【摘 要】
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使用SAR的目的是通过对数据的处理，从中获得有用的信息。因此，得到SAR图像后的一项重要工作就是进行图象的识别和解译，而地物的提取就是其中十分重要的一项工作。在SAR图像中，常
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使用SAR的目的是通过对数据的处理，从中获得有用的信息。因此，得到SAR图像后的一项重要工作就是进行图象的识别和解译，而地物的提取就是其中十分重要的一项工作。在SAR图像中，常见的地物包括河流、湖泊、居民区、植被、沟渠、道路、农田等，这些地物的提取同人们生活休戚相关。
论文的主要工作是研究SAR图像中地物要素的自动提取，这里主要是对三类地物的提取进行了研究，它们是水域、居民区和道路。
论文主要采用了阈值处理和形态学滤波提取SAR图像中的水域，首先对图像预处理以产生一幅具有合适灰度和均匀背景的图像，其次再使用Otsu阈值方法二值化图像，之后再利用数学形态学中的开闭运算和膨胀、腐蚀运算，最后使用边缘搜索算法，从而从水域部分中提取出其边缘。
论文给出了一种居民区提取方法，根据居民区具有的高亮度特性，以及规范的纹理特性，利用Sobel算子和Otsu阈值方法处理原始图像，得到居民区离散点图，再用K均值将其分割成块，最后用格雷厄姆方法生成居民区的边界，从而实现了居民区的自动提取。实验处理结果表明，论文所给出的方法是一种有效的居民区提取方法。
论文提出了一种从SAR图像中自动提取道路的方法，首先，对图像进行包括Frost滤波，形态学滤波等的预处理，其次根据道路具有的几何特征再次滤波，去除无关信息，再次使用Canny算子处理图像得到关于道路的轮廓图像，最后利用Hough变换提取道路的边缘，这里涉及到Hough变换的峰值检测、线检测和链接。实验结果表明这是一种可行的方法。
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