随着城市化的发展和汽车的普及，交通运输问题日益严重。近年来，车辆增长的速度也已远远高于道路和其他交通设施的增长速度，交通事故频繁、人员伤亡与日俱增、财产损失巨大这都要求车辆不仅要具有良好的安全性而且要具备一定的智能性，随之智能车辆的概念应运而生。与此同时，以实现无人、全自动和安全驾驶为最终目标的智能车辆是近年来发展较为迅速的一个研究领域。 本文研究的目标就是要完成整个图像处理系统由分析设计到实现的整个过程，提交图像的预处理，障碍物的识别和跟踪。其中包括了数字图像处理的一些经典算法。随着算法的不断发展，系统应该能够灵活的扩充添加新的功能。所以系统在底层上必须能够灵活的扩充，添加新的功能，提供新的接口。只有这样系统才能真正做到实用和方便。 本文涉及的软件系统由图像文件预处理模块、双目图像识别模块，单目序列图像识别模块，图像序列跟踪模块。图像预处理模块中又包括图像畸变纠正、边缘与轮廓、道路的搜索与拟合，图像分割。单目图像序列识别模块包括真实光流场和背景光流场的获取，以及目标标定。双目图像识别模块包括浓密视差图的获取，以及基于灰度NCC，SAD，SSD视差，以及提取障碍物所需的Ⅴ视差，直线提取，目标标定。序列图像跟踪模块包括将序列图像转为AVI格式，粒子滤波方法的跟踪。 本文主要的工作有以下几个方面，首先提出了问题研究的现状，简单介绍了现有VC图像处理软件的平台，接着研究面向对象的语言VC++的编程方法，对MFC的应用方法做了略为详尽的介绍，研究其模块化的编程方式；然后介绍双目识别的一些基本知识和原理，双目立体如何匹配，双目视觉障碍物的算法设计概述，以及双目摄像机的模型；随后对双目视觉目标的识别原理和算法做了较为详细的阐述，内容包括采用滑动窗口的区域匹配算法，Birchfiled动态规划算法，以及粒子滤波目标跟踪算法研究。最后的重点是双目序列图像视觉系统的编程与实验结果，详细介绍了编程的实现，内含程序界面的设计和应用程序的框架结构，详细的实验过程和图片处理结果；最后对整体工作做出总结，并对未来工作给出展望。