本论文在研究相关资料的基础上主要涉及到实时视频图像采集与处理系统的组建,主要研究了图像预处理、背景提取方法、静态背景下运动船舶的检测与提取以及运动船舶的跟踪四方面的研究内容。致力于研究一种更为安全的桥墩防撞系统,既不需要巨大的工程,也降低了研发成本。在实时视频图像采集系统的建立中,介绍了视频图像采集系统的硬件和软件组成,并就采集过程中的两个较为关键的问题给出了解决办法,即采用异步双缓存方法解决了视频图像采集中的实时性问题,并将处理后的图像数据经适当的格式转换后保存为AVI视频文件格式。 在图像的预处理方面,通过大量的图像处理方面的知识的了解,且结合本文的研究目的,主要进行了噪声滤除、图象锐化两种图像预处理。在噪声滤除方面,通过对几种滤除方法的比较,本文选用了中值滤波法,既简便又能取得较好的效果,对于图像的锐化本文采用了Sobel梯度算子,实验表明Sobel梯度算法能够将图像轮廓清晰的显示出来。 在背景提取方面,首先研究了几种常用的背景提取方法,主要是有直接获取法、累加平均法、分块提取法、以及Surendra算法,通过对几种方法的研究试验,分析了几种方法的优缺点,本文采用了一种改进的Surendra算法,通过实验表明了本文所采用的背景提取方法效果较好。 在运动船舶检测研究方面,首先介绍了目前常用的三种运动目标检测算法:连续帧间差分法、光流法和背景差分法。通过实验分析了三种常用算法的优缺点,实验结果表明本论文用背景差分法进行运动船舶检测效果较好,且速度快。 在运动船舶跟踪预警研究方面,介绍了几种常用的目标特征和匹配算法以及改进的运动目标跟踪算法。通过对几种方法的研究,本论文采用了目标特征和匹配算法来对船舶进行跟踪定位,判定船舶未来的运动方向,对运动船舶进行实时监控,当船舶进入预警区域,经过计算机判断处理,如果其未来运动方向是指向桥墩的,提醒监控人员并通过广播对船舶驾驶人员发出警告,避免事故的发生。