随着我国公路路网的不断完善,公路建设规模的增长日趋平缓,随之而来的庞大公路路网的养护管理问题日益突出。路面裂缝是路面病害的主要前期形式,及时制定科学的养护办法,避免病害扩大化,能够最大限度地防止道路资产的流失。传统的人工检测不能满足现代路面检测的高速和精准要求,自动检测技术的研究已经迫在眉睫。因此,本文对基于数字图像处理的路面裂缝自动识别技术进行了研究。主要研究工作如下:结合路面裂缝图像的特点,采用线性灰度拉伸算法和巴特沃斯低通滤波器,对图像进行增强和滤波处理,为进一步开展裂缝识别提供了良好的图像基础。并针对传统的全局阈值分割和局部阈值分割算法的不足,提出了自适应阈值方法,对每个64×64的方格进行直方图分析,每个单元采用自动获取合适的阈值进行图像分割,得到了良好的图像分割效果。针对图像裂缝的方向性和局部斑点噪音分散性,提出多方向方差去噪算法。按照梯度比例的取值范围去除噪音,根据裂缝方向的方差变化,进一步运用8方向方差去噪法去除局部噪声,得到很好的图像裂缝提取效果。基于支持向量机方法实现了图像裂缝的分类统计,将识别裂缝自动归类为横缝、纵缝、龟裂及块裂。最后,基于Visual Stadio开发平台,集成了数字图像裂缝识别和分类算法,开发了数字图像裂缝识别系统。