随着经济的发展,城市化、汽车化的加快,要求采用现代化的管理方法来实现交通管理,这样就引起了对智能交通系统(ITS)的研究。ITS将先进的电子技术、信息技术(IT)、人工智能(AI)、地理信息(GIS)、计算机技术、通信、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求,建立起全方位、实时、准确、高效的地面运输系统。ITS能够改善混乱的交通状况,减少拥堵,提高运输效率,并提高交通的安全性。作为ITS的基本部分,车辆流量检测系统在ITS中占有很重要的地位。当前国内外常见的车辆流量检测方法有检测线圈、电视监控、微波检测、视频检测四类方法。其中,视频检测方法比其他方法更优越更灵活,结合数字图像处理技术,被广泛重视和运用。本论文详细讨论了数字图像处理技术在智能交通中的研究与应用,包括对车辆的检测、车辆流量统计子系统、红绿灯的优化控制子系统、闯红灯抓拍数字记录子系统,其中车辆的检测是ITS的核心部分,是ITS的基础。由CCD摄像机获取的视频图像经采集卡得到计算机能处理的数字图像,由于外界环境(主要是光照亮度)的不同而采用不种的检测方法:白天对图像序列进行图像差分运算而得到检测结果;晚上由于车灯和路灯的影响,采用数学形态学分析法进行处理运算并得到检测结果。结合统计算法对车辆流量进行统计,然后用路口车辆流量与固定时序通过控制卡对红绿灯进行优化控制,进而有效地控制红绿灯信号。在红灯信号时,检测是否有车辆闯红灯,如果有则迅速将其抓拍下来并保存图像,按一定时间周期向控制中心发送车辆流量及闯红灯数字图像。在此基础上,本论文还进一步讨论了车牌定位分割的算法。实验结果表明本系统能较好的实现运动检测和车牌分割。本论文具体介绍了系统的硬件及软件组成。硬件系统主要包括图像传感器、图像采集卡、控制卡和网络传输。软件系统主要包括白天车辆检测算法、夜间车辆检测算法、车辆统计及车型分类算法、结合交通流理论的红绿灯控制算法、闯红灯数字记录算法以及车牌定位分割算法。此外,本论文对系统以后的改进也作了一些讨论。