嵌入式系统以嵌入式芯片为核心,具有微型化、便携化、实时化等特点。由于满足了现代电子产品向小型智能化发展的需求,其应用范围越来越广。当今以嵌入式系统为硬件平台的图像识别系统发展迅速,已应用于安防监控、工业控制以及电子消费等各个领域。本文分析了嵌入式芯片的特点,以自己搭建的嵌入式平台为基础,探讨了嵌入式平台下图形识别算法的特点、算法移植优化等问题,并将嵌入式系统整合到小车平台,实现了算法的简易应用。在分析嵌入式算法特点后,本文研究并实现了一种基于ARM9平台的快速图形识别算法,通过连接于ARM9开发板上的摄像头捕获试验图像,实时识别图形并通过控制电机实现对小车速度和运动方向的控制。试验图形为自制交通标志。算法以图形的颜色和形状特征为主题进行研究,论文完成的主要工作如下:(1)阐述了硬件平台的结构特点及原理功能,研究了S3C2440A芯片相关寄存器作用及功能实现方法完成了小车平台的组装,介绍了L298N双H桥电机驱动芯片的参数及特点,完成了硬件平台的连接调试。简要介绍了WinCE系统的特点,并实现了系统的移植和该系统下摄像头驱动的编写。(2)依据图形颜色信息实现彩色视频图像的背景分割,将彩色图像转化为去除背景信息的二值图像。使用高斯-拉普拉斯算子提取二值图像边缘信息,将目标轮廓完整提取出来。利用查表细化法,提取目标的单像素边界骨架。根据图形的形状特征,即都具有圆形外观,计算各分区域的圆形度信息,并据此提取感兴趣区域,预设闭合区域面积阈值,剔除伪目标。(3)完成了嵌入式平台下的算法优化改进,实现识别算法定点化,提高了算法在嵌入式系统中的执行效率。在ARM移动平台上完成了测试试验,对结果进行了分析。提出了不足之处与技术改进。本文硬件系统由一块ARM9开发板(核心为三星公司生产的S3C2440A芯片)、基于OV9650芯片的CMOS摄像头、基于L298N芯片的电机驱动电路及电机组与小车平台组成。软件平台采用WinCE5.0系统和VS2005开发环境。本文对ARM平台下的图形识别技术进行了详尽的阐述,对于嵌入式平台下其他领域的识别系统开发具有一定的借鉴意义。