1、隨著我國高速公路網(wǎng)的不斷擴(kuò)大，公路養(yǎng)護(hù)工作量也日益繁重。路面病害檢測作為養(yǎng)護(hù)工作的一項(xiàng)主要任務(wù)來講，也尤為重要。就目前來講，我國仍然停留在以人工檢測為主的階段，這種傳統(tǒng)的檢測方式效率低下、勞動(dòng)強(qiáng)度大、危險(xiǎn)系數(shù)高而且易造成交通擁堵現(xiàn)象，已經(jīng)明顯滿足不了高速公路路面養(yǎng)護(hù)與管理的需求。為了適應(yīng)高速公路路面養(yǎng)護(hù)自動(dòng)化管理的發(fā)展趨勢，本文主要針對(duì)瀝青路面裂縫檢測系統(tǒng)做了相關(guān)的研究。
　　本文首先介紹了瀝青路面裂縫檢測的相關(guān)知識(shí)，并對(duì)裂縫類破

2、損的類型、形成原因和破損分級(jí)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)做了詳細(xì)的闡述，在此基礎(chǔ)上，概括總結(jié)了路面裂縫自動(dòng)檢測的原理。
　　其次，主要探討了路面裂縫圖像的處理過程及其裂縫參數(shù)的測量算法。由于瀝青路面裂縫和背景的灰度值比較相近，需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，研究表明:基于多尺度分析的圖像增強(qiáng)算法比較適合處理路面裂縫圖像。因此，本文采用非下采樣Contourlet變換對(duì)路面裂縫圖像進(jìn)行了增強(qiáng)處理，使得裂縫特征凸顯出來，接著，對(duì)比常見邊緣檢測算法得知:傳統(tǒng)的微分

3、邊緣檢測算子對(duì)噪聲都比較敏感，致使在檢測邊緣信息時(shí)，容易出現(xiàn)假邊緣或者漏檢的現(xiàn)象。因而，本文提出了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測，并且成功地將多尺度形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子應(yīng)用到裂縫圖像的邊緣檢測中去。實(shí)驗(yàn)表明，該算子在有效檢測裂縫邊緣的同時(shí)，對(duì)椒鹽噪聲有很好地抑制能力，但是，遺憾的是，對(duì)高斯噪聲仍然比較敏感。在此基礎(chǔ)上又提出了抗噪型多尺度形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子，此算子對(duì)椒鹽噪聲和高斯噪聲都有很好地抑制效果，而且檢測到的邊緣比較平滑，實(shí)用性好。最后使用

4、最大類間方差法對(duì)路面裂縫圖像進(jìn)行了分割，使得裂縫和路面背景很好地分離開來，為后續(xù)的裂縫提取做好準(zhǔn)備工作。對(duì)分割出來的裂縫進(jìn)行提取并標(biāo)識(shí)，將標(biāo)記出來的裂縫應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器劃分為規(guī)則裂縫和不規(guī)則裂縫兩大類，然后分別采用不同的方法對(duì)裂縫的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。對(duì)規(guī)則裂縫的長徑、短徑采用常規(guī)的幾何法計(jì)算，對(duì)不規(guī)則裂縫采用剔除法計(jì)算其面積。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的裂縫參數(shù)計(jì)算方法能夠比較精確地計(jì)算出裂縫的長寬以及面積等參數(shù)，而且計(jì)算精度也基本可以滿足瀝