交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的。因此,如何减少交通事故、降低交通事故所造成的损失成了人们重点关注的问题。汽车安全辅助驾驶技术作为减少交通事故、降低事故损失的有效手段之一,已经受到各国政府越来越多的重视。对车辆视觉盲区的监测是汽车安全辅助驾驶系统所必需具备的功能之一,它能够有效地辅助驾驶员在行驶环境中及时了解本车盲区内紧急情况,便于做出反应,避免碰撞事故的发生。基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术。它是一种结合图像处理技术,把图像作为检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。论文采用车载单目摄像机对车辆视觉盲区进行监测,通过对获得的图像中目标物的检测、跟踪,计算出其与本车之间距离信息。本文利用图像处理和投影几何原理研究单目车辆视觉盲区的监测方法,重点研究了图像处理算法和单目视觉测距模型的建立。通过对图像处理效果的分析、比较,选择了适合盲区监测系统的图像处理方法。在半阈值分割的基础上,采用HSI色彩模型通过颜色来判别车牌,对车牌区域进行分析,检测到车牌,提取出车牌的颜色、位置等信息。同时,提出了区域特征和颜色特征匹配的方法,并充分利用上一幅图像中检测出的结果实现了在下一幅图像中对车牌的快速跟踪。通过对图像变换理论、成像模型、视觉测量常用坐标系及其转换关系的分析,研究了单目视觉测距的原理,并建立了单目视觉测距模型,完成了对其距离的测量。实验结果表明建立的测距模型是正确的、可行的。通过对车牌的检测、跟踪,本文实现了车辆盲区内其它车辆的监测。因此,文中所采用的图像处理方法、测距方法对车辆盲区监测、视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。