随着我国军队信息化程度的提高,采用图像识别方式的自动报靶技术在士兵射击训练中得到了越来越广泛的应用。本文提出一种激光瞄靶训练系统的解决方案,一个鱼眼镜头及摄像机置于胸环靶面的背后,利用鱼眼镜头焦距短、视角大的特性,压缩胸环靶箱的体积,使其便于携带。通过摄像机捕捉的图像对激光弹点进行实时地捕捉和跟踪,帮助士兵提高瞄准技巧。本文主要研究内容为鱼眼图像的校正和运动目标检测及跟踪的相关理论和技术。鱼眼图像的校正涉及图像预处理和校正算法两部分。图像预处理部分包括图像分割、边缘检测、去噪、数学形态学处理等技术,目的是计算出胸环靶圆心。图像校正部分,在胸环靶圆心与镜头光心近似重合的情况下,通过计算得到的圆心坐标,求出圆心到各环的距离,由于胸环靶各环实际宽度已知,使用最小二乘法拟合该距离和无畸变距离之间的映射关系,利用求得的曲线方程校正图像；在靶心与光心非重合的情况下,通过连接靶心与光心所在的直线,求出该直线与各环交点到光心的距离和无畸变距离,拟合新的映射关系。最后,通过三次卷积像素灰度插值恢复图像。实验证明经图像校正后能精确计算射击成绩。运动目标检测方面,由于即使在很远距离对胸环靶进行射击,激光弹点的直径变化也极小,而且弹点在图像中的灰度远高于其他部分,利用激光弹点的这些特征,实现对弹点的检测算法。为了增强实时性,对算法进行了相应改进,提高了检测效率。实验结果表明本文提出的算法能够准确地检出弹点。最后,对运动目标跟踪算法进行了研究,在分析各种常见跟踪算法优劣的基础上,选择使用Kalman滤波器对弹点轨迹进行跟踪,给出了跟踪模型以及跟踪算法的步骤。实验表明该算法对于弹点运动目标能够进行准确跟踪。此外,对弹点遮挡和消失这两种特殊情况下的跟踪也进行了研究,并提出针对上述两种情况的处理算法。