近年来，视觉辅助导航已成为智能车辆导航领域的研究热点之一，其中行道线检测技术是智能车辆系统中不可或缺的重要组成部分，实时稳定的确定行道线位置是智能车辆进行规划决策和环境理解的基础。本文主要研究了视觉导航中白天场景和夜间场景下的行道线检测技术，给出了图像灰度化→边缘检测→图像二值化→消失点检测→行道线检测的图像处理流程。针对光照对图像质量影响较大的问题，本文提出了一种基于线状特征的启发式搜索算法，解决了梯度图像的二值化，白天道路图像和夜间道路图像的二值化效果都比较理想。本文利用空间中的平行直线在图像中相交这一特点，通过Hough变换检测图像中的明显直线，再计算图像中的消失点。在消失点的基础上，本文建立了一种道路模型，并设计了消失点约束下的直线检测算法，通过道路基本假设在Hough空间中进行快速聚类确定道路图像中的所有行道线。通过对采集的365幅白天道路图像和570幅夜间道路图像进行实验的结果表明，本文所设计的行道线检测算法能够在白天环境和夜间环境下稳定实时的确定行道线位置，可以满足工程应用的需要。