高速公路汽车测距系统是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，主要功能在于实时地完成前方车距的检测，发出预警信号，保证行驶安全。 论文在分析了现有的一些测距方法的优点及不足后，选择双目立体视觉作为测距系统基本理论。利用Man的视觉信息处理的三层次理论，确定了整个测距过程。测距过程可分为建立成像模型、特征提取和特征匹配并恢复深度三个部分。论文对这三个部分进行了详细的阐述。 在建立成像模型部分，主要介绍了成像器件的特点、性能。实验证明这部分的工作是成功的，成像模型能够很好的配合算法完成测距功能。特征提取是此项课题任务的重点和难点，论文在总结了现有一些特征提取方法后，提出了一种最适合高速公路汽车测距系统的处理方法。该方法将图像平滑、区域分割、阈值分割等多种图像处理技术有机的结合，对采集的图片成功的实现目标汽车提取，并且具有计算速度快、准确性高的特点。在汽车目标提取后，论文讨论了特征匹配技术在此项课题中的应用，并利用基于面积的匹配方法确定目标汽车在双目视觉系统中的视差。最后对摄像机进行标定并确定目标汽车与系统的距离。 论文中所讨论的算法，均已在PC机上用C语言实现，程序运行情况表明整套算法适合于实时测量高速公路上车距，防止碰撞。在论文的最后，提出了一些完善现有系统的设想。