随着我国公路交通的迅速发展,交通安全问题日益突出,大量研究表明,公路视距不足,驾驶人获取道路危险信息滞后,是导致道路交通事故频繁发生最为主要的原因之一。所以,保证驾驶人在道路交通运输过程中获得足够的视距是保障道路交通安全的首要任务。因此,如何及时有效地检测公路视距,改进公路安全设计,提醒驾驶人合理控制车速,避免道路交通事故发生,提升公路运营的安全保障能力将是改善道路交通安全问题的重要途径。为了获得良好的公路视距检测结果,本文对图像处理及单目视觉测距进行了相关研究,提出了基于车道线特征点坐标转换关系的公路视距检测算法,主要研究内容如下:(1)首先,针对传统的最大类间方差法阈值分割造成的车道线区域错误分割问题,利用车道线灰度分布曲线通过多次试验确定车道线的灰度分布范围,将车道线灰度范围设置为两个阈值进行双阈值分割。(2)其次,针对真实道路环境中可能出现的障碍物边缘信息的干扰以及由于光照不均、车道线污损等原因导致的车道线边缘模糊问题,本文采用了基于Sobel竖直梯度卷积模板进行边缘增强处理,改善了车道线边缘的清晰度,提高了车道线提取的效果,然后针对车道线初步提取后存在的线条干扰问题,本文采用了基于车道线宽度特征的车道线行扫描方法进行二次提取。(3)最后,根据视距的相关知识,将视距的检测问题转化成车道线消失点与车辆之间的车道线长度的检测问题。分析了摄像机成像过程中坐标系之间的转换关系并采用张正友法进行摄像机标定得到摄像机内参数,通过几何投影及坐标转换关系,推导出了基于车道线特征点坐标转换关系的视距检测模型,并进行了静态实车试验。研究表明:本文提出的基于单目视觉的自由流状态下的公路视距检测算法可以较好地检测出直线以及曲线等各类道路线形的公路视距,平均公路视距检测误差为5.2%。研究结果可以应用于运营公路的安全评价以及行车过程中对驾驶人的安全提醒。