随着经济的快速发展,我国的水污染情况变得相当严峻,严重影响了人民的生活和经济的可持续发展。因此,必须对水质及早地进行监测,不能“先污染后治理”。生活在水中的生物与水息息相关,能够通过其生态状况的变化来反应水质的变化,及时地为人们提供水体早期的污染情况。生物式水质监测的实质就是通过水体中生物指示器的生态状况的变化,达到综合评价水质的目的。本文提出了一种基于动态图像理解的活体鱼水质监测技术,它结合了水质生物监测、计算机视觉和动态图像理解等技术,为生物式水质实时在线监测系统的开发,提供了一种新的技术和方法。论文所做的主要工作包括以下几点：1、提出了基于动态图像理解的生物式水质监测技术。通过计算机视觉技术实时、连续地获得生物式水质监测中用作水质生物指示器的视频图像,再通过对视频序列图像中运动目标的跟踪,提取出生物指示器的行为参数,利用动态图像理解技术对这些行为参数进行分析,进而达到评价水质安全状况的目的。2、研究了视频图像处理技术。研究的是视频图像的一些预处理技术和处理技术。对于视频图像预处理技术,本文主要介绍了典型的图像滤波技术、平滑技术和增强技术,然后利用这些技术对视频图像进行处理,为后续的处理奠定了基础。对于视频图像处理技术,本文介绍几种运动目标检测与跟踪的方法。文中主要采用了典型的基于混合的高斯模型背景重建与更新技术、基于背景减法的目标检测技术和基于Kalman滤波器的目标跟踪技术,实现对活体鱼的行为轨迹进行跟踪。3、对用活体鱼监测水质变化的过程进行语义描述及解释。活体鱼的游泳速度、游泳高度、活鱼的数量等行为特征可以反应水质的变化,活体鱼的这些行为特征又可以通过高级图像语义所识别和分析。本文通过跟踪到的活体鱼的运动轨迹,设计和提取活体鱼的行为参数,并对提取出的行为参数进行语义分析,进而判断活体鱼的生态状况。4、用活体鱼作为生物式水质监测的生物指示器进行实验。鱼类作为水质生物指示器具有明显的优势,如成本低、资源易获取、对水质感觉灵敏度高等优点,使其成为我们做实验的首选。实验中,通过动态图像理解技术分析活体鱼在正常水体、轻度污染水体和重度污染水体中的生态状况及行为变化。实验结果表明了活体鱼的生态状况可以反应水质的安全状况。生物式水质监测技术具有广阔的应用前景,但由于本实验的局限性,文中研究的内容有限,希望能够为以后的研究提供有价值的参考。