电力是国家的经济命脉,作为电力载体的输电线路网等基础设施的安全运行对国家经济的正常发展起到至关重要的作用。为了保障输电线路的正常运行,必须定期有效的对输电线路进行巡检。我国目前的高压电力线巡检主要依靠人工,成本高,危险大。利用直升机进行电力线巡检具有高效、安全、节省成本等诸多优点,已成为国际电力巡检的主流方式。　　 要利用直升机巡线系统来完成输电线路关键部件故障的自动识别与定位,首先要做到关键部件的自动准确识别,在输电线路的部件识别问题中又以高压电力线和挂网绝缘子的识别最为重要,这也正是本文所要解决的问题。　　 直升机巡线航拍图像中的电力线近似为直线且横贯整幅图像,但由于电力线在图像中的像素宽度几乎只有一个像素,且图像背景复杂,故电力线完整提取较为困难。本文结合直升机巡线中的先验知识并借鉴SAR图像中道路提取算法,将基于统计模型的Ratio算法和Steger亚精度线条边缘检测算法用于电力线边缘提取,两种算法均很好的检测出了电力线边缘,效果优于传统的边缘检测算法。检测出电力线边缘以后,采用了MHT算法实现直线的拟合和提取,给出了MHT算法用于检测Hough变换空间峰值的阈值选取经验公式,实现了电力线自动提取。　　 从航拍图像中提取绝缘子也是本文所要解决的问题。本文深入分析了绝缘子在图像中所具有的形状特征,指出航拍图像中的绝缘子呈现为具有严重遮挡的同轴椭圆状,故本文采用了椭圆检测的方法来提取绝缘子轮廓。常规的基于Hough变换的椭圆检测算法空间消耗大、运算复杂度高,且不能识别被遮挡的椭圆。本文对Hough变换检测椭圆算法进行了改进,提出了一维Hough变换空间的椭圆检测算法,该算法不仅节省了运算所需的存储空间、降低了计算复杂度,同时对于被遮挡的椭圆也能够很好的识别,较好的解决了绝缘子提取问题。　　 最后,本文利用VC++和OpenCV编写了直升机巡线特定目标识别系统,该系统实现了对电力线和绝缘子的准确提取,满足了工程要求。