郭虎[1]2002年在《地形图扫描图像预处理的研究》文中进行了进一步梳理本文首先对地形图扫描图像预处理常用的方法进行了研究和总结。地形图扫描图像预处理通常包括扫描输入、图像拼接、图像纠正、二值化、细化等操作。在研究图像拼接的过程中，发现现有的自动拼接方法在地形图扫描图像拼接时的缺点，基于此提出了一种改进的适用于地形图扫描图像的自动拼接理论。在手动拼接的方法上，采用“分块显示、整体拼接”的思想，提出了一种高效率显示BMP图像和消除图像漫游时闪烁的方法，极大的提高了拼接速度和效率。另外对图像拼接中用到的数学模型作分析，比较了其优劣性。同时对二值化、细化等操作进行实验研究。然后从面向生产的观点出发，在VC.net平台上开发了具有实际应用价值的地形图分块扫描图像拼接系统。
周蓓蓓[2]2008年在《彩色地形图点状地物符号的提取与识别》文中指出地理空间数据对数字城市的建设至关重要,将现有的地形图数字化,并对地图要素进行自动提取和识别以获得地理信息,是获得地理空间数据的一种低廉而高效的方法,在今后相当长的一段时间内仍将是数字地理信息的主要来源之一。本文针对彩色地形图点状地物符号的自动提取和识别作了具体的研究工作。本文首先分析了人阅读地图的过程,并利用模式识别理论分析了计算机阅读地图过程,在此基础上对地图识别的总体框架进行了设计,采用二次去噪模型,提高了彩色图像处理的效果。地形图经扫描后,采用非线性各向异性扩散方法对彩色图像进行平滑处理,以提高彩色图像的质量。通过对各种颜色空间的比较,选择了适合彩色地形图分割的I1-I2-I3颜色空间,并利用模糊C均值聚类方法在颜色链表的直方图上完成了对彩色地形图的自动分色,得到了黑、棕、蓝、绿四个要素图。要素图经二值化后,用数学形态学方法对其进行二次去噪,修补断点,去除孤立点、毛刺,为后续的识别打下基础。对细化的二值要素图进行矢量化操作,得到矢量化数据。最后使用统计方法和神经网络方法实现了点状地物符号的识别。
郑华利[3]2003年在《彩色地形图的自动识别与矢量化研究》文中指出地理信息的数字化是建立地理信息系统(GIS)的重要环节，工作量占整个系统开发的叁分之二以上。地形图自动识别与矢量化是涉及多个学科、集理论和实践为一体的图像处理与识别技术，据此可显着提高数字地图的开发效率。多年来的理论及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但也存在着许多亟待解决的问题。本文首先分析了地形图自动识别及矢量技术的发展现状，指出了现存的主要问题。然后参考人类视觉系统的信息提取原理，分别从地形图图像预处理、颜色分层、等高线矢量化、黑版要素提取与识别、虚线的提取五个方面提出了自己的观点及算法。最后将以上算法综合，自主开发了一个地形图自动识别与矢量化原型系统，这既是对本文算法的检验，也为整体系统进一步开发、完善打下良好基础。 本文的研究成果主要包括： 1．分析了地图信息提取与识别的重要意义及发展现状，研究了地形图自动识别与矢量化的常用方法及作业方式，指出本课题现存的主要问题。 2．探讨了地形图图像质量退化的误差成因，指出图像预处理工作的必要性。通过对目前非线性扩散算法的分析、总结，提出了基于区域特征分析的地形图图像自适应平滑算法。该方法克服了原有算法噪声敏感、角点模糊的缺点，对其它图像的平滑也可收到较好的效果。 3．指出目前地形图分层算法设计中仅考虑像素颜色信息的不足，提出了空间关系信息与颜色信息相结合的地形图分层算法，同时通过色彩空间转换、改进的模糊C均值算法实现了地形图图像的分色。实验证明，该算法可有效地抑制地图图像的颜色误差，提高分层精度，为地图的分层识别及矢量化奠定了良好的基础。 4．对目前的图纸矢量化算法进行了较全面的总结与分析。为改善等高线自动矢量化的效果，提出基于区域流向分析的可变形模型跟踪算法。同以往基于二值图像的二阶段矢量化算法不同，本算法直接基于原地形图图像。