1、基于高分辨率遙感影像的路網(wǎng)提取是模式識別、計算機視覺、遙感應(yīng)用等領(lǐng)域研究中的重點與熱點之一。高分遙感影像的細(xì)節(jié)豐富，特征多樣。傳統(tǒng)的道路提取方法采用簡單的濾波技術(shù)對圖像進行預(yù)處理，對遙感影像中顯著道路結(jié)構(gòu)與屬于非道路結(jié)構(gòu)的紋理干擾進行相同程度的平滑，從而影響后續(xù)的檢測結(jié)果與效率。在這個背景下，本文圍繞道路提取技術(shù)預(yù)處理中的兩個主要步驟——對紋理干擾的平滑與對顯著道路結(jié)構(gòu)的增強展開重點研究。
　　首先，本文建立了一種基于認(rèn)知心理學(xué)的

2、圖像顯著結(jié)構(gòu)度量模型(AperiodicDirectional Structure Model)。針對認(rèn)知心理學(xué)中顯著道路結(jié)構(gòu)具有的各向異性、局部方向性等特點，本文建立了一個道路顯著結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)度量模型。
　　其次，受圖像引導(dǎo)濾波啟發(fā)，本文提出了一種以道路顯著結(jié)構(gòu)度量模型為導(dǎo)向的自適應(yīng)平滑方法。本文在道路顯著結(jié)構(gòu)度量模型的指導(dǎo)下，結(jié)合線積分卷積方法主要思想，對非道路結(jié)構(gòu)的特征和潛在道路結(jié)構(gòu)特征進行自適應(yīng)的平滑作用，從而實現(xiàn)對道路結(jié)構(gòu)的

3、保留。
　　最后，本文以道路顯著結(jié)構(gòu)度量模型為導(dǎo)向并結(jié)合一致性沖擊濾波算法提出了一種基于任務(wù)導(dǎo)向的沖擊濾波增強方法，對屬于道路結(jié)構(gòu)與非道路結(jié)構(gòu)的流線進行不同程度的增強濾波，以增強道路邊緣，提高后續(xù)路網(wǎng)提取算法檢測效率。
　　實驗部分對本文提出的聯(lián)合濾波算法與相關(guān)結(jié)構(gòu)感知濾波方法進行了多項對比實驗。另將本文濾波技術(shù)直接應(yīng)用于最新的路網(wǎng)提取算法中進行量化評估，并與其他濾波技術(shù)應(yīng)用于相同算法進行對比實驗。實驗結(jié)果顯示，本課題濾波效