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SAR图像中的道路不仅在军事上具有重要的战略意义，而且对国民经济也具有重要意义。SAR图像道路提取对地图更新、目标识别与图像校正也具有重要的辅助作用。本论文主要研究内容分为两个方面:基础桥连接算法的改进与SAR图像高速公路提取算法的设计。
论文在以下四方面对基础桥连接算法进行了改进:
一、预处理方式改进，其中包括使用直方图均衡化增强SAR图像边缘、使用FROST滤波抑制斑点噪声影响、使用OSTU二值化法使SAR图像中的边缘近似于光学图像中的边缘;
二、使用腐蚀-膨胀算法一连接道路边缘的断点;
三、增加桥连接模式搜索区域提取宽度变化的道路;
四、使用经验评估法对提取效果进行定量评估。
论文还使用了不同分辨率、不同场景的SAR图像分别进行了实验，并与其他的道路提取算法的提取效果进行了比较，实验结果证明改进桥连接算法具有较好的性能，可以有效的提取SAR图像中的道路，对宽度较小的道路也具有很好的提取效果，不会提取出非道路边缘的信息，而且不受道路内部障碍物的影响。
论文在分析SAR图像中高速公路特性的基础上，设计了一套用于SAR高速公路提取的算法，该算法首先使用直方图均衡化、FROST滤波、OSTU二值化与腐蚀-膨胀算法一对图像进行预处理;然后使用腐蚀-膨胀算法二与HOUGH变换提取高速公路的隔离带，并确定单行道的宽度;最后使用圆形模板匹配法提取道路的中心线，根据单行道的宽度提取高速公路的边缘。论文使用了真实的SAR图像进行了实验，并使用经验评估法对提取效果进行了评估，结果证明算法具有良好的性能，可以较完整的提取高速公路的边缘，有效的抑制了其他边缘信息的干扰，如河流边缘、房屋边缘等，而且该算法还可以提取存在一定曲度的高速公路边缘。