最终通过初始种子段的生成、可变内力控制及区域流向分析，实现了等高线的自动矢量化及断点、粘连点的处理，具有较好的稳定性及自适应特征。 5．分析了地形图黑版要素的形态特征，提出了基于形态分解的地形图黑版要素提取及识别算法。此算法在多角度并行运算的基础上进行扩展，辅以要素的节点分析，运用腐蚀、膨胀、改进的RLS变换等算子对相同特征的结构进行摘要分类后综合，初步实现了黑版要素如道路、居民地、汉字等的自动提取、识别。 6.对地形图制图中的视觉组织现象进行分析，指出运用视觉组织算法进行地形图识别的意义及必要性，提出了基于视觉组织的虚线自动提取算法。该算法通过虚线点的相互作用分析、形态滤波、有界深度优先搜索、可变形模型迭代跟踪实现了虚线的自动跟踪及矢量化。 7.根据以上思路和算法，将理论与实践相结合，开发了二个彩色地形图自动识别与矢量化的原型系统，初步具备了地形图要素的自动提取、识别与矢量化功能。同时，提出矢量化效果的整体评价指标，对实验结果进行了系统的评价。最后，分析与展望了地形图智能理解的研究前景。
辛动军[4]2006年在《彩色地形图要素的自动识别与获取研究》文中研究说明地理信息的数字化是建立地理信息系统(GIS)的重要环节，工作量占整个系统开发的叁分之二以上。地理信息系统中数据的获取仍是影响其发展的瓶颈。彩色地图要素的自动识别与获取技术涉及到多个学科，是集理论和实践为一体的图像处理与识别技术。多年来的理论及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但也存在着许多亟待解决的问题。本文以比例尺为1：5万的彩色地形图为研究对象，重点对颜色分层、等高线的识别与获取、黑板要素图上道路的识别与获取、蓝版要素图上水系的识别与获取几个方面进行了研究。利用本文提出的算法，结合本课题已有研究成果开发了一个彩色地形图识别与获取原型系统。本文的主要研究成果及创新点：1．提出了基于类中心约束的模糊c均值(fuzzy c-means，FCM)聚类算法。根据RGB空间中颜色的统计特征初始化隶属度矩阵，解决了传统FCM算法对初始值敏感的问题。为了克服FCM算法不能很好的处理聚类尺寸不同和数据疏密程度不同的情况，定义了新的度量方式。除利用了颜色信息外，还引入了像素关系信息，从而有效地降低了颜色误差对分色的影响。2．提出了等高线跟踪算法和基于等高线线体流向分析的补断算法。利用数学形态学的击中—击不中变换消除等高线图上的噪声和孔洞。为了提高等高线的矢量化效果，克服噪声的影响，采用改进的梯度矢量流主动轮廓模型提取等高线。在未经细化的等高线图上直接提取等高线，可避免因等高线细化畸变导致的跟踪错误。利用等高线线体流向信息并结合等高线邻接关系修复断裂的等高线。3．提出了虚线道路和实线道路的提取算法。构造了基于格式塔准则的虚线道路图搜索A~*算法启发式函数。定义了提取实线道路基元的投影矩阵。改进了提取实线道路的主动轮廓模型，提高了对弱边缘的提取能力。4．提出了不同水系要素的不同提取方法。包括不同交叉模式的跟踪方法、双线河流的判别方法、改进的梯度矢量流模型及面状要素提取的初始化方法等。5．根据以上思路和算法，开发了一个彩色地形图矢量化原型系统。
邓开来[5]2009年在《基于MicroStation平台的彩色地图矢量化研究》文中研究说明对地图要素进行扫描矢量化采集是地理信息获取的主要方法之一,曾广泛用于我国1:5万基础地理信息数据库建立,当前仍是境外地区地理信息获取的最常用手段,还必须对相关问题继续进行深入的研究。地图要素扫描矢量化采集理论与方法的完善对提高地理信息生产速度以及促进地理信息系统的发展和应用具有深远意义。本文从实际应用出发,详细分析了研究对象的特征,提出了特征向量拟合、准一致原则和方向式搜索等新的思路和算法,开发了一个彩色地图线状要素半自动跟踪与矢量化原型系统,本文所做的主要工作和研究成果包括:(1)阐述了目前对地图要素扫描矢量化继续进行研究的必要性;总结了地图要素矢量化的常用方法及作业流程,分析了存在的问题。