混凝土材料在道路工程中具有广泛的应用,但是由于其材料特性以及外部因素的影响,在道路表面极易产生裂缝,随着时间的推移,会加剧裂缝扩散,从而影响设施的安全。因此利用图像处理技术对路面裂缝进行检测与自动化分析极为必要,有助于工程人员及时了解裂缝现状以采用合适措施修复裂缝避免事故的发生。本文主要研究基于图像处理技术的混凝土路面裂缝图像分析方法,首先提出一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法,然后对裂缝图像进行准确分类,并且针对不同类型的裂缝图像完成对应特征参数的选取与计算,最后设计并实现了混凝土路面裂缝图像分析原型系统。本文主要研究工作包括:1.针对Rosenfeld细化算法提取的裂缝骨架像素点不完整的问题,本文通过结合模板匹配,改进算法中的判定模板,精细化判定策略,解决了裂缝细化之后存在的部分像素点缺失的现象,同时处理了在改进过程中产生的突起点问题,最终使得细化后的裂缝初期骨架实现了无断点且保证骨架是单一像素宽度,为细化后期处理提供贴近主体特征的优越图像。2.针对细化后裂缝骨架仍存在的毛刺问题,本文提出一种高适应性的毛刺去除算法,与其他算法中以单一的分支步长指标作为判断是否为毛刺的原则不同,本文考虑到裂缝的复杂度,采用比值关系作为判断标准,将当前扫描到的分支与整幅裂缝图像目标点的比值和所设定的阈值进行比较,从而有效去除细化后裂缝骨架上的多余毛刺,并且能够高效适应于简单或复杂的裂缝图像。3.本文提出一种基于投影角度特征的裂缝分类算法,针对裂缝的形态特征不同来设定判断条件,将不同类别的裂缝进行分类。同时根据裂缝分类的结果选取合适的特征参数对裂缝进行计算分析,对于不同类型的裂缝采用相对应的特征参数进行计算可以更加精确地表示其破损程度与延伸趋势。4.本文设计完成了混凝土路面裂缝图像分析原型系统,综合运用了裂缝骨架提取算法、裂缝分类算法以及裂缝特征参数的选取与计算方法。该系统能正确处理所输入的裂缝图像,并输出正确的裂缝骨架和相应参数值。