合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,具有全天候、多极化、多视角、多俯角数据获取能力,可穿透烟雾、云层、树林等地物,近年来得到了快速的发展。与其他传感器图像相比,SAR 的观测范围广,观测到的地物轮廓清晰,因而SAR 图像能更好地区分邻近目标的特性,能更准确地确定目标地域的大小。随着现代技术的发展,融合了近代的计算机技术和先进的数字信号处理技术的高分辨率的合成孔径雷达,在许多领域,如战场侦察、高空摄像、大地遥感、测绘、大地资源探测、灾情预报、军事指挥观察和国民经济的其他领域得到了日益广泛的应用。在SAR 图像分析中,某些对象诸如道路、桥梁、河流、海岸线等具有线性结构,利用计算机从SAR 图像中自动提取这些线性地物信息,具有重要的意义。线特征检测可用于多传感器图像配准、绘图学应用以及图像分割与目标识别等。国内外在SAR 图像道路检测方面的研究大概有20 多年的历史,发表的文章难以计数,但是,至今还没有一套功能完善的系统能实现此愿望。然而,20 多年国内外在此领域的研究,汇聚了多学科知识的精华,出现了许多理论与技术的创新。本研究论文试图将传统的半自动化的道路检测方法结合遗传算法等新理论,力图实现道路网的全自动检测。本论文针对SAR 图像数据的特点,详细研究了星载合成孔径雷达图像中道路网提取方法,基本上经过了道路中心线检测、道路片段提取、道路片段连接等步骤,最后得到了一种较理想的具体实现方案: (1)、道路中心线检测即对含有斑点噪声的SAR 图像进行两次滤波获得较细的道路中心线。首先以图像中每一个像素为中心施加一滤波器窗口,该窗口像素和同样大小的二元高斯函数的一、二阶偏导数滤波器窗口卷积后可得出该像素处的二元泰勒多项式从而计算出两个参数是否满足道路中心线条件,若满足则是黑点,否则为白点。然后将第一次滤波得到的二值图像进行第二次相似的滤波,改变参数的门限可使道路中心线更细。(2)、道路片段提取即对得到的道路中心线二值图像分割成许多局部窗口,然后对每一局部窗口进行Hough变换得到该局部区域的逼近直线段,从而获得了该局部窗口的道路片段。(3)、道路片段连接即对道路片段二值图像进行简单的初步连接,同时对每一道路建立一个链表结构,然后运用遗传算法对其进一步连接以得到道路网。最后去除较短的孤立的道路并对道路平滑,使道路片段连接处变得更加流畅以减少道路检测误差。