在我国的公路建设项目中,桥梁是交通系统的重要组成部分。混凝土桥梁在正常使用过程中,受到气候、地质条件、交通量、载荷等因素的影响,产生不同程度的损坏。因此对公路桥梁的定期检测与维修是一项意义重大的工作。在桥梁的检测中,裂缝是进行桥梁技术状况评定中最关键的几个指标之一,在传统的桥梁检测中,通常都只对裂缝的现状以及性能作出相关判断,对裂缝在检测间隔期间的变化,以及未来发展趋势的预测方面的工作很少。本文提出基于数字图像处理技术进行桥梁裂缝提取,并与不同检测期的裂缝进行匹配,以便跟踪裂缝的发展变化。主要思路为通过数码相机采集混凝土桥梁裂缝,再经过裂缝图像预处理、裂缝信息提取以及裂缝特征匹配等几个步骤将处理得到的裂缝二值图像与往年采集的裂缝库中的裂缝进行比对匹配,找出相同部位的裂缝,以便对比分析,以实现跟踪监测裂缝在两次检测间隔期间发生的变化,并对裂缝未来的发展趋势进行预测。使工作人员能够更加准确的对桥梁的健康状况及分化趋势做出评估。本文的主要工作为:结合图像多尺度特征的原理,对裂缝图像进行多尺度分割,再以相当的比例进行融合,使其更能凸显裂缝特征,再经过传统的图像预处理,即灰度化转换、直方图均衡化、以及中值滤波模糊去噪等方法对采集到的裂缝图像进行初步预处理。再利用渗流模型方法对裂缝进行渗流处理提取裂缝特征,并在实验的基础上调整其部分参数,使其更适用于混凝土桥梁裂缝的提取。将提取到的裂缝信息用Hu不变矩计算7个不同的特征量用以描述裂缝的特征,将其与裂缝库中的裂缝特征进行比对,最后根据相似性度量方法计算裂缝的相似度度量值,得出与之最为匹配的裂缝图片,以使用来进行对比分析。本文最后进行工程实例实验,对广东省江门市开平市开平大桥进行桥面系与上部结构的裂缝采集,按照本文所提出的方法,对采集到的裂缝图像进行处理分析,实验效果良好,满足工程实际需要,并具有相当的效率。