交通标志是道路交通系统中的重要组成部分，它为驾驶员安全舒适的驾驶提供重要信息。交通标志自动识别系统的研究对辅助驾驶系统和智能车系统具有重要意义。　　 交通标志识别系统通常分为检测与识别两个部分。检测是识别的前提也是最难的部分，目前仍然存在很多问题需要解决。本文根据交通标志的特点，从颜色和形状方面对交通标志检测算法进行了研究。主要研究内容如下：　　 首先，对比了几种颜色分割方法，并采用快速颜色转换方法实现了从RGB到HSV的空间转换，然后利用HSV颜色分割方法初步确定感兴趣区域。其次，对颜色分割后的二值图进行必要的预处理，包括小面积区域排除、噪声点的去除、区域内部孔洞填充以及外边缘轮廓提取等。因为颜色分割后的图像可能包含很多噪声和干扰，这些对后续形状识别很不利，因此预处理是必不可少的。最后，对比了几种常用的形状识别方法，通过实验发现圆形度和拐角检测算法的准确性较其他方法要好，因此采用了圆形度和拐角检测算法进行形状识别。针对圆形标志边缘分割不完整的情形，提出一种根据距离直方图方法判断是否为圆形标志的改进算法，这种改进算法能较好地减少圆形标志的漏检率。　　 实验结果表明，本文算法具有较高的准确性和鲁棒性，满足实时性要求。