道路状况检测技术的发展直接关系着日常生活的交通安全,因此一直以来备受人们的关注。近年来,出于道路安全的需要,许多城市道路在施工时均在道路表面增加刻槽以提高路面的抗滑性,而刻槽路面的路况检测技术长久以来却被人们所忽视;在所有道路路况检测指标中,裂缝检测占有非常重要的地位;传统的人工检测方法逐渐被自动化检测方法所代替;道路路况检测技术大多以图像处理技术为主。因此,如何利用图像处理技术自动检测刻槽路面裂缝是路况检测领域的一个关键性技术问题。水泥刻槽路面图像由于对比度低、随机噪声多,无法顺利地从中检测出裂缝,而且刻槽的宽度和形态与裂缝极其相似,这无疑又增加了裂缝检测的难度。为了克服以上难点,本文对水泥刻槽路面图像的降噪增强方法以及裂缝提取方法进行了研究,主要研究工作和成果如下:(1)本文对局部自适应对比度增强算法进行了改进,解决因图像亮度不均、对比度低带来的裂缝识别精度偏低的问题。针对经典的局部自适应对比度增强算法的不足,本文加入了图像均值和标准差的局部与全局性对比,有选择地对滑动窗口内的子图像进行处理。结果表明,改进后的算法不仅增强了图像对比度,同时也解决了图像亮度不均的问题。(2)本文对经典P-M模型进行了改进,并结合平移不变剪切波变换(SIST)理论,解决图像中随机噪声偏多的问题。为了避免经典P-M扩散去噪后“阶梯效应”的产生,对P-M模型的扩散方程系数进行了改进,并将改进的模型应用于图像的SIST过程中,对变换后的高频子带图像使用改进的模型进行处理,低频子带图像则直接利用双边滤波处理。结果表明,本文所提去噪算法对路面图像的去噪作用较好。(3)基于单向全变分(UTV)模型,本文提出一种路面图像的刻槽去除方法,去除路面图像中的刻槽干扰。针对传统刻槽去除方法的不足,本文对图像变分理论进行了研究。为了避免图像失真,同时消除残留的孤立噪声点,在UTV模型的基础上引入了保真项和稀疏优化项,建立一种用于消除刻槽的路面图像平滑模型,最后利用交替方向乘子算法(ADMM)对该模型进行优化。结果表明,本文所提出的刻槽去除方法取得了较好的效果。(4)提出一种裂缝类型判定方法。为了提取裂缝数字特征并加以分析,需要首先对裂缝的类型进行判定。本文利用连通域数目统计法和分布密度比较法区分网状裂缝和线性裂缝,利用投影法和矩形框法来判断线性裂缝的方向。结果表明,本文所提裂缝类型判定方法是可靠的。