作为智能交通系统的主要部分之一,交通摄像头的自动调焦起到了重要作用。它能够为交通监控指挥中心,制定可靠、有效的科学预控方案提供依据。本文通过研究国内外自动调焦技术的发展历程,分析出传统的对焦方法往往存在着调焦精度不高以及清晰度差等问题。然而基于图像处理的交通摄像头自动调焦方法,则是直接根据采集的图像分析出图像的质量,从而判别出当前的成像状态,然后完成自动调焦操作。它不仅能够达到很高的调焦精度,而且在灵敏度和清晰度上远远高于前者。因此,为了提高交通摄像头自动调焦技术的智能化水平,本文对基于图像处理的自动调焦方法进行了研究。为了降低噪声和曝光强弱对交通摄像头调焦的影响,本文研究了二维直方图均衡化法来处理光线强弱的干扰,使曝光强弱的图像得到有效的预处理。当受到噪声大小的影响时,用中值滤波的方法,来有效地降低噪声对自动调焦的影响。在改进调焦窗口的构建时,为了降低目标区域里的背景干扰,减少调焦的运算时间,本文研究了一种生物视觉感知模型的调焦窗口法,通过对图像信息进行DOG滤波、DCT/PCT变换、特征图归一化、图像二值化等处理环节,完成对不同调焦状态下调焦窗口的改进构建过程。由于调焦评价函数的选取直接影响到系统整个调焦的成败,因此本文研究了一种优化过的SML调焦评价函数与自适应阈值分割思想进行有效结合的策略,在原有的SML函数图像边缘信息的基础上,考虑加入两个对角方向上的梯度信息值,进而达到提高评价函数的清晰度值和稳定性。对于调焦函数的算法搜索策略,本文则研究了一种优化过的爬山搜索法(粗精相结合的方案),该搜索算法不仅能够表现出较高的灵敏度以及良好的抗噪性能,而且还能够做到对图像的聚焦位置进行准确定位,因此调焦效果十分理想。最后,本文为了实现这种基于图像处理的自动调焦方法,对该调焦系统的总体硬件结构以及软件流程分别进行了设计,并用MATLAB仿真软件进行了大量的理论实验数据验证。最终通过对比仿真实验前后所得到的图像效果,证实本方法切实可行,能够达到实际应用要求。