随着当今社会现代化进程的高速推进与经济的快速发展,城市交通拥挤与堵塞现象已日趋严重。在这种情况下,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)应运而生并且受到广泛关注,交通标志识别系统(Road Sign Recognition,简称RSR)作为智能交通系统ITS的重要组成部分也已成为研究的热点。本论文主要在自然场景下交通标志图像预处理、交通标志检测与交通标志分类三方面展开研究。文中首先采用RGB差值阈值算法和HSV空间彩色阈值算法实现颜色分割,并给出了自然场景下,交通标志颜色分割的算法建议；接着,本文对交通标志检测中基于形状特征的检测做了详尽分析,通过交通标志边缘检测试验,选出最优边缘检测算法,针对圆形交通标志的检测,采用改进的Hough变换圆形检测算法加以实现；针对三角形交通标志,则提出结合对称性的模板匹配和基于模糊规则的两种三角形检测算法；通过交通标志检测试验,发现使用综合多特征检测比使用单一特征检测能得到更好的效果。交通标志分类方面,阐述了特征提取和统计学习分类理论,通过支持向量机的方法实现了交通标志的三层分类与判别。本文用Visual C++6.0编程,实现了上述算法,并对以上算法有效性进行了分析。实验表明：算法有较好的检测、识别性能,结果令人较满意,当然,算法本身及程序还存在诸多不足,有待进一步改进和研究分析。