世界卫生组织2018年10月发布的统计数据显示,在全球范围内,估计有13亿人患有不同形式及程度的视力损害,且大多数视力受损人员的年龄超过50岁。近年来,随着计算机软件开发和硬件电子制造技术的发展,微小型计算机系统的开发和应用得到了广泛的关注,出现了许多便携式电子设备来丰富人们的生活,也使得人们更有能力去帮助盲人这一社会弱势群体。现有的智能导盲设备能在一定程度上为视力受损人群提供帮助,但由于其价格昂贵、用户体验感差等原因难以得到推广使用。针对以上问题,本文设计了一种便携式、智能化的导盲系统来帮助盲人在行进过程中躲避障碍物。该系统通过安装摄像头来捕捉使用者前方的视频图像信息,利用图像处理技术进行分析处理,将检测到的场景中的障碍物信息通过语音对使用者进行提醒。首先,本文提出一种基于类间均值差的障碍物检测方法对障碍物的轮廓形状进行计算。该方法以光照鲁棒性良好的饱和度特性为依据,利用改进的VE分割方法,以直方图峰谷点附近为约束条件以平衡各类分布大小的差异,寻找最佳阈值使其满足基本otsu准则且使各类均值到整体均值之差最大化。之后,建立基于透视变换的单目视觉测距模型,通过几何空间坐标转换,逐步推导世界坐标系、摄像头坐标系、成像平面坐标系与像素坐标系之间的两两映射关系;用张正友棋盘格法对摄像头进行标定实验,从而获取摄像头的内、外参数及镜头畸变因子;进一步计算使用者与障碍物之间的相对距离。最后,将上述障碍物检测、测距算法整合到基于Raspbian操作系统的树莓派开发板上完成导盲系统的整体设计。系统以Raspberry Pi 2B为开发平台,连接硬件部分后,利用Python语言编程并借助OpenCV视觉函数库接口将以上算法整合、移植;完成系统测试,实验结果证明了系统的功能性和稳定性。