公路隧道衬砌开裂会影响隧道安全,需要定期检修。用机器视觉的方法代替人工检测可大大提高效率。虽然相关研究已开展了很多,但是在中国,仍未将研究的成果应用在每年的隧道检修中,其遇到的难点是:采集的隧道衬砌图像主要存在光线较暗、光照不均、背景噪声大的问题,使得裂缝的灰度、对比度、宽度不等,且与噪声有重叠性,导致低对比度处容易漏检、与噪声相似处容易误检,致使裂缝检测准确度不高。为解决上述问题,本文对隧道衬砌裂缝检测的几个关键问题展开研究。本文用我们研究团队设计开发的隧道裂缝检测车,在辽宁省唐岭隧道现场采集了衬砌图像,自建了数据库。论文以隧道混凝土衬砌裂缝为检测对象,在深入研究其特点的基础上,采用微观和宏观相结合的思想,设计并优化了裂缝的检测和拼接算法,通过理论研究和实验分析改进了算法思路和关键参数的选取,形成了隧道衬砌裂缝检测技术。自主编写了相关算法软件,设计了图像采集装置,开发了隧道衬砌裂缝检测系统,并在辽宁省唐岭隧道衬砌裂缝检测的实际应用过程中具有良好的检测精度和稳定性,为该技术的进一步应用推广提供了理论分析和技术支撑。主要研究工作及贡献如下:（1）针对低对比度裂缝容易漏检的问题,目前线检测理论多是基于图像与核函数做卷积的理论框架,针对不同的检测对象,受限于卷积核的大小和维数。本文提出一种基于屋脊特征的裂缝检测算法,由于屋脊在图像中表现为极值点,因此提出将二维空间的线检测转换成一维空间的极值点检测问题的新思路,无需对图像处理,直接提取屋脊特征完成线的检测。该方法对所有具有屋脊特征的线检测都有普适性,不受明暗、宽窄和对比度的影响,达到零漏检,但有一定的误检。接着,分析了裂缝与噪声屋脊特征的异同点,通过屋脊高度直方图建立了属于裂缝的概率模型,实验表明去除噪声率达92.8%。最后,结合数学形态学法连接断点提取裂缝。另外,发现了相邻屋脊特征的凹凸关系对裂缝检测的影响,提出一种拟合光照曲面的优化算法。（2）针对光照不均导致的低对比度处的裂缝与高对比度处的噪声容易混淆的问题,本文在高斯多尺度亚像素边缘检测理论的框架下,通过对图像投影曲线的分析,发现投影灰度与对比度之间的影响关系,阐明了该影响对现有理论框架的补充和完善。提出一种基于投影曲线分布的动态分区高斯裂缝检测算法,构建了动态分区准则,讨论了灰度、对比度和宽度三个参数对裂缝检测的影响。并通过召回率、准确率和时间效率曲线估计了算法中的最优参数,实验结果表明裂缝检测的召回率可达98%以上。另外,针对裂缝断点问题,提出一种基于扇形模板搜索的断线连接算法,并与数学形态学法结合提取裂缝,可使精确率提高80%以上。该算法完善了高斯模型检测理论,给光照不均匀图像中检测不同宽窄的线条时提供了新思路。（3）针对连续采集的相邻图像存在连拍和漏拍导致不能首尾直接拼接的问题,首次将空间拓扑关系RCC理论与图像点特征相结合,在描述点、线目标间的空间拓扑关系方面完善了现有RCC理论。提出一种基于RCC的长裂缝连接性特征点识别算法,能够自动识别相邻两幅图像中的裂缝是否同属于一条长裂缝以及存在重叠还是间隙现象;然后对于重叠现象,提出一种基于余弦相似性度量的裂缝配准算法,能够自动检测出重叠区域,配准后完成高精度拼接;对于间隙现象,采用几何标定法补足间隙裂缝后首尾相连完成低精度拼接。实验结果表明拼接准确度达93.2%,与特征检测法相比,效率提升43%。该方法给连续采集的图库中是否存在连拍和漏拍的判断,以及多幅图像中存在连续性线条时如何拼接提供一种新思路。通过以上工作,在单幅图像中能够实现低对比度条件下具有较强鲁棒性的裂缝检测,以及不同明暗、不同光照分布、不同类型、不同宽窄的裂缝提取,在多幅图像中能够实现长裂缝的识别与拼接。