随着当今社会经济的高速发展,交通运输在人们的日常生活中占到了举足轻重的地位。机动车想要保有量得到迅速地增长,光依靠修建道路设施及进行人工管理,无法解决现存的很多交通问题。针对这一系列问题,智能交通系统(ITS)的出现,成为了近年来的研究热点,给交通运输业的发展带来了十分巨大的经济效益。其中,车辆检测与跟踪技术在智能交通系统中起着很重要的作用,成为了国内外的研究热点。数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP),是由大规模或超大规模集成电路芯片组成的。本文以“车辆检测与跟踪技术”为背景,研究图像处理算法的实现与优化,其意义在于提高图像处理的速度和精度。本文的主要实验平台是中国电子科技集团第三十八研究所开发的BWDSP1042,它是一款高性能DSP,适用于雷达信号处理、电子对抗、精确制导、通信保障及图像处理等领域,使用的语言是汇编语言。同时,本文对空域图像增强方法进行了系统地归纳和总结。图像增强技术是数字图像处理技术中最具有吸引力的领域之一,其目的是对图像进行加工,使其与原始的图像相比较更适合于特定应用,从而得到对特定应用来说视觉效果更好、更有用的图像。图像增强的方法划分为两部分：空间域方法与频域方法。在图像处理中,空间域增强是指增强构成图像的像素。这类方法的基础实际上就是直接对图像像素处理的过程。本文研究的目的是把运行在C语言平台上的车辆检测与跟踪图像处理算法实现到BWDSP1042平台上,并对运行周期、运行时间长度进行优化。本文分析了车辆检测与跟踪的图像处理算法,主要研究的算法实现与优化内容是：图像的输入与存储；对图像求平均像素,根据所求平均像素范围判断白天、夜晚；背景更新过程与前景图像、梯度图像求取；基于前景图像与梯度图像进行车辆检测；车辆跟踪。针对当前的图像处理算法,在实际的运算流程中对以上每一步骤,进行反复调试,最终制定出在BWDSP1042平台上的优化方案。并对完成的算法实现与优化工作进行评估以及对工作中出现的一系列问题进行归纳总结。