图像信息能够给人类提供重要的信息,是人类获取信息的重要手段,具有大信息量、快速传输、作用距离远等优点。数字化成像系统正在朝着自动化和智能化的方向不断前进,很多图像输入、输出设备己逐渐成为多媒体和计算机的普通外设。对于数字图像来说,边缘检测的方式很多,例如采用弧变换等方法。其原理都是用某种有意义的方式测量灰度级跃变从而定义边缘的存在。一条理想的边缘是一组相连的像素的集合,每个像素都处在灰度级跃变的一个垂直台阶上。实际上,光学系统、取样和其他图像采集的不完善性使得到的边缘是模糊的,模糊程度取决于诸如图像采集系统的性能、取样率和获得图像的照明条件等因素。梯度是数字图像处理的重要内容,是图像分割、特征提取和图像识别等图像处理技术的重要前提。本文先提出一种通过计算图像梯度,得到梯度向量直方图,从而实现电力线检测的初步识别的方法,然后基于这种方法,提出了彩色图像基于三通道的处理方法以及分析比较。随着电网的加速发展,直升机在低空飞行的时候会面临与电力线冲撞的危险,因此直升机的电力线检测识别系统是十分必要的。对获取的图像信息进行分析处理加以识别,这样就能够在较短的时间内得到更加科学可靠的结果。本文提出的算法是首先将彩色图像转化为灰度图,对灰度图进行边缘检测。经过高斯滤波去除噪声等处理后,利用线检测模版求出各像素的梯度值,从而求出图像的梯度向量直方图。最后在Matlab仿真环境下进行实验,分别以原始图像、高斯滤波后的图像、基于一阶微分算子检测的图像及梯度向量直方图为对象进行试验。仿真结果表明：该方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的图像分析数据更为完整、细节更为明显的效果。通过该算法得出结论后,本文又研究了从三个通道角度出发,逐一分析图像的三个通道处理结果并进行分析比较,找出更准确的判别方法。