裂缝是房屋建筑中的一种常见重要病害,房屋裂缝的检测对结构检测、危房鉴定和维护具有重要意义。论文借助数字图像处理技术和计算机视觉技术,研究了房屋建筑裂缝图像的识别算法、相机标定方法和裂缝参数图像计算方法,实现了现场裂缝测量系统的搭建,可为房屋质检与评估提供大量参考数据。论文主要研究成果有如下几个方面:（1）提出了数字图像处理技术应用于房屋建筑裂缝图像识别的总体流程。通过对采集到的裂缝图像采取灰度化、中值滤波、最大熵法阈值分割、信息筛选和裂缝连接的处理步骤,获得仅包含裂缝目标和背景的黑白二值图,具有识别范围较广、识别效果较好的特点。（2）提出了基于二值图的信息筛选方法,在目标分割基础上,采用形态学处理对裂缝二值图像进行初步筛选,滤除小面积噪点并闭合小裂缝,结合长短轴比、面积等连通域特征实现了干扰信息剔除。同时提出一种裂缝断点连接算法,引入计算几何中的凸包模型对断点进行识别,在断点距离较小时采用直线拟合的方式取得了良好恢复效果。（3）利用二维码的稳定识别定位功能,选用QR码作为裂缝观测点布置于建筑表面,解决了图像中的裂缝编号问题。提出一种基于二维码的标定方法,利用二维码的位置探测图形特征,在针孔成像模型下进行转换比例的计算,得到了像素尺寸与物理尺寸的换算关系。二维码标定试验表明,在距离合适、相机平面与裂缝基本平行的情况下,标定结果较为满意,解决了常用靶标中存在的不足。（4）提出了一种基于数字图像处理的裂缝参数计算方法,命名为“膨胀圆法”。该法能够从裂缝二值图像中提取参数,并将裂缝信息由图像格式转换为数据格式。通过室内模拟裂缝试验,验证了算法的有效性和稳定性,实现了裂缝的定量识别,弥补了现有裂缝参数计算方法信息不全、裂缝具体位置宽度难以获取的缺陷。（5）搭建了房屋建筑裂缝图像检测系统,通过设计基于MATLAB的运算程序和操作界面,提高了运用数字图像处理技术对房屋建筑裂缝识别与测量的可操作性。针对系统可行性进行的实际裂缝宽度测量试验表明其在房屋建筑裂缝检测中具有较高的应用价值和应用前景。