目前随着机动车数量的快速增长,交通安全问题受到了广泛的关注,交通管理系统变得日益复杂,因此传统的交通管理体系已经不适应社会发展的要求。在此背景下,智能交通系统的概念便应运而生,智能交通系统是将先进的信息、通讯、传感、控制及计算机等技术有效率地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种实时、准确、高效率的综合管理系统。交通标志识别系统是智能交通系统的重要组成部分,在辅助驾驶和自动驾驶方面起着十分重要的作用。尽管学者们对于交通标志识别进行了多年的研究,取得了一定的研究成果,但是由于实际的交通环境复杂多变,因此对于交通标志的研究还没有达到成熟。鉴于这种现状,本文针对复杂天气下的图像复原、交通标志检测、交通标志分类三个方面展开了研究。首先,本文针对雨天天气条件下图像复原问题,通过分析雨的成像特点和Lo梯度最小化算法的优势,提出了基于改进的L0梯度最小化图像复原算法。算法解决了雨对于交通标志遮挡的问题。由于雨天是比较常遇到的天气状况,所以交通标志识别系统应该能适应这种状况。实验结果表明,本文提出的算法可以很好地改善图像的清晰度,为接下来的交通标志检测环节提供更清晰的输入图像。其次,本文在对交通标志检测问题进行了充分研究的基础上,对基于颜色检测算法进行了改进。改进后的算法通过颜色分割提取交通标志,生成二值图像,利用椭圆拟合对轻度遮挡和标志损坏情况加以处理,形成闭合图像,然后提取闭合图形的孔区域,利用诸多限制条件对孔区域进行筛选,并产生感兴趣区域。实验结果表明,本文算法有较高的准确率,能够较好的应对轻度遮挡,标志相连等问题。最后,本文针对交通标志分类问题,设计了一种先粗分类再细分类的分类算法。算法采取的是HOG特征结合SVM分类器的设计模式。首先对交通标志进行粗分类,划分到子类中,针对标志特点进行形状校正,然后进行细分类并给出分类结果。实验结果表明,本文算法有较高的正确率,能适应多种不利条件。