随着我国高压输电线路的发展以及西电东送、北电南送战略的推进,无人机巡检得到了广泛的应用。在此背景下,通过图像处理技术进行输电线路航拍图像的检测技术运营而生。本文针对输电线路覆冰图像边缘检测仍存在的问题进一步研究了图像去噪技术、边缘检测技术,并进行实验分析。在图像去噪方面,针对去噪后边缘不清晰的问题,研究了一种新的基于压缩感知的图像去噪方法。首先分析了基于压缩感知理论的去噪重构数学模型,之后用极大值熵函数改善去噪模型,最后构造光滑范数不断逼近原函数寻找最优解来实现原始信号的重构,完成图像的去噪。比较改进算法与中值滤波、均值滤波、小波硬阈值去噪方法的效果和峰值信噪比指标,同时加入不同方差的高斯噪声和椒盐噪声验证改进算法的有效性。在边缘检测方面,研究了一种新的基于改进Canny算子的边缘检测方法实现规则形覆冰和不规则形覆冰的边缘检测。首先,分析和比较了不同传统边缘检测算子处理效果,选择受噪声影响小的Canny算子进一步改进。其次,针对Canny算子阈值选取不当导致边缘断续、粘连的问题,用改进萤火虫算法求取最优阈值使其准确分离前景和背景。最后,在得到阈值分割后的二值图像的基础上进行Canny算子边缘检测。采用实验室模拟输电线路覆冰图像和晋中某线路实际拍摄的图像进行实验分析,验证本文所提算法的有效性和优越性。在输电线路覆冰检测系统的设计方面,在对覆冰图像进行预处理和边缘检测的基础上,根据输电线路覆冰前后的像素数计算覆冰的厚度,同时设置四级覆冰严重等级。该系统集成本文所提出的图像预处理、覆冰边缘检测、厚度测量以及覆冰严重等级判断的功能,在实验室模拟覆冰环境时覆冰厚度误差在1.2%以内,应用在晋中某输电线路图像上时误差在2%左右,计算误差相比当前工作有所优化,证明该系统的有效性和可行性。