机器人足球赛的开展使得人工智能技术、计算机视觉等领域的研究成果与实践结合起来。机器人视觉要在一秒内给出十几次甚至几十次球场实体识别的结果，这种实时性要求属于图像处理的前沿课题。足球机器人平台为人工智能研究领域，特别是对多智能体系统的研究提供了很好的试验载体。而视觉系统是其最为基本的，也是最为关键的一个子系统，其研究意义是显然的。 对于计算机视觉系统，实践证明彩色是一个强有力的视觉特性和图像特征。基于彩色的图像的视觉系统，是切实可行的，而且能克服很多使用几何特性和灰度强度方法所不能解决的问题。对旋转、比例和分辨率等变化的承受能力，使它成为图像分割中一个非常有吸引力的信息源。尽管有很多的优点，但它也存在一些问题。如彩色感知非常依赖于光照，这一现象是基于彩色图像分割所面临的一个主要挑战。 在视觉系统的设计实现过程中，本文给出了集控式足球机器人视觉系统的设计依据和技术路线，以及离线和在线算法的总体结构。探讨和分析图像分割原理和方法以及颜色光学原理，给出了彩色图像分割和处理的原理和分类，并确定在足球机器人视觉系统中利用分色技术为基础进行彩色图像分割。提出了一种应用颜色样本空间的蜂巢式扩展进行颜色聚类的方法，并探讨了这种方法的应用，进一步提出基于HSI变换的颜色样本的蜂巢式扩展方法。针对足球机器人视觉系统的技术实现，对若干关键问题进行了探讨：为提高系统实时性提出的动态窗口技术；提出色标设计的原则并给出几种基本色标设计方案的比较；基于成像模型的几何畸变校正方法等。实验结果表明这些方法都是可行且有效的，所开发的视觉系统综合运用这些方法，从而实现了一个鲁棒性能好、识别精度高、处理速度快的视觉系统。