道路病害检测在道路维护中占有重要的地位。传统的人工测量方法存在效率低、误差大、影响交通等缺点，不能适应道路发展的要求。本文研究了基于数字图像技术的道路病害检测方法，利用车载拍摄方式获取道路裂缝图像，通过计算机高速处理，得到裂缝病害信息。 在图像预处理阶段，本文采用加权邻域平均算法对图像进行平滑处理，在滤除细小噪声的同时保护了路面裂缝细节；之后提出比值匹配法实现路面图像拼接，解决了一次性采集范围的有限性问题；在裂缝区域提取过程中，通过对多种图像分割方法的对比，选用最小误差法得到了阈值化裂缝区域图像，并借助数学形态学滤波，有效地去除了非裂缝区域的背景噪声。在对裂缝区域的定量描述中，利用逐次消去边界点的迭代细化算法提取裂缝骨架，解决了传统算法运行效率低的问题；最后，对运动模糊图像问题加以探讨，研究了图像模糊现象的产生原理，建立运动模糊图像模型，并推导出了图像恢复算法。