作为一种融合多学科知识的新技术,计算机视觉技术随着计算机技术和数字成像技术的发展,正广泛应用于科学技术、国防建设、航空宇航、智能交通以及国民经济的各个领域。视觉技术在汽车上已成为智能感知车况最重要的技术手段之一,视觉技术在汽车上的应用将是近两年的热门课题。本文首先论证了基于DSP的汽车视觉系统研究的必要性,技术可行性和发展前景,结合DSP技术和机器视觉技术基础理论知识,介绍了系统的组成和实现方案。根据视觉系统的性能要求,选取了TI的最新Davinci系列芯片TMS320DM6437为核心处理器。本文在视频图像处理方面,对比分析现有的图像处理技术,结合道路图像特点,并通过编程实验结果对比,研究适合满足我们所需要的算法,或者是基于现有经典算法上的改进。结果表明,在识别结构化道路车道线时平均处理速度约为23.40ms/帧,算法具有快速、稳定、准确的特性。本文结合摄像机成像模型定义了自己的坐标系系统。为了简化模型,本文在研究的过程中假定摄像机安装时在汽车中轴线,并且没有水平偏向角度。在此基础上,我们实现了图像坐标系与世界坐标系之间的转换,提取了车辆在当前车道中的位置和方向参数信息、实现了障碍物检测与定位。最后具体就系统的硬件和软件的实现的各环节做了大致的介绍,其中还包括系统的引导方式、DSP程序优化、程序烧写等。