滕树钦[1]2002年在《地图分层矢量化的研究与实现》文中进行了进一步梳理多年来国内外对地理信息系统的研究开发工作都表明了数据输入是GIS应用和发展的一个最大“瓶颈”，也就是说还没有一个绝对有效而又脱离人工干预的方法对纸制地图各类要素进行自动识别并给予数字化，研究重点基本上是针对某一方面应用而开发的专用系统。本文就这一问题进行了相关的研究与探讨。 论文从地理信息系统领域研究应用的历史和现状入手，简要介绍了叁维地理信息系统及其构成，研究了相关的背景与理论知识，如图像分割、模式识别和矢量化技术等等。 论文重点阐述了如何运用计算机图形学、图像处理、可视化编程技术等实现叁维地理信息系统等高线要素的数据输入(即提取、预处理、矢量化和网格化生成DEM数据高程模型这几个基本内容)，并提出了地图扫描数据等高线自动识别系统设计的一整套具体方案。设计方案中用HSV模型结合阀值分割法实现等高线提取，使用自动跟踪与手工相结合的方法完成等高线的矢量化，最后采用分量内插法生成DEM数据。所有算法均在使用VC、OpenGL和Oracle开发的地形建模与综合分析软件中得到了实现。该软件具有速度快，界面友好等特点，经过理论分析与实际使用验证，它是一个能满足实际应用需要的地图等高线要素数据输入平台。
王杨刚[2]2006年在《彩色土地利用图件自动矢量化研究》文中研究说明随着我国经济的发展和西部大开发战略的实施，我国的土地利用也进入了变更活跃期。在新一轮国土资源大调查中，土地利用基础图件数据的更新与建库是国土资源信息化和“数字国土”的重要组成部分。传统的土地利用基础图件矢量化，绝大部分工作都是靠手工或者人机交互来完成扫描地图矢量化的。采用这种自动化程度较低的技术方法对彩色地图矢量化时，费力、成本高、效率低。如何快速、准确地更新土地利用基础图件，为土地管理和区域发展提供准确详实的土地利用信息已成为亟待解决的重要问题。 本文在国内外对彩色地图矢量化技术研究的基础上，提出了基于输入GeoTIFF经过对地图不同要素符号的分层提取、二值化、图像处理、细化等过程，输出ESRIShapefiles的自动矢量化技术流程方案。 文章分析了彩色地图的特征，对色彩空间模型、颜色量化算法进行了研究和探讨，在此基础上对八叉树颜色量化算法进行了改进，并应用于彩色地图要素分层。在对比分析各种二值图像细化算法的基础上，应用优化的Zhang-Suen算法对二值图像进行细化。为提高对大图像的处理能力和效率，采用了Windows底层技术——内存映射文件访问大图像。 依据面向对象的原理和方法，在Visual C++平台上开发了彩色土地利用图扫描图件自动矢量化系统。 系统对研究中的各种算法进行了实验，经测试对扫描效果较好的地图取得了好的分类效果和矢量化结果。对大图像的处理效果和速度，达到了一些商业软件的水平。
辛动军[3]2006年在《彩色地形图要素的自动识别与获取研究》文中研究表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。
陈洋[4]2006年在《扫描地形图和遥感图像中的目标识别》文中指出地图矢量化和遥感图像智能处理是当今学术和应用领域广为关注的热点内容，对构建现代数字地理信息和扩展其应用具有十分重要的意义。本文围绕扫描地形图和遥感图像中主要目标的提取、识别和分类问题，进行了深入系统的研究。在地图矢量化方面，以在实际中最常使用的地形图为对象，主要研究了彩色扫描地形图中等高线和街区式居民地的自动提取。(1)提出了一种基于颜色键集合(color key set)技术的彩色地图分色改进算法，抑制了扫描图像中的颜色失真。(2)提出了一种了适合一般质量地形图中等高线自动提取的新方法，利用灰度线段分割修补等高线彩色分割结果和局部窗口分割技术，解决了等高线的断裂和粘连问题。(3)提出了先用Gabor滤波器检测晕线再提取居民地轮廓的方法，能够识别彩色地形图中街区式居民地。