随着我国输电网络建设的迅速发展，供电网络的覆盖率占到了国土面积的90%以上，高寒、高海拔的输电线路的安全性巡检存在困难。使用直升机巡检输电线路在解决了上述问题的同时，巡检精度和巡检速度都尚待提高。本文针对输电线路中防振锤的图像识别方法展开分析和研究。首先，对直升机采集到的图像进行预处理，主要包括图像滤波、图像分割和模糊复原。结合采用均值滤波和中值滤波的方法滤除图像中的高斯噪声和椒盐噪声并实验评价。采用基于阈值的图像分割法突出图像中感兴趣的部分并实验评价。由于图像是在直升机高速运动中采集，易出现运动模糊，本文中对模糊图像复原进行分析，采用基于梯度域的模糊图像复原法并实验评价。其次，着重研究了针对清晰图像和模糊图像的防振锤边缘检测技术。针对清晰图像，设计了Hessian矩阵和脊线跟踪结合法对防振锤图像进行边缘检测，实验比较了经典canny法、Hessian矩阵法及Hessian矩阵和脊线跟踪结合法，Hessian矩阵法和本文方法检测精度高，经典canny法和本文方法检测速度快，本文方法具有检测精度和速度的综合优势，因而更适用于直升机巡检输电线路。针对模糊图像，本文设计了改进的气球力Snake模型法对含有噪声的模糊图像进行边缘检测，实验对比提取与实际边缘位置的均方差值进行评价，并对比改进的气球力Snake模型法与Hessian矩阵脊线跟踪结合法检测效果，实验结果表明改进的气球力Snake模型法对噪声和模糊有更强的适应能力。