高分辨率遥感影像由于具有更新速度快、获取周期短、地物细节丰富等特点,在生产生活的各个领域中得到广泛应用,如何从海量遥感数据中挖掘出感兴趣的目标信息,是信息化进程中面临的主要问题。道路作为一种目标信息,它的自动识别和提取对影像理解,地理信息系统数据库更新,城市规划等都有重要的理论和现实意义。高分辨率遥感影像为人们提供大量地物细节的同时,也呈现出更多非目标地物信息,如道路提取中路面的斑马线、车辆、行人、行道树等的影响,这使道路提取面临更大的困难。传统的道路提取方法由于主要是针对中低分辨率影像进行处理,已不能满足实际工作的需要,因此如何准确高效的从高分辨率遥感影像中提取出道路是信息化进程中需要解决的主要问题。　　 本文在对现有道路提取方法进行分析与总结的基础上,结合高分辨率遥感影像的特点,采用基于边缘特征检测的高分辨率遥感影像道路提取方法提取道路,并将多尺度技术融合进道路提取方法中。本文的主要研究内容如下:　　 (1)在对道路影像特征进行归纳的基础上,对高分辨率遥感影像预处理方法作了总结。根据道路影像特征的不同,对高分辨率遥感影像与低分辨率遥感影像道路提取方法的差别进行了重点的分析与比较。重点研究了高分辨率遥感影像图像的增强方法。同时在算法设计时将道路的设计规范等因素考虑进来,有助于算法的实现。　　 (2)对常用的基于边缘特征检测的道路提取方法进行了对比,并着重探讨了数学形态学与Canny边缘检测算子相结合的高分辨率遥感影像道路提取方法,通过实验比较了常用几种边缘检测算子检测道路的优缺点。本文选用Canny算子来检测影像的道路特征,再使用数学形态学的闭合运算等其它运算提取出单像素宽的道路。　　 (3)为了解决空间域中提取道路对对比度和亮度较敏感以及高分辨率乡村影像道路不连续的缺点,本文现采用一种基于频率域的道路提取方法。由于现有的研究发现相位一致性方法能获得与人眼视觉相一致的特征,故将其与高分辨率遥感影像乡村道路的特性相结合,利用二阶矩理论能够提取出高分辨率乡村影像中的道路。　　 (4)针对高分辨率遥感影像城市道路路面噪声对道路提取效果影响较大的缺点,本文采用一种多尺度提取道路的方法。利用原始高分辨率遥感影像建立起影像金字塔,然后分层检测边缘特征,由上层影像来约束下层影像,并同时建立起边缘影像金字塔进行约束,以此来提取城市道路的主干道。　　 实验表明,上述方法能够有效的提取出高分辨率遥感影像中的道路信息。