机场跑道维护是一项看似简单实际复杂的必要工作，对飞行部门而言，机场跑道路面的平整度与完好率是飞行安全中非常重要的指标，道面上任何一个微小的瑕疵，都会对飞机起飞和滑跑产生影响。如果道面有一点不平整，一点积水可能会让飞机滑飘，稍有不慎就会造成飞行事故。因此，基于图像处理的机场跑道路面裂纹检测研究，对机场跑道路面的维修和养护，具有重要的实用意义。论文在分析国内外路面检测技术的基础上，研究了机场跑道路面裂纹检测与识别的关键技术。在检测与识别的过程中，通过对机场跑道路面图像的预处理、图像分割以及数学形态学描述与分析，判断跑道是否存在裂纹。若存在裂纹，则提取裂纹形状，并计算裂纹的长度、宽度等几何特征。本文主要内容如下:（1）提出了一种改进的加权均值滤波算法，该算法处理结果失真小，在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息，降低了图像处理后的模糊化程度，优于经典的滤波算法，对机场跑道路面图像进行滤波，效果较理想。（2）为了达到有效分离裂纹的目的，通过分析裂纹的特点，提出了一种基于小波变换的边缘检测算法，比较了几种常用的边缘检测算法和图像阈值分割算法，比较其优缺点后选择迭代法进行分割，在分离路面背景与裂纹的同时保留裂纹本来的形状信息。（3）最后，提出一种基于形态学的裂纹几何特征提取算法。在阈值分割的基础上，对图像进行了特征的提取及数学形态学处理。应用闭运算、开运算的方法对二值图像中存在的散点，毛刺等进行处理，然后对图像进行骨架提取、裂纹长宽计算，有效地提取了裂纹的形状信息。经实验仿真表明，论文有效地完成了机场跑道路面裂纹的检测与识别，裂纹检测结果表明无裂纹丢失现象，且识别的结果与实际情况误差小，达到了预期研究目标，为机场跑道日常维护的逐步自动化提供了新的途径。