在智能交通领域,地面箭头标志的检测与识别是非常重要的一项内容。很多研究者在实现快速且准确的识别地面箭头标志时引入了许多计算机视觉技术,并且已经获得了较好的效果。为了提高识别的速度和有效性,本文对现有的地面箭头标志的检测与识别算法以及图像匹配算法进行了深入的分析研究,并且对一些算法进行了改进,实现了地面箭头标志的高效地检测与识别。本文主要工作如下：(1)提出了一种基于改进Chamfer匹配的箭头标志识别算法。本算法首先将获取的图像边缘进行了线性表示,将边缘分割为边缘线段,并对边缘线段的方向进行量化,将边缘线段按量化方向分组。对每组边缘线段进行距离变换时,不同于经典的Chamfer匹配算法,引入了匹配点之间的方向差值,提高了匹配的准确度。为了提高算法的计算速度,采用了积分图像来求取模板图像与测试图像之间的匹配代价。实验结果表明,该算法对地面箭头标志检测与识别的准确率较高。(2)提出了一种基于点对匹配和几何结构匹配的箭头标志识别算法。本算法首先在测试图像和模板图像边缘点处进行了局部多尺度HOG特征提取,并利用该特征进行了点对匹配,实现了对两幅图像的边缘点的筛选。最后提出了一种几何结构匹配算法对剩余边缘点的几何分布进行了分析与对比,判断测试图像的类别。大量的实验表明,该算法对存在遮挡,旋转,尺度变化的箭头标志也可以准确的检测与识别。