沥青路面在通车使用后会产生各种各样的裂缝,交通量的增加和超载车辆荷载的作用,将加快路面的裂缝产生,大大缩短沥青路面的使用寿命。这就迫切需要对路面进行实时检测,及时检测路面可能出现的病害情况。研究图像预处理、滤波器去噪、曲波(Curvelet)变换和局部二值模式(LBP)等相关的图像处理技术,并将其应用到沥青裂缝病害图像中,进而细致分析了沥青路面病害的快速检测与识别技术,并提出了新的沥青路面病害识别算法。主要工作如下:(1)研究基于LBP算子下的光照补偿模型。对粗糙颗粒性的沥青病害图像本体而言,不可避免地存在着复杂的背景纹理、噪声污染;又考虑到在剧烈光照或噪声条件下,会导致LBP特征的分类性能急速下降,便提出了采用直方图均衡化进行光照补偿的模型。通过不同实验方法的对比,进一步分析了该方法下的图像增强预处理结果,可提高图像中裂缝与路面背景的差异。(2)提出了一种新型的Canny-HBT滤波器模型。Saravana Kumar提出的边缘相似性测度的HBT滤波器虽削弱低频组件信息,增强图像边缘、线条的中高频信息,但其检测方法在最后的图像边缘检测和定位时,与原图像没有足够的结构相似性。而Canny边缘检测算子在其最小响应的第三准则上又存在一定的漏缺。为此,将两者结合起来,利用Canny-HBT滤波器中对个别参数的修改进行二次的薄边处理,实验证明了新型Canny-HBT滤波器可以获取较好的去噪效果。(3)提出了一种基于曲波变换与多尺度LBP特征融合的裂缝检测方法。针对上述预处理后的路面病害图像,首先对其进行分块处理,利用不同尺度的LBP算子提取不同子块的直方图特征向量,并将上述提取的LBP直方图特征串连起来作为该路面裂缝图像的LBP特征向量;接下来对路面裂缝图像做曲波分解进行多层分块,通过修改最优尺度层和细尺度层系数提取曲波特征向量,最后将不同尺度的LBP特征和曲波特征分别依据高/低频系数加权融合的准则进行系数融合,产生分类的特征空间。文中利用Canny-HBT滤波器处理后的图片作为该算法的输入图像,并利用仿真实验,验证了文中算法相较于单一的Curvelet算法可获取更高的裂缝病害检测结果,其检测结果可以达到98%。