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沥青是一种广泛采用的建筑材料，世界各地的公路路面大多采用沥青材料铺设的。此外，沥青在各类水工建筑或其附属物的建造上也有众多的应用。 截止到2015年，中国高速公路实现的通车里程达到12.3万公里，总长度是地球赤道周长的三倍还要多。每年国家都要投入大量资金用于高速公路的建设与维护，并且每年投入金额不断增加。其中沥青路面的裂缝检测是相关道路管理部门对公路进行病害检测的主要工作之一，沥青路面裂缝的修补有助于延长公路的使用寿命。目前中国的高速公路路面裂缝病害检测多以人工检测为主，然而这种方式存在着检测效率低、危险性高、工作量大以及影响正常交通运行等问题。随计算机和图像处理技术的发展，我们将这些技术利用到路面病害检测上大大提高了检测的工作效率。本文对沥青路面图像裂缝检测系统的硬件进行了设计，并对图像裂缝识别技术进行了研究。 首先，本文对沥青路面图像裂缝检测系统的国内外研究现状以及发展趋势进行了说明。对系统的硬件结构组成进行了设计，阐述了图像采集系统的原理以及采集过程。其中详细介绍了车辆定位原理和灯光照明对图像质量的影响。车辆定位和图像采集是同步进行的，定位系统获取的信息就是采集图像的坐标位置，为以后进行裂缝检测修补提供位置支持。 其次，主要研究了沥青路面图像裂缝检测的处理过程和每个环节的处理算法。裂缝的检测过程可以用常规的图像处理算法进行处理，包括图像增强处理，图像分割等。针对孤立点和孤立斑，提出了两种有效的去噪方法。运用一些图像预处理算法，最终提取处理裂缝。同时运用了模式识别智能算法用于裂缝的提取和裂缝类型分类。本文采用基于支持向量机(SVM)分类算法进行裂缝提取和分类。在进行分类之前，需要提取裂缝的纹理描述特征，将特征提取特征参数组成特征向量，作为 SVM的输入参数对样本进行训练，最后获得最优分类器对裂缝图像的裂缝进行提取和分类。此部分工作是本研究的重点。 最后，根据中国道路病害类型及评定标准等相关技术规范[1,2]，对检测到的裂缝进行评价，为高速公路的维护工作提供依据。