油田输油管线因人为或非人为因素导致泄漏每年损失的资金高达数亿元。为了检测输油管线的泄漏,人们研究了多种方法。但这些方法都有一定的局限性,尤其是对长期慢速的非金属分支管漏油情况无效。因此,本课题针对输油管道加温后辐射红外能量的特点,采用红外热成像法探测地下输油管道,定位其走向及分支点,为油田输油管线的普查定位以及泄漏点的排查提供了强有力的辅助手段。本课题针对地下输油管道的红外图像的特点,研究了输油管道红外图像分析的完整过程,包括图像的预处理、图像增强、图像的分割、图像数学形态学处理和骨架跟踪标记管道的处理。首先根据输油管道红外图像的特点,对图像的噪声进行分析,设计消除噪声的方法。分析比较不同图像增强方法的特点,对比不同的自动分割方法,结合理论分析和实验结果,证明在改善的直方图基础上,采用基于最大类内距离比准则的递归带通分割法可以有效地对输油管道的红外图像进行自动阈值分割。并采用了一系列数学形态学的处理算法,对分割后的二值图像做进一步处理,结合Freeman直线链码的方法对细化后的图像进行骨架跟踪处理,提取管道主干及分支点,准确的标记管道走向及定位分支。在应用实验中,测量了大量的不同环境、不同条件下输油管道的红外图像。经过对这些红外图像的处理分析,证明采用图像增强和数学形态学以及骨架跟踪的方法可以改善图像质量,获得输油管道走向并能准确定位分支点。