随着我国国家电力系统规模的不断发展,电网遍布我国的各个地方,其中,电力线在电网中扮演着重要的作用。电力线路的安全运行对于城市的安全供电也至关重要,且由于山西省在煤炭产量上的优势,近些年,通过火力发电的方式向北京、天津、河北、山东、江苏、上海等地进行西电东送,由此,电力线维护成为我国国家电网的重要任务。目前,对于电力线巡检的方式主要有直升机巡检、人工巡检、以及无人机巡检,但由于电力线所处的环境复杂程度高,大多都处在山区森林中,所以,现在最主要使用的电力线巡检方式是通过无人机进行的,即无人机巡检。其中,使用该方式的主要技术就是电力线检测。完整的提取出图像中的电力线对于解决电力线维护中的树障问题至关重要。本文通过使用PixHawk飞行控制器搭建无人机航拍系统,并搭载FC6310R型号相机进行航拍。通过对无人机航拍到的电力线图像进行分析,并寻找电力线在图像中的特征,提出了一种基于复杂背景下航拍图像中电力线的检测方法。本文主要的研究内容如下:（1）首先对航拍图像进行灰度化处理,并介绍了对应的方法,该步骤的目的是降低像素维度,减少计算量,然后对灰度图像进行滤波降噪处理,并详细介绍了滤波降噪处理的方法,通过该步骤可以降低图像中的噪声干扰,最后对降噪处理后的图像进行直方图均衡化,该步骤的目的是用以提高图像的对比度;（2）研究用于图像处理的边缘检测算法。通过分别使用Sobel算法（索贝尔算法）、Canny算法（坎尼算法）、Laplace算法（拉普拉斯算法）以及Marr-Hildreth算法（马尔希尔德勒斯算法）对电力线灰度图像进行边缘提取,并使用Otsu算法（最大类间方差算法）和Lo G算法（高斯拉普拉斯算法）优化改进Edge Drawing边缘检测算法,对比这些算法的实验效果。其中,Otsu算法用于快速提取图像的阈值,该阈值可以实现图像前景与背景的分割,Lo G算法可以减少Edge Drawing边缘检测算法中锚点选取的错误率。（3）研究直线检测算法。该算法用于提取边缘检测算法处理后的图像,其目的是将图像中的电力线部分提取出来。本文研究了Hough变换（霍夫变换）、Radon变换（拉东变换）以及随机Hough变换（随机霍夫变换）,由于存在电力线像素值与背景像素值接近的情况,使得提取出的电力线并不完整,因此,本文提出一种基于直线段特征的电力线恢复算法,通过分析图像中电力线的弧度值和方向性等特征,实现电力线的正确恢复。最后通过实验结果可以看到本文所使用的改进Edge Drawing边缘检测算法与基于直线段特征的电力线恢复算法可以排除图像中树木、杂草、庄稼、废弃绿网、车辆与道路的干扰,并且将电力线进行准确拟合,验证本文算法的有效性。