路面裂缝的检测与分析研究对于工程项目评估及公路养护管理有着非常重大的意义,传统的检测与分析是通过人工实地检测完成的,存在耗时长、效率低、危险性高、客观性不足等问题。因此,探索新的方便可靠的路面裂缝检测与分析方法是很有意义的。本文针对路面裂缝图像的特点,采用数字图像处理与分析的方法,对路面裂缝图像处理与分析的关键技术:路面裂缝的预处理、裂缝提取、特征提取和批量检测分析进行深入地探讨。主要研究内容包括以下几个方面:1、路面裂缝的预处理:路面裂缝检测系统中CCD摄像头采集到的大多是彩色图像,检测算法适用于灰度图像,对采集的图像进行彩色图像灰度变换;在获取路面裂缝图像时,由于受到相机和外部的干扰,致使图像中夹杂着阴影、颗粒等噪声,要进行去阴影去噪处理,采用的是测地线阴影去除算法,对裂缝图像进行形态学处理、滤波去噪以及光照补偿,较好地去除路面图像中阴影的干扰;对去阴影后的图像,采用本文设置的前向滤波器以及后向滤波器对线状裂缝目标进行多方向增强,突出线状目标抑制其它噪声干扰。2、路面裂缝的提取:在预处理后的裂缝图像上,采用大津阈值处理的结果作为水平集演化的初始位置,充分利用路面裂缝的线状特点,根据相关的Hessian矩阵特征值、特征向量以及设置的裂缝指示函数来改进水平集函数,使水平集演化曲线能够收敛于裂缝处,通过裂缝指示函数减少曲线演化过程中的边界泄露,通过大津阈值处理能够避免人工设置水平集初始演化区域,能够有效提高水平集方法的检测效率,对不同类型的路面裂缝均具有较好的实验效果。3、路面裂缝的特征提取与分析:不同类别的路面裂缝特征不尽相同,处理与分析方法也不同,要讨论各类之间的共性与特性。提取完路面裂缝后,先提取其骨架,对存在可连接的断口采用基于长连接和短连接的断口连接算法,再对其进行特征分析,提取裂缝的面积特征以及长度特征,选用包含正常路面以及裂缝路面的图像并对其进行批量检测实验,验证本文算法的检测效果及优势。