汽车已经成为人们生活中不可缺失的重要工具。随着汽车工业和计算机技术的发展,逐渐智能化的汽车驾驶高级辅助系统可以降低交通事故发生的可能性、提高城市交通效率。自动泊车系统是一种典型的汽车驾驶高级辅助系统,有望在不久的将来得到普及。现有的自动泊车系统采用多超声波或多雷达阵列感知车辆之间可以停车的空隙,较高的成本使得此种设计一般应用在高端车型。自动泊车系统由感知、决策、控制三大部分组成,其中感知部分作为系统的输入,直接决定了汽车是否能够正确识别到车位、直接决定着泊车的失败与成功。本文设计的彩色图像停车位识别算法能够在复杂环境中识别出车位,识别准确率高,对自动泊车技术的普及意义重大。首先,针对复杂的停车场环境中车位线难以提取的问题,本文设计了一种基于彩色图像的黄色车位线提取算法。相比灰度图像,彩色图像信息丰富,该算法可以在复杂背景中准确提取出色彩特征明显的车位线。相对雷达阵列车位感知系统,基于机器视觉的车位感知模块不要求相邻车位有其他车辆停靠,扩大了自动泊车系统的适用范围。经实验测试,该算法能够成功地提取出目标车位线。其次,针对实际停车场中常见的车位线污损问题,本文设计了一种基于数学形态学方法的车位线内侧有效泊车区域提取算法。此算法能够有效地弥合图像中车位线的断裂、避免车位线外侧背景对有效泊车区域识别的干扰。经过实验测试,该算法能够成功标记有效泊车区域并得到顶点坐标。最后,针对汽车自动泊车算法测试困难的问题,本文设计并搭建了一种1:12的实验平台及测试环境。算法测试实验平台由Android智能终端和基于MCU的1:12的仿真小车组成。本文设计并实现的小车可以装载Android终端,利用Android终端采集和处理车位线图像,并通过WiFi局域网与其进行数据交换、接收控制命令。本设计硬件成本低廉、实验测试便捷。智能终端也可独立工作,在真实环境中的停车场车位对算法进行测试。本文在两个不同的停车场分别随机选取了8个空车位,对每个车位分别进行了30次的算法测试,有效泊车区域标记效果良好,平均成功率大于90%。