本文针对自动驾驶汽车视觉导航中的车道检测和运动目标检测这两个关键技术进行了研究。文章的主要内容包括图像的预处理——边缘检测、车道检测和运动目标检测。 正确检测出图像的边缘是实现车道检测的关键步骤之一。本文提出了基于多尺度轮廓结构元素的边缘检测算法,在大量噪声干扰下,可以很好的检测出图像的边缘,保留更多的细节,仿真实验表明该方法优于其它数学形态学方法和经典的边缘检测方法。 在车道检测中本文提出了一种将道路边缘检测和基于颜色的图像分割相结合的车道检测算法,可以有效的去除阴影、噪声点对车道检测的影响,并且能够很方便的应用于自动驾驶汽车视觉导航中。仿真实验表明该方法在不同的道路条件下可以得到很好的效果。 在运动目标检测中本文提出了一种新的基于背景减的算法,该算法利用高斯模型和最小二乘法的结合减少了运动前景对构造背景的影响,仿真实验表明,效果优于传统的方法。