目前,从高分辨率遥感影像中进行道路信息的提取已经成为摄影测量与遥感、计算机视觉、模式识别及人工智能等领域的研究热点之一。国内外学者对高分辨率遥感影像道路自动提取方法进行了多年的研究,但仍未取得突破性进展。与之相对应,半自动道路提取方法由于充分结合了人的认知能力和计算机的分析能力,取得了一些显著性的成果。但现有的半自动道路提取方法的通用性不高,自动化程度较低。为此,本文提出基于圆形模板匹配的半自动道路提取方法,以期在通用性和自动化程度这两个方面有所提高。首先,通过滤波对比实验,选取L0滤波对影像进行平滑处理。其次,在人机交互的模式下选取道路种子点,利用自适应校正机制提取道路的先验信息,初始化建立圆形模板,以此避免当操作员选点错误时造成道路提取精度下降问题的发生;然后,建立圆形模板的灰度直方图,计算圆形模板的灰度值、直方图的峰值比率,结合圆形模板的纹理方差值,作为圆形模板匹配的判断依据;接着,针对模板追踪匹配过程中干扰道路提取的情况进行分析,构建障碍物的跨越机制、道路模板和道路主方向的动态更新机制,同时基于拓扑连通性开展误检测种子点的剔除研究;最后,基于抛物线模型对道路种子点进行拟合,生成道路中心线。通过多组不同类型高分辨率遥感影像的道路提取实验,结果表明:与其他方法相比,本文方法能快速有效地提取道路信息,并且具有一定的鲁棒性与优越性。