路面破损检测是高速公路养护与管理工作中很重要的一部分，涉及光学、图像处理、信息处理、模式识别等多种学科领域。是一种不干扰待测场分布的测量诊断技术。本文提出的光学图像路面损害自动检测算法，针对当前路面损害检测算法存在的精度低、适用范围狭窄、自动化水平低的缺陷，着重研究了在复杂背景情况下路面图像裂纹的提取以及损害的自动检测问题。　　 图像中噪声尤其是阴影的干扰，使得在图像分割的时候难以确定阈值，而且造成分割后的目标往往不完整等问题。针对该情况，本文应用小生境的思想，动态自适应的比较裂纹所在像素点与其所属波谷边缘连线所形成的区域平均灰度值，在减小扫描量、并且提出自适应区域分割技术的同时，保护了裂纹边缘的完整性，保证了子群空间的多样性，在全局范围内选取属于不同特征种群的极值点时，对所属波谷也进行了记录，为下一步裂纹的检测提供了前期保障。　　 应用多模态的思想对相邻扫描行可能存在裂纹的关键性因素进行了充分的考虑，在算法初期，对可能存在裂纹的条件要求比较低，主要考虑到整个系统的检测有效性。在后期，结合了启发式的算法，依据裂纹固有的特性，对可能形成裂纹的因素进行了要求，通过比较相邻扫描行极值点连线与所属波谷连线形成区域的平均灰度值，判断存在裂纹的可能性从而降低了错误检测的可能性，同时也达到了去除噪声、阴影的目的。　　 通过对路面破损检测系统的软、硬件情况的综合分析，设计出一种沥青路面裂纹图像检测系统，并且实现了相关核心模块的实验操作。