近年来，随着汽车产业的飞速发展，围绕汽车智能化的相关研究有了一个突飞猛进的增长。车道偏离预警系统是汽车智能化研究中非常重要的一个部分。目前提出的许多正常光照条件下的识别算法，在强光下很容易出现识别错误，甚至失效，严重影响了车道偏离预警系统的准确率，不能保证行车的安全。为解决上述问题，提出了一种改进的强光下图像识别算法。针对强光照条件下采集到的道路图像，进行一系列的预处理，包括白平衡、对比度增强、边缘增强等。加大路面与车道线的对比，突出车道标识线；对预处理后的图像进行图像分割，提高识别的效率；采用改进的Hough变换对处理后的图像进行直线拟合，识别出车道标识线参数；建立梯形感兴趣区域，实现实时动态地提取连续图像中的车道标识线参数。图像识别结果表明，改进的强光下识别算法较传统算法取得了更好的识别效果，车道标识线参数识别准确，识别效率较高。