隧道裂缝对隧道结构本身安全性、耐久性已构成严重威胁,会直接导致交通瘫痪,甚至还会危及安全,造成人民生命与财产的损失。随着隧道的长度不断增加,隧道裂缝的检测需要花费大量的时间、人力,检测的过程中也会出现效率低下、准确率低的问题。因此,提高隧道裂缝检测效率与准确率、增加防治措施对于隧道安全通行都具有重要的理论和实际意义。本文借助CMOS相机获取到了大量隧道墙体裂缝图像,采用图像处理技术,进行了大量对比试验,对隧道裂缝的识别、检测、宽度计算及安全预警进行了研究。本文所提出的算法具有较好的特点与性能,其中:在裂缝的识别上,准确率较高;在裂缝检测上,分割效果好,噪声干扰少;在裂缝宽度计算与安全预警上,能对所检测的裂缝宽度值进行估算,对其安全状况进行预警。1.针对隧道裂缝识别准确率低的问题,在提取方向梯度直方图特征前,给出了一种均光压缩与预分割的裂缝图像预处理方法。先对裂缝图像均光处理,再对图像小波变换,将压缩的裂缝图像进行预分割,进行完预处理的过程后,提取图像的方向梯度直方图特征,支持向量机识别裂缝图像。该方法降低了特征计算与识别时间,识别的准确率更高、识别时间更短。2.检测裂缝图像中的裂缝区域。针对裂缝图像噪声较大、易发生错检的问题,提出了一种降维融合的裂缝分割法。主成分分析法提取两个主成分不同的模糊图形,对高维度的图像进行初步分割与维纳滤波降噪,利用泊松融合法将初步分割到的裂缝图像融入低维图像中,二次分割后检测到裂缝区域。通过对比实验,该方法分割区域准确,噪声干扰少。3.对经过分割后的裂缝区域实现宽度计算与安全预警。提出了一种基于斜率划分与欧式距离的宽度计算方法,整合了隧道裂缝危害等级的评级标准,对隧道裂缝图像实现预警。首先将图像分块,判断裂缝类型即连接线的斜率,计算出每个块内的两个交点与其对应投影点间的欧氏距离,计算所有裂缝区域块的裂缝宽度平均值。划分宽度值范围整合裂缝的等级的评价标准,对裂缝的危害程度实现等级划分与安全警报。该方法将裂缝宽度的估算值误差控制在5%左右,并准确对裂缝进行有效的危害性评级与安全预警。