随着电力工业的不断发展，电网的规模越来越大，在带来更高的经济效益的同时也对电网的运行与控制提出了更高的要求，因此有着高度自动化程度的智能电网成为研究的热点 。智能电网将现代先进的监控技术、信息技术和计算机技术等与传统物理电网进行高度集成。其中遥视系统为智能电网提供了远程在线监测的能力，它可以监视电站区域内场景情况，电站中重要设备的外观状态及电站内主要室内场景情况，并且将图像信息、环境参量和有关数据进行综合处理。可以及时发现电站内的事故，使维护人员实时了解和掌握电站情况，有效提高了电力系统运行时的安全性和运行效益，降低了维护成本，对实现电网安全生产与现代化等有重要意义。

目前电网中的监测系统在性能上基本满足电力生产的要求，但是仍然有其局限性，所观测到的画面只是电站中的一个很小的场景，有时因为场地原因和设备本身的限制，不能完整的显示需要监视的重要设备的全貌，并且局部的监视图像不利于在事故发生时对具体事故位置做出迅速准确的判断。

图像拼接技术是指将一组相互之间存在重叠信息的图像，经过图像变换、图像配准和图像融合等过程，生成一幅大视场的无缝高分辨率图像的技术。利用该技术可以将电网监测系统中不同摄像头或同一摄像头在不同视角下的监视画面进行拼接从而得到宽视野高分辨率的图像，能有效解决监测系统中一个画面只能显示局部信息的问题。

图像拼接是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，图像拼接的基本流程包括图像预处理、图像配准、图像融合等，其中图像配准的方法不同直接决定了图像拼接效果的优劣。目前主要的配准方法有基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。基于区域的配准方法主要依据的是像素点间的相关性进行比对，，对图片的处理较为简单，但是计算量大并且应用范围窄，不能很好的处理图片间有旋转变换以及尺度缩放的情况。基于特征的配准方法主要是通过提取图图像中的特征点，对特征进行匹配，通过匹配关系计算出变换矩阵，从而将图片对齐。基于特征的匹配由于对图片的亮度，信噪比等不敏感，且能够处理有着较为复杂的空间变换的情况，是目前主流的匹配方法，也是本文所采用的方法。

本文拟将图像拼接技术应用于电网在线监测系统中，研究合适的算法，以解决现有的问题，满足电力生产中的实际需求。

2.1 基本内容

主要研究图像拼接的每个步骤，一般包括预处理、特征点提取、图像配准以及图像融合。

预处理：主要是对图像进行直方图匹配、平滑滤波、增强变换等

特征点提取：要对两幅图像进行配准首先要提取两图中的特征点，特征点又称兴趣点或关键点，指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点，能够反映图像本质特征。

图像配准：目的是计算出要拼接的图像中的特征点的对应关系，然后根据对应关系所描述的变换矩阵将要拼接的图片进行配准，配准结构将直接影响图片拼接的效果，因此这也是图像拼接的关键步骤。

图像融合：图像拼接之后再拼接的接缝处会留有痕迹，一般为接缝出图像出现错位或者两边图像有色差，通过图像融合之后可以减弱图像拼接时留下的痕迹使得到的图像更加精准可靠。