路面裂缝的检测和分析是路面裂缝自动检测系统的重要内容.该文主要研究了路面裂缝的分类算法和测量算法.用BP神经网络方法对路面图像进行分类.用人工产生的特征数据对神经网络进行训练,然后提取实际路面图像的特征,将图像分成龟裂、块裂、纵向裂缝、横向裂缝和无裂缝图像5种类型.裂缝的测量分四个步骤进行,首先利用梯度直方图法对路面图像二值化,然后用blobcoloring方法将二值图像中的目标连通成分分割出来,判断这些连通成分是否属于同一条裂缝,最后对分割图像细化并计算裂缝的长度和宽度.系统软件设计是基于计算机可视化技术,用VC++编程实现的.该文介绍的路面裂缝分类算法计算量小,识别率较高.但是在样本选择方面还需要进一步改进,使算法对各种类型裂缝的识别率都能满足工程需要.裂缝测量算法对简单裂缝的测量精度较高,对复杂裂缝的测量还需要进一步改进.