随着车辆的普及,汽车在夜间或雾霾等恶劣天气条件下行驶时,极易引发交通事故。红外夜视技术具有目标与背景比较突出、成像不受光线强弱的干扰等特点,将其应用于车辆辅助驾驶系统中,可以扩大驾驶员的夜间行驶视野,本文主要研究车载红外夜视仪在车辆辅助驾驶中的应用,分别对车载红外图像的行人检测、识别和测距技术进行了研究。本文首先利用红外成像原理及红外夜视仪结构特征,推导了红外夜视仪的内外参数,并使用Matlab标定工具箱对其进行标定,对采集的红外夜视图像进行畸变校正处理。其次,设计了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法。然后,利用图像匹配并补偿三帧差分法,建立了针对单目视觉的改进三帧差分法对道路行人进行检测,同时,根据行人的几何、运动特征,建立了基于单目视觉的行人几何-运动速率法进行道路行人的识别,该方法具有行人识别准确度高的特点。最后,根据两个位置的目标相机成像原理与汽车的行驶特征,推导了基于单目视觉的行人快速测距方法,并从实时性和实用性方面对其进行分析。实验结果表明,该快速测距方法是有效的和可行的。本文设计的小波-遗传灰度图像增强方法,具有改善图像亮度均匀性、避免图像过分增强和抑制噪声的特点；基于单目视觉的行人几何-运动速率方法,实现了高精度的行人识别；基于单目视觉的行人快速测距方法,实时性测距精确度较高。本文还从实际应用出发,设计了模拟红外夜视仪的行人测距系统,并对道路行人测距算法进行了应用和验证,为车载红外行人检测仪产品的开发奠定了基础。