机器视觉和嵌入式系统均是目前自动化领域的研究热点。机器视觉是用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。嵌入式系统是以应用为中心,计算机技术为基础,软硬件可裁剪并适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积和功耗有严格要求的专用计算机系统。本文将机器视觉与嵌入式系统有机地结合起来,建立一个小型化嵌入式机器视觉系统平台,基于该平台进行操作系统的移植和应用软件的开发,实现对动态场景中运动目标的检测与跟踪。嵌入式视觉平台基于ARM9微处理器S3C2410,选择嵌入式Linux操作系统。根据平台和应用的特点,设计硬件电路,开发步进电机、键盘和液晶屏的驱动程序及图像采集与处理应用程序。在分析和比较目前视觉跟踪算法的基础上,研究适合于嵌入式系统的视觉跟踪改进算法,并以动态场景中运动小车为对象,结合卡尔曼滤波器预测功能,分别采用基于形状特征的方法和基于投影特征的图像匹配方法进行了跟踪实验,取得了预期的效果。为研制小型化视觉跟踪系统、拓展机器视觉的应用范围进行了有益的尝试。