(4)研制了一个地形图矢量化软件——AutoVector，并已得到初步应用。在遥感图像智能处理方面，主要研究了高分辨率全色遥感图像和多光谱遥感图像中纹理特征提取，以及目标检测与分类。纹理特征提取研究主要包括：(1)提出了一种在高分辨率全色图像上结合Gabor小波和ICA的纹理特征提取(ICAG)方法，获得了ICAGⅠ和ICAGⅡ两种纹理特征，用于表征纹理在不同尺度和方向上的高阶统计特性。(2)提出了一个ICA多尺度纹理算子，它先利用多个波段数据建立高维矢量再通过ICA提取纹理特征用于多光谱纹理分析。目标检测与分类研究主要包括：(1)提出了一种融合基于ICAGⅡ纹理特征的区域分割和边缘检测方法，能够自动识别高分辨率全色遥感图像中城镇和乡村级居民地。(2)提出了一种组合地物的光谱特征、几何形状特征和ICA多尺度纹理算子的分层分类方法，实现了多光谱图像中盐渍土的自动分类，解决了盐渍土与农田等非盐渍土地物边界不易区分，裸露盐渍土同居民地、道路之间的光谱混淆，以及有植被覆盖盐渍土光谱特征不一致等问题。
张明[5]2007年在《基于MATLAB和VRML的军事等高线地图叁维重建系统的研究和实现》文中研究说明随着信息时代的到来,尤其是自上世纪九十年代的伊拉克战争以来,现代战争已演变成“陆、海、空、天、电”五位一体的高技术战争。现代战争已进入信息化时代。信息化成为当今军事发展的潮流。在军事活动中,军事仿真、虚拟战场环境、计算机网上军事演习等得到了广泛的应用。面对新的军事变革,传统的纸质地图表示地理信息的方式越来越难以满足军事活动的需要。因此,本文基于MATLAB和VRML,通过对纸质地图进行叁维重建的研究,尝试开发利用纸质军事等高线地图生成叁维模型的系统,为后继的电子沙盘的开发打下基础。本文首先对等高线地图叁维重建的有关理论进行了探讨。目前在地图叁维重建方面主要有两种方法:一是利用人力进行地图的分层重绘;二是利用航空拍照配合高程信息进行二维显示。但这两种方法因工作量大或因价格昂贵,均难以推广。于是一些图形处理工作者提出了一种基于纸质印刷地图进行叁维重建的方案。其思想是先将纸质地图扫描为256色灰度图或全色的bmp图,进而利用VC++或Delphi等开发软件对其进行处理,经过分层提取、补断、矢量化、网格化,最后获得具有真实感的叁维立体地形图。本文的研究也是基于这种思路。在等高线的分层提取中,针对基于HIS颜色模型中H分量进行提取的不足,本文提出了基于H和S分量联合进行提取的方法;在等高线的矢量化中,针对经典矢量化地形等高线的方法需细化的不足,采用了一种基于圆跟踪的自动适应的矢量化方法;在等高线的网格化中,对网格的剖分方式、插值方法和误差分析进行了探讨。其次,本文以上述理论研究为基础,以MATLAB和VRML为工具,开发了军事等高线地图的叁维重建系统。该系统可实现纸质军事等高线地图生成叁维模型。该系统的开发基于OOP(面向对象编程)的思想,采用了模块化的设计。本文介绍了该系统的模块结构、各模块的工作流程及有关函数的程序流程。演示并介绍了有关注意事项。本课题的研究,对推进我军的信息化建设,对提升部队战斗力水平有一定的现实意义。本系统生成的叁维模型可用于军事训练、模拟作战和作战指挥。
郑华利[6]2003年在《彩色地形图的自动识别与矢量化研究》文中研究表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。
