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当前我国道路交通安全形势十分严峻,保障道路交通安全的任务十分艰巨。影响道路交通安全的因素很多,除了改进管理和完善有关法律、法规,加强全民守法意识外,通过科技手段提高道路交通安全水平已成为政府、工程技术界以及其他社会各界的共识。本文作为基于视觉的汽车车道偏离系统的前端图像采集和处理部分,在解决汽车安全性问题上具有十分重要的意义。本文首先参照交通安全学、交通心理学、汽车理论等交叉学科的不同领域知识,建立了驾驶员疲劳驾驶行为模型,为课题的研究奠定了坚实的理论基础,提供了可靠的方法。然后本文参考了并行计算机、DSP和FPGA在图像实时处理中的应用,分析了DSP在图像实时处理方面的优势,研究了DSP设计上的灵活性、良好的集成性等优点,深入学习了DSP的设计流程及开发环境,结合实时图像处理数据量大的特点,确定采用TI(德州仪器)生产的TMS320DM6446作为系统的核心芯片。本系统主要由图像采集、图像存储、图像处理和实时显示四个主要模块组成。图像采集部分采用CCD摄像头作为视频的输入,视频输入接口选用了解码芯片TVP5150PBS, TMS320DM6446完成对其的配置。视频输出采用TMS320DM6446片内的四路10位的DAC输出,实现CVBS与VGA输出。本文利用高速CCD摄像头采集路面信息,经过SEED—DVS6446开发平台的视频处理子系统对采集到的图像进行解码,并由图像处理系统对解码后的图像进行中值滤波平滑；最后对图像进行边缘检测,识别出车道线的边缘。最后,本文基于驾驶员行为模型、经典的图像视频处理算法、根据DSP本身具有的性质,研究了在BIOS下开发基于DSP的图像视频处理算法。在不断的理论论证和实际试验的过程中,我们得出了针对本课题的基于BIOS的道路图像边缘检测的算法,为整个课题提供了基本的实现方法。