车辆安全辅助驾驶系统是为解决当今世界上日益突出的交通安全问题而产生的。随着汽车保有量的迅速增加,公路上的交通事故,特别是恶性交通事故发生率居高不下,交通安全问题日益突出。车辆安全辅助驾驶技术已成为当前世界上研究的热点课题之一。车道标识线检测是车辆安全辅助驾驶系统的研究方向之一,其应用非常广泛,包括车道偏离预警、车辆自身定位等,从长远看,车道检测还可应用在车辆的自主导航中。目前世界上研究的车道检测绝大部分是基于视觉的。本文主要研究强光照条件下车道标识线识别与跟踪,其目的是为车道偏离预警系统提供技术支持。本文研究的主要内容包括以下几个方面:1.图像预处理:针对强光照图像对比度低的特点,本文首先利用直方图锥形拉伸法对图像进行了对比度增强,为图像的后续处理提供了良好的基础。接着本文根据车道线图像的特点提出了一种Prewitt算子的新用法,并利用该方法对图像进行了边缘增强。2.图像分割:本文提出了利用二维直方图法对图像进行了两次分割,首先对明显的背景和目标进行了初步分割,然后对不明显的背景和目标进行了最终分割,图像的细节很好的分割出来,同时剔除了部分噪声。3.基于Hough变换的车道标识线识别:由于车道标识线为断续的,且经常被其他车辆遮挡,或者由于时间过长变得模糊,本文选择了可靠性高,容错能力强的Hough变换法进行了车道标识线的识别。4.车道标识线跟踪:为了提高跟踪的可靠性和实时性,本文利用感兴趣区域和卡尔曼滤波融合的方法对车道标识线进行了跟踪,该方法可以根据跟踪情况自动调整感兴趣区域的大小。