车辆辅助驾驶系统在确保行车安全、行人安全，减少交通事故方面具有重要作用，如何利用计算机视觉技术进行行人检测并给出人－车间距预警是智能车辆辅助驾驶研究的一个重要方向。基于视觉的行人检测与辅助安全应用问题主要在于如何从图像中更准、更快、更鲁棒的找到行人典型特征，并将行人的检测如何应用到辅助驾驶中去。在此背景下，本论文主要研究基于单目视觉的行人检测算法、前方行人距离测量与预警方法。主要的工作及研究成果如下：1.边缘往往是描述行人信息的关键，而传统的边缘在梯度方向选择时没有考虑人眼观察事物的发散性及显著性特点，往往在各个方向上进行多次计算，导致计算冗余，为此，提出一种新颖的显著性纹理结构描述算子。首先，计算中心点与周围像素相对差的比值求出局部显著性因子，然后通过发散灰度共生矩阵提取局部纹理，最后结合二维直方图生成一定维数的显著性纹理结构特征描述算子。本特征描述算子计算简单，同时能够刻画纹理的显著性分布及像素点间的发散特点。实验结果表明，该算子应用于行人检测过程中性能优于局部二值统计直方图和基于梯度直方图的行人描述算子。2.为了测量行人与车辆的安全距离，根据道路的特殊性，给出一种不需要地面特定标志和固定标定物的摄像机标定方法。首先，设计出一条用于标定的目标移动线路。其次，通过对移动目标的顶部和底部中点拟合出两组空间上的平行线。然后，通过三线法标定原理，计算摄像机外部参数。最后，利用图像仿射变换，计算出行人与车辆之间的实际距离。实验结果表明，提出的摄像机标定方法，不仅操作简单，而且在50米范围内误差不超过2.5%，完全满足行车测距精度要求。3.结合标定摄像机的参数，和行人与车辆相对位置关系，提出一种非安全区域行人预警算法。实验结果表明，该算法可精确检测车辆前端25米范围内的行人，并对10米内行人进行安全预警，预警距离满足通用车辆60km/h以内的紧急制动安全距离。