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摘要：现如今，随着科学技术水平的不断提升，供电线路巡检方式也变得越来越高效化、安全化，为了使其真正达到无人巡检的目的，最大化降低线路巡检成本，提高线路巡检质量，相关部门应对无人机巡检模式的科学运用给予相应的重视，并且还要积极引入图像处理技术来提升无人机航拍效果，这样才能快速、准确的发现和处理线路故障。本文也会结合国内外无人机电力线路巡检现状以及重要性，对其在运行过程中遇到的各种影响因素进行着重分析，并提出相应的应用优化措施，以便相关人士参考。
关键词：图像处理技术；无人机电力线路巡检方式；应用分析
传统线路巡检工作需要相关电力企业耗费大量的人力、物力才能得以完成。由于这种巡检方式的周期较长、成本较高，巡检结果差强人意，所以为了改善现状，更好的提高线路巡检质量和安全性，就要积极采用无人机电力巡检方式，并积极引入先进的图像处理技术，这样才能及时掌握高压线路的整体运行情况，对其存在的故障隐患进行高效、可靠的处理。但是在实际运用过程中，图像处理技术经常因为各种因素所影响而导致无人机巡检效果大打折扣。因此，要想改善现状，就要对该技术进行更深入的研究，并探索出一条便捷有效的技术应用途径。
1 无人机巡检重要性及国内外技术研究现状分析
1.1研究现状
无人机技术是一种集多种科学技术优势于一身的现代化技术手段，如：图像处理技术、航空电子技术、自动控制技术等。这其中，图像处理技术的应用优势在进行电力线路检修工作时最为突出。但由于无人机技术在我国起步较晚，从上世纪八十年代才开始正式接触，所以现阶段，该技术的整体应用水平与西方发达国家相比，存有一定的差距，仍处于硬件研发层面上，而国外发达国家则已达到后续图像处理技术研究层面上。尽管如此，无人机技术在我国的发展速度却是十分迅猛，且覆盖领域极为宽泛。这其中，该技术在电力线路巡检方面的应用效果最为明显，其通过与机器视觉技术的 有机结合，大大提高了无人机线路巡检效率和巡检质量，实现了无人机路径导航目标。但是在实时监测图像和自动检测故障方面，却需要做进一步的探索和研究。
1.2无人机巡检重要性
无人机巡检方式的应用具有很实际的意义，其可以大大降低线路巡检成本，提高线路巡检工作效率。因为近年来，随着电网覆盖范围的不断扩大，对于电路运行环境也会提出较高的要求，而由于我国各地区的地形地貌不尽相同，所以导致很多电力线路都处于地形险峻以及较为复杂的运行环境中，这在一定程度上就会增加线路故障的发生概率，影响整个电网的供电质量。并且还会给线路巡检工作带来一定 的负担。因此，要想从根本上保障环境恶劣地区的供电质量，就要利用无人机电力线路巡检模式来来开展偏远地区的电路巡检工作，因为无人机具有较高的检测效率和检测精度，且应用成本较低，安全性较强，在实际线路巡检过程中，可以快速准确的定位出具体线路故障位置和故障原因，进而在第一时间帮助电力检测人员制定出完善可行的维修方案。现如今，我国无人机技术水平越来越高，应用范围也越来越广泛，尤其是民用无人机得到了国家及有关部门的高度重视，据相关数据统计，2019年，我国民用无人机的市场规模已突破200亿，预计在2020年会同比增长65%以上。由此可见，将无人机应用在电力线路巡检工作中，很有必要。
2.无人机电力线路巡检中影响图像处理技术应用的主要因素
首先，光照、季节变化及复杂场景等因素。由于电力线路大部分都处在露天环境中，所以周围的景象以及自然环境等一旦出现明显的变化，势必会给线路巡检工作造成很大阻碍，尤其是对无人机监测以及图像获取等方面的影响，不仅会降低无人机监测的准确性，而且还会使得相应图像的清晰度、辨识度等大打折扣；其次，图像噪声因素。
