图像数码成像都是可见光图像被CDD或CMOS图像传感器把光学图像转化为数字信号，这一过程把映射到图像传感器的所有光都转化成数字信号了，通常情况下图像都是把图像传感器捕捉到的所有图像数据变换成信号保存，但在特定场合下往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），在应用中只需要保留这一部分的图像信息即可，多余的背景信息反而影响了实际的应用。故本文提出一种基于对象成像的方法，在摄像头获得数据的同时，对图像数据进行对象识别辨析，从而生成只包含感兴趣对象的图像数据，在后续的图像应用中减少再处理的流程步骤，保存本地文件时减小图像存储空间，用于网络传输时，减轻网络负载。　　 本文搭建了一个完整的系统对基于对象成像研究的方法进行验证，系统中采用先对摄像头采集YUV格式视频数据进行预处理，首先提取Y分量即为灰度图用sobel算子对图像进行边缘提取处理，得到图像中各种曲线清晰的轮廓后经OTSU算法二值化图像，最后根据实际应用及要求进行Hough变换选择不同的曲线函数对对象物体进行匹配，最终识别辨析感兴趣物体对象，对感兴趣对象所在图像区域进行成像，此时的图像数据就是本文研究方法得到的最终的数据，但考虑到实际应用，还应再对视频图像数据进行H.264压缩编码，压缩后成的数据可保存为本地文件或进行网络传输，如果用于网络传输，需要对数据进行RTP封装，形成网络串流。文中对对象识别进行了详细分析，同时介绍了H.264压缩编码的发展，数据压缩的基本原理算法，压缩后H.264的数据结构，H.264数据的拆包再进行RTP封包，RTP数据荷载类型及传送方式，再用RTSP流协议建立网络会话对RTP数据流进行控制，重点在于阐述基于对象成像中的对象识别及成像。　　 文中根据整个研究方法的复杂度及系统整个流程的要求，选用TI公司DAVINCI双核系列DSP作为硬件平台对研究方法进行验证，该系列芯片内部包含了ARM和DSP两个核心，其中在ARM上运行Linux嵌入式操作系统，主要负责运行可执行程序中视频数据采集，算法调度，H.264压缩编码后数据拆包及RTP封装传送RTSP控制等。DSP负责对象成像后的数据的H.264压缩编码，实现数据的实时编码，图像预处理，物体对象识别辨析成像。系统视频分辨率为720×576帧率为25fps。从最终在简单及复杂情况下获得的几组图像比较表明，本文基于对象成像研究的可行性，实验结果中，无论是识别后编码前，还是压缩编码RTP流串网络传输后，系统对圆形曲线的物体的成像效果都很好，实现了基于对象成像的目的，验证了基于对象成像的方法。