1.面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入影像，利用改进的Canny方法提取边缘图及其相位图；

步骤2：基于Canny方法处理后的边缘图像，分别对不同情形下目标点进行细化处理；

步骤3：边缘链码线段提取；

步骤4：确定基准线段集和待融合线段集；

步骤5：以线段融合结果为处理基元，依据线段长度优先原则确定初始优化线段；

步骤6：建立线段优化模型。

2.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

1包括：

步骤1.1：选择16×1的高斯滤波器对影像进行滤波处理；

步骤1.2：梯度检测以x向梯度图为例，先对原图像y向滤波，然后进行x向梯度检测；对y向梯度图检测，则先对原图像x向滤波，然后进行y向梯度检测；

步骤1.3：计算边缘点相位。

3.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

2包括：

步骤2.1：八邻域内无边缘点，直接对目标点进行消除处理；

步骤2.2：八邻域内仅有1个边缘点时，目标点为毛刺点或端点；

步骤2.3：当八邻域内存在2个边缘点时，如2点不存在连通性，当前目标点予以保留；而当2点存在连通性时：类似对角关系，且2点在其八邻域内除目标点外均存在边缘点，则目标点消除；类似四连通关系时，若2点在其八邻域内均有边缘点，消除当前目标点，其余情况下目标点均予以保留；

步骤2.4：当目标点八邻域内存在3个边缘点时，如3点之间存在八连通关系，则当前目标点消除；

步骤2.5：八邻域内存在4个边缘点时，如4点均存在四连通关系，消除当前目标点；

步骤2.6：八邻域内存在5个边缘点时，如5点间存在连通关系，消除当前目标点。

4.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

3包括：

步骤3.1：检测链码起始端点；为防止环状端点检测对链码跟踪构成干扰，采取先单端点后环状端点的顺序进行链码跟踪；

步骤3.2：确定动态链码主方向；

步骤3.3：判断当前点八邻域是否存在边缘点，确定链码跟踪方式；

步骤3.4：链码线段拟合分析；

步骤3.4.1：链码方向检测；

步骤3.4.2：链码点与拟合线段距离检测；

步骤3.5：对获取的边缘链码进行相位编组验证，通过最小二乘方法求取线段方向，接着对边缘点进行相位验证。

5.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

4包括：

步骤4.1：根据相位相近性原则对两线段集进行相位约束，确定相位分组；

步骤4.2：端点约束；对同一边缘，不同方法提取线段位置应当基本吻合，即基准线段端点或待融合线段端点到对应线段投影距离应当低于一定阈值，方可视其为同一地物边缘线段；

步骤4.3：分析线段间拓扑关系；

步骤4.4：根据基准线段与待融合线段的约束匹配进行模糊决策，实现线段融合；

步骤4.4.1：重叠投影；

待融合线段两端点投影位置在基准线段上，此时可直接选取基准线段为融合结果；反之，待基准线段两端点投影位置在待融合线段上，待融合线段则为融合结果；

步骤4.4.2：相交投影；基准线段与待融合线段两端点存在相交投影，此时融合规则应随着线段长度变化而变化。

6.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

6包括：

步骤6.1：建立几何约束模型；

步骤6.1.1：建立跟踪矩形；

步骤6.1.2：建立断裂线段的位置约束条件；

步骤6.1.3：对线段进行拓扑约束；

步骤6.2：建立纹理约束模型；

步骤6.2.1：依据相位一致性原则，将相位约束设置为待确定断裂线段的纹理约束条件之一；

步骤6.2.2：根据共区域性特征，提出一种整体匹配评价算法；

步骤6.2.3：针对线段优化过程中得过提取问题进行封闭性分析；

步骤6.3：建立线段动态优化模型；

步骤6.4：优化线段分析，判断优化线段是否已经全部处理，如未处理则进入步骤5，反之若全部处理完毕则输出所有优化线段。

7.如权利要求4所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

3.5包括：

首先统计链码中边缘点相位符合线段方向的数量，其次将该数量与链码组边缘点总数量进行对比，判断比值是否低于阈值θ：步骤3.5.1：若低于阈值θ，判断线段长度是否达到阈值τ，满足要求则直接输出线段，接着以当前链码终点为端点进入步骤3.3；不满足要求则按照链码跟踪顺序，将第3点边缘点视为端点，进入步骤3.3；

步骤3.5.2：若当前链码高于阈值θ并且链码中存在交叉点，则按照链码跟踪顺序，将前两个边缘点删除，链码中其余点恢复为边缘点后进入步骤3.1，防止影响交叉点处其他线段的提取；

步骤3.5.3：若当前链码高于阈值θ且不存交叉点，则按照链码跟踪顺序，将前两个边缘点删除。

8.如权利要求5所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

4.4.2包括：

基准线段长度为待融合线段2倍，以基准线段所携带参数为主，按照2个线段在基准线段上的最大投影范围，确定融合线段；

待融合线段长度为基准线段2倍，选取待融合线段所提供参数，按照不同线段端点在待融合线段上的最大投影范围，确定融合线段；

前述2条件均不满足时，选取基准与待融合线段4个端点，统计距离最大的2个端点，以此作为融合线段的端点。

9.如权利要求1所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤

5的具体方法为：

按照数字图像理论，噪声通常是随机存在，其符合线性规则特征的概率必然较小，反之若线段长度越大，其符合实际地物边缘的概率越高，但同时受到噪声干扰的可能性也相应增大，根据线段长度优先的原则确定初始优化线段，将其存入数据集N中，该数据集依次记录每条线段属性及该线段在数据集中的序号；以线段端点空间位置为基础，构建端点矩阵M1，M1矩阵大小与影像大小一致：其中，mij记录对应影像位置(i,j)上是否存在线段端点，有则直接记录线段在N中的序号，没有则为0；k和n分别为影像行列数值。

10.如权利要求6所述的面向高分辨率遥感影像的线段提取方法，其特征在于，所述步骤6.3具体方法为：受到边缘锯齿化的影响，初始优化线段与实际地物边缘并不能完全吻合，采用动态优化线段，以确定新的跟踪端点及跟踪范围，避免当初始优化线段出现位置偏差时，导致最终提取的优化线段精度受到影响；

利用每条线段提供的边缘点集，采用最小二乘法计算线段参数，并利用边缘点在该线段上的投影范围确定优化线段端点，同时更新优化线段参数信息。