目前国内运河在对过闸船舶收费时,以总吨位为收费依据,对船舶吨位的核定是以人工测量和参照航行簿提供的吨位为依据。在实际中,航行证提供的吨位和现场核定的吨位有一定误差,一船多簿、假簿等现象存在,影响了规费征收和船舶管理工作。针对这种情况,拟对当前船舶吨位的核定方法和收费模式做调整,收费将参考船舶吨位和占水域面积因素,以自动测量代替人工测量。由于国内船型复杂,标准不一,本文将机器视觉引入检测领域,实现船舶占水域面积的自动识别。本文采用图像处理技术对船舶占水域面积自动识别系统进行研究。主要从图像预处理、船舶目标识别、消除各种干扰、系统标定与面积计算几个部分展开研究。图像预处理中,介绍了常用的图像优化方法,采用了基于K均值聚类的分段直方图均衡化算法。目标识别中,分析了各种识别算法,提出了一种改进差分结合GVF力量场阈值判断来获得初始轮廓线的主动轮廓线模型(Snakes)算法。为克服Snakes算法缺点,又提出了一种基于直方图统计的背景逐步逼近生成法,并利用HSV各空间分量差分来获得运动目标。消除干扰中,提出了一种基于浪花颜色特征的检测方法来消除浪花;提出了一种基于面积差异的排除水上杂物算法;提出了一种改进的基于光照方向及边缘信息的阴影检测算法,将船舶和阴影区分开。系统标定与面积计算中,采用了一种分块标定的测量技术,有效降低了测量偏差。实验表明,该系统能够较好的完成自动测算面积的任务,测量精度高。