车辆外形检测是机动车办理注册登记时的一个重要环节。目前的车辆外形检测主要采用人工检测的方法,检测时间长、误差大,且人为因素影响严重。结合先进的计算机技术研究一种高效率、高精度的车辆外形检测方法,实现车辆外形的自动检测是目前车辆管理部门的迫切需求,并且具有重要的实用价值。本文研究了一种基于图像处理的车辆外形检测技术,并通过实验证实了该技术的可行性。本论文介绍了车辆外形检测技术的发展现状,分析了相关国家标准,根据车辆外形检测的要求,确定了基于图像处理的车辆外形检测总体方案。课题主要研究了三项关键技术：车辆外形信息获取技术、外形参数提取技术、检测参数修正技术。本课题采用多部数码相机同步采集车辆局部图像,并对局部图像进行拼接处理得到完整的车辆外形图像信息；通过对车辆图像进行边缘检测处理,提取出车辆图像的对应边缘像素数据；同时课题提出了一种条码尺方案,比较简单地实现了车辆实际尺寸的测量。论文重点阐述了基于IBR技术的图像拼接算法、改进的Canny边缘检测方法以及图像直方图的原理,并分别对几种算法进行了分析和验证。最后通过具体车辆外形的检测,验证了以上几种关键技术的有效性,分析了检测过程中存在的几种主要误差,并进行了误差计算。实验证实检测误差在国家标准规定的误差范围内,本文提出的方案可以满足实际应用需求。