图像的采集能达到34个点。这虽然远远小于摄像头本身的分辨频率，但在不使用2.8mm广角镜头的前提下，仍能分辨出黑线，因此我们将数组列数设为34。同时，我们每6个摄像头行信号采集一次，一共有312个行信号，则一共可采集312/6=52行，去掉首尾几行，我们选择采集46行，因此数组的行数为46。最终，我们设定的数组大小为：data_save1[46][34]。
行处理当完成对一行数据的采集后，我们就可以对该行的数据进行处理了，即提取黑线的算法。在提取黑线上我们采用边沿提取法。
上图表示的是图像中一行的数据，小圆点表示采集的点。边沿提取法，即通过程序检测到上述图形的上升沿和下降沿，然后通过上升沿和下降沿的位置求出黑线的位置。其算法的大致流程为：通过i控制循环语句不断检测上升沿或下降沿，当第i个点的AD值与第i+2个点的AD值之差大于设定值时，表明出现了下降沿，这时读取i的值。一旦出现了下降沿，就开始不断地判断第i+2个点的AD值与第i个点的AD值之差是否大于设定值，如果大于则表明检测到了上升沿，这时也读取i的值。通过两次i的值，我们便能够求得黑线对应的点是第几个点，进而求出黑线与小车轴线的相对位置。
在光线比较好的情况下，简单的运用上诉的算法即可求得比较准确的相对位置，此时也不需要对阈值进行动态调整。当受到太阳光或其他比较强烈的光线影响是，就需要设置动态阈值。下面就来介绍我们动态阈值的设定。
下图即为光线不理想时图像的一种情况。
光线不好的情况下，采集的图像通常都会出现如上图凸起的情形，这时，黑线提取算法的出错几率会大大增加。未了避免这种情况发生，我们可以根据图像的变化趋势将阈值的附加上一个修正值。如图，左边的阈值加上一个数值，右边的阈值则减去一个数值。修正值的计算可以大致采用如下式子算出：
Regulate_value=2*[(ADi -ADi-1)/2+(ADi -ADi-2 )/3+(ADi -ADi-3 )/6]
10.2 摄像头帧数据的处理
经过黑线提取算法我们得到每一行的黑线的位置，并存在一个一维数组里，通过这个数组我们就可以粗糙地控制小车转向了。但因为摄像头可能会将黑线以外的其他物体误认为是黑线，直接使用这个数组不能满足稳定性的要求，还需要对数组的数据进行进一步的处理，即这里所说的帧数据的处理。
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