伴随我国公路隧道的建设和发展,隧道里程数快速增加,公路隧道的养护则显得愈加重要。一种无接触的用于检测隧道病害的快速检测技术也在不断发展,而对于车载式隧道衬砌裂缝检测系统来说,相机受到车身振动影响,输出的图像序列会产生误差,影响隧道衬砌裂缝检测工作。本文针对车载式隧道衬砌裂缝检测系统,完成裂缝检测系统的系统方案设计,并提出了基于图像补偿的车载式隧道衬砌裂缝检测方法,论文主要内容为:首先,对课题研究背景和意义以及隧道检测车裂缝检测的国内外现状做出分析,完成本文所使用检测车的系统方案设计,对隧道检测车裂缝检测系统进行搭载车设计,对搭载车辆、相机和镜头等相关硬件选型。其次,分析裂缝检测系统的误差来源,建立车辆坐标系;对图像抖动成因进行分析,构建图像运动模型,完成图像单应性矩阵转换和相机畸变模型分析;对隧道图像补偿原理和一些经典的电子学补偿方法进行介绍,并对多种特征点检测方法对比分析。再次,提出基于图像补偿的车载式隧道衬砌裂缝检测方法,对光照不均的图像进行环境光图像增强处理,得到明暗适中的图像;再进行基于SIFT算法的特征点检测,初筛匹配点后,用自适应RANSAC算法精确筛选匹配点,完成全局运动参数计算;对全局运动参数进行卡尔曼滤波,消除相机受振动影响的无规则抖动,并利用双三次插值的方法完成隧道图像补偿;对补偿后的图像进行中值滤波和双边滤波融合的方法去噪,用基于Canny边缘检测的Otsu双阈值进行图像分割;对分割后存在噪声的图像进行基于区域形状特征去噪和形态学处理;对裂缝进行分类和特征提取,得到裂缝长度和宽度等信息。最后,进行裂缝检测平台的实验室桁架搭建,对相机和镜头选型验证;对本文标定法做介绍并完成相机标定工作;进行实车采集数据并对隧道图像数据进行处理,最后对补偿前后图像做质量分析和裂缝宽度对比。经实验证明,本文提出的基于图像补偿的车载式隧道衬砌裂缝检测系统及方法,能够降低裂缝检测系统抖动的影响,改善图像质量,对隧道裂缝检测适用性较强,为本文所依托科研项目奠定基础。