交通安全的重要性越来越高,而恶劣的路面气象环境严重影响着行车安全,因此对道路沿线灾害气象条件的监测成为路况监测的重点；而对行车安全威胁最大的路面积冰尤其是暗冰,长期以来一直缺乏有效的监测方法,亦成为路况监测的难点。论文依托江苏省科技厅项目“基于视觉传感网络的高速公路灾害天气及应急预警决策辅助综合系统”(BE2009667),以基于多目视觉融合技术和偏振／红外测量方法实现了路面重要气象条件的自动检测。论文探讨了图像融合三个层次的各种算法,研究了双目图像和红外／可见光图像的融合技术,比较了接触和非接触式的多种路面温度和湿度监测技术,提出了基于双目偏振的路面积冰监测算法,给出了被动红外路面测温的系统方案,分析了双目三维视觉技术的详细流程,设计了系统软硬件。论文的创新在于：1)提出了基于多目视觉·偏振·红外的气象参数测量算法。在进行相关参数测量的同时融合不同传感器的路况信息,解决了当前路况气象条件监控测不全、测不远、看不清的问题。2)提出了基于双目偏振融合的路面状态监测算法。实现了直接利用路测摄像机进行路面积水积冰测量,无需增加湿度传感器,降低了测量成本；同时有摄像机监控处均可进行相关测量,大幅增加了监测范围。3)给出了路面温度图像与可见光图像的融合算法。直接在路况监测视频中叠加路面温度信息,路况气象状态清晰了然,便于监控和决策。4)给出了多目多参图像融合的算法。深入研究了双目三维视觉技术,构建了精确的相机模型,推导了摄像机标定、畸变校正等算法公式,给出了双目配准、多目配准的模型和算法,实现了多目多参图像融合。