近年来,车辆的行驶安全渐渐成为了车辆和交通系统发展的重要课题,是未来车辆发展的趋势。用于对车辆行驶状态进行监视的多种传感系统的研究不仅有利于更好地保障车辆行驶的安全,更为未来的自动驾驶的智能车辆奠定了坚实的基础。本文主要研究智能车辆中基于单目机器视觉的行驶辅助技术研究。相比于雷达、红外线等其它传感方式来说,数字视频传感方式具有方便廉价、技术成熟、提供的信息丰富等优点,然而数字视频中所包含的信息更为间接,从中提取出辅助行驶所需要的关键信息是相当具有挑战性的工作。本文所关注的智能车辆行驶辅助技术由前方车辆定位和车道线检测两个主要部分组成。前方车辆定位是通过摄像机的预先标定,将三维空间的位移和图像空间中的坐标相互关联,从而实现对检测到的车辆进行位置判定功能,是智能车辆防撞预警、自动换道、自动导航功能等系统提供重要的支持作用。车道线检测部分的功能是从图像的指定区域之中,对车道线区域进行分割提取等运算,以辅助实现车辆定位,行驶方向偏离检测等更高级的功能。本文的主要工作及研究成果如下:1.为了在图像空间和实际世界中的路面平面空间之间建立坐标对应关系,研究了摄像机标定方法,并推导出两个空间之间的函数变换关系。根据该变换关系,并针对本文关注问题的实际需求,设计出一种在图像中确定敏感区域的算法。2.研究了多种前方车辆检测的算法思想,并对基于车辆阴影区域检测的前方车辆检测算法进行了综合和改进,设计出一种较为稳定的前方车辆检测和定位的方法。3.在较高等级公路的车道线的局部直线性的假设前提下,对当前的一些基于Hough变换的线段特征提取方法进行了研究,并加以综合与改进,设计出一套车道线直线特征提取算法流程;并通过对车道线的边缘线段的分析,提取出采集的图像之中车道线所指向的灭点;通过比较采集图像之中的车道线灭点与摄像机标定所确定的灭点,可以得出车辆相对与道路的方向信息。4.基于微软的DirectShow流媒体处理开发库进行了摄像机数据采集程序的开发,实现了以多种方式读取摄像机采集图像的功能,能够满足多种情况下视频采集的需求。