随着机动车数量的不断增加，交通事故的发生量逐年上升，造成了巨大的财产损失和人员伤亡。近些年来，国内外学者们相继提出了一些具有重大意义的车道线检测算法，但是普遍存在两方面的问题。第一，当路面存在较多或较强干扰信息时，算法鲁棒性不够强。第二，在这种干扰信息存在的条件下，在保证系统鲁棒性的同时实时性又不能满足系统需求。为了解决以上两个问题，本文提出了一种快速、有效的车道线检测算法。为了消除图像在采集阶段引入的噪声干扰和一些冗余信息，本文首先对采集到的道路图像进行感兴趣区域划分、灰度化和图像增强处理。然后，根据车道线具有的线性边缘特征，采用Gabor滤波处理；为了避免在复杂路况下图像分割时阈值难以确定的问题，针对车道线的特征设计了几种Haar矩形特征模板来提取车道线特征，再结合Adaboost算法训练分类器，通过训练最终得到判别函数来对特征点进行分类。为了避免Adaboost算法的缺陷，针对车道线的分类问题，设计了针对车道线的改进Adaboost算法，在计算过程中采用多种快速处理方法，在不降低鲁棒性的条件下保证了系统实时性。最后，使用改进的可并行运算的Hough变换方法提取车道线的参数信息并模拟出车道线。经过在多种路况下实验表明，本文采用的特征提取算法能比传统算法准确率高10%左右，并且本文的改进Hough变换方法比传统Hough变换节约90%以上的时间消耗。在多种路况下均能快速、准确识别出图像中的道路标识线，能够满足车道线识别算法对实时性和鲁棒性的要求。