热力管道的施工质量以及后期管道维护保养是否到位直接影响其使用性能及生命周期的长短。一旦发生泄漏、爆炸会给整个社会以及居民生活造成不可预计的经济损失和社会危害。而基于视频图像的管道内壁无损探伤检测是目前最为清晰、直观且极具说服力的检测方法。由于热力管道排布复杂、口径极小,通常只能由技术人员手动控制工业内窥镜进出管道进行视频采集。在这一过程中便会产生不可避免的晃动以及无法控制镜头匀速地采集,以至于会对后续内壁探伤面积统计、精确定位产生巨大的影响。因此对于管道内壁视频及时进行稳像处理是不可或缺的一个环节。通过从多个角度分析造成管道视频质量不佳的原因发现,主要存在以下几个问题:模糊、非匀速以及抖动。本文便从这三个方面分别进行处理来消除视频中存在的问题:首先在Retinex理论的基础上结合多尺度分解和自适应对比度增强算法进行了改进,使得管道内壁探伤细节部分更加清晰,前景与后景对比更加明显,并准确地区分出所感兴趣的管道中心区域以及确定了管道中心位置;接下来通过非负矩阵分解算法检测视频序列间的相似度,并对相似度高的冗余帧进行剔除,对相似度低的帧采用基于运动估计的倍频插帧法进行预测,将预测结果作为过渡帧插入到相似度低的两帧之间,从而完成视频匀速问题的处理;最后针对视频中的抖动,分别从镜头在角度、水平以及自转这三个方向存在的偏差进行矫正处理,使得镜头轴线与管道中心轴线重合,结合管道图像特殊的成像特点,对圆周投影法进行优化,提高了自转分量的计算精度,从而实现管道内壁视频的稳像处理。针对本文提出的改进优化算法,从视频序列中选出连续的110帧图像进行了对比实验。结果验证了改进增强算法在各类评价指标的优越性,管道中心点定位精度可以稳定在10个像素以内,抖动偏移分量的计算误差平均降低了 50%左右,得到了品质更高的管道视频图像。