近年来,遥感技术的迅猛发展,使我们能够获取极其丰富的空间信息。但如何自动、半自动处理、解译这些海量的空间信息却成了整个社会信息化过程中面临的重要问题。本文围绕水域、居民地、植被等典型面状地物的半自动提取展开研究,主要工作归纳如下: 1、阐述了课题研究的背景和发展现状,针对要提取的兴趣目标的特点,分析了面状目标提取的一些基本技术。 2、介绍了二值形态学、灰度形态学以及受控二值形态学的概念、性质、基本运算和由基本运算组成的形态变换以及形态学在图像处理中的应用。 3、在“地毯覆盖法”基础上研究了基于截距、斜率截距的边缘检测算法,并和其它边缘检测算子检测结果进行分析后得出,斜率截距法在边缘检测方面具有一定的优势。 4、结合遥感影像中居民地的纹理特征,在分析了前人提出的纹理分割模型基础上,提出了数学形态学和小波影像金字塔、灰度共生矩阵相结合的两种纹理分割模型,并对结果进行了精度评定。 5、针对水域的纹理比较细腻、灰度比较均匀的特点,提出了高、低帽变换进行影像分割和最佳阈值二值化图与闭开运算逻辑操作结合进行影像分割两种方法,并对这两种方法的优缺点进行了分析。 6、针对纹理较粗糙、灰度比较均一的植被,提出了基于形态梯度的单点提取方法。