随着交通行业的蓬勃发展，我国高速公路里程数也越来越庞大，交通事故的频发使得人们对行车的安全性和舒适性的要求也越来越高，同时，高速公路里程的不断增长也给交通管理部门带来了压力，如何对路面进行快速检测和维护也成为关键问题。传统的铺砂法、摆式仪法等检测手段耗时、受外界条件影响严重，已不能满足现在社会发展的需求。而基于激光的非接触式测量以及三维机器视觉技术的应用能够有效的避免传统法的缺陷，实时、有效的检测路面，并能对路面三维重构，方便进行可视化分析。本文主要就光学面型三维检测系统中采集的图像处理技术和构造深度算法进行研究，论述了路面图像分析、图像去噪和干扰消除等核心技术，并着重论述了如何利用图像处理后的数据分析计算得到沥青路面的构造深度指标。文中首先介绍了光学三维检测系统检测沥青路面构造深度的总体原理方案，并对整个系统的检测流程做了概述。随后，着重分析了路面图像的处理技术，通过对比与综合分析，提出了一种高精度的图像细化算法。该算法的主要步骤为：1）采用固定阈值滤波和平均阈值法相结合的方式消除背景光和低灰度值像素的影响；2）干扰消除法消除噪声的影响；3）最终使用重心法完成图像细化工作，获取结构光图像的质心位置。本文还着重阐述了如何根据图像处理后的数据计算得到该区域的构造深度指标。该算法依据铺砂法计算构造深度方法的思想，采用积分思想求取构造深度指标。首先斜面消除过程消除了路面残渣或由于检测过程中安装车辆的因素引起的斜面的数据对计算结果的影响；再次利用滑动窗口和阈值限制确定由该检测数据形成的空间平面；最终利用积分思想求取测量区域的构造深度值。通过试验与数据测试，证明了本文提出的路面结构光图像细化算法、构造深度计算方法的可行性和有效性，可以应用于本文所涉及的构造深度检测系统以及该系统在其他领域的检测中的数据分析。