本文针对农机作业中物体运动试验研究手段落后的现状，在土槽上建立了一套高速摄像系统用于研究物体的运动规律；并针对免耕播种机的堵塞问题，首次将土槽高速摄像系统用于免耕播种机粉碎后秸秆的运动轨迹研究。针对拍摄时摄像机与秸秆同时发生运动、光照不均、秸秆图像背景复杂、凌乱、运动物体多等特点，论文对运动图像采集，秸秆目标提取，目标跟踪问题进行了较深入的研究，并取得了如下成果： 1 本文研究了运动图像的采集问题，开发了运动图像采集系统，着重解决了图像传输中由于计算机外设速度跟不上图像采集速度产生的丢帧问题，实现了运动图像的实时采集和保存。 2 提出用多帧数据加权平均的方法进行背景训练来获得序列图像的背景模型，使用此背景模型通过背景减除的方法能有效地去除圆盘锯齿切刀的边缘对运动目标检测的干扰。 3 本文引入了GVF Snake模型进行序列图像运动目标的提取，并针对该模型存在对初始轮廓敏感的问题，创新性地提出用改进后的分水岭算法进行目标的初始分割，将分割结果作为GVF Snake的初始边界进行精确收敛的算法。试验证明该方法能有效提取秸秆图像的轮廓。 4 提出用开窗的方法改善GVF Snake计算的效率问题。开窗区域是基于Condensation的预测窗口确定，保证了Snake计算的针对性，同时节省了计算时间。试验对比分析了不同开窗区域的时间消耗情况，当开窗区域面积为图像面积的1／4时，GVF Snake迭代计算20次和40次能节省时间约一半，迭代60次则计算时间为原来的34％左右。 5 针对秸秆物体的形状特征，提出用物体外包矩形的长宽比以及物体的圆形度二准则依次进行目标形状判断的方法。该方法简单有效，在大多数情况下用准则一即可判断物体形状，从而避免进行较复杂的目标面积的计算。 6 首次提出将Condensation和Snake结合进行秸秆目标跟踪的方法。提出了基于Snake分割得到的目标轮廓及其形心确定的外包矩形盒来表示待跟踪目标，并在包围盒的对角顶点进行Condensation采样。这种方法不仅有利于因子采样计算，也符合目标跟踪是以区域形心来跟踪的实际情况。提出用背景减除后的二值化图像中的目标包围盒作为Condensation跟踪中的测度对比图，用预测包围盒同测度图之间的距离计算样本权值，并定义了可信度函数。提出一种基于预报残差方法来检测滤波发散问题。 7 设计了由图像预处理模块、运动目标提取模块、运动目标跟踪模块以及跟踪结果数据保存模块组成的土槽高速摄像软件系统，并将系统应用到秸秆抛撒试验的轨迹研究中。试验结果表明秸秆抛出后的轨迹遵从抛物线规律，同理论预测的结论一致。