(2)分析了彩色扫描地图图像颜色、形状、结构叁个方面的特征,讨论了扫描过程可能对图像质量的影响,说明了彩色地图矢量化问题的难点所在。(3)研究了地图要素扫描矢量化采集的基础理论和常规思路,分析了这种思路中存在的难点,提出了本文的改进设想和具体考虑。(4)研究了地图定向、去除毛刺、去除孤立点、填补细小孔洞和凹陷点以及进行图像背景单一化等预处理的算法,并通过实验进行了验证。(5)重点研究了地图上等高线、道路网、水系的采集方法,分析了线状要素采集面临的困难,提出了一种直接从全要素彩色地图上半自动提取线状要素的方法。(6)借鉴了对公路提取结果的评价方案,结合地图线状要素的特点提出了一套线状要素矢量化结果定量评价方案。(7)根据以上思路和算法,开发了一个基于MicroStation平台的彩色地图线状要素半自动跟踪与矢量化原型系统,验证了设计思路的可行性和算法的有效性,并利用多幅真实地图资料进行了综合实验,对实用系统的研制进行了有益的尝试。实验结果表明本文所述的方法计算速度快,有较强的稳定性,对复杂情况处理能力较强,较好地实现了对断点、粘连的处理。
邓维[6]2014年在《基于道路地形图的道路识别技术研究》文中认为图像分割技术在多个领域有着重要的应用,近年来也取得了一些研究成果,特别在文本、人脸、汽车牌照以及医学图像处理上的研究较为成熟,而地形图中的道路有着其独特的特征,如道路长度较长,其宽度基本一致,灰度分布相对均匀,道路区域与背景灰度差别较大,道路图像中脉冲噪声和高斯噪声同时存在等,这使得基于这些特征的道路识别具有相当的难度。道路地形图的图像降嗓预处理效果、地形图中道路信息与背景分离的准确性、系统性,是影响道路识别的关键因素。本文首先研究对比了各种图像分割技术,分析了阈值分割方法、边缘检测方法、区域分割方法等技术的主要特点。结合道路地形图像的道路特征,采用图像灰度化算法、灰度直方图均衡化算法,引入权植参数,提出了一种改进的中值滤波算法,在对图像进行对比度扩展后进行滤波去噪处理,实验表明,新方法对脉冲噪声和高斯噪声的抑制均取得了较好的效果。然后针对道路地形特征,运用改进的中值滤波、阈值分割等图像处理技术,采用图像骨架的方式提取图像特征,对道路地形图进行识别提取,并给出了一套较为完整的目标识别算法与流程。最后,设计并实现了一个道路地形识别系统,实现了对道路地形目标的识别定位,验证了本文所提出算法的正确性、可靠性和可行性。系统运行结果表明,本系统针对于道路的识别速度效率较高,具有一定的实用性。
盛宜韬[7]2010年在《地形图矢量化设计及在叁维重建中的应用》文中研究说明图像矢量化技术是一种重要的图像处理技术,同时也是一门交叉技术,图像矢量化涉及到图形学等相关领域的知识。特别是近年来计算机CAD制图、地理信息系统(GIS)相关领域的快速发展,图像矢量化技术作为其中关键步骤,具有重要的研究价值和商用价值。由于不同图像的特点千差万别,所以即使目前有多种通用图像矢量化技术,也无法针对不同特点的图像都做到符合矢量化要求。因此本文仅仅针对一类以线划为主和一类可以进行颜色聚类的地形图作为可处理对象,研究这类图像的矢量化方法。对于一类以线划作为主要图像元素的地形图而言,本文提出了以数学形态学为主的图像增强方法,并针对线划图像易断裂,易粘连的情况进行了修正。本文针对线划图像的特点,提出了一种基于细化的矢量化算法,其中利用遗传算法找出线划关键点,并使用直线段和圆弧进行线划拟合。对于可以颜色聚类的地形图而言,与其他方法相比,本文提出使用FCM颜色聚类算法对图像区域进行颜色聚类,实验结果表明这种聚类方法能很好保持原图像区域间的拓扑关系,收到良好的效果。本文使用链表描述区域拓扑关系获得区域轮廓骨架图像。最后利用前述细化骨架的矢量化方法对其进行矢量化。本文针对矢量化后的数据特点,提出利用SVG标准图像格式对矢量数据进行存储,利用SVG存储矢量图像的优点在于便于修改和跟GIS软件进行交互。运用生成的SVG矢量等高线地形图,结合改进后的插值算法,获得网格点的近似高程值,利用GIS工具对这类地形图进行叁维重建。通过实验,这种改进后的插值算法具有高度的准确性,重建也达到预期的效果。总而言之,利用本文提出的针对某一类地形图像的矢量化方法,可以较好的保持原图像中的图元的特点,为扫描图像的数字化提供了便利。
