1. 研究目的与意义（文献综述）
随着科学技术的不断发展，近些年来以计算机科学技术为核心的电子学技术，光学技术，空间技术使用越加广泛，在此基础上使得遥感影像技术得到了飞速发展。遥感影像技术作用巨大，是向人们提供地球多维动态信息必不可少的关键部分。其中道路提取是遥感影像的一个常见应用，可用于快速生成地图、更新电子地图、为影像配准提供参考等，在城市规划等部门有着广泛的需求，使得我们能在遥感影像图上更快地获取有用的信息，为城市规划与道路网络作出了巨大的贡献。
道路提取是有效地利用高分辨率卫星影像的关键特征，影像道路有如下几个特征：几何特征（道路在影像图下呈长条形，且长度远大于宽度），辐射特征（道路一般有两条明显边缘，且道路内部灰度与相邻区域灰度反差较大）、上下文特征（具体指与道路相关影像特征）。在此特征基础上，国内外学者对道路提取做出了广泛研究。其中，EmmanuelChristopheandJordiInglada等人提出的基于路面颜色的道路提取方法，这种方法简单、快速和高效，该算法提供了一个量化的结果，唯一的入口参数是道路的颜色。但这种算法太过简单，不能全面覆盖，可为其他更复杂算法提供初始值。Renaud提出使用DoubleSnake模型实现道路边缘提取。利用Snake模型提取就是将影像的特征约束在一个能量函数中，通过能量函数最小化来达到提取目的。王天鹏与姜挺也提出一种基于模糊算子理论的道路半自动化提取方法。
本次的毕业论文主要的是基于OTB上的遥感影像道路检测。OTB全称为OrfeoToolBox，为了更好的对地观测，法国航天局主导开发了这款开源遥感软件。OTB本身就是一个大容量的图书馆，里面包含了大量的文件库，为用户提供遥感影像处理功能。OTB应用程序包最初只提供简单的遥感应用，伴随着其发展，越来越多程序包被添加到里面，执行各种任务。而Monteverdi的应用加快了OTB的发展，这是个功能强大的图像处理软件，在短时间内能完成众多的图像处理和遥感任务。2010年OTB程序包已经更新，开发团队的文件夹开始填充包紧凑的命令行工具来执行各种繁重的处理任务。后来在2011年，OTB应用得到了进一步改组，由于越来越需要的接口的OTB应用到其它软件，并提供自动生成的接口中，OrfeoToolsBox开发团队决定开发一种新的应用程序框架。其主要思想这个框架是：每个应用程序被写入一次对所有在共享库（也被称为插件）。这个插件可以自动加载到适当的工具而无需重新编译，并且是能够完全描述它的参数，行为和文件。
本次毕业论文的研究有着重要的现实意义，它能使我学习到道路提取中的各种算法，并且对数字图像处理技术有了更进一步的了解。这其中软件是基于C 实现的，也能使我编程技术得到提高，对自主学习能力有着很大的提高。
2. 研究的基本内容与方案
实现本次OTB上的遥感影像道路检测设计主要是要解决以下几个问题，完成OTB环境的编译，配置；读懂道路检测的相关算法，运用C 编程；运行出结果后用Monteverdi显示结果。
一、OTB环境的编译与配置主要参考SoftGuide中的指导。我是在Windows环境下搭建平台，运用OTB中提供的Cmake把需要运用到的ITK、ICE等库文件联系起来建立工程文件，然后在Eclipse框架下运行程序，进行编译，最后生成结果。在此过程中了解OTB的相关结构，熟悉环境的搭建。
二、相关算法的学习在各个参考资料中都可查到，我主要借鉴的是EmmanuelChristopheandJordiInglada等人提出的按颜色提取方法，示例中还有Stepbysteproadextraction的方法，其中主要学习的知识来自数字图像处理相关知识。C 的编程可以先从语法学习，然后学习逻辑，掌握基本的编
程技术后，再借鉴例子实现相关算法。如进展顺利的话，可在此基础上实现一种新的道路提取的方法，例如Snake方法等。
三、Monteverdi是一款独立出来的图片编辑软件，在OTB环境下编译好程序后，最后用Monteverdi实现道路提取的功能。这款软件的学习可以在OTB的网站中寻找相关的使用教程，也可以利用软件实现其他功能，熟练掌握软件的使用。
3. 研究计划与安排
第1-3周：文献查阅，包括著作、期刊、会议论文、网络资源等；
第4周：完成开题报告、论文提纲；
第5-9周：实现otb环境的编译与配置；
4. 参考文献（12篇以上）
1.otb网站https://www.orfeo-toolbox.org/
2.e.christopheandj.inglada.robustroadextractionforhighresolutionsatelliteimages.inieeeinternationalconferenceonimageprocessing,icip07,2007
3.v.lacroixandm.acheroy.featureextractionusingtheconstrainedgradient.isprsjournalofphotogrammetryremotesensing,53:85–94,1998
