二、系统方案
　　依据系统需求，系统采用4个Microvision彩色高分辨率工业数字摄像机分别监视平台的四个区域，并获取整个平台范围内的图像。4个区域图像传入计算机进行合并处理。机器视觉双目标物体自动跟踪识别系统结构示意图如下:

视觉系统结构示意图	视觉系统逻辑示意图	程序结构框图

三、系统指标
　　根据系统需求指标，兼顾物体运行速度、分辨率指标和处理算法综合因素考虑，系统各单元分配指标如下:
　　摄像机:Microvision彩色工业数字相机
　　分表率:1600×1200
　　总线接口标准:1394
　　计算机主频:3G
　　算法处理时间:0.2s

四、系统软件

某对象图像处理流程中得到的系列效果图像

　　(a)采集的原始图像，(b)预处理图像，(c)分割图像， (d)边缘检测图像，(e)二次中值滤波图像，(f)细化图像， (g)特征图像。之后为配准、融合、坐标计算等

软件流程图

　　线性滤波器处理方法、非线性滤波器处理、图像分割方法、基于改进遗传算法的扭弯曲图像分割、图像边缘检测、图像梯度算子、图像细化、中轴变换、简化中轴变换算法

五、目标检测与跟踪
　　1．采用图像增强、目标运动预测、管道滤波、自适应阈值分割等算法，实现对目标的高精度跟踪，同时将漏警概率、虚警概率降到最低。

　　◆图像增强采用非线性均值滤波算法实现；
　　◆管道滤波器采用加权移动式管道滤波算法；
　　◆阈值分割采用基于目标边缘梯度特征的自适应阈值提取算法；
　　◆目标检测采用点聚类算法；
　　◆目标预测采用两点线性预测算法；
　　2．目标物体的特征识别模块
　　图像滤波,亚象素边缘及线提取,边缘位置测量,区域处理,图像分割,数学形态学,模式匹配
　　3．显示模块
　　显示模块完成图像与数据的直观显示。采用DIRECT SHOW技术实现图像快速显示,同时显示目标运动过程当中的x/y位置/夹角信息。