随着图像处理和机器视觉技术的发展,通过视频对道路年辆进行测速在现代智能交通系统中得到了越来越多的应用。 本文的重点是基于双目视频采集设备和嵌入式视频处理系统上开发年辆测速算法,从行驶车辆上提取特征并进行高精度的匹配是其重点和难点。本文给出了一种针对牌照图像区域进行匹配的算法,具有较快的速度和可靠的精度。 本文的第一章列举了目前常用的车辆测速算法,指出了它们的优点和不足并介绍了通过视频测速的理论根基,即图像处理和机器视觉的基本概念和方法。 第二章是关于测速系统的基本软件、硬件结构和处理流程框架。 第三章给出了一种改进的基于差分图像背景提取和更新算法,具有更好的鲁棒性,在提取前景时能够更完整地获得目标。 第四章介绍了本系统使用基于两步法的摄像机校正方法。 第五章首先给出了本系统针对摄像机采集图像进行牌照定位的算法,然后给出了基于牌照区域的快速匹配算法,获得的视差具有较高的精度。 第六章首先介绍了卡尔曼滤波的基本思想,应用这些思想针对我们系统建立了模型并进行滤波,以提高计算结果的精度。 第七章是关于多模医学影像处理平台交互功能设计的内容,是本人在硕士阶段后期的主要研究方向。 第八章对全文进行了总结。