随着水泥混凝土路面的广泛应用，由于其在设计、施工、养护及运营等方面仍存在着一系列技术问题，使得该种路面早期病害屡见不鲜，因此研究有效的水泥混凝土路面病害检测算法来高效、准确的获取路面病害特征数据有着重要的价值和现实意义。分析已有的国内外错台、裂缝检测算法及较新的研究成果存在的缺陷，确立了本文的具体研究内容以及需要重点解决的关键技术。本文针对激光三维成像系统的特点以及水泥混凝土路面的特性，对基于三维检测数据的错台、裂缝检测算法进行了深入研究，完成了错台量的计算和裂缝的识别与提取。首先提出双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学相结合的图像预处理滤波算法；然后根据错台的形状特性，确定基于拐点的平均错台量和最大错台量计算方法。本文还实现将裂缝三维图像数据归一化为二维灰度图像数据，并采用目标减背景法进行裂缝图像去噪处理；然后研究基于最大类间方差局部阈值分割法的裂缝目标识别，并实现裂缝后处理与细化后的提取。针对本文提出的错台算法，设计进行了室内室外实验，可知错台三维检测结果与直尺测量结果基本吻合，两者的绝对误差在3mm以内，91%的错台在2mm内。并且本文错台算法还能够给出最大错台量的值，为研究水泥混凝土路面错台与水泥混凝土路面平整度、舒适性等的关系，以及错台分级、错台处置提供了辅助信息支持。同时裂缝的识别与提取方法研究为后续裂缝特征参数计算打下了基础。