城市道路信息是城市基础地理信息的重要组成部分,对城市规划、汽车导航、地理信息数据库更新、地图制图等具有重要意义。如何从遥感影像中精确、高效地提取道路信息成为近年来研究的热点。从上世纪七十年代开始,国内外专家学者就开始进行道路提取算法研究,取得了很多的成果。但是大部分成果属于半自动道路提取,都有局限性大、适用范围小的缺点。随着遥感影像分辨率的不断提高,进一步研究高分辨率影像中道路提取更加具有理论和实际意义。本文针对高分辨率遥感影像中的城市道路提取进行了研究。传感器在获取影像的过程中会受到自然的、系统的等多种因素的影响,必然会产生噪声。为了保证道路提取的效果,在提取之前进行影像预处理是非常必要的。本文对影像预处理常用算法进行了研究和对比,为预处理算法选择提供了依据。Hough变换作为道路提取常用算法之一,本文介绍了hough变换算法的原理和计算过程,它是将影像空间边缘点变换到参数空间,影像空间线的检测转变为参数空间点的检测,并结合双边滤波进行了道路提取实验。介绍了数字图像处理中数学形态学的基本理论,形态学运算中主要包括：膨胀、细化、开运算、闭运算和形态学细化等。传统hough变换具有内存占用量大,计算效率低等缺陷,不利于复杂道路的高效提取。本文介绍模糊hough变换算法,它是利用模糊集合理论进行累积矩阵的计算,并结合形态学细化算法进一步降低计算量。针对高分辨率遥感影像的城市道路,本文分析了道路在影像中的基本特征,并在此基础上研究了道路提取的相关算法,提出了道路提取的一些新思路,并在提取实验中取得了令人满意的成果。