近年来,随着卫星遥感技术的发展,我们可以获取大量的高分辨率遥感图像数据。如何从大量的数据中高效且准确的提取有效信息成为了需要解决的问题。高分辨率遥感图像被广泛应用于城市建设、交通规划、地图数据更新、自然灾难检测、军事目标打击、无人驾驶等各个领域中。道路作为人类社会中重要的基础设施,对社会的发展和进步起着必不可少的作用。因此,路网信息的提取成为遥感信息提取中的重要组成部分。受道路周围复杂环境的影响(如车辆、建筑物等),使路网信息的准确提取存在各种困难。经过众多学者的研究,各类道路提取方法被提出,高分遥感图像道路提取的研究有了较大进展,但其提取精度还需要进一步提高。针对遥感图像道路提取中的问题,本文的主要内容如下:1.基于高斯滤波的图像平滑。对于平滑程度越高的道路区域提取图,经过细化算法处理之后,可以得到的越光滑道路中心线。因此将初始道路图像平滑之后再提取中心线,这样可以去除部分“毛刺”现象,为后续操作打下基础。对图像进行平滑处理,需要选择合适的滤波器。本文考虑的滤波器包括:均值滤波、中值滤波和高斯滤波。经过多组实验验证,高斯滤波对初始的道路轮廓图可以产生较好的平滑效果。2.针对提取的道路中心线产生“毛刺”的问题,本文采用“交点法”来去除“毛刺”现象。“交点法”算法的思想是:首先搜索道路中心线提取图中各条线段的“交点”,然后以“交点”为起点,搜索各条经过“交点”的线段的长度,然后将长度小于阈值的线段删除,即可消除“毛刺”现象。本文的创新点在于提出了一种新的“交点”搜索规则。3.针对提取的路网信息产生断裂的问题,提出一种自适应阈值的断裂道路连接方法。算法的第一步是找到“待连接点”,即出现断裂现象线段的“终点”。图像中的“待连接点”搜索完成之后计算其方向,在每个“待连接点”方向所属的象限内,自适应阈值R的值为每个“待连接点”与距离该点最近的目标点之间的距离。根据点的方向与R的值确定一个扇形的搜索范围。当一个“待连接点”的搜索范围中存在另外一个“待连接点”时,将两个“待连接点”相连。否则就将“待连接点”与距离该点最近的目标点相连,遍历所有“待连接点”,完成断裂道路的连接,即可得到完整的路网信息图。