随着管道漏磁内检测技术的飞速发展以及检测设备制作工艺的提升,管道漏磁内检测已由传统的轴向检测发展为三轴多方位检测,传感器通道覆盖数也日益增加,漏磁检测数据量呈指数式上升趋势。同时,检测设备的改进促使检测精度的提升,大量细微管壁腐蚀、裂纹等故障区域亦可精准检测。大量且细微变化的漏磁检测数据为人工数据分析带来了极大困难,显然,通过一种直观合理的方式可视化漏磁检测数据能够有效提升数据分析、缺陷检测效率。本文针对漏磁内检测数据可视化及增强方法进行研究分析,考虑到大量数据下曲线可视化延迟、灰度级伪彩色图像缺陷特征及边界模糊等问题,主要研究了包括基于数据分类的快速自适应曲线可视化方法、基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化增强方法、基于自适应灰度分割的漏磁数据伪彩色化方法几种算法,生成更有辨识度的漏磁数据图像,提升图像视觉观感及对漏磁缺陷的定位与识别精度及效率。具体研究内容如下:第一,针对大量漏磁数据曲线可视化速度慢、操作延迟等问题,提出了一种基于中值距离的非等量数据分类降采样方法。算法采用轴向数据建立非等量分类标签,通过径向、周向数据对标签进行修正,并设置不同标签下的降采样比例,对原始漏磁数据降采样曲线显示,消除大量在曲线可视化中冗余的无效数据点,以实现一定识别尺度下的信息无损的快速曲线可视化。算法对不同管段数据实现了自适应有效数据点可视化,大大降低曲线可视化延迟。第二,针对传统的漏磁数据灰度可视化方法造成小缺陷灰度化辨识度低等问题,提出了一种基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化特征增强方法。算法通过设计自适应滑动窗口及灰度值补偿算法,实现局部分段灰度映射并保留缺陷特征差异性。设计基于三轴分类标签的自适应灰度映射方法,降低因局部映射所造成的背景噪声,同时有效提升漏磁数据灰度图像特征清晰度。第三,针对传统的伪彩色编码法造成伪彩色图像中缺陷边界特征清晰度低等问题,提出了一种基于分类标签及Otsu算法的改进漏磁数据伪彩色化方法。算法改进传统的彩虹编码映射关系式,并采用三轴数据分类标签及Otsu算法实现灰度图像的自适应灰度值分割,以达到削弱伪彩色图像背景色彩,增强缺陷边界特征的可视化效果,同时满足对不同管段漏磁数据自适应伪彩色可视化。