随着汽车数量的增多,驾驶安全受到了广泛的关注。对路面标志和障碍物的检测能够及时提醒驾驶员,并在一定程度上减少交通事故的发生。论文采用图像处理技术对路面车道线、路面标志及障碍物进行检测研究。检测出路面的信息,为驾驶员提供安全保障。路面车道线有直线和曲线两种情况,论文采用了Hough变换和内塞尔模型的算法分别对车道线的直线部分与曲线部分检测。此方法实时性不高,因此采用了Shi-Tomasi角点检测的方法,对图像中特征点进行匹配,可以提高检测的实时性与鲁棒性。路面标志的种类不多,论文采用了Hu不变矩与马氏测距的方法对路面标志进行检测与识别。先提取出路面标志的轮廓,再求出其七个Hu不变矩值,将这七个Hu不变矩值与样本库进行马氏测距计算出其相似度信息,根据相似度识别出待测目标的类别。单目视觉检测路面障碍物非常困难,论文采用了双目立体匹配算法检测路面障碍物。对去噪后的两幅图像进行Census代价计算,计算出代价之后再用半全局匹配方法进行匹配,获取图像深度信息,进而检测出路面障碍物。