首先存儲一幅原始圖像的所有數(shù)據(jù)，然后對整幅圖像的第一像素點進行統(tǒng)計，最終把第個亮度值所對應(yīng)的像素點個數(shù)統(tǒng)計出來，結(jié)果將出現(xiàn)一個雙波峰形圖，如圖5所示。這將能較直接地比較出亮度值集中的區(qū)域，以兩個波峰的中心位置所在的中點值作為該賽道的二值化閥值。該算法計算的精度較高，能夠找到理想的一個閥值點，雖然它執(zhí)行的時間較長，但是這只是在賽車未起跑前進行的初始化運算，對賽車起跑后的速度完全沒有影響，因此該方案是可以采用的。

　　圖像去噪

　　在車體運動過程中，圖像經(jīng)過二值化后并不會出現(xiàn)太大的噪聲，只是在局部出現(xiàn)了一小部分的椒鹽噪聲，其典型圖像如圖6所示。在該系統(tǒng)設(shè)計中，圖像處理的目的是準(zhǔn)確地找到黑線的中心位置。由于圖像中噪聲的面積非常小，并且一般出現(xiàn)在離黑線較遠的地方，處理的方法也比較多，可采用中心坐標(biāo)遞推法。

　　由于該賽道的黑線細分為每一行的坐標(biāo)后，相鄰兩行之間的中心坐標(biāo)值之差是比較小的，經(jīng)實驗測試得其差一般不會超過5，具有很好的遞推性。因此可以利用前一行的中心坐標(biāo)往下遞推來求解，具體步驟如下。

　　(1)由于攝像頭近處的黑線拍攝效果較好，不僅黑線的寬度比較大，而且基本不會出現(xiàn)任何噪聲，用其作為遞推的基準(zhǔn)點是非常好的選擇。由于這是整幅圖像的基準(zhǔn)點，因此對其準(zhǔn)確性要求比較高，在計算第一行的中心坐標(biāo)值時采用黑線連續(xù)記數(shù)法,即只有連續(xù)讀取到3個或以上“1”時才算有效的黑線,并記錄黑線的塊數(shù)，否則將其清零，最終再查看該行黑線塊數(shù)是否為1，若不為1則改用第二行圖像數(shù)據(jù)作判斷，如此遞增直到找到唯一的黑線為止。