在日新月异的科技发展潮流中,基于机器视觉的车道安全预警检测已成为现代智能车辆辅助驾驶系统中不可或缺的安全保障技术。本文设计的车道安全预警系统着重研究基于机器视觉的车道偏离预警和前方道路障碍检测两个方面,实现了对双白车道线以及黄色车道线的偏离检测与道路中间有无障碍或路面异常的检测,并实现了LCD显示图标和语音播放“注意”两种预警提示功能。本文首先根据机器视觉采集视角和车道宽度,确定车道偏离检测和障碍检测的目标区域,然后针对系统采集的YUV格式图像特征,利用数字图像处理技术对其进行灰度化、采用改进的快速并行中值滤波和灰度拉伸增强图像特征、采用改进的45°和135°Sobel对角算子对图像进行边缘检测、采用二维Otsu自适应阈值算法将图像二值化；对预处理后的二值图像采用改进的像素点标记方法进行连通域标记,并将目标区域分为左右两个区域分别统计最大连通域用于拟合左右车道线；最后利用最小二乘直线拟合方法计算出左右车道线的斜率,由斜率推算出的车道线夹角做为车辆是否偏离车道行驶的预警依据；在此基础上根据目标图像的中间区域的连通域特征,检测前方道路有无障碍或者路面有无异常,再结合实际车辆左右轮胎间距判断是否预警。软件仿真部分,本文运用MATLAB对上述算法进行了仿真测试,并对各处理过程的常用算法进行对比分析,选择最适合本文的算法,证明了本文采用的算法的可行性和优越性。硬件实现部分,本文采用北京瑞泰创新的ICETEK-DM6437-B-KIT作为硬件开发平台,设计了一个基于DSP的机器视觉车道安全预警系统模型。在CCS3.3环境下采用C语言编程实现了视觉影像的实时采集、高速处理、实时显示处理结果和语音报警等功能。此外本文还采用了光线自适应CCD摄像头,实现在光线较暗时的车道安全检测和预警功能。实验结果表明,本文采用的软件算法具有一定的鲁棒性,采用的硬件平台资源丰富、功能完善,较好的实现了车道偏离和障碍检测的预警功能。