在图像处理的嵌入式系统中，由于涉及机器视觉的处理分析，使得对图像生成工具摄像头的调试变得比较麻烦。 本文主要以HCS12作为主控芯片的摄像头组小车调试为例对调试方法进行介绍。
一、机器视觉简介
机器视觉就是用机器代替人眼来对外部环境进行感知并做出测量和判断。通过成像器件(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统
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在图像处理的嵌入式系统中，由于涉及机器视觉的处理分析，使得对图像生成工具摄像头的调试变得比较麻烦。 本文主要以HCS12作为主控芯片的摄像头组小车调试为例对调试方法进行介绍。
一、机器视觉简介
机器视觉就是用机器代替人眼来对外部环境进行感知并做出测量和判断。通过成像器件(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在一些对系统实时动作要求比较高的系统中，人的反应速度和信息处理能力是无法满足要求的，而机器视觉易于实现信息集成，和计算机控制系统相结合，可以提高系统的自动化程度。
二、摄像头调试目的
在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量高的图像数据。一个涉及硬件和软件的成像系统，成像的质量好坏往往受到来自外界干扰和自身限制的很多因素的影响，这些影响会产生噪声和成像不均匀。来自软件层面的因素往往是算法的问题，这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决，来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试，通过实验测量分析才能解决，由于硬件处理系统底层，所以硬件的质量会直接影响软件的质量，从而影响终成像质量。对摄像头进行调试就是要从硬件层面上尽量消除干扰。
我们在安装红外摄像机的时候，往往都会遇到逆光的现象，那么此时我们都会采取什么方法和措施来改善这一的情况呢比如我们在网点出入口安装红外摄像机是时候，遇到大的问题是由于摄像机安装位置不当，监视画面上会出现逆光现象，对此，笔者认为，可以采用三种办法加以改善：一是在安装位置上尽量避免阳光直射;二是选用具有相应改善功能的摄像机;三是通过提高室内光源照度，减小与室外光线的反差。
监控系统对硬盘数量需求不同，但往往都有几块甚至很多块硬盘，在这背景下，对散热环境就有更高要求。普通硬盘的功耗在14.5W左右，如果是一个主机里装一块硬盘的问题不大，但对于监控这样需要多块硬盘的环境来说，这个功耗带来的散热问题就不容忽视。监控级硬盘功耗很低，2TB工作功耗<5W，散热亮也自然很低，安装多块监控硬盘不会有太高的功耗，保证一个相对良好的散热环境。
继ONVIF、PSIA之后，HD联盟也相继成立，从而形成了当前网络视频监控市场的三大标准。这些组织都是希望在网络化的时代，推动实现监控标准统一的愿景。例如ONVIF，希望通过性的开放接口标准来推进网络视频在安防市场的应用，该标准将确保不同厂商生产的网络视频产品具有互通性。成立于2008年8月的PSIA实体安防互通联盟，目标是为实体安防系统的硬件和软件平台创立一种标准化的接口，使基于IP网络的不同安防系统具有兼容性。而HD联盟则主要由芯片厂商与系统供货商共同成立，主要针对高画质监控系统所开发的新标准，期待透过新标准，发更容易建制、成本更低的IP解决方案。
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