随着多媒体信息化的快速发展,人们的生产和生活当中出现了越来越多的媒体信息,而图像是人们获取信息的一种重要手段,数字图像处理在许多领域都有广泛的应用。电力能源支撑着国家的经济命脉,电网系统能否安全稳定运行是关乎国计民生的大问题。随着电网规模的不断扩大,以及用电量增大带来的电网负荷不断增加,高压设备出现损坏、故障的情况越来越多,而电网图像能在一定程度上反映电力设备的实时运行状态,对其研究具有重要的实际意义。电力设备长期暴露于自然环境当中,智能设备受到天气状况、拍摄距离、拍摄角度等影响,获取的图像在亮度、尺寸、角度等方面呈现不同的状态,图像匹配、识别技术越来越多地应用于电网图像处理,且图像匹配往往是图像识别的基础。SIFT算法是图像匹配领域的经典算法,其提取到的特征能够对图像的尺度、旋转、亮度等变换保持一定的鲁棒性,因而将其应用到电网图像处理中是一个重要的研究方向。本文首先从数学的角度详述了 SIFT算法的实现步骤,给出了算法中涉及到的许多数学公式的推导过程,并通过一个简单的一对一匹配试验验证了算法的有效性,数值试验表明对于复杂背景图像,SIFT算法提取的特征易受到背景干扰而出现误匹配;基于此,我们构建了一个SIFT、OTSU与RANSAC结合的图像匹配系统,并通过数值试验验证了系统可在经典SIFT算法的基础上有效提高匹配正确率;然后,基于自建先验形状库,我们研究了 SIFT算法在绝缘子图像上的一对多、多对多匹配问题,数值试验表明,SIFT与RANSAC结合的算法能在有多个目标的标准图像中较为准确地找到待检测目标,即使待检测目标相对于标准图像发生了尺度、旋转等变换。本课题的研究成果及后续的研究工作能为电力系统及其他相关部门提供有益参考,具有较大的应用前景。