作为城市骨架的道路无疑是一种最重要的地物，道路信息在军事、测绘、交通、导航等诸多领域得到广泛的应用。城市建设速度的加快，使得我们必须定期地更新旧的道路信息，以保证其实时性和有效性。日新月异的遥感技术为更新旧的GIS信息提供了一种便捷、低成本的途径，所以世界范围内有许多研究者都在设法解决“从遥感影像中提取城市道路”这一极具挑战性的课题。周绍光所著的《高分辨率遥感影像中道路提取方法的研究》介绍了与道路提取有关的多个方面的内容，包括国内外研究现状，弱对比道路边缘线的提取，路面一维纹理，分割路面点的马尔可夫随机场模型，解算随机场能量函数的图割方法和置信传播方法，分割路面点的模糊C均值模型和感受野模型，道路条带的修整、连接和矢量化等。

道路是一种重要的地理专题信息，高分辨率遥感影像为道路信息的及时更新提供了一条有效的途径．从高分辨率遥感影像中提取道路网已成为摄影测量与遥感、地理信息系统及计算机视觉等领域的研究热点。

在高分辨率影像中，道路呈现出复杂的特征，提取道路牵涉许多问题。周绍光所著的《高分辨率遥感影像中道路提取方法的研究》介绍了与道路提取有关的多个方面的内容，包括国内外研究现状，弱对比道路边缘线的提取，路面一维纹理，分割路面点的马尔可夫随机场模型，解算随机场能量函数的图割方法和置信传播方法，分割路面点的模糊C均值模型和感受野模型，道路条带的修整、连接和矢量化等。

《高分辨率遥感影像中道路提取方法的研究》可供从事基础地理信息更新、城市地形图导航等研究工作的科技人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。

前言

第一章 绪论

 1.1 引言

 1.2 道路的图像特征

 1.3 道路提取算法中的共同问题

 1.4 国内外研究现状

第二章 道路边缘线的提取方法研究

 2.1 经典直线提取方法

2.1.1 启发式连接法

2.1.2 层次记号编组法

2.1.3 Hough变换

2.1.4 相位编组法

 2.2 利用动态规划和改进的相位编组法提取道路边缘线

2.2.1 动态规划的基本概念

2.2.2 动态规划模型的基本要素

2.2.3 动态规划模型的建立

2.2.4 动态规划的求解方法

2.2.5 用于边缘检测的动态规划模型

2.2.6 改进的编组区获取法

2.2.7 利用动态规划理论从组合编组区中检测道路外边缘线

 2.3 总体实验结果与分析

2.3.1 影像选取

2.3.2 实验中参数值的设定

2.3.3 实验结果分析

2.3.4 精度评价

第三章 分割道路影像特征值的获取

 3.1 图像分割的必要步骤

 3.2 常用的道路分割特征值

 3.3 一维道路纹理特征的提取

3.3.1 角度-纹理特征的基本原理

3.3.2 一维Gabor滤波器设计

3.3.3 确定道路方向

第四章 FCM分割模型

 4.1 引言

 4.2 数据集的C划分

 4.3 聚类目标函数

 4.4 基于FCM的图像分割算法

4.4.1 HCM算法

4.4.2 FCM算法

第五章 结合空间信息的FCM算法

 5.1 引言

 5.2 结合空间信息的FCM分割理论

5.2.1 现有的两种基于空间信息的FCM分割算法（SFCM）

5.2.2 改进的空间信息FCM分割算法

 5.3 分割方法的对比实验及分析

第六章 基于MRF的图像分割模型

 6.1 引言

 6.2 马尔可夫随机场理论

 6.3 常用的MRF模型

6.3.1 自生模型

6.3.2 多层逻辑模型

6.3.3 高斯马尔可夫随机场

 6.4 MRF分割模型

 6.5 能量优化算法

6.5.1 模拟退火法

6.5.2 条件迭代算法

6.5.3 置信传播算法

6.5.4 EM估算参数

第七章 利用Graph Cuts方法分割道路

 7.1 引言

 7.2 网络图与流量网络

7.2.1 图的相关定义

7.2.2 图的矩阵表示

7.2.3 流量网络

 7.3 最大流的解算方法

7.3.1 割与最大流最小割定理

7.3.2 最大流的求解流程

7.3.3 传统最大流解算方法

 7.4 图割方法

7.4.1 算法的基本流程

7.4.2 交换移动与扩展移动

 7.5 基于图割的道路分割方法

7.5.1 图割方法用于面状对象的分割

7.5.2 改进的图割方法用于道路条带自动分割

 7.6 道路分割实验与精度评定

7.6.1 改进方法与原有图割方法的比较

7.6.2 改进方法与其他代表性方法的比较

第八章 基于感受野模型的路面点分割方法

 8.1 引言

 8.2 几种视觉神经元感受野的性质

8.2.1 光感受器的感受野

8.2.2 水平细胞的感受野

8.2.3 双极细胞的感受野

8.2.4 无足细胞的感受野

 8.3 经典感受野模型的描述及本书模型的提出

 8.4 各向同性道路检测算子设计

 8.5 对检测所得路面点的后处理

第九章 道路条带的修整和矢量化

 9.1 引言

 9.2 数学形态学方法

 9.3 改进的直线段匹配法

9.3.1 原始直线匹配法

9.3.2 改进直线段匹配法

9.3.3 改进直线段匹配法对简单城市道路影像的实验

9.3.4 阶梯状地物的剔除

 9.4 道路条带转换为距离图的两种方法

9.4.1 欧氏距离变换

9.4.2 圆形相位模板

 9.5 脊线跟踪搜索道路中心线

9.5.1 脊线跟踪原理

9.5.2 改进的脊线跟踪算法

 9.6 张量投票连接断裂的道路段

9.6.1 张量的定义和性质

9.6.2 张量投票算法

9.6.3 张量编码

9.6.4 张量投票

9.6.5 张量分解

9.6.6 断裂道路的连接

 9.7 基于MRF原理的道路段的组织和连接

9.7.1 简述

9.7.2 MAP-MRF道路段组织模型

9.7.3 道路段上下文组织

 9.8 一种新的道路网获取策略

9.8.1 搜索中心线

9.8.2 优化道路中心线

9.8.3 连接道路中心线

9.8.4 提取道路双边缘线

 9.9 获取矢量化道路的Clode方法

第十章 总结与展望

参考文献