翟继伟[8]2013年在《地形图扫描图像预处理研究》文中提出文章对目前常用的地形图扫描矢量化图像预处理方法及技术进行阐述,并基于计算机编程的思想,给出部分处理流程的核心算法,为相关程序开发提供一定借鉴。
李华蓉[9]2010年在《基于图段的彩色地图线要素智能识别》文中指出建立地理信息系统(GIS)的一个重要环节是地理数据的获取,工作量占整个系统开发的80%以上,也是影响GIS发展的瓶颈。地图要素智能识别是地理数据获取的核心问题,是图像处理、模式识别和人工智能等多种学科的综合应用,同时也是计算机视觉领域的重要课题。其直接面向企业需求,具有很高的理论意义和应用价值,多年来的理论研究及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础,但也存在着许多亟待解决的问题,识别理论和方法有待突破。地形图是点、线、面符号的有机集合,是矢量线划图；而扫描地形图图像是点阵像素的自然集合。为了将点阵像素聚合为地图要素符号,本文从知识出发,进行分层处理和自组织的推理,力求加强表达单元整体性、提高表达的层次性、关注各种关联信息以及根据启发信息选择和组织识别数据。本文扩充了图段的约束条件,使其满足颜色、宽度和拓扑一致性要求,使图段成为具有单意义的图像表达单元。根据象素之间的关联,先对点阵图像进行游程编码,构建带有属性信息的扫描串,然后基于扫描串宽度、颜色和拓扑一致性形成图段,得到图像的图段表达,同时提取图段之间连接关系,构建图段连通体。根据图段连通体的属性提取点、线、面连通体,并对线进行矢量化,得到线符号及其之间的连接关系,构建线符号之间的邻接关系。根据线符号之间的关联性,搜索属于同一地图要素的所有线符号,提取之间的关系,重建地图要素。根据人脑识别地形图时对目标信息的组织方式,本文提出了地形图目标的叁级模型——地图要素模型、符号模型和影像模型,符号模型将现实模型和影像模型联系起来,该模型基于矢量栅格一体化数据表达形式,是面向地物的,具有矢量数据的特点；同时,通过地物的标识号可以找到该地物途径的所有像元,从而又具有栅格的全部特性。基于符号模型进行地物的识别和提取,可以充分利用地物所有像元的局部特征,同时又可利用地物的拓扑关系等整体特征。识别过程中提取的信息分成图段、符号和地图要素叁个层次,同一层次数据之间相互关联,不同层次数据之间也相互关联,这样既注重横向的关联又重视纵向的关联。在识别中,先获得像素局部特征再生成图段连通体的整体结构,然后又用整体结构去指导和修正局部特征；高层信息从低层数据获得,反过来又去指导低层数据,采用自下而上与自上而下推理相结合的方式完成整个识别。为了充分利用地形图的颜色信息,在分析前人分色处理方法的基础上,面向像元层次提出了增加颜色分类数的思想,从而有效地解决了过渡色分色模糊的难题；面向扫描串层次将颜色组合情况归纳为16种,巧妙地用各颜色代码之和来表示,从而使得扫描串带有了颜色信息,为图段颜色信息的提取提供了基础。本文采用游程编码技术实现了像元矩阵→扫描串→图段的转换。图段是满足颜色、宽度和拓扑一致性的邻接扫描串,其能够直接表达线段和交点。利用图段的颜色信息和邻接关系构建单版图段连通体,从而实现了地形图图像的自动分色,由于同时考虑了颜色属性与空间关系,其在处理效率和抑制噪声等方面更为优越。在单版连通体图基础上,对图段连通体进行分析。从地图符号的形状、尺寸和拓扑关系入手,归纳总结出特征尺寸、高宽比、黑白比、节点密度等适于表达的特征,并基于特征的区别有效地将线符号从点、面符号中分离出来。对提取得到的线符号,依据节点图段采用分段矢量化的处理方法,然后根据节点图段的邻接关系进行同源直线检测,从而得到属于同一地图要素的所有矢量线段,形成完整的矢量信息。同时针对不同的地图要素自适应地调整检测条件,更好的提取虚线型道路、河流和等高线的矢量数据。基于上述识别方法和算法,设计开发了一个地形图智能识别原型系统。软件以VC++为平台,采用面向对象的设计方法,并利用通用数据库管理数据。
