传统的液位检测方法存在各种不同的缺点，如常用的超声波式受液位波动的影响比较大且成本比较贵，电容式只适宜于检测介电常数比较大的液体。而在那些对测量精度要求比较高、周围环境比较复杂的场合，这些传统的液位检测方法很难取得满意的效果。因此，出现了许多新的检测方法，其中基于图像处理的液位检测方法因为其精度高、实时性好、非接触式、环境适应性好等优点获得了广泛的好评。图像液位检测是一个十分复杂的过程，而图像预处理和图像分割是其中两个必不可少的环节，是进行后续液位线提取的基础，是整个检测过程中的关键步骤。只有实现了液位图像的准确分割才能保证后续提取的液位线高度具有很好的精度，而图像的准确分割需要预处理为其提供必要条件，因此对图像液位检测中的预处理和图像分割技术进行研究显得非常必要。本文主要工作如下：（1）在图像预处理方面，介绍了各种图像增强算法，提出采用对数变换的方法来实现图像灰度的增强;对比分析了各种图像滤波算法，包括邻域平均法、中值滤波法和维纳滤波法等，结合实际液位图片，分析了各自的优缺点，选用去除噪声效果较好且能有效保留图像的细节和纹理的中值滤波法对液位图像进行滤波去噪。实验结果表明，本文提出的算法能够取得满意的效果。（2）在图像分割方面，详细介绍了各种图像分割算法，重点描述了基于边缘检测的图像分割方法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，实验发现，Canny算子的边缘检测效果较好，由此提出了一种基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法。实验结果表明，改进的Canny算子克服了传统Canny算子容易丢失弱边缘和增加虚假边缘的缺点，分割结果较准确。