本文对交通图像的特点进行了分析研究,重点介绍了图像预处理以及人脸特征提取部分,提出了一种基于小波变换的预处理及特征提取算法。在图像预处理阶段,重点研究了图像的降噪与增强算法,通过多种算法实验比较,采取主客观评价相结合的方法综合考虑,选取二层小波重构算法进行降噪处理,采用改进的直方图算法进行增强处理,使交通图像达到了较好的预处理效果,为下一步的特征提取奠定了基础。在驾驶员的人脸特征提取阶段,提出了一种基于小波包分解的特征提取算法。该算法利用小波包分解能够对信号进行精确的细分,提取图像信号中人脸的特征信息,不同的人脸在不同频域具有不同的特征,从而对不同的人进行正确识别。文中将该算法在ORL人脸库以及YALE人脸库上进行仿真分析,实验结果证明利用小波包分解提取的特征量在区分不同的人脸时可以达到良好的区分效果。