图像中道路的提取,是数字图像处理领域中一个很重要的研究方向,并且有很好的发展前景。图像中的道路信息在很多领域都有很广泛的运用。但是由于道路图像的场景十分复杂,道路特征受到多方面因素的干扰,图像中道路目标的提取还达不到实际应用的要求。对于道路提取的研究已经有很多年的历史了,提出了很多有价值的算法,但是这些算法都有一定的局限性。本文总结和分析了前人在道路提取领域提出的典型算法,然后设计了一系列算法对道路进行提取。本文提取的道路图像有两种:简易道路图像和高分辨率城市道路图像。本论文主要做了如下研究:(1)对道路提取模型做了比较深入的研究,分析了图像中道路的特征,提出了影响道路提取效果的各种因素。在分析扫描地图图像的特征的基础上,建立了一个用于扫描地图图像道路提取的系统,该系统包括路口识别、噪声去除、道路细化、二值化、道路坐标存储。通过实验验证,这个系统具有一定的实用性。(2)在研究高分辨率城市道路图像的基础上,设计了一系列算法,对图像中的道路进行提取。该算法综合考虑了图像中道路的特征。在提取过程中,分别运用到了分水岭双阈值算法、多重加权、数学形态学和形状指数。