路面轮廓病害的检测属于路面检测的一个重要组成部分。本文项目背景是黑龙江省科技厅重点项目《多功能公路路面检测技术及装备研究》。作为项目的一个分支,本课题的目的是在分析现有路面病害检测技术的基础上,运用现代先进的信号处理方法对采集到的路面轮廓信号进行处理,实现路面轮廓、病害特征和噪声的分离,给出路面的病害参数,方便下一步的数据处理。信号稀疏分解作为一种新兴的信号分析与处理方法,具有许多优良的特性。目前已有许多学者将它应用于不同的领域,并取得了很好的效果。本文目的是将信号稀疏分解应用于路面轮廓病害检测领域,研究基于稀疏分解理论的路面轮廓病害检测方法。本文首先对公路路面病害自动检测的发展及研究现状做了分析,指出其中存在的问题和不足,接着论述了本文的理论基础和实际数据基础。作为理论基础,本文从数学角度描述了信号稀疏分解的基本思想,分析了其特点、发展趋势以及在信号处理领域的应用,并与传统的信号正交分解方法对比;作为实际模型依据,研究公路路面轮廓信号特征及几种典型病害的特点、成因,建立了相应的病害特征模型以便于过完备原子库的建立。最后,提出一种基于信号稀疏分解的公路路面轮廓病害特征检测方法,第一次将信号稀疏分解引入到公路路面轮廓信号处理中。根据建立的路面病害特征模型,提出利用路面病害特征作为过完备原子库来分解信号,并结合匹配追踪算法实现了路面病害特征的分离,试验结果表明,该方法比传统的信号分解方法更有效,提取的结果有更为明确的物理意义。实验结果表明本文方法在公路路面病害特征检测中是有效、可行的,可以为公路的评价提供依据,对公路后期的养护和管理具有重要意义。