中文摘要：

本项目将路面病害检测与识别问题看作为一个最优化问题，主要研究自适应的路面病害检测与识别,(1)受益于多尺度几何分析的思想，利用Contourlets这种多尺度、多方向、各向异性的图像分析方法，有效捕捉路面图像中的病害信息；(2) 通过已获得类别属性后的Contourlets系数，简化非线性增益函数中的控制参数；（3)综合采用Contourlets系数特征和含有先验知识的空间域特征，用于识别路面病害，提高对路面病害识别的可信度； (4) 初步构造出应用于病害检测和识别的并行克隆选择优化模型，自适应地对路面病害进行检测和识别。本项目具有良好的理论价值，可以为提高路面病害检测和识别的精度和智能化水平服务。