随着我国公路基础设施建设的日趋完善,相关部门的主要工作也逐渐从设计施工向维修养护转变,其中路面裂缝的检测与修补是养护任务中的重要组成部分。裂缝的延伸与发展会给路面使用寿命与行车舒适性带来不良影响,因此准确掌握路面裂缝状况并及时进行修补意义重大。为此,各国相关研究人员开发了自动化程度较高的非接触式技术来实现裂缝的高效检测以减少或摆脱对人工的依赖;其中又以数字图像技术的研究为主流。近年来,为了解决二维图像质量易受光照、阴影、路面标志、车辙、油污等因素影响的问题,一些学者开发了基于结构光的三维成像技术;与二维图像成像原理不同,该技术主要基于三角测量原理,使用相机捕捉路表轮廓并通过三维重构的方式进行成像,从而能较好地解决二维图像易受环境干扰的缺点。但是,由于裂缝对比度低、背景不均匀、裂缝形态多变及路面纹理复杂等客观因素存在,基于三维图像的裂缝精确检测仍面临巨大挑战。因此本课题围绕路面裂缝三维检测技术等研究热点,针对目前算法识别精度及可靠性低等问题,提出了四种基于裂缝三维轮廓形态特征分析的裂缝识别算法,同时设计了基于概率松弛的裂缝连接算法与基于裂缝外接椭圆形态特征分析的去噪算法,其具体研究内容如下:(1)基于高度差乘积的沥青路面裂缝识别算法:该方法利用裂缝轮廓处的高-低-高程度大于纹理区域且具有较强的对称性的特点,设计了一个高度差乘积算子,该算子能有效放大裂缝与非裂缝区域的差异程度,提高识别精度。通过对高、低粗糙度沥青路面图像的测试发现,提出的算法能达到93.73%的综合准确率、78.08%的综合召回率及82.58%的F值。(2)基于余弦函数适配的沥青路面裂缝识别算法:该方法通过调节设计好的余弦函数对图像轮廓进行适配,最后利用裂缝轮廓处的适配响应大于非裂缝区域的特点对裂缝进行提取。研究测试表明:提出的算法能有效识别宽度较小与对比度低等一般算法难以识别的裂缝,且能达到91.89%的准确率、90.67%的召回率及90.61%的F值。(3)基于多特征检验的沥青路面裂缝识别算法:该方法首先分析了沥青路面三维图像中裂缝呈现的三种主要特征:倾斜度、高斯分布、边缘梯度;然后针对这三种特征所表现的性质设计了相应的特征检验方法以实现裂缝的精确提取。另外,该算法可根据路面粗糙度优化高斯分布特征检验中的参数,使得识别精度满足工程要求。研究结果表明,这种算法可以达到88.71%的路面裂缝识别准确率、94.55%的召回率和90.98%的F值。(4)基于局部坐标截面形心模型的沥青路面裂缝识别算法:该方法分析了局部坐标系下由纵坐标轴两侧轮廓与横坐标轴所确定的两个几何图形的形心分布特点;在所有可能出现的六种轮廓形态中,裂缝轮廓中心点及边缘点两侧图形的形心分布与其他轮廓有着较为明显的区别;因此通过阈值分割便可提取出裂缝中心与边缘特征点。试验表明,这种通过借鉴材料力学中截面形心性质的方式来提取裂缝的算法具有考虑整体并忽略次要信息的特点,能够有效抑制噪音,且有着较高的准确率(94.57%)、召回率(84.48%)和F值(88.23%)。(5)基于概率松弛的裂缝连接算法:概率松弛是一种考虑相邻元素影响,通过不断迭代更新,逐渐缩小搜索范围并寻找局部最优解,用符号描述模式的识别方法。为了抑制和消除二维水泥混凝土路面图像中的随机噪音,一些学者对概率松弛法进行了特殊设计,而本文将在此基础上改进这种方法以实现裂缝连接;研究结果表明,改进的算法能有效实现裂缝的连接。(6)基于裂缝外接椭圆形态特征分析的去噪算法:该方法对裂缝基本单元的外接拟合椭圆的离心率进行了分析。经研究发现,短小的裂缝是狭小修长的条状物,其离心率较大;而块状噪音一般呈趋于圆形的团状,其离心率相对较小。试验结果表明,通过判断面积在一定范围内的裂缝基本单元的外接椭圆的离心率大小可有效滤除块状噪音并同时保留短小裂缝,提高了裂缝的检测精度。该论文的研究方法与思想对于研究如何提高三维沥青路面图像裂缝检测精度提供了新的视角,具有重要的参考价值与借鉴意义。