本文以在遥感影像中检测机场为目标,分析了机场的跑道特征,研究了直线提取的一些方法,并利用机场跑道的直线特征来提取跑道,最后又实验了通过区域生长获取机场跑道结构的方法,取得了一定的效果。本文完成的工作主要有:1.分析研究了Hough变换、相位编组、基于链码的直线提取这3种直线提取的方法,并分别做出了相应改进。针对Hough变换计算量大的缺点,通过统计边缘检测图像中各像素点的梯度相位来确定直线最可能出现的区间,并将Hough变换时参数空间的θ角限定在这一区间,将参与运算的像素点限定为梯度相位处于该区间的边缘点,这大幅降低了计算量。对相位编组中梯度相位的计算方法做了改进,利用各像素点对8个方向模板的不同响应将产生最大响应的模板方向作为该点的边缘方向,其垂直方向作为梯度方向,实验表明这种方法得到的直线支持区更为完整。最后通过加权最小二乘拟合得到了定位更为准确的直线。针对基于链码的直线提取方法易受链码跟踪算法制约这一缺点,改进了链码的跟踪算法。并采用了一种快速实用的直线提取算法,克服了Freeman直线链码准则过于理想不够实用的缺陷。2.利用感知编组的相关知识对直线进行连接,并采用了一种平行线匹配连接的方法,使之更适合机场跑道的特点。3.在提取了对应机场跑道的平行线之后,采用了在平行线两端检测“L”形结构的策略来确定跑道的区域。4.针对机场跑道结构具有相同的灰度特征这一特点,以已提取出的跑道区域内的像素点为种子点,采用区域生长的方法获取整个机场的跑道结构。