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随着遥感技术和计算机技术的快速发展,高分辨率遥感为人们提供了高质量和丰富的数据源。道路是基础地理信息中的重要基础要素,道路网的高效率、高精度提取对地图制图、数据更新具有十分重要的意义,而高分辨率遥感技术已成为道路网信息获取的重要手段。道路信息在遥感影像中呈现出以下特征：宽度基本一致长度长的几何特征、灰度在局部区域变化缓慢的辐射特征、鲁棒性强的光谱特征、道路之间相互连接成网络的拓扑特征、道路在现实中所实现的功能特征以及道路与周围区域相关联的上下文特征。如何从丰富的高分辨率遥感数据中提取道路网是遥感目标提取的重要内容。数学形态学作为应用数学的一个重要分支,它是通过探测目标图像的形态特征来研究目标图像的空间结构从而对图像进行各种处理的分析工具,它的基本思想是用具有一定形态特征的结构元素去度量和提取图像中对应的形状目标以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学在计算机视觉、图像处理和分析、模式识别、测绘等领域得到了广泛的应用。本文基于数学形态学的基础理论和算法,结合遥感影像中道路的几何特征对高分辨率遥感影像的道路网信息进行提取。本文的主要内容有：1.简要叙述了道路网提取的意义,介绍了国内外数学形态学应用于图像处理和道路信息获取的研究概况。2.介绍了数学形态学的理论和基本运算,主要对二值形态学和灰度形态学的理论、算法和代数性质做了阐述。3.分析了高分辨率遥感影像道路提取的特殊性与难点,运用数学形态学开、闭运算,Top-Hat变换,阈值分割,形态细化等算法,在模拟影像上实现了道路信息的精确提取。4.在对遥感影像中道路特征进行深入研究与分析的基础上,充分顾及道路的几何特征,把在模拟影像上准确实现道路提取的数学形态学算法应用于实验影像中的道路网提取。采用形态开运算对实验影像去噪；闭运算用于填补道路提取过程中的漏洞；利用阈值分割方法对影像进行分割；最后通过细化运算得到道路的中心线信息,进而得到完整的道路网提取结果。本项研究表明,在充分顾及遥感影像中道路几何特征的基础上,运用数学形态学方法在高分辨率遥感影像中提取道路,具有较好的提取效果和较高的几何精度。