水产品中富含天然动物蛋白和多种维生素,日益受到人们的重视与青睐,水产养殖已成为各国满足高品质水产品产量的重要手段。我国水产养殖年产量已达4000多万吨,虽是渔业大国,但养殖技术总体水平较低,自动化和机械化程度不高,限制了产业的高效发展。国际上已有将水产养殖与计算机视觉相结合的众多案例,是实现水产业科学、准确、高效的一种极具潜力的手段之一。目前,在我国把计算机图像处理技术和海水养殖相结合的基础理论研究比较少,本文围绕海洋网箱养殖、工厂化育苗养殖、对虾池塘养殖等产业中面临的一系列技术问题,利用计算机图形分析技术,重点针对网箱养殖中的鱼类运动行为分析、育苗养殖水体中的活性饵料统计分析、虾池池底的残饵粪便分布规律分析等内容进行相关研究,以期为提高我国养殖管理效率和管理水平提供有益的技术支撑。本文主要包括以下三大部分:1、鱼类运动目标实时检测方法研究。通过CCD成像系统对鱼类游动视频进行采集,经过OK图像采集卡传送给计算机。采用VC语言进行编程,对采集的视频图像进行处理。运用图像处理的知识对图像进行预处理、二值化、形态学处理、边缘提取等快速有效地提取出鱼这个运动目标,使用连通域连接的方法对每一个鱼类运动目标进行标识,最后把通过边缘计算得出的鱼形心作为跟踪点,获得鱼的游动轨迹。2、虾池粪便分布试验分析。通过模拟实际虾池中用喷水管这种方式进行增氧和排污的情况,采集喷水管与池壁的夹角为30度,水流速度为24cm/s,水泵抽取水斜向喷入池内推动池水逆时针进行流动时的图像作为试验图像,通过对图像进行剪裁、格式转换、灰度变换等预处理,对比几种不同增强的方法,选择最佳效果的方法以便最好地分割图像,最后提取边缘计算残饵粪便面积,为研究最佳排污效果提供可靠的理论依据。3、饵料自动监测和预警系统研究。通过对抽取的养殖水体经过观测有机玻璃片的图像进行采集,使用计算机图像处理技术分析图像,计算出观测片中饵料颗粒与已知大小的有机玻璃片面积比例,当饵料的面积比高于某个量时,让计算机发出警告声音,用来提示养殖者养殖水体中的饵料剩余量过多。