近年来,遥感技术迅猛发展,使我们能够获取极其丰富的信息。如何自动处理、解译海量的图像数据是整个社会信息化过程中面临的重要问题。道路信息作一种重要的地理专题信息,被广泛应用于军事、测绘、交通、导航等诸多领域。虽然从95年至今,道路提取技术有了长足发展,但大多数提取结果较好的方法也只是半自动的,找到从影像数据中提取道路的效果好且自动化程度高的方法成为尚待解决的难题。本文以高分辨率遥感数据为对象,对道路提取方法进行了深入研究。文中首先介绍了高分辨率遥感影像道路提取的主要过程;边缘增强、边缘检测和边缘连接;然后分析与评价了各过程中现有主要算法的优势与不足;最后在边缘检测与连接中引入了道路方向信息,采用了基于方向可调滤波器的边缘增强与检测方法和基于方向信息的边缘连接算法,并用高分辨率遥感图像进行了大量实验。结果表明,基于方向可调滤波器的道路提取方法,不但能较好地自动提取道路的位置,且能准确地确定道路的宽度。边缘增强的目的是为了最大限度地提高边缘与背景反差,突出边缘信息。论文介绍了直方图均衡化、同态增晰和多尺度小波图像增强等三种边缘增强方法的基本原理,并对第一种边缘增强算法用真实遥感图像做了实验。对实验结果的直接观察可以看出,直方图均衡化确实明显地增强了图像中包含的边缘信息。边缘检测是道路提取步骤中的重要一环,如何准确地连续地检测出道路边缘,同时最大限度地抑制其它非道路信息,一直是道路自动提取的难题.论文详细介绍了Canny边缘检测算法的基本原理,提出将它与方向可调滤波器相结合来对Canny边缘检测方法做出了改进,利用Canny边缘检测对边缘的敏锐性和方向可调滤波器对方向的灵活性对道路边缘进行提取。文中利用实验证实了道路方向统计的可行性,并对试验图像中的道路方向做出统计,使用方向可调滤波器对图像进行了滤波,实验结果表明,方向可调滤波器最大限度的增强和提取了道路边缘。边缘连接是在边缘检测的基础上对提取出的间断边缘进行取舍和连接。论文介绍了Hough变换的基本原理,利用方向信息改进了Hough变换工作过程,让它只在道路方向上寻找提取直线,从而达到除去道路边缘以外的其他它边缘信息的目的。同时介绍了启发式搜索和基于视觉感知的双层次边缘连接方法的原理,结合这两种方法,提出基于方向启发式搜索的边缘连接方法,从最终的道路边缘提取效果看,基本上准确完整的提取出了边缘信息,道路提取结果令人满意。