本文基于辽河油田油管计数的实际科研项目,提出了新的基于图像处理的油管计数方法,对于其中所涉及的图像处理,图像拼接,油管识别计数算法都做了很多的详细分析与研究,并给出了合理并且可靠的方案来保证油管的准确计数。在油管图像处理部分,本文重点研究了图像的增强和分割,分析比较了不同滤波方法对油管图像的增强效果,还研究了基于Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Krisch算子、LOG算子等边缘检测算法,并对比分析了它们对图像边缘提取的效果。在图像拼接方面,本文是采用两台线扫描相机得到油管端面图像,通过重点研究相位相关算法和SIFT算法,最终使用一种结合相位相关在重叠区域配准的SIFT拼接算法,并利用渐入渐出法进行图像融合。此外,还利用Matlab仿真实验来分析验证算法的准确率和效率。在圆识别和计数方面,本文采用了改进的随机Hough变换,以此来获得了图像中油管截面圆的圆心坐标及半径,最后利用参照法完成分类识别。在软件实现时,本文采用配置了OpenCV的VC++来提供图像检测,图形处理库等,可以完成非常丰富的功能,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用的算法,从而实现了油管的计数。而且,本文也通过实验来对计数效果进行了多种情况的验证。