为了解决传统三车道检测过程中算法易受干扰、车道线拟合不准确、两侧车道误判等问题,提出了一种基于顶帽算法(　TopHat)分割和曲线模型的三车道检测方法。利用车道线的形状和颜色特征,在图像预处理阶段提出了一种变内核TopHat的车道线分割算法。在车道线识别阶段,首先,提出了一种基于加权最小二乘法(　weighted　least　squares,WLS)的消失点拟合方法以约束霍夫变换；其次,在极坐标中以DBSCAN(　density-based　spatial　clustering　of　applications　with　noise)聚类法对直线聚类并匹配三车道模板；再次,以该模板为基础建立车道线感兴趣区,在每个感兴趣区内搜索并以三次曲线模型拟合车道线；最后,对于不确定的边侧车道,提出了一种基于随机投种法的边侧车道可行驶性判定方法。算法检测率以及漏检率结果显著优于传统三车道识别算法。实验结果表明：该算法具有良好的准确性及稳定性,更适用于三车道环境。