将图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆安全行驶提供安全保障。利用图像处理技术对障碍物体进行识别是车辆驾驶辅助系统实现的主要功能。本课题采用图像处理中的多种方法并提出了自己的方法,重点研究了背景提取、障碍物体检测及计算障碍物体距离和相对速度的实现算法。 本课题首先在预处理阶段应用了中值滤波对图像进行了去除噪声的处理.在课题中提出了一种取局部平均值的方法用来取得背景,该方法利用了现实中正常情况下、车辆正前方下区域总是为背景区域的常理。在取得背景后,利用最小二乘法进行直线拟合,得到公路障碍识别系统所在车辆行驶所在的当前车道。 为了检测出图像中的障碍物体,本课题设计了一种局部窗口,并在窗口中计算出灰度值为255的像素个数占窗口像素总数的比例值,当该值大于或等于某指定阈值时,可认为这些值为255的像素属于障碍物体。 关于用图像方法测距,多是应用双目或多目测量。而本课题是用一台摄像机对图像进行捕捉,因此,课题要实现的是单目测量。本课题采用了重庆大学自动化学院导航制导研究所周欣、黄席樾、黎昱等几位博士生及导师提出的单目测距方法,该方法应用了车道线二维重建来实现目标距离的测量。 实现公路障碍识别系统的目的在于为车辆驾驶人员提供驾驶辅助,其最终向驾驶人员提供的服务目的就是对障碍物体进行识别,并在障碍物体进入预警范围时报警。报警的两个依据是障碍物体到系统所在车辆的距离和障碍物体相对系统所在车辆的速度。相对速度的计算需要对同一物体进行连续的跟踪。本课题设计了一种通过设置跟踪窗口实现物体跟踪的方法,用来在设定的窗口区域对障碍物体进行跟踪。 最终课题实现了障碍物体识别功能。实验结果表明课题实现的系统具有很好的实时性和鲁棒性。