沥青路面裂缝自动检测是交通信息工程及模式识别领域中一项有挑战性的研究课题。论文以多尺度分析理论为核心,从多尺度数学形态学和多尺度几何分析两个方面对沥青路面裂缝自动检测进行了研究。首先,论文针对路面图像纹理复杂、噪声多的特点,对原始沥青路面裂缝图像进行多尺度影像分块,对分块后图像提出了一种基于方差分析的局部阈值分割算法,以消除原图像中光照不均造成的影响、突出裂缝区域。其次,论文通过分析沥青路面裂缝图像的特征,选取与之相匹配的尺度、结构元素和形态学运算组合,设计了一个多尺度数学形态学算子,该算子在增强裂缝区域的同时也较好的抑制了噪声。对增强后的路面灰度图像进行边缘检测,用形态学滤波去除噪声及伪裂缝,用基于支持向量机算法将沥青路面图像分为有裂缝类和无裂缝类,分类准确率达到93.1661%。最后,论文将多尺度几何分析工具中的Beamlet变换应用到沥青路面裂缝检测中,实现了Beamlet变换的无结构算法。通过实验对比分析,证明Beamlet变换可以对不同方向、不同位置、不同尺寸的待测目标进行精确逼近,是一种有效的、抗噪性能好的沥青路面裂缝检测算法。论文的研究成果为沥青路面裂缝自动检测提供了一套新算法,该算法能有效的提高检测准确率,具有一定的理论意义和实用价值。