基于计算机视觉的导引系统是计算机视觉工程应用的一个方面。由于它导引精度较高,设备价格较低廉,并且可以根据环境的具体情况对导引轨迹进行自主调整,近几年来被广泛地应用到工程实践中。本文主要对视觉导引系统中的三个主要技术环节——目标的提取、描述和跟踪,开展了深入的理论分析和试验研究工作,取得了满意的成果;并已将这些研究成果运用到两个实际的导引系统——无人机自动回收系统和码头装卸车自动导引系统,都取得了很好的实用效果。在工程应用方面,本文首先总结了基于计算机视觉的导引系统的共同特点,即都具有三个主要的技术环节:导引目标的提取、导引目标的描述和识别、导引目标的跟踪。提出了视觉导引系统的设计思路:通过对这三个技术环节的设计,将它们设计为相互关联的三个功能模块。然后再以此为中心,根据系统的具体要求搭建外围设备。并且以此方法对上述的两个视觉导引系统进行了方案的设计和数学建模的论证。在关键技术研究方面,本文重点做了三个方面的研究:1.对导引目标的提取技术做了深入的研究。在边缘检测方面,认为对图像的边缘进行检测时,要考虑到边缘的矢量性,提出了一系列的基于形态学梯度矢量的边缘检测算子——DMGO;在图像分割方面,在最佳阈值分割算法的基础之上,提出了一种多尺度的最佳阈值分割方法——MSOT;在二值图像的修补方面,提出了一种快速简单的孤点消除、断点连接的算法,可以对图像分割后的二值图像进行优化,使图像中的边缘更加完整和平滑。2.在导引目标的描述技术方面。本文分析了不变矩描述子、改进了不变矩描述子的缺陷,以及不变矩描述子的一些几何特性。首次提出了一种新颖的用于目标区域识别的描述子——EED描述子。对EED描述子的平移、旋转、缩放的不变性给出了规整的数学理论证明;并提出了EED还具有对多尺度性、细节差异、形变的不变性。对于不同噪声干扰后的二值图像中的目标区域,均能进行很好地描述和识别。并且针对上述特点给出了不少的例证。3.本文还指出了导引目标跟踪应该以系统跟踪的速度和精度作为评价的指标。建立了窗口跟踪法跟踪视觉目标的数学模型,指出了视觉处理中有两个重要的方面直接影响着跟踪的速度和精度——跟踪窗口的大小和位置、图像处理的质量。首次提出了一套完整的、用于基于视觉导引系统的目标跟踪功能模块解决方案。文章的最后,我们对上述的两个导引系统进行了详细的设计,将本文主要的研究成果应用到这两个导引系统中,并实现了原理样机。在码头装卸车自动导引系统中,文章首次提出了十分新颖的AGV的自动导引方式——利用计算机视觉和车轮编码器进行航位推算(DR)的自动导引方案,并将其实现为原理样机。试验证明:本文的研究成果对视觉导引系统的导引速度和精度都有明显的提高,有较高的工程应用价值,对于基于计算机视觉的导引系统的进一步工程应用起到了推进作用。