3.3  数学形态学在遥感影像道路提取中的局限性    18
3.4  本章小结    18
4  路径形态学基本原理及在道路提取上的应用    19
4.1  路径形态学基本原理    19
4.2  构造路径    19
4.3  路径开运算    21
4.4  道路自动提取    21
4.5  本章小结    23
5  数学形态学在遥感影像道路提取中的实验研究    24
5.1  实验内容、方法和条件    24
5.2  结果评价    28
5.3  本章小结    31
6  总结与展望    32
6.1  总结    32
6.2  展望    32
致 谢    34
参考文献35
1  绪论
1.1  选题背景及意义
遥感影像是指各种记录地物电磁波大小的影像，在遥感中主要是指航天影像和航空影像。随着航空航天技术的不断发展，人们在越来越多的领域里使用遥感影像，遥感影像逐渐成为城市道路网络的主要消息源之一，也是地理信息系统（GIS）中的重要信息基础。目前，随着遥感影像的多平台、多光谱、多时相和多分辨率等特点的发展和成熟，遥感影像中包含的信息越来越多，遥感影像的处理技术也更加完善。遥感影像的处理对目标检测、地图更新、目标匹配等具有重要的意义[1]。在摄影领域和目标识别领域，遥感影像的目标提取技术成为数字自动测图、自动提取目标的关键技术，所以这一技术成为了国际摄影测量与遥感领域关注的热点和焦点问题[2]。从高分辨率遥感影像中提取道路信息对遥感影像分析、城市规划、交通路线测绘和更新GIS数据库信息等方面都具有十分重要的研究价值。
近几年来，随着商业卫星和新型传感器的发展，一些高空间分辨率卫星如IKONOS、SPOT5、QuickBird等相继发射，使遥感影像的分辨率迅猛增加，从几十米提高到一米左右，甚至出现了达到厘米级的遥感卫星。由于高分辨率遥感影像信息的细节化不断提高，道路目标变得更加复杂，非道路的噪声也变得更加复杂，这些变化使遥感影像中的道路可分离性降低。因此，利用传统的道路提取方法，想要从高分辨率遥感影像中获得满意的道路提取结果变得更加困难。本文基于高分辨率遥感影像，利用数学形态学的理论方法，希望可以找到一种较为高效、可靠和使用的道路提取策略。
1.2  国内外高分辨率遥感影像道路提取研究现状
1.3  论文的主要研究内容和组织结构
本文就现有的遥感影像道路提取技术和及其局限性进行了说明和分析，接下来介绍数学形态学的基本原理和方法，并论证了利用数学形态学方法进行道路提取的可行性和局限性。然后就数学形态学方法的局限之处，使用路径形态学的部分知识使得到的道路更加清晰。最后对具体的实验结果进行分析和对未来工作进行展望。论文具体结构安排如下：
第一章主要说明选题的背景及意义，介绍了目前遥感影像道路提取的研究现状和存在的困难，最后介绍本论文的结构。
第二章阐述数学形态学的基本理论和基础应用。
第三章对遥感影像的道路提取原理进行阐述，并在此基础上结合数学形态学的知识，论证了数学形态学在道路提取上的可行性和局限性，得出可以使用的道路提取算法。
第四章介绍了路径形态学的基本原理，并阐述了利用路径形态学进行遥感影像道路提取的方法。
第五章用所得的算法处理实际的遥感影像，对实验结果进行分析，讨论本文所提出的算法在道路提取中的应用。 基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_25727.html