随着传感器技术和计算机技术的飞速发展，对智能车辆视觉导航技术的研究日益受到重视。由于可见光摄像机在夜间和照度低的环境中不能发挥应有的作用，而红外热成像仪作为一种优良的夜视传感器正逐渐受到关注。因此，基于红外图像的道路识别研究，越来越受到各国研究人员的重视。 本文以红外道路图像为研究对象，阐述了图像处理中的若干算法，对如何有效地检测道路边缘作了一定的研究。主要从三个方面进行研究：第一，在预处理方面，分别从图像增强和平滑去噪的角度探讨和实现了红外道路图像的预处理，并引入了同态滤波和基于Retinex理论的增强方法。第二，在阈值分析方面，给出了基于直方图分析和灰度统计的阈值分割方法，引入了基于多尺度形态学梯度的边缘提取方法，第三，在边缘检测方面，比较了多种边缘检测算法，并针对红外道路图像的特点，给出了一种基于分割信息的边缘提取方法。 最后，通过一系列对红外道路图像的实验，表明上述算法对道路边缘的检测，都有着较好的效果。