1、高速公路路面病害養(yǎng)護和管理的重要部分就是路面裂縫的檢測。近年來,路面裂縫自動檢測技術已得到了廣泛應用,而由于路面裂縫圖像的復雜性,檢測算法直接影響著檢測結果的精確度。因此,本文將重點放在路面裂縫病害的檢測上,為了提高檢測的精度,分別從裂縫圖像的去噪、圖像的增強、圖像的分割以及檢測后路面裂縫圖像的特征提取方面進行深入研究。
　　在路面裂縫圖像中,由于裂縫信息與背景對比度偏低,難以將裂縫直接檢測到。對于圖像的預處理,首先對圖像進行灰度

2、校正,再對校正之后的圖像濾波,本文提出了一種改進的中值濾波方法,對圖像進行去噪,之后用基于模糊理論的圖像增強原理對圖像做進一步增強,有效提高了路面裂縫圖像的對比度。
　　針對路面裂縫圖像分割,本文分別用了閾值分割和基于形態(tài)學多尺度的思想,對于形狀規(guī)則的裂縫采用的是閾值分割,對于裂縫形狀不規(guī)則的圖像,本文設計了一種多結構元素的抗噪型邊緣檢測算子,且依據(jù)不同形狀的結構元素對裂縫邊緣填充的幾率不同,確定了自適應權重,使得算子檢測到了各種

3、類型的裂縫邊緣,有效地提高了檢測的精度。
　　對于經過分割后的路面裂縫圖像中存在噪聲和裂縫斷裂的問題,本文對于斷裂較窄的圖像用形態(tài)學中的閉運算和開運算去處理,對于斷裂較寬的圖像,提出了一種基于生長的斷裂裂縫塊的連接方法。提高了連接的效率和準確率,使整個檢測結果清晰完整。最終,從識別結果圖中提取裂縫信息。根據(jù)得到的識別結果圖,設定一系列判定條件,提取出裂縫的連通域,對裂縫的類型進行判斷,最后計算出網狀裂縫的面積及線性裂縫的長寬信息。