机器人足球比赛的目的是通过一个友好的比赛平台来推动机器人技术的向前发展和多智能体的研究。它的设计综合了机械、电子、控制、模式识别、图像处理和人工智能等多个科研领域。比赛要求足球机器人系统必须具有高度的实时性和准确度。机器人视觉系统作为环境信息的的重要输入环节，其性能的优劣将直接影响到整套机器人系统功能的好坏。 Robocup小型组足球机器人系统由四部分组成：机器人车体子系统、无线通信子系统、视觉子系统和决策子系统。 论文的主要工作如下：1．设计并实现了一套适用于RoboCup小型组比赛的全景视觉系统结构，完成了摄像机和图像采集卡参数的选择。2．选择了对光线变化不敏感的HsI颜色模型进行颜色标定，在此颜色空间上，对视频图像中运动目标的识别、定位与跟踪算法进行了研究。3．提出用于足球机器人视觉系统的贝叶斯识别算法，对视频图像进行图像分割和特征提取，实现在复杂背景下的运动目标的识别。4．针对隔行扫描摄像头采集的图像能产生运动模糊现象，在对航迹预测原理研究后，提出了多目标运动图像补偿算法。根据运动矢量采用插补方法进行去隔行处理，实现多目标同时识别。5．基于小波变换和角点检测原理实现了坐标自动标定。 最后，利用Visual C++语言在计算机上完成图像目标识别和运动目标补偿软件系统的编制，并使用该软件对获取的视频图像进行处理。利用图像处理结果来控制足球机器人运动的实验显示了本课题算法的有效性。