1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，交通建設(shè)也迅速發(fā)展，高速公路也快速地延伸于各大中城市。為了提高高速公路的使用壽命，公路養(yǎng)護(hù)工作也得到越來(lái)越多的重視，傳統(tǒng)人工檢測(cè)路面破損的方法已經(jīng)不能適應(yīng)公路快速發(fā)展的需求，所以研發(fā)路面裂紋的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)就顯得尤為迫切。本文基于圖像處理的路面裂紋檢測(cè)技術(shù)的研究，提出路面裂紋檢測(cè)具體的實(shí)現(xiàn)方法，并進(jìn)行試驗(yàn)和仿真。論文對(duì)路面裂紋圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像裂紋檢測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)的研究與探討，并對(duì)裂紋作了相關(guān)參數(shù)的計(jì)算

2、。
　　 本文深入研究了數(shù)字圖像處理技術(shù)的各種算法，包括比較常用的線性濾波及非線性濾波算法，并改進(jìn)了中值濾波算法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比得出改進(jìn)后的中值濾波圖像噪聲抑制的有效性及對(duì)后續(xù)處理的有利性;對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行圖像分割，本文研究了常用的雙峰法、迭代法、OTSU分割法以及最大熵分割法，并對(duì)實(shí)驗(yàn)效果對(duì)比分析，將高頻灰度信息融入最大熵分割法，可以得到較好的圖像分割結(jié)果，同時(shí)對(duì)圖像分割后所存在的孤立噪聲點(diǎn)以及裂紋中存在的細(xì)小空洞采用形態(tài)學(xué)

3、方法對(duì)其進(jìn)行處理;在使用常用的邊緣檢測(cè)算法如Sobel算子、Roberts算子、Prewwit算子、高斯拉普拉斯算子、Canny算子對(duì)裂紋進(jìn)行邊緣提取后，對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)邊緣提取并不完整，且對(duì)噪聲比較敏感，因此在本文中采用了現(xiàn)代小波分析的方法，從而提取到比較完整且精準(zhǔn)的裂紋邊緣;最后采用形態(tài)學(xué)圖像處理的方法標(biāo)記連通區(qū)域、細(xì)化骨架對(duì)裂紋長(zhǎng)度作計(jì)算，用掃描法對(duì)寬度作統(tǒng)計(jì)以及蠶食法統(tǒng)計(jì)不規(guī)則裂紋的面積。
　　 本文在Matlab平臺(tái)上