金属输送设备由于流体冲蚀、腐蚀作用的长期积累会造成内壁损伤,损伤严重情况下,如不及时发现会导致容器输送液体外流浪费。如果输送的液体为石油等易燃、易爆液体,不仅有可能造成很大的经济损失,严重者有可能会造成重大的人亡事故。本文就是在这一背景下针对管道内壁状况检测系统采集到的容器内壁图像进行分割,定位损伤位置并获取损伤几何参数信息,最后提取损伤深度信息的一个过程。图像分割是图像工程中一项基础而关键的技术其主要目的是把图像分为互不重叠的区域或目标物。本文提出了一种改进的基于形态学的分水岭图像分割算法,该算法主要针对分水岭算法的过分割现象进行改进。首先,在分割前通过图像滤波抑制了因噪声而造成的过分割现象；然后,针对分割后的图像利用了一种新的区域相似性评价函数作为两个区域能否合并的评价准则。该算法有效地避免了目标误合并到背景区域这一现象,应用到设备内壁图像中取得了很好的分割结果。图像深度信息提取技术即三维重构技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向,已在社会生活各个方面显示出越来越不可忽视的地位和作用,具有广泛的应用价值。为了提取金属设备内壁图像深度信息,本文在比较了基于散焦图像深度提取技术的基础上,采用了从阴影恢复形状(shape from shading简称SFS)算法,利用SFS最小值正则化模型从单幅图像恢复内壁图像三维概貌,取得较好的三维效果。