图像采集及识别技术是机器视觉应用重要的组成部分。图像采集主要包括图像传感器的选取,光照强度、光圈大小及曝光时间的调整,图像采集装置的设计及图像预处理技术。首先,要选取适当的图像传感器,保证图像的采集质量；其次,要调整光照强度、光圈大小及曝光时间,这对运动目标的图像采集尤为重要；第三,要设计适当的图像采集装置,方便光源及相机的固定,保证图像采集环境的稳定；最后,要对采集到的图像进行适当的预处理,突出感兴趣部分的图像,方便图像的识别。图像识别主要是对图像的特征进行提取,对特征所反映的信息加以理解,以便进行分类等处理。本文研究了图像采集环境对运动目标图像采集质量的影响,以风洞中的羽毛球为对象,优化了采集环境；对由于运动产生的图像模糊进行了复原；对图像的特征进行了提取并基于支持向量机理论设计了羽毛球飞行及落点分类器。主要工作是：1.图像采集环境对图像质量的影响研究采集环境直接影响到图像的采集质量,本文比较了CCD与CMOS图像传感器的优缺点,针对运动目标的拍摄,对图像传感器进行了选取；定性的分析了光照强度、光圈大小及曝光时间对运动目标图像采集的影响,优化了采集环境并设计了风洞中羽毛球图像的采集装置。2.运动物体图像的预处理研究运动物体的图像必然会产生运动模糊,由于研究对象羽毛球的运动为旋转运动,不能直接利用维纳滤波对其进行恢复。在转速已知的条件下,传统的旋转运动模糊恢复要求物体的旋转轴与拍摄平面垂直。针对以上问题,本文提出了一种在估计旋转轴与拍摄平面夹角条件下的旋转运动物体模糊恢复算法。3.图像特征的提取图像经预处理后,即可进行特征提取。研究对象羽毛球的特征为球口直径,摆动幅度及转速。文中利用图像二值化后的形状特征测量球口的直径；采用最小二乘法拟合球口中心位置,利用序列图像综合分析其摆动幅度；利用球头上特征点的位置在序列图像中的变化估算羽毛球的转速。4.图像的识别及分类对图像中提取出的特征值进行分析,优化了基于决策树的分类器结构；利用先验知识,设计基于支持向量机的分类器,对图像进行分类,并对其分类误差进行分析。本文中图像处理系统采用matlab及VC编程,对风洞中羽毛球的飞行与落点进行了分析并实现了分类。有一定的理论意义和良好的使用价值。