基于汽车车载空调的除霜除雾性能试验是国家强制性检测要求,一般在低温仓环境下进行。低温仓环境恶劣,试验条件不可控,试验重复性差和试验效率低。本文基于与企业产学研合作,研究汽车风窗除霜除雾图像处理方法,同时集成该算法开发一套汽车除霜除雾测试系统。研究为准确、高效地进行除霜除雾性能试验提供了有效手段,具有重要的理论意义和实际应用价值。主要研究工作如下:（1）明确图像处理方法应用于研究汽车风窗除霜除雾性能试验的必要性和可行性。确定测试系统功能需求,搭建基于相机、标定板为基础的图像采集系统。利用NI Vision函数工具包编写软件以实时设置相机参数、获取图像。量化了除霜除雾性能试验评判依据。（2）基于国标明确汽车除雾除霜性能试验要求和试验流程,基于低温仓实际成像条件进行图像校正,以提高图像质量,为霜雾边界识别算法奠定基础。图像校正包括图像抖动校正、标定、倾斜校正和风窗区域分割等。通过图像匹配模式算法分析图像抖动,依据抖动偏移量进行插值校正。利用棋盘格标定板进行图像标定和倾斜校正,得到垂直拍摄的车窗图像。分割风窗区域以减少背景干扰。（3）研究霜雾图像边界识别算法。根据霜雾形成原理和直方图分析其图像质量,对霜图和雾图进行滤波去噪。霜图特征明显,通过阈值分割和区域生长法自动识别消散边界,计算消散区域结果。针对雾图边界不清晰的情况,采用图像均衡化拉伸雾图特征,之后采用帧与帧之间差分处理,自动识别雾图消散边界,计算消散区域结果。（4）基于LabVIEW开发系统软件,包括图像采集,相机设置和图像后处理三部分。软件可以自动计算车窗面积,确定生成评价区域A、A’、B区,生成试验效果图和计算霜、雾消散区域百分比。进行实车试验验证了软件算法的可靠性。本研究探索了一种汽车风窗除霜除雾性能试验中的图像测量技术。基于该技术开发的测试系统,已经在企业长期使用,性能良好,各项性能满足既定要求。相关算法可应用于其他图像处理领域。