随着汽车保有量的增长,道路交通事故已成为世界性的问题,汽车被动安全性也成为汽车最首要的性能。汽车被动安全性研究一般有三种方法,即理论计算法、交通事故分析法和试验法,后两者方法因其结果更具说服力而被广泛重视。动态序列图像分析技术,不仅可以有效记录和回溯碰撞的全过程,而且可以对整个过程进行定性和定量的分析,因而成为汽车被动安全研究的一种不可替代的研究方法。本文就该技术在汽车碰撞分析中的应用进行了研究,主要工作包括:(1)针对动态环境中捕捉的图像,尤其是从交通现场采集的视频易受天气、光照等多方面的影响,导致图像产生退化的问题,本文引入基于大气物理模型的图像复原方法,消减天气对现场采集的图像质量的影响;提出了背景减法与帧差法融合的三帧法,实时响应并适应背景的变化,实现对复杂场景下的车辆的快速检测。(2)从采集的数字图像识别出车身上的特征点以及对特征点成像中心的精确定位,是实现摄像机精确标定和后续进行图像测量的前提和关键,本文在特征点的识别中,改进了噪声消除算法——在噪声识别的同时对特征点进行粗定位,有效地减少了基于质心的亚像素定位方法的计算量;引入了编码元并设计了编码方案,实现特征点的自动匹配。(3)传统的摄像机标定方法,大多存在对现场、标定物的坐标测量、摄像机运动等方面要求较高的问题,本文提出了一种摄像机复合标定方法,对传统的二步法及平面法进行了综合与改进:基于共面点分步进行内外参数的全标定,同时由于标定物为共面点,摄像机无需运动,对现场要求较低,不但适用于汽车碰撞实验,更可以适用于各类交通监测现场;基于迭代优化的畸变参数的标定,则可有效提高标定精度;在标定中所需测点,以直线交点代替了传统的圆中心点,采用Hough直线检测及直线求交法,代替了通常的Hough椭圆检测法,有效地降低了在标定时引入系统的误差。(4)以碰撞实验室为应用环境,完成了图像分析系统的设计与实现。基于动态序列图像的汽车碰撞分析系统,应用于汽车侧门碰撞试验视频的分析,得出了试验车车身位移数据和位移曲线,分析了汽车抗撞性能,验证了系统达到设计要求的可靠性和准确性。