海面图像的度量矫正对于海洋监测来说是一个重要的问题。根据射影矫正基本原理,只要获得了平面虚原点的图像,平面的射影失真可以通过其虚原点的图像矫正到相差一个相似变换。然而,在海面上下波动的条件下,如何获得海平面所对应的虚原点是个困难的问题。本文提出一种利用海面上圆形漂浮物来对海平面图像进行度量矫正的方法。实验表明,这种方法能够有效消除海浪波动的影响,实现海面图像的度量矫正。在海面图像的度量矫正方法中,特征提取是计算度量矩阵的前提。同时特征提取也是计算机视觉中的一个经典问题。它在图像处理,机器视觉,模式识别等领域都有重要应用。图像特征提取的精度,直接影响到图像矫正的效果。本文所讨论的是海平线和海面上圆形漂浮物的轮廓特征提取,而圆形漂浮物在图像平面中的投影为椭圆,因此本文着重讨论直线和椭圆曲线两种几何特征的提取。针对海面图像中直线特征的提取,本文提出了一种基于Markowitz模型的颜色空间融合方法。该方法通过最优权值集合对九个颜色通道进行线性组合,将彩色海面图像转化为灰度图像,加大了天空和海洋部分的灰度差异。最后在天空和海洋部分的分界部分提取图像中的海平线。本文通过对海冰监测平台上拍摄的海冰图片,以及一组全天不同时刻的海平面图片进行实验。结果表明,该方法简单易行,适合于应用在海洋环境下。针对海面图像中椭圆曲线特征的提取,本文首先采用颜色空间融合的方法检测出椭圆曲线的边缘特征,其次用直接最小二乘法对检测到的边缘特征进行拟合。由于实际海洋环境比较复杂,本文深入研究和实现了两类常用的椭圆拟合方法,即投票方法拟合,以及最优化方法拟合。通过比较找出一种适用于海洋环境的椭圆拟合方法。最后,本文通过将所述方法应用于导管架入水过程观测以及真实的海面图像实验的图片,证实了本文以上算法的可行性和实用性。