在信息技术迅猛发展的今天,计算机系统以其具有的高效、智能和易于网络化管理的特性,将取代人而成为现代化交通监控系统的核心.计算机交通监控系统所担负的责任,是管理日益庞杂的公路交通系统,除了对整个交通系统的信号灯进行控制外,还要大到能够收集处理整个交通系统的信号灯进行控制外,还要大到能够收集处理整个交通系统的数据信息并对整个系统实现宏观控制,小到可以实时跟踪汽车、采集各方面的信息.其中,车辆轮廓提取是实现实量跟踪、收集各处车辆信息的必要前提.因此,该文对这个问题进行了预研,并提出了一种较为新颖的、可能的解决方案.根据轮廓的特殊性质,该方案是建立在基于小波的多辩率分析的基础上的,小波,是近几年国际上掀起热潮的一个前沿领域,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展.傅立叶变换是研究稳定信号的理想工具,即稳定信号可以分解正正弦波的线性组合;而小波变换则是研究非稳定信号的理想工具,非信号杨以分解成小波的线性组合.运动图像序列则具有非稳定信号的性能,因此用小波来进行的处理是非常合适的.而且,基于小波的多分辩率分析,能够把车辆分解成不同分辩率层次的细节,这样就能依据处理目的,过滤出需要层次的细节,最终实现对车辆轮廓的提取.利用这种方法的边缘提取,可以获得传统方法所没有的特性,这将给图像处理领域中的边缘提限,带来一种新的思路.