在直升机巡检输电线路过程中,采集的巡检图像是判断输电线路运行状态的重要依据,而图像的模糊程度直接关系到对输电线路的故障诊断和定位,所以,对模糊图像的复原是必不可少的一个重要环节。针对输电线路航拍图像中故障元件的模糊图像,首先,在判定原始模糊图像模糊参数(模糊方向和模糊尺度)的基础之上,分别选用Lucy-Richardson复原法、盲解卷积复原法、最小二乘方复原法、维纳滤波复原法对原始模糊图像进行复原,并对各种复原结果进行对比和分析,提出了改进的维纳滤波方法,即采用拉普拉斯锐化滤波和小波变换高频增强的方法对复原图像进行增强处理,突出故障元件的边缘信息,增强图像的轮廓特征,便于观察线路元件的工作状态;其次,引入灰度梯度向量模方和G′k与拉普拉斯(8领域微分)算子和Lk对复原后的去噪图像进行了质量评价,绘制两种评价结果的变换曲线,便于方法改进前后结果的对比,然后通过改进的复原方法,采用最小平均绝对差值函数法、归一化相关法和不变矩法对图像中的一个隔离棒进行模板匹配实验,并确定出匹配精度最高的方法,即不变矩法对图像中的七个隔离棒进行匹配,并引进双目立体视觉技术对隔离棒进行定标,搭建输电线路模型,测量出输电线弧垂与对地距离;最后,通过杆塔编号、双目立体视觉技术、GPS(全球定位系统)相结合的方法对元件的故障点进行了有效地定位。