目前,国内外排水管道检测主要通过CCTV、声呐、激光等方法采集管道信息,再采用人工判别,速度慢、主观性强,难以满足现阶段快速检测需求。随着机器视觉技术的发展,其在金属零件表面缺陷检测、半导体检测等许多领域的应用,使检测的准确率与速度大大提高,但在管道缺陷检测领域其仍存在管道缺陷分类识别准确率低的问题,急需进一步研究机器视觉在该领域的应用,以提高其识别的准确率。针对机器视觉在管道缺陷检测中识别准确率低的问题,本文提出一种图像预处理及缺陷分类识别算法,利用图像处理技术及机器学习对CCTV管道内窥图像中裂痕、错口、沉积物、障碍物等缺陷进行自动分类识别。图像预处理首先采用改进的SSIM质量指标筛选出质量较好的图像用于后续的进一步处理,然后针对所挑选图像中同时包含高斯噪声及椒盐噪声的问题,采用加权低秩矩阵恢复方法去除,与均值滤波及中值滤波等方法相比,去噪效果更彻底并能够更好地保留图像细节信息;最后针对光照不均匀导致局部灰度像素值偏低、目标与背景差异减小等问题,采用融合全局及局部对比度自适应方法增强图像,与直方图均衡等方法相比准确还原出原图像中的细节信息,避免了图像失真等现象。缺陷分类识别则首先针对缺陷与背景在灰度等方面接近、管道内壁纹理较复杂,难以准确分离出管道缺陷的问题,对预处理后的图像采用结合Ostu及Kmeans的方法分割缺陷,避免了阈值分割、边缘分割、区域生长等带来的过分割或欠分割现象;然后对所分割出的缺陷区域提取灰度共生矩阵纹理特征及形状特征,用于描述缺陷;最后针对管道缺陷样本数量较少难以大量获取的特点,引入随机森林进行类型识别并采用贝叶斯优化算法进一步优化模型参数,准确识别出管道缺陷。算法适用于仅包含裂痕、错口、沉积物、障碍物等缺陷中某一类缺陷且缺陷比较典型的图像,并假设采集图像时严格按规范操作,不存在雾气、抖动模糊等降质现象,排水管道在检测前已经过冲洗等工序后干扰识别的因素减到最低。对图像中同时包含多种缺陷、缺陷不典型、管道内部环境恶劣存在过多干扰因素的情况未作研究。通过OpenCV进行仿真测试,实验证明文中基于图像处理及机器学习的管道缺陷检测方法对裂痕、错口、沉积物、障碍物等缺陷的识别准确率达到93.1%,优于以往的方法,满足检测要求。