随着传感器技术和计算机技术的飞速发展，对智能车辆视觉导航技术的研究日益受到重视。由于普通摄像机在夜间和照度低的环境中不能发挥应有的作用，而红外成像系统作为一种优良的夜视系统越来越受到关注。因此，本文研究了基于红外图像的视觉辅助导航系统。 论文针对车辆全天候工作的需要，构建了主动式红外图像采集系统，该系统主要由红外探照灯、红外滤光片、镜头、USB摄像头、嵌入式Linux系统构成。同时，具体分析了摄像头的USB主控芯片OV511的驱动程序，在驱动分析的基础上，根据驱动的支持情况，设计了图像采集应用程序，通过Qt完成了图像的实时显示，并通过Qt／Embedded移植到了嵌入式系统上，完成了图像在嵌入式系统上的采集和实时显示。 论文还针对智能车辆视觉导航中的道路边缘检测和障碍物检测这两个关键技术进行了研究。 在道路边缘检测方面，分析了目前常用的道路检测算法的优点和缺点，结合本文实地采集的道路图像，采用了基于边缘检测的道路检测算法来检测道路边缘。为了提高识别的准确性，使用边缘检测效果较好的Canny算子设定多个阈值对图像进行二值化，通过对其并集的分析，增强了道路的边缘并去除了些伪边缘，并采用了Hough变换对道路直线边缘进行检测。 在障碍物检测方面，首先分析了基于图像序列的运动物体检测技术，采用了一种有效的对障碍物中运动行人的检测方法，该方法利用序列图像的运动信息，运用帧间差分法能快速检测运动目标的大致位置的特点来检测运动行人，选用邻域平均法对图像进行预处理，取得了较好的差分效果，检测出了目标的大致轮廓，结合二值图像投影的方法，在原图上定位出障碍物，达到了帮助驾驶员辅助导航的目的。