随着科技的发展，产品的信息化、数字化、智能化已经越来越受到人们的关注。各种智能产品的出现，势必推动智能车辆的发展，如何提高汽车智能驾驶的主动性和安全性，减少交通事故的发生率，已成为各相关业界关注的话题。本文针对智能车辆视觉导航系统的研究，利用图像处理技术对双目视频图像进行数据净化处理，获得目标所在区域的位置信息。通过实验提出了一套具有复杂变化背景的双目图像前期处理的算法，该方法能快速有效的将双目图像中的复杂背景剔除，获取感兴趣区域，从而为后续的双目视频图像序列的分析和计算工作减小数据冗余，缩小分析范围，提高了处理速度。在理论算法研究的基础上，作者搭建软件实验平台，用程序代码验证此算法，经过大量实验证明了此方法的可行性。本文还针对视频序列图像中运动目标的识别，开展了相关理论及实验工作，提出了一种将光流与匹配相结合的运动目标识别跟踪方法，给出了详细的算法思路及流程图，并在软件实验平台上通过实验取得初步结果。本论文首先针对智能车辆及其现状与发展做简要介绍，并对视觉系统的研究现状及发展前景做了一定的分析；接着对各种具体的经典图像处理技术及算法给予详细介绍，并针对真实图像，给出实验结果，并进行结果的对比分析；然后针对本课题的目的和要求提出一种可行性的算法，并给出详细的算法流程图和实验步骤及处理后的结果，并对实验结果进行了分析和总结；最后对整体工作做出总结，并对未来工作给出展望。