随着汽车数量的不断增加以及城市街道、高速公路的错综复杂，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）应运而生。ITS是将当前可以利用的信息传输技术、信息感知技术、状态检测技术和集成控制技术相结合的系统。近些年，随着不断的将新的图像处理和模式识别技术引入到ITS中，使得ITS的智能化程度不断提高。交通标志牌的检测和识别是ITS中的一个重要研究方向。通过在驾驶的汽车中安装视频采集设备和相应的交通标志的检测和识别算法，可以及时给驾驶员提供当前路面的情况、有效的指引驾驶员的行驶规范性、避免驾驶员开车时分心，进而减少交通事故发生概率。因此，利用采集的视觉图像信息，检测和识别交通标志牌越来越受到人们的关注，同时其也具有及其重要的理论研究意义和现实价值。本文着重利用模板匹配的方法解决了视频图像中的交通标志牌识别问题，主要工作有：首先，根据不同颜色空间的特性以及交通标志牌所处外界环境的特点，选择了对光照变化不是很敏感的HSV颜色空间和CIE-LAB颜色空间，实现了对交通标志的粗分割。其次，对上述粗分割后的二值图像使用了图像预处理技术，实现了去噪、小区域的去除、区域的修补和连通区域的提取操作，然后利用基于形状度的度量方法实现了对交通标志牌的检测。再次，通过分析一些常用来描述图像信息的几种特征表达方法和相应的相似性度量方法，结合交通标志牌在室外环境下可能存在的不同变化，确定使用基于扩展HU不变矩的特征描述子提取图像特征，使用Hausdorff距离和相关性系数进行匹配、识别。最后，本文通对交通标志牌的检测识别方法研究结果，设计实现了基于视频图像的交通标志牌的检测和识别系统。该系统的检测方法使用了HSV颜色空间和形状度测量实现交通标志牌检测，同时使用了Hausdorff距离和扩展HU不变矩特征实现交通标志牌的识别，取得了很好的检测和识别效果。