据2018年交通运输行业发展统计公报分析,公路行业即将迎来又一次重大变革,进入大规模养护周期。路面裂缝检测是公路养护处理的依据,本文针对路面裂缝检测的若干问题进行了理论和实验研究,将无人机航拍技术应用于路面裂缝检测。将路面状况视频图像进行时序分帧抽样获得待识别图像,图像处理的主要目的是裂缝检测,详细来说,其过程主要包括图像降噪和分割、裂缝检测和拼接、特征参数提取和分类等。本文提出的改进算法提高了路面裂缝检测的自动化水平和效率。针对无人机采集的视频图像存在噪声严重、裂缝边缘不清晰等问题,提出了一种改进的Otsu路面裂缝分割算法,将阈值与目标波峰之间的差值和像素数量在总体中的比例作为权重,通过修改灰度直方图概率权重因子来提高目标提取的准确性。实验结果表明,该方法能够对路面裂缝图像进行有效的分割,在检测不同路面裂缝方面具有良好的一致性。在图像采集和预处理方面,将无人机应用于路面裂缝检测,即使用无人机搭载图像采集平台获取路面裂缝视频图像。给出了无人机路面航拍系统的各个模块的组成以及路面裂缝视频图像采集平台的基本功能,分析了路面裂缝图像的特征,介绍了路面裂缝图像增强技术,包括将视频图像变为灰度图像、灰度图像再均衡化处理以及对有噪音的图像进行降噪,对比应用中值滤波和梯度倒数加权滤波两种方法的降噪效果,通过实验结果得出后者降噪效果更为理想。在图像拼接方面,分析了路面裂缝拼接与路面裂缝检测之间的关系,通过对一系列路面裂缝拼接算法的比较与分析,提出了优于其他方法的路面裂缝拼接方法—局部区域比较拼接算法,给出了路面裂缝图像的拼接流程,仿真实验效果较好。最后,分析了路面裂缝产生的原因和裂缝的分类,根据路面不同类型的裂缝在几何形态上差异,提出了平面二维投影特征法和破损密度特征法,并用这两种方法来确定裂缝的类型,而且设计了裂缝的长度、宽度的计算方法,这些裂缝的度量可以在一定程度上反映路面的破损状况,为进一步的公路维护提供了科学依据。