路面裂缝作为高速公路常见的一种破损,是交通维护的重点。基于传统的人工检测方式无法适应公路发展的需求,智能化裂缝检测系统成为研究的关键。而我国复杂的路况和不发达的图像采集软硬件技术,使采集获得的路面图像带有复杂的高噪声,这给后期的图像处理带来很大的困难,造成我国当今系统的裂缝检测率偏低。因此设计和研究一套处理高噪声背景路面图像的裂缝检测系统具有重要的理论和现实意义。本文研究的是车载路面裂缝检测系统的图像处理部分,针对高噪声背景路面图像,实现高效的裂缝检测。根据图像中裂缝形态,本文将裂缝分为横纵裂缝、块状裂缝、龟状裂缝以及修补裂缝四种,采用不同的算法做裂缝识别,并对含有横纵裂缝的特定类型高噪声图像做了深入的检测算法研究。本文在系统研究上,特别设计了获取最佳检测参数阈值的研究功能,很好地解决了对不同背景下的图像,裂缝检测算法中的参数需要设置不同统一阈值的问题。系统通过图像预览、参数设置、断点处理、图像查看以及图像保存等模块的设计来实现研究的目的。系统采用C++面向对象的编程方法、MFC技术和Opencv技术,从界面、算法及接口三个方面很好地实现了系统的智能化检测功能。本文在高噪声横纵裂缝检测算法的研究上,针对图像特点,从图像增强、图像二值化和目标提取三个方面,提出了图像网格缩小、模板运算、长度信息去噪、区域延伸等图像处理方法,很好地实现了横纵裂缝的高检测率,并通过评估验证了算法的高效性能。本系统的设计与研究始终基于高效性的原则,为车载裂缝检测系统的后续研究提供极大的参考价值。