我国幅员辽阔,水域众多,洪涝灾害频发,不仅造成国家经济的损失,也使灾区民众苦不堪言。为了解决这些问题,凭借水文监测数据信息,合理地分布及调控水资源的措施必不可少,利用前沿科技设计智能的自动化水文监测系统对经济建设及社会稳定影响深远。水文监测的主要工作有测量水位及流速,目前的测量方法多采用远程传感器传输数据,在前期准备及实时数据采集方面都有一定的局限性。随着近几年机器视觉系统的崛起,结合嵌入式系统,可以设计一个方便、经济、高效的远程水文监测系统,应用图像处理及模式识别来测量水位及流速。本文重点研究了水位测量的新方法,该方法针对的是水域环境复杂、传统水位计不便于安装,但有水文尺的河流水域。该方法利用视频传输技术,将河流附近实时图像传输至主控室中,通过对采集的图像进行滤波、分割、识别等技术处理来自动识别并分割出水文尺,读取水文尺刻度线,判定水面与水文尺交线,从而确定实时水位。在图像处理方面,本文采用了彩色图像处理方法,根据水文尺的颜色特征明显的特点,将RGB格式的彩色图像转换为YCrCb颜色空间图像,提取分量后,通过全局自适应阈值二值化、特征形态处理、边缘检测、Hough变换等方法分割出水文尺,通过直方图统计、骨架提取等方法读取水文尺刻度值,最终确定出实时水位。本文所做的研究可以为水文监测工作提供一种远程无人值守的监测系统,前期准备工作简便,削减了人力成本,尤其适用于偏僻、恶劣的水域环境,从设备支持的角度提升了对水资源的监控和调用,增加了远程水文监测的科技性。