道路裂缝是评价公路质量的一个非常重要的指标，不同的裂缝类型关系到不同的危急程度及不同的修补策略的制定。针对高速公路中常见的横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝及龟裂裂缝，提出了一种基于方向及密度特征的路面裂缝分类方法。文中所提方法的主要思想是利用裂缝在方向以及密度分布上的差异性来对裂缝类型进行划分。基本的过程是首先利用方向性特征进行横纵裂缝与块状/龟裂裂缝的提取，其次，根据分布密度特性进一步甄别块状和龟裂裂缝。为了验证文中所提算法的有效性，采用大量实测数据进行测试，通过与其它算法进行对比，结果表明：文中所提方法具有更高的裂缝分类精度。

针对传统的图像模糊增强算法增强强度小、处理灰度层次变化丰富的图像效果不佳以及控制参量难以设置等问题,提出了一种新的图像模糊增强算法.首先对局部窗口中像素点进行基于邻域一致性模糊熵测度的分类,并以分类为依据,对每个像素点均确定一最佳渡越点.对模糊隶属度函数也进行了研究改进,设计的函数具有良好的曲线形状,并通过调整控制参量,使渡越点的位置和函数曲线进行最佳的结合,能通过少量的迭代次数获得较好的增强效果.在模糊逆映射上,采用线性逆变换函数,保持了模糊映射所带来的增强效果,并消除了由于截断带来的灰度信息的损失,在运算效率上也得到了提高.新算法对灰度变化丰富的路面图像的增强取得了良好的效果,并且控制参量均为自适应计算,不需进行人为干预,具有很好的通用性.