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安全是汽车驾驶的永恒的主题,由于高速公路交通的飞速发展,交通事故呈不断上升趋势,交通安全越来越受到广泛的关注。本文基于CCD图像处理的汽车主动安全系统,是利用拍摄到的实际公路图像检测出车辆行进前方的障碍物,综合判断车辆行驶的潜在危险性。作为运动的物体,车辆在行驶过程中,大量出现在我们的视觉之中,因此对运动目标的检测与跟踪方法研究具有重要意义。本文在对图像处理中综合分析和比较了直方图均衡化、平滑滤波、傅立叶变换、小波滤波和小波包方法进行图像增强处理的特点。数学形态学是一种运用于图像处理和模式识别邻域的新方法,本文分析数学形态学在二值图像中对图像处理的特点。基于在边缘检测部分由于成像条件复杂、图像中存在噪声,以及不同的边缘检测算子可应用的领域也不同等原因。本文采用了数字图像和数学形态学结合的差分法进行处理：使用中值滤波模板,经过中值滤波后,图像噪声被去除而且图像边缘保护很好,再用基于腐蚀运算的边缘提取算法对图像进行腐蚀运算,使图像边缘上的灰度得到加强,再用差分法,从而得到图像的边缘。所提取图像边缘细节损失少,图像质量比较好,所以提取边缘细节,边缘连续性好,可以更有利于边缘检测,克服了常用的Sobel算子法、拉普拉斯算子法、LOG算子、Prewitt算子、Canny算子等存在的不足之处,如滤波后边缘的方向信息被丢失或边界一般较宽或对噪声敏感等。对于车辆运动图像的模式识别,本文根据交通目标移动的特点,采用模板匹配法对图像进行识别；通过系统仿真实验,结果证实了其方法的有效性。在车辆运动图像采集、处理、识别研究的基础上,建立了汽车行驶的安全机制和控制算法,编制了相应的控制程序,对汽车ABS的ECU进行了相应的改进设计,实现了汽车运行的辅助安全预警功能。基于CCD图像处理的汽车主动安全系统通过人机交互或者对防抱死系统的控制达到主动安全的目的。