若无人机在拍摄和传输电力线路图像过程中出现明显的图像噪声，势必会给无人机电路巡检工作带来很大的干扰，进而使其整体巡检质量达不到相应的规范标准；第三，运动模糊因素。无人机在飞行阶段，其成像系统很容易会因为机械振动、运动以及姿态变化等因素所影响而出现成像模糊的情况，这样就会使得电路巡检的精确度大大降低；最后，光学镜像因素。对光学系统而言，其近轴区所形成的图像与远轴区形成的图像之间会自然存在一定的偏差，若这种偏差过大，就会影响图像质量，从而使得无人机在对电力器件故障进行检测时出现判断失误的情况。
3.无人机电路巡检中强化图像处理技术应用的相关优化措施
3.1科学采用图像预处理技术
为了进一步避免各种影响因素对图像处理技术在无人机电路巡检中的应用造成影响，相关单位在开展无人机电力线路巡检工作时，就要积极采用图像预处理技术对获得的图像进行有效的处理，具体可以从以下两个方面入手：第一，要对图像亮度进行有效的调整。因为在不同场景中，无人机所拍摄的线路或器件图像的亮度也是不尽相同，无论过暗，还是过亮，都会给图像识别工作带来很大难度。因此，要想避免这种情况的发生，在获取图像后，相关工作人员就要积极运用图像预处理技术对无人机图像亮度进行调整，不仅要对其线性、像素值进行合理的调整，还要将图像颜色切换成HSL色彩模式，这样才能直观的呈现出巡检线路的实际情况。另外，还要对图像曲线进行有效的调整，即对整个图像亮度进行调整，使其能够达到明暗有别，这样才能更好的提高图像的清晰度，便于工作人员的分析；第二，要对图像中存在的雾雨背景进行有效去除。因为在大雾或阴雨天气中，图像的可见度也是十分之低，只有将遮挡图像的实际物体进行去除，才能还原图像中的实际场景。而目前，能够去除无人机图像雨雾背景的预处理技术主要包括两种，即基于视频的去雾方法和基于单帧的去雾方法。这其中，尤以后者的技术优势最为突出，其主要是按照背景分离的原理，利用高斯滤波函数来对图像进行处理，与此同时，还要对前景图像进行光度检测，这样才能在保护边缘像素的基础上，将雾雨场景进行彻底的清除。此外，图像噪声可利用全局滤波技术来去除。
3.2科学采用图像识别技术
为了避免外界环境及天气变化给无人机电路巡检中图像处理技术的应用带来影响，就要在对相关图像进行预处理后及时采Adaboost算法对图像进行识别，因为该计算方式具有良好的视觉效果，可以快速准确的对图像中的线路或器件情况进行分析和判断，进而在确保检测效率的同时，更好的提高电力线路巡检工作质量。
3.3科学采用图像拼接技术
一般情况下，为了确保无人机拍摄过程中能够获取到清晰、完整的图像，都会拍摄大量图像进行对比分析。而由于这些图像在实拍过程中存在很多不确定因素，所以使得图像的辨识度也是不高。这种情况下，就需要根据相似判断标准来对众多图像进行分配，并通过图像相似值和像素值来进行相互匹配，以便可以将重叠的部分选取出来。但由于这种拼接方法很难解决图像旋转后的重叠问题，所以应采用平滑重叠的方式来对图像进行拼接，这样才能提高图像辨识度，进而选出最佳的图像作为电路巡检的参考依据。
结束语
综上所述，尽管图像处理技术在无人机电路巡检中有着较高的应用率，但是其在实际应用过程中却会遇到多种因素所影响，进而导致无人机电路巡检工作效率和质量逐步的下降。因此，要想改善现状，就要在获取无人机巡检图像后，积极采用图像预处理技术、拼接技术以及识别技术等对相应的图像进行调整和加工，这样才能准确无误的找出线路故障，最大化提高无人机巡检工作的效率和质量。
参考文献：
[1]刘健辉，薛庆辉.浅析无人机在高压输电线路巡视中的应用研究[J].中国新通信，2019（07）19-20.
[2]李丁.无人机输电线路巡检中图像处理技术的应用研究[J].2019（07）54-55.