随着我国城市化进程的加快,城市人口的不断增加,作为市民出行主要交通工.具的公共交通系统的压力不断增大。因此,基于计算机视觉的智能交通系统的重要性日益显著。利用图像处理技术进行乘客流量的检测已成为该研究领域的热点。统计有关的客流数据,根据分析结果,制定营运作业计划,将大大贴近公交线路的市场客流需求。论文首先介绍了客流统计系统的应用背景,总结了目前国内外的研究现状。然后研究了课题应用到的图像处理基础知识,包括图像灰度化,滤波,锐化等图像预处理方法,灰度阈值,直方图阈值,最大熵阈值等几种常用的图像分割的方法,以及Sobel、Prewitt、Log、Canny等算子用于边缘检测,并将实际的检测效果进行了比较。提出了复杂背景下乘客检测的边缘背景差法,在此基础上采用Hough变换的方法进行头部特征的提取。为了进一步提高检测的准确率,本文从视知觉角度将检测到的头部轮廓进行分类,并去除掉大量的非目标头部轮廓。图像的拍摄采用在实验室模拟实际公交车做成的一套实验装置,利用顶部安装的摄像头俯拍上下车乘客信息。算法在WINDOWS操作系统平台下用MATLAB2008开发工具编程实现。实验结果表明,该算法能够较好地提取乘客头部轮廓,并准确计数。