1、“.....在图像中出现了椒盐噪声或高斯噪声等。噪声对无人机电力巡检的干扰是非常严重的。图像拼接由于无人直升机机载摄像机分辨率很有限，所以导致拍摄场景越大，但是图像分辨率越低。我们无法在获取大场景照片的条件下有效提升图像分辨率，所以我们可以通过图像拼接融图像实时监测。所以，我们对图像处理在无人机电力巡检方面的研究是十分必要的。图像处理在电力巡检中的典型干扰因素图像处理在电力巡检中的应用中会遇到很多干扰因素，对输电线路巡检工作造成了很大的困扰。在电力巡检过程中，典型的干扰因素如下光学像差在光学系统中，存在着远轴区产生的实际像与近轴区产生的理想像之间的偏离。这些像差严重影响了图像的质量......”。

2、“.....所以对亮度的线性调整是必需的。图像亮度计算公式如下式中，代表图像个通道的像素值，表示图像亮度。所以，同时对个通道进行调整也就近似地直接调整值。国内外研究现状无人机是门综合性学科，包含了姿态控制航空电子图像处理等多门学科。其中，图像处理在判断线路运行状况方面有着重要的作用。目前，我国的无人机巡线技术的研究起步较欧洲等发达国家晚无人直升机巡视导航，实现了无人机路径导航。日本关西和千叶大学共同开发了无人机线路检测系统，其特点是故障自检和图像实时监测。所以，我们对图像处理在无人机电力巡检方面的研究是十分必要的。图像处理在电力巡检中的典型干扰因素图像处理在电力巡检中的应用中会遇到很多干扰因素......”。

3、“.....在电力巡检过程中，典型的干扰因素如下光学像差在光学系统中，像退化现象称为几何失真。运动模糊由于无人机在飞行过程中其成像系统受到运动姿态变化机械振动等影响比较常见，所以运动模糊对无人机电力巡检的干扰尤为严重。噪声图像噪声是无人机在摄取或传输图像时所受的随机信号干扰，在图像中出现了椒盐噪声或高斯噪声等。噪声对无人机电力巡检的干扰是非常严重的。国内外研究现状无人机是门综合性学科，包含了姿态控制航空电子图像处理等多门学科图像拼接由于无人直升机机载摄像机分辨率很有限，所以导致拍摄场景越大，但是图像分辨率越低。我们无法在获取大场景照片的条件下有效提升图像分辨率，所以我们可以通过图像拼接融合来满足实际生产工作中的需求。由于拍摄环境复杂多变......”。

4、“.....根据相似判断标准，图像匹配方法可以分为类基于轮廓特征基于模型匹配和基于频域的图像匹配。基于特征的方法不和建立了雾雨相关模型，并开发了描述物理特性的模型来表达雨的像素值。等引入了频域来过滤掉雨雪，并且很有成效。等设计了基于背景分离的图像处理模型，通过检测前景图像大小和亮度，然后通过直方图来检测雨线，去除雾雨。单图像去雾方法方面，双边滤波是基于高斯滤波函数的，边缘的像素影响很小，这样可以在去除雾雨的时候更好地保持边缘像素。于无人机动力检测线的各个环节，大力推动中国无人机电力巡检的发展，保护中国电力系统的正常运行。电力巡线图像处理，包括图像预处理图像检测和模式识别，涉及了多个前沿学科和技术。我们相信随着我国无人机自动巡线的发展......”。

5、“.....在其中能发挥不可替代的实用价值。参考文献，图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用论文原稿等人提出了全局滤波来更好地处理图像中的雾噪声。基于最小乘法的滤波器的思想是保持平滑的优化框架，使得图像滤波的效果达到最佳。有指导的图像滤波器是通过引导图像的内容产生输出的局部线性模型导出的，其中指导图像可以是输入图像本身或另不同图像，有指导的图像滤波器比双边滤波器具有更好的边缘特征保留。图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用论文原稿。，可见度降低。去除图像中遮挡真实物体的雾雨，恢复真实背景信息是有必要的。从图像类型的角度来看，目前的除雾方法分为两种基于单帧的去雾方法和基于视频的去雾方法。对于基于视频的检测，主要利用雾雨特点，达到目的......”。

6、“.....时域变化很快，建议使用时域中每个像素的中值滤波器去除雨滴。但这种方法只能对简单视频做出有效处理。针对运动视频来说，雨。单图像去雾方法方面，双边滤波是基于高斯滤波函数的，边缘的像素影响很小，这样可以在去除雾雨的时候更好地保持边缘像素。等人提出了全局滤波来更好地处理图像中的雾噪声。基于最小乘法的滤波器的思想是保持平滑的优化框架，使得图像滤波的效果达到最佳。有指导的图像滤波器是通过引导图像的内容产生输出的局部线性模型导出的，其中指导图像可以是输入图像本身或另不同，。去除霧雨背景在阴霾或阴雨天气，像，有指导的图像滤波器比双边滤波器具有更好的边缘特征保留。结论高压输电线路故障将导致大面积电网断电，这可能导致道路交通拥堵，铁路停电......”。

7、“.....因此，为了确保电力系统安全可靠，及时发现异常现象和潜在故障，日常电力检查具有重要意义。无人机电力巡检己逐渐成为我国线路检测的重要途径，图像处理已成为自动电力线检测发展的方向。图像处理技术将应图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用论文原稿亮，时域变化很快，建议使用时域中每个像素的中值滤波器去除雨滴。但这种方法只能对简单视频做出有效处理。针对运动视频来说，和建立了雾雨相关模型，并开发了描述物理特性的模型来表达雨的像素值。等引入了频域来过滤掉雨雪，并且很有成效。等设计了基于背景分离的图像处理模型，通过检测前景图像大小和亮度，然后通过直方图来检测雨线，去除来满足实际生产工作中的需求。由于拍摄环境复杂多变，所以没有这样的算法来解决图像匹配问题......”。

8、“.....图像匹配方法可以分为类基于轮廓特征基于模型匹配和基于频域的图像匹配。基于特征的方法不直接使用图像像素值，而从图像的特征导出像素，然后取出有效特征作为参考，匹配图像叠加的相应特征区域。这种拼接算法具有很强的鲁棒性和鲁棒性。基于模型的匹配耗费时间较长而且效率降低。辐射失真利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，辐射的失真导致了遥感图像的失真，进步影响遥感图像的判读和解释。图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用论文原稿。几何失真由于传感器的不同及无人机飞行姿态的干扰等因素，导致电力巡检中获取的无人机图像失真扭曲，这类图像退化现象称为几何失真。运动模糊由于无人机在飞行过程中其成像系统受到运动姿态变化机械振动多，我国从世纪年代开始进行无人机巡线方面的研究......”。

9、“.....但是目前国内无人机电力巡线项目还处于硬件开发层面，而发达国家已经逐渐关注后续的图像数据处理方面，其巡检技术已经相对完善。和将机器视觉应用于无人直升机巡视导航，实现了无人机路径导航。日本关西和千叶大学共同开发了无人机线路检测系统，其特点是故障自检在着远轴区产生的实际像与近轴区产生的理想像之间的偏离。这些像差严重影响了图像的质量，会导致检测电力部件时准确率降低。辐射失真利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，辐射的失真导致了遥感图像的失真，进步影响遥感图像的判读和解释。图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用论文原稿。线性调整。线性调整可以直接对像素值进行调整，这样的好处是更直观的表示出电力巡检需其中......”。