近年来,公路交通发展迅猛,逐渐成为最主要的交通方式之一。与此同时,交通事故也层出不穷,道路交通安全问题越来越受到人们的普遍关注。在这种背景下,汽车安全辅助驾驶技术成为汽车安全领域的研究热点。车辆行驶过程中,由于驾驶员未能集中精力驾驶,而导致车辆无意识地偏离当前车道行驶,是造成交通事故的主要原因之一。车道偏离预警系统可以在行车过程中实时检测车辆在车道中的位置,若某一时刻车辆偏离当前车道行驶,而驾驶员未打开转向灯时,系统会通过某种形式(扬声器、指示灯或座椅震动等)对驾驶员发出警告,提醒驾驶员修正行驶方向。本文主要探究了结构化道路中车道偏离预警技术的实现,设计了一个包含道路图像预处理、车道线识别与跟踪、车道偏离预警决策三种算法的系统。主要工作内容如下：本文首先探究了不同光照条件下道路图像的预处理算法。提出一种改进的中值滤波方法,在有效滤除道路噪声的同时,保留车道线边缘信息。提出一种基于OTSU算法的自适应二值化方法,经实验验证,该方法对正常光照、强光照、弱光照和夜间情况4种光照条件,均有较好的分割效果。其次,车道线识别方面,回顾了以往的车道线识别技术。在结构化道路中,选用直线车道线模型,并对概率Hough变换进行了改进。实验证明,本文提出的车道线识别算法准确性和实时性都有所提高。对车道线进行准确识别后,采用Kalman滤波方法,对车道线进行跟踪。在分析对比以往车道偏离预警决策算法的基础上,本文采用基于车辆偏航角的预警模型,实现车道偏离预警功能。通过验证,该模型准确率较高。最后,对摄像头采集的道路视频图像进行离线仿真实验。实验结果表明,本文设计的车道偏离预警系统能适应复杂的光照条件,满足实时性和准确性要求,且误警率和漏警率较低,能满足实际道路应用的需求。