远程数字图像监控系统对电力系统安全生产，特别是对无人值守变电站的安全运行，有着非常重要的意义。随着无人值守变电站技术改造的不断发展，电力系统自动化程度已有了很大提高，已实现了对远方变电站遥测、遥信、遥控、遥调即四遥功能。远程数字图像监控系统是对四遥的进一步补充，它能监视并记录变电站的安全以及设备的运行情况，监测电力设备发热程度，及时发现、处理事故情况，有助于提高电力系统自动化的安全性和可靠性，并提供为事后分析事故的有关图像资料。 小波变换是一种有效的数字分析技术，已经引起各领域、各学科的科学家和研究人员的高度重视并取得了显著成绩。以小波分析为工具进行数字图像处理则是小波研究与应用的热点之一，本课题是将小波变换在图像去噪、图像增强、图像边缘检测的应用运用在远程变电站图像监控系统分析中。 图像噪声的存在严重影响了后续图像的处理效果。本文将小波变换运用在图像去噪的预处理中，实验证明，小波变换是一种非常好的图像去噪方法；将小波变换运用到图像增强中，达到对图像视觉效果的改善以便从图像中获取更多有用的信息；通过将均值聚类算法运用在图像预处理中，各特征区域图像能被很好地分割出来，从而为后续图像边缘检测提供良好检材。 边缘是图像的最基本特征，它包含了用于识别的有用信息，为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征。近几年来，迅速发展起来的小波理论为图像处理带来了新的理论和方法，由于小波变换良好的局部特性和多尺度特性，可以满足在多个尺度上提取边缘的需要，所以应用小波变换提取边缘是一种行之有效的方法。 本文对小波变换在图像去噪、增强处理、边缘特征提取方面的应用做了深入研究，利用小波变换和不变矩的概念并以远程电力变电站主变压器绝缘瓷瓶图像的多尺度边缘信息为例，通过边缘匹配实现了对系统故障的实时监测，将该研究方法运用于变电站远程设备图像监控实践中。以量的形式全面刻画了设备变化特征，实验证明，小波分析在图像处理方面的运用在变电站远程监控中具有良好的实用价值。