世界经济的平稳增长以及机动车价格的大幅度下跌导致了最近几年机动车的私人拥有量在不断的上升。而我们在享受机动车带来的便利的同时,交通事故的增加也在困扰着我们。故此,怎样最大程度的减少交通事故、降低交通事故所造成的损失成了我们关注的焦点。本文以基于机器视觉的道路识别技术与障碍物检测技术为研究对象,综合分析并采用了各种图像预处理技术有效的为行驶中的机动车提供各种环境状态信息及各机动车行驶状态信息。并以单目视觉传感器作为机动车后方环境信息获取的主要手段,实现了运动车辆后方障碍物检测技术的研究。论文还对Harris角点检测进行了改进与实现,提出了一种基于亚像素级角点检测方法,克服了原Harris角点易受阈值设定的影响,使得角点的检测更加精确。另外论文还在两帧间差分的基础上提出了基于三帧间的差分方法,该方法利用相邻三帧图像两两差分,再将两个差分结果相“与”并进行二值化,最终确定运动目标在图像中的位置,该方法既延续了两帧间差分法的优点,又克服了它的缺点。对于提出的三帧间差分法,证明了它的正确性,并选用Intel公司开发的开源项目OpenCV,在Microsoft Visual C++集成开发环境下给予了实现并得到比较满意的实验结果。