张晓东[10]2005年在《基于遥感影像与GIS数据的变化检测理论和方法研究》文中研究指明利用卫星复轨的重复观测能力,对地表覆盖变化进行检测研究是遥感领域研究的重要内容,在遥感发展初期就引起了人们的注意。自然环境的时空变化、地球系统的四大圈层相互作用以及人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其利用形式。这些变化将对地球资源与环境产生深远的影响,因此及时、有效地监测地表变化,更新相关的地理信息系统,对遥感影像变化检测技术提出了迫切的需求。当代遥感技术已经进入一个能够快速、及时提供多种对地观测数据的新阶段,每天接收的数以TB计的数据,为遥感影像变化检测实施提供了丰富的数据源。日趋丰富和完善的基础、专题空间信息产品为遥感影像变化检测研究提供了新内容。然而,要达到随时随地回答地球表层所发生的变化,依然有许多问题需要解决。因此,遥感影像变化检测近年来成为遥感研究的热点之一,顺应这一需求和发展开展遥感影像变化检测研究无疑有着重要的理论和现实意义。 本文在全面分析、总结国内外研究成果的基础上,对不同的遥感影像变化检测观点和概念进行了分析、总结,使之系统化。建立了遥感影像变化检测的基本概念,分析了变化检测的基本类型,归纳了处理模型和处理步骤。根据空间信息的多样性扩展了遥感影像变化检测的概念,试图使之能够涵盖所有类型的空间信息变化检测。相应地对变化检测的数学模型和一般处理步骤也进行了归纳和完善。 全面回顾、归纳了现有遥感影像变化检测方法,阐述了常用方法的基本原理,对它们各自的优、缺点进行了分析。结果认为,不存在一般意义上的最佳变化检测方法,要根据具体的应用目的和数据情况进行选择。 遥感与GIS集成变化检测分析是变化检测技术发展的方向之一,顺应这一趋势研究并提出了一种基于遥感与GIS结合的变化检测方法,这种方法属于遥感与GIS较低层次的集成。在这种新方法中,提出了一种基于多边形面积填充率的遥感影像变化检测阈值自适应确定方法。应用该方法对北京市某区域的资源二号卫星遥感影像进行了实验,结果精度达到了80%左右。这一思想被应用于北京市变化检测系统,一年多的业务化运行结果表明该方法是适用的,能够满足这
参考文献：
[1]. 地形图扫描图像预处理的研究[D]. 郭虎. 太原理工大学. 2002
[2]. 彩色地形图点状地物符号的提取与识别[D]. 周蓓蓓. 苏州大学. 2008
[3]. 彩色地形图的自动识别与矢量化研究[D]. 郑华利. 南京理工大学. 2003
[4]. 彩色地形图要素的自动识别与获取研究[D]. 辛动军. 南京理工大学. 2006
[5]. 基于MicroStation平台的彩色地图矢量化研究[D]. 邓开来. 解放军信息工程大学. 2009
[6]. 基于道路地形图的道路识别技术研究[D]. 邓维. 湖南大学. 2014
[7]. 地形图矢量化设计及在叁维重建中的应用[D]. 盛宜韬. 华南理工大学. 2010
[8]. 地形图扫描图像预处理研究[J]. 翟继伟. 黑龙江科技信息. 2013
[9]. 基于图段的彩色地图线要素智能识别[D]. 李华蓉. 武汉大学. 2010
[10]. 基于遥感影像与GIS数据的变化检测理论和方法研究[D]. 张晓东. 武汉大学. 2005
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