本文以变电站改造项目子项目为应用背景，对比通用图像处理基础以及仪表图像的指针定位检测算法，设计出一种可行性强的嵌入式指针式仪表识别算法验证系统。在指针式仪表图像识别方法中，为了克服指针定位容易受干扰的问题，本文基于Canny边缘算子和Hough直线检测，提出一种以表盘半径和指针的旋转中心作为先验特征的指针定位算法。首先以旋转中心为中心，表盘直径为边长，提取正方形的感兴趣区域以减小Canny算子的作用时间；其次将Hough变换后的所有直线与结构特征做比较，剔除不满足距离和位置条件的干扰直线；最后结合Canny边缘算子特点，分析和修正数值计算的误差。针对项目应用背景，参照构建嵌入式平台的原则和方法，本文从核心硬件到构建系统应用的编程语言两个方面进行了比较，选择了以S3C6410为微处理器的嵌入式Linux系统作为指针式仪表图像识别算法的验证平台，并介绍了移植开源软件QT和OpenCV的方法。最后，在验证平台上测试了在各种干扰条件下的图像识别性能，实验结果表明，算法在保证实时的情况下，有很强的抗干扰能力。在本文最后，总结了识别算法的不足并提出了相应的改进方法：通过加入陀螺仪传感器等来修正旋转、移位引起的图像采集偏差；通过神经网络拟合多传感器数据，让Canny边缘算子自适应，增强识别算法的适应性。并且，以低端嵌入式Arduino电子积木和中高端多媒体应用的Raspberry Pi（树莓派）为例，总结了嵌入式平台随着移动互联网终端发展的推动，在硬件平台和编程语言方面发生的变化。