目前安全辅助驾驶系统已经成为了汽车安全领域的研究热点,而前方车辆检测系统又是安全辅助驾驶系统中的关键技术。在阅读了国内外的各类相关参考文献,对文献中各种车辆检测算法进行分析的基础上,本文采用基于机器视觉的检测方法,并实现了对前方车辆检测。本文主要工作有:　　 1、一定程度地研究了数字图像的预处理技术。本文应用到的图像处理技术包括:对彩色图像灰度化处理、图像的去噪技术以及感兴趣区域提取。　　 2、提出了一种基于Hough变换的道路区域分割算法。首先选择Canny算子进行边缘检测。然后结合Hough变换技术,对边缘检测后的图像进行直线检测,并通过进一步筛选,从中检测出车道线。最后根据车道线分割出道路区域。　　 3、提出了结合车底阴影和车辆左右边缘特征的车辆检测算法。通过自适应的图像二值化算法,将道路区域二值化。然后根据车辆阴影的特征,从二值化图像中搜索出车辆的阴影。最后根据车辆的边缘的特征,检测出车辆的精确位置。　　 4、对实际车载摄像机获取的不同光线条件下、不同距离、不同路况的视频进行了单帧图像检测,在此基础上,还对进行了对连续视频图像和采样间隔1秒的视频图像的检测。实验结果表明本文算法的准确性较高,且具有较好的抗干扰能力和一定的鲁棒性。