隧道限界检测对保障铁路安全具有重要意义。随着近年来高速铁路的大量建设,基于图像处理的自动化检测方法逐渐成为当前主流技术。电视摄像测量法由于具有操作简便、测量精度高等优点,成为诸多测量方法中应用最为广泛的技术,其中,从断面图像中快速准确地提取激光线是整个过程尤为关键的一步,将直接关系到限界计算的准确性。然而,隧道中存在的不均匀光照、线缆、内壁纹理等复杂背景为激光线轮廓的提取带来了诸多技术难题。本文利用图像处理相关技术,研究复杂背景下断面激光线轮廓的提取与后处理算法。本文充分考虑复杂隧道背景对限界测量的影响,提出一种适用于多种场景的激光线轮廓提取算法。采用改进的局部阈值分割技术对断面图像进行预处理,并结合边缘提取与直线检测算法检测图像中线型特征物,再通过像素灰度值分析与眼动跟踪实验相结合方法提取激光线轮廓。大量隧道检测结果表明,本文提出的轮廓提取算法有较强的稳定性和较高的准确率,为后续限界测量与超限判断奠定了良好基础。针对激光线提取过程中存在的宽度过粗、曲线断开等现象,提出一种激光线后处理方案。选取适用于本场景的细化算法处理激光线图像得到单像素轮廓,再提出两种平移方案对单像素骨架线的位置做出修正,分别给出两种方案的方差表达式及仿真实验结果,选取误差较小方案对骨架线位置进行平移修正;最后提出一种基于连通区域基本段的拟合生长算法,对经细化与平移处理的激光线轮廓断开部分进行拟合。实验结果表明,该方案能在误差允许范围内实现对激光线断开、缺失处的拟合生长,符合现代铁路隧道的检测要求。