伴随高速发展的国民经济和日渐加快的城镇化建设,城市交通系统的安全与低效问题日渐突出。具备实时识别路标的智能交通系统(ITS)被认为是解决上述问题的有效途径。ITS是一个包含了计算机视觉、通信、控制等技术的综合性系统,具有诸多研究方向,而基于数字图像处理检测技术的路标识别系统逐渐成为研究热点和发展趋势。这对于改善城市交通、促进城镇化建设以及发展经济建设具有重要意义。本文从实际情况出发,对圆形路标识别系统所涉及到的数字图像处理、系统框架构建、路标图库建立、特征提取及匹配识别算法展开相关研究工作,并取得以下研究成果:以我国目前所执行的国家标准为依据建立圆形路标图库,包括了标准圆形路标和实地采集路标,通过对标准圆形路标图像进行仿射变换以增加对极端情况的模拟。此外,由于采集了自然场景中不同距离和角度的圆形路标,使得所组成的采集图库具备识别多样性。为了提高圆形路标的匹配识别率,本文在对圆形路标预处理过程中采用拉普拉斯算子进行图像增强处理;同时提出了强度分量重映射函数以去除圆形路标的高亮区域,并针对不佳光照条件下的圆形路标,采用CLAHE对其进行处理,以实现光照控制目的;最后利用Sobel算子进行边缘检测完成圆形路标预处理过程。本文是对校正后的圆形路标进行匹配识别,因此采用了结合形态学的Hough变换同最小二乘法共同检测椭圆的组合方法来求椭圆参数,并通过RMS对参数进行处理,获得校正参数并以此进行椭圆校正实验,实现校正过程。本文详尽研究了SIFT特征提取算法和Gabor特征提取算法,并利用主成分分析法对Gabor提取的特征向量进行降维,以降低识别所用时间。最后利用SIFT算法和Gabor算法对标准图库和实地采集图库分别进行匹配识别仿真实验,获得匹配识别率、识别时间与特征向量关系图,同时还针对训练样本数的差异进行相关实验。