随着公路交通的快速发展和汽车数量的不断增加，交通事故的发生日趋频繁。因此，汽车的行驶安全性倍受关注。在汽车安全性研究中，实车碰撞是一项关键性的试验，试验效果的好坏取决于实验数据的准确性和可靠程度。在传统的接触式测量过程中，碰撞中的巨大冲击，给测量结果带来较大的噪声干扰。研究人员试图找到一种非接触式的测量方法，使之配合接触式测量，较为全面和准确的记录整个碰撞过程。 本文应用当前常用的数字图像处理技术与算法，在Visual C++6.0编译环境下，基于MFC编写试验程序，对实车碰撞试验中采集的汽车正碰序列图像进行处理，描绘车身特定位置上标识点的运动轨迹，根据轨迹解析结果研究车身在碰撞过程中的运动及变形情况。 论文首先对视频图像的特点及试验程序的总体设计思路进行简要说明，处理流程主要包括：噪声处理、图像增强、背景抑制、标识点坐标获取、标识点轨迹描绘、标识点轨迹解析。结合 photoshop7.0软件中的图像灰度格式转换和批处理功能，对试验中用数码设备采集到的TIF图像数据进行存储格式转换，将其转为8位BMP灰度图像。 为了提高图像的清晰度，需要改善图像的显示效果，使其更适合于人和机器处理，抑制对研究无意义的信息，有选择的突出图像中人或机器感兴趣的某些区域和目标。论文中对常用的有关图像噪声抑制、灰度处理和背景抑制的算法进行具体说明，并选择几种算法作为处理手段，编程实现其功能。 在实车碰撞试验前，已经对车身某些位置进行了标记，在采集到的视频图像中表现为具有特定形状的标识点。对汽车碰撞图像进行处理的最终目的是要获取这些标识点的运动情况，进而通过计算分析得到这些位置在碰撞过程中的运动规律。文中对试验程序中标识点坐标获取功能的设计，以及后续的标识点坐标变换、标识点运动解析分别做了具体说明。 论文最后利用本试验程序，对从实车正碰试验中采集到的某车型的图像数据进行处理。结果证明，利用该试验程序有效的改善了图像的显示效果，突出了标识点，并从图像中采集到了标识点坐标。对这些数据的处理结果显示，所得到的车身运动及变形情况符合实际，证明该试验程序具有实用性。