道路病害检测在道路的维修中占有重要的地位。传统的基于人工的处理方法已不能适应道路发展的要求。速度慢、危险、影响交通、不精确是人工方法的主要缺点，因此需要研究一种快速的方法来提高检测的效率。基于图像的道路病害检测已成为各国竞相研究的课题。它利用高速度高精度摄像机快速地拍摄路面图像，利用计算机快速处理，得到病害信息。然而，路面图像的复杂性、多样性以及病害信息的弱信号性，使得研究高效的检测算法并不容易，存在着成像灰度不均、光源、阴影、稳定性等问题。 针对图像灰度不均问题本文提出了一种新的图像灰度校正算法。光照不均在整幅图像表现明显，但在一幅图像的局部中可认为是均匀的；图像背景或目标至少在小区域内有一均匀或近似均匀。因此利用分块的思想，抽取出反映图像灰度变化趋势的点集，再用插值的方法得到背景图。最后利用原图和背景图进行运算，便可得到校正后的图像。实验结果表明，该预处理方法有效的去除了图像的灰度不均，为后续的病害检测提供了保障。 针对道路裂缝病害的检测问题，本文提出了两种不同的方法。第一种方法利用本文研究的图像增强方法对图像做整体灰度校正，然后利用道路病害在图像中的统计特性确定一个阈值做分割，再提取各目标块的线状特征，用以识别线状目标块，最后对得到的线状目标块做最终的真假鉴别。第二种基于多级拟合的方法，对图像分块提取出可能的裂缝点，然后再拟合出基本符合裂缝骨架方向的直线，多个重叠窗口的拟合结果融合就会基本拟合出完整的裂缝目标。大量多种条件的样本检测实验表明该方法的有效性，检测精度可达至2毫米。 道路病害图像的采集是一个序列采集过程，相邻的图像会有重叠的部分，这就必然会造成某些病害重叠。图像的一大好处是能给人视觉上的直观效果，若将检测出的病害拼接成大的病害结果图像，更能使人认识到病害在整条路上的分布情况。针对病害图像及其结果的拼接，本文提出基于病害结果的匹配拼接方法。路面图像的特征不多，可用于匹配的特征不明显，很难实现精确匹配，而道路病害相对来说信息量较大，易于快速匹配。对相邻图像的重叠部分，根据病害信息找到匹配的区域，从而实现病害图像及其结果图像的拼接。摘要 最后本文给出了一套道路病害自动检测系统，该系统包括路面图像采集系统和离线处理系统。该系统是国内研制成功的第一套道路病害自动检测系统。目前该系统己经投入使用，并完成多条高等级公路的检测任务。最终的实验和实际使用结果表明，本系统达到了当前国外的水平，完全能够满足国内道路维护的需要。