复眼具有大视场、动目标快速定位和神经系统简单的特点。这些特点在机器人视觉导航、机器视觉测量和全景监控等领域有重要的应用需求,论文结合上述背景,研究复眼视觉仿生及其在大视场和快速目标定位方面的应用。受复眼的结构和视觉机制的启发,本文建立了一种大视场、高实时性动目标位置快速估计算法。论文主要创新和工作如下:建立了基于小眼空间区域编码的动目标位置快速估计算法,提供了具有一定精度的快速实时的视觉定位法。提出利用相邻探测器视角重叠区域实现的动目标位置快速估计算法——主要通过检测到目标的探测器阵列组合形成特定的含有空间位置信息的编码,实现对移动目标在视野空间位置的快速估计。通过计算机仿真,模拟目标在图像探测器视野内的不同轨迹移动;仿真结果表明,基于阈值动目标检测获得空间位置编码,能够实现较小误差范围内的动目标位置的快速估计,测试结果验证了方法的可行性。搭建了基于图像采集端/服务器分布结构的仿复眼图像采集系统。在全景图像采集系统设计中,大视场图像的高分辨率、实时同步采集技术是关键。传统的采用面阵CCD相机实现的大视场全景采集系统,是以降低图像采集分辨率、同步性或实时性为代价。为提高系统的同步性与实时性,以不改变面阵CCD相机阵列图像分辨率为基础,采用分布式结构实现图像采集系统同步性、实时性的提高。基于多线程编程技术,采用一种简单的通用串行总线(USB)协议与网络通讯协议(TCP/IP协议)的通讯方式,实现了分布式多通道USB图像采集系统速率为10fps的视频图像采集以及10ms的图像采集同步性,满足机器人大视场图像的同步采集。设计内容包括图像采集端USB摄像头阵列的图像实时采集嵌入式软件设计,服务器端的基于TCP/IP的多通道图像采集端采集图像的软件同步控制与实时传输设计。提出了基于复眼特性的大视场“检测-成像”方法。根据小眼感杆束的动目标敏感以及空间区域敏感的特性,设计具有动目标视频检测与大视角成像特性的视觉系统。该系统可实现大视场下低分辨率的动目标检测;当检测到动目标时,软件触发所有摄像头同步拍照,并通过数字图像处理获得高清晰全景图。该图像采集系统能够实现低成本下的实时性动目标检测与高清晰同步全景成像。