随着近些年社会的不断发展,汽车数量的增加,交通事故也随之而来,因此行车的安全性也越来越受到关注。在众多的交通事故之中,绝大部分都是因驾驶员注意力不集中、超速或由视线盲区而导致事故的发生,因而解决视线盲区问题以及车道线检测问题具有着极为重要的意义。本研究在汽车360°环视系统的基础上,复用了前视鱼眼摄像头进行车道线检测,详细研究并实现了相关技术及算法,主要研究内容如下:(1)由于张正友标定法的标定工具箱中提取图像角点是需要手动进行的,而手动提取角点的精确性以及提取效率并不高。因此,本文提出一种基于SUSAN的自动提取角点改进算法,从而提高检测棋盘格内角点的速度以及准确率。(2)通过复用360°环视系统的鱼眼前置摄像头拍摄的道路信息中,由于车道线所占的比例很小,所占比例越小检测信息时信息获取的准确性就会越低。因此本文提出一种将感兴趣区域进行分块划分的车道线区域提取方法,从而提升检测车道线信息的准确性。(3)针对Hough变换的计算效率低且易受干扰,造成车道线错检、漏检的情况,本文基于分段直线模型,在限制极角的基础上,采用将极角极径的参数空间进行分块处理的方法,从而提高Hough变换的计算效率以及精确度。实验结果表明,本文提出的基于鱼眼环视的车道线检测技术可以充分融合全景视觉与车道线检测技术,并且本文提出的改进与优化算法可以提高算法的精确性,具有直观的视觉效果并取得了较好的实验结果。