图像分割技术在多个领域有着重要的应用,近年来也取得了一些研究成果,特别在文本、人脸、汽车牌照以及医学图像处理上的研究较为成熟,而地形图中的道路有着其独特的特征,如道路长度较长,其宽度基本一致,灰度分布相对均匀,道路区域与背景灰度差别较大,道路图像中脉冲噪声和高斯噪声同时存在等,这使得基于这些特征的道路识别具有相当的难度。道路地形图的图像降嗓预处理效果、地形图中道路信息与背景分离的准确性、系统性,是影响道路识别的关键因素。本文首先研究对比了各种图像分割技术,分析了阈值分割方法、边缘检测方法、区域分割方法等技术的主要特点。结合道路地形图像的道路特征,采用图像灰度化算法、灰度直方图均衡化算法,引入权植参数,提出了一种改进的中值滤波算法,在对图像进行对比度扩展后进行滤波去噪处理,实验表明,新方法对脉冲噪声和高斯噪声的抑制均取得了较好的效果。然后针对道路地形特征,运用改进的中值滤波、阈值分割等图像处理技术,采用图像骨架的方式提取图像特征,对道路地形图进行识别提取,并给出了一套较为完整的目标识别算法与流程。最后,设计并实现了一个道路地形识别系统,实现了对道路地形目标的识别定位,验证了本文所提出算法的正确性、可靠性和可行性。系统运行结果表明,本系统针对于道路的识别速度效率较高,具有一定的实用性。