公司自主开发的一套可视微观驱油平台，目前已经实现芯片及模具全透明，利用摄像头进行实时的驱替过程拍摄，所拍摄的图片对于研究聚合物微观渗流及驱油机理有着得天独厚的优势，但是目前无法实现实时图片的量化处理，此前平台主要用简单的灰度法进行图片的采收率及波及范围等的定量化处理，但与实际的采收率及波及效率存在较大差异，即简单的灰度法无法准确的描述驱油实时图片的采收率及波及能力等数据，需要一种可以对驱油图片进行背景和驱油区域进行准确识别，而后通过图像处理方法，找到油水界面，从而进行图像识别处理，准确的描述实时驱油图像的采收率及波及效率等数据，实现实际图片与量化数据吻合的目标。目前来说，微观驱油图像多采用软件处理后直接运用灰度法等进行处理，但是单独使用灰度法进行处理，图像数据的准确性大打折扣，对于后续分析聚合物驱油及渗流机理有很大的弊端，而如果购买大型的图像处理软件，针对实验进行精确处理，成本较高，无法接受，而且由于微观驱油实验每次的背景图像和驱油用的原油都不同，按照相同模式进行处理误差较大，要开发一种可以根据图像的背景及原油粘度变化所带来的灰度改变自动设置阈值进行图像处理的方法，从而节约成本，并大幅度降低微观驱油从业人员的工作量，之前的处理方式为每组实验均需要人员手动选取阈值，工作量大而且误差较大，因此，急需一种可以根据图像的背景及原油粘度变化所带来的灰度改变自动设置阈值进行图像处理的方法，以便降低微观驱油图像处理所带来的巨大工作量及显著的误差，使得微观可视可重复驱油平台发挥更大的科研价值。微观可视化驱油实验平台主要由微观模型及其加持模具、微量注射泵、高清摄像机、压力传感器等几部分组成。