智能交通系统是交通领域发展的大势所趋,其中智能车辆结合了车辆工程、自动控制、电子通信、计算机视觉等多种学科。多年来,在国内外研究人员的探索下,不断产生新的理论方法或实用技术,旨在提高安全运行和车辆舒适性。本文以车载视觉系统为方向,研究道路车辆测距技术,对现有的单目视觉测距方法从图像处理的理论和计算机实践两方面进行改进。在视觉图像处理过程中,重新分析、选择合适的理论与方法,在利用先验知识对捕获图像进行缩放和剪裁,结合灰度变换、图像基本运算和数学形态学操作进行预处理的基础上,选取迭代式阈值分割、数学形态学方法对图像进行分割处理,同时对分割区域进行标注、获取特征信息,运用模式识别知识对车辆图像进行检测、定位以提取所需的测距参数。基于MATLAB7.0开发平台,采用图像处理IPT函数,以提高图像处理的质量和效率,且把通过反转透视变换理论得出的数学测距模型编译成简洁的MATLAB程序语言,使视觉测距过程时滞更小、反应迅速,大大提高了精度。通过实际道路的实验验证,本研究所提出的方法和技术具有一定的实用价值,可为现代智能车辆的视觉信息加工提供重要参考。