在油气开采及运输的过程中,管道是十分重要的承载工具,随着工作时间的增加油管逐渐开始老龄化,管道上裂纹的出现随时威胁其运行的安全。油管裂纹检测是检查油管状态的重要手段,因此研究一种适用于油管裂纹检测的算法具有重要意义。本文首先调研大量国内外油管裂纹检测的发展现状,一方面分析了传统常用的油管裂纹无损检测方法,如超声波检测法,漏磁检测法,涡旋流检测等方法的优点与不足；另一方面介绍了数字图像检测方法在裂纹检测中应用情况,如钢板裂纹检测、玻璃瓶裂纹检测等,这些成功案例证明了数字图像检测算法在油管裂纹检测中的可能性。在这两点基础上首次提出将数字图像处理中的检测算法应用于油管的裂纹检测。本文针对油管裂纹图像的特点,首先讨论了数字图像的预处理技术,选择图像灰度化、直方图均衡化与对数变换相结合以及小波去噪对油管图像进行预处理；接着将传统的图像边缘检测算法应用于油管的裂纹检测,并通过MATLAB仿真实验分析其检测效果,在此基础上,重点研究了改进的Canny算子和数学形态学检测方法在油管裂纹检测中的应用。基于改进的Canny油管裂纹检测算法,针对传统的Canny算子的缺陷,结合油管裂纹的图像的实际情况,选用一种在梯度计算、阈值选取和边缘连接方面做了改进的Canny算子,通过MATLAB仿真实验结果表明,相较于其他传统微分算子检测方法在裂纹检测的连贯性上能取得较好的效果,虽然在噪声抑制上也有较明显的改善,但仍有待提高。基于改进的数学形态学油管裂纹检测算法,引入Top-hat变换思想,并针对传统数学形态学边缘方法使用的单一对称构造元素的这一缺陷,采用将构造元素分为多个不同角度的方法,将其应用于油管裂纹检测,通过实验对比发现,改进后的检测算法能在较好抑制噪声的同时保证油管裂纹的连贯性。