视觉导航技术是近年来自主导航车辆研究领域的一个热点。图像具有信息丰富、对场景描述全面的特点,是自主导航车辆感知环境的重要来源。本文以视觉系统在户外环境中的应用为主线,着重对摄像机标定、道路直线边缘检测、基于颜色和边缘相结合的目标分割方法对道路进行识别。在进行标定前,本文首先对摄像机的安装进行了研究,提出了在倾斜角度下对摄像机进行安装的方案。在分析摄像机内外参数模型和镜头径向畸变的基础上,利用地面网格作为标定模板,运用Tsai两步法标定出摄像机内外参数,并通过实验对标定结果进行验证。实验表明,本文采用的安装方案和标定算法是可行的。采集到的道路图像一般受噪声的影响,本文采用灰度变换、滤波等预处理方法对其处理;然后通过比较多种边缘检测算子,选择Sobel算子来进行边缘检测。对于道路直线边缘提取,本文在分析广义Hough变换直线提取算法和编组法直线提取算法的基础上,针对这两种算法的不足,结合它们的优点,提出了基于编组分块的广义Hough变换的道路边缘提取算法。实验表明,本文采用的直线边缘提取算法既保持了广义Hough变换鲁棒性强的特点,又具有计算量小的优点。进行图像分割时,选取自动阈值分割法对图像进行分割,并采用最大面积法选取初始阈值,运用最大类间、类内方差比法对图像进行分割。根据户外路面区域容易受阴影干扰的情况,选取了三个颜色空间,首先在亮度空间对道路进行初始分割;接着,在另外两个空间根据阴影的特点进行阴影检测;然后利用基于边缘的分割对图像进行分割,并进行了最终的图像融合,找出了道路的可行驶区域。