路面裂缝检测是高速公路养护与管理工作中很重要的一部分，随着计算机与视频检测技术的迅速发展，路面裂缝的实时采样和识别处理已成为可能。但是由于路面裂缝图像内容复杂，加上受到一些噪声的干扰，常规的图像处理方法难以完成路面裂缝图像检测问题。所以，在路面裂缝图像检测系统的研究中，图像处理的算法还将是本研究的重点。对于路面灰度裂缝图像，一方面由于裂缝方向性比较复杂，另一方面图像噪声比较严重，实现理想的检测算法是路面裂缝图像检测中的难点。而目前的一些研究算法对于裂缝图像的处理实现起来比较复杂，且处理效果不明显，所以为实现在处理效果的好坏与实现过程复杂程度之间的平衡选择，本文主要完成了以下几方面的工作。研究了基于图像分割的路面裂缝检测方法，包括改进的中值滤波算法，基于多阈值平均的公路裂缝图像分割方法以及多方位结构元素数学形态学图像修复方法，该检测方法不仅能够有效去除孤立的噪声点，平滑裂缝的边缘，提高分割精度，而且还能有效保持裂缝的形状、长度和宽度不变，为后续的公路路面裂缝图像的特征分析提供了保障。在此基础上，运用图像二值化投影分析的原理，对裂缝类型进行准确的识别，然后再对分割处理完成后的裂缝图像进行特征测量，其中包括规则裂缝的长度、宽度以及不规则裂缝面积的计算。最后利用本文所研究路面裂缝图像处理方法，以纵裂、块裂路面破损类型为例，对路面裂缝图像进行了测量、处理、识别实验。实验结果表明该方法不仅简单有效，而且完全能够满足实际公路裂缝检测的要求。对于规则裂缝图像能够进行完全准确的识别，但对于不规则路面裂缝更深层次的分类以及识别的准确性还需进一步提高。