郭玲[7]2003年在《彩色地图线状要素的识别与获取》文中研究指明地图矢量化是建立地理信息系统(GIS)的重要环节，其工作量占整个系统开发的叁分之二以上，这一课题的研究关系到GIS的精度和效率。多年来的理论及实践成果为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但许多亟待解决的问题仍倍受关注。因此本文以比例尺为1：5万的彩色地图为研究对象，重点对线状要素的识别与获取进行了探索。 本文的研究成果主要包括： 1．首先从颜色、形状、结构叁方面综合分析了地图图像的特点，并讨论了扫描过程对图像质量的影响，从根源上说明了从全要素图到单版图的转化难以保持信息完整性、进而地图矢量化问题难以解决的原因。 2．提出先对所有要素整体细化再分层的新思路。经过前人的研究，分层、细化、自动跟踪已成为地图矢量化的必要技术，但本文的思路先通过细化对待处理对象进行了简化，去掉了冗余信息，并为后处理提供了保证。从另一角度讲，也放宽了对分层结果精度的要求。 3．提出直接基于RGB颜色空间的自动分色算法。抓住了要素的本质特征，既省去了与其他颜色空间转换的计算开销，又能达到与其他算法类似的效果。其明显的优点还体现在对图纸质量、地图版本差异等因素有较强的适应性，具有实用价值。 4．分层后的图像普遍存在部分信息丢失的问题，这也是影响自动跟踪效率、增加人工作业负担、降低自动化程度的一个重要原因。本文详细讨论了断点的成因、分类，并根据断点的结构特征提出相应的断点连接算法。 5．根据以上思路和算法，开发了一个基于微机的彩色地图线状要素识别与获取原型系统，并利用多幅真实地图资料进行了综合实验。 对于地图矢量化这一具有实践背景的课题，本文从应用出发，通过对问题的透彻分析，提出了完整的解决方案。同时，实验结果表明本文所述的方法简便易行、计算快速，对图像的亮度及对比度等因素有较强的适应性，对原图线状信息的恢复能够达到90％以上的准确率，显着提高了地图信息获取的效率和自动化程度。
海涛[8]2013年在《彩色交通栅格地图中城市道路与公路的自动获取》文中指出随着交通地理信息系统的发展,快速建立交通数字地图日趋重要。道路矢量数据是交通矢量地图的基础数据,彩色交通栅格地图是道路矢量数据的一个重要信息源。从彩色栅格地图中自动获取道路是快速、高效、低成本地自动生成道路矢量数据的重要途径。人工识别彩色交通栅格地图中道路较容易,利用计算机自动获取道路则是一个挑战性的课题。本论文以彩色城市交通栅格地图和彩色公路交通栅格地图为研究对象,综合利用两类彩色交通栅格地图的特征,重点对地图要素的颜色自动获取、噪声消除方法、点状符号自动获取几个方面进行研究。利用本论文提出的方法,实现了一个彩色交通栅格地图道路自动获取系统。本论文的主要研究成果与创新点：(1)综合利用彩色交通栅格地图中背景、道路与噪声的特征,提出背景颜色自动获取的同色块检测法、城市道路颜色自动获取的游程长度分析法、公路颜色自动获取的噪声消除法和公路干道颜色自动获取的邻域法,应用这些方法准确地获取了彩色交通栅格地图中背景与道路的颜色,解决背景与道路的颜色获取需人工干预的问题。(2)提出并综合线状噪声、块状噪声、梯度特征法等多种噪声消除方法,解决彩色栅格交通地图中道路颜色已知和未知两种情况下的噪声消除问题,获得了比现有噪声消除方法更好的噪声消除效果,克服了现有的噪声消除方法在背景与道路的颜色聚类中消除大量噪声的不足。(3)利用彩色公路交通栅格地图中县城符号的形状和颜色分布特征,提出与实现一种县城符号自动获取的特征匹配法,应用该方法从不同颜色的彩色公路交通栅格地图中准确地提取出县城符号,克服模板匹配法对彩色公路栅格地图的颜色变化敏感、阈值难以选取和计算量大的不足,为实现公路干道颜色自动获取的邻域法奠定基础。本论文先结合县城符号的图例及其Laplace边缘图像选取两组特征点,再依据两组特征点的统计特征识别县城符号,最后通过实验验证特征匹配法的有效性和优越性。(4)综合上述方法,实现彩色交通栅格地图中城市道路与公路的自动获取,设计与实现彩色交通栅格地图城市道路与公路自动获取系统。先实现数字图像处理系统的基本功能,再实现彩色交通栅格地图中城市道路与公路的自动获取,最后通过实验验证城市道路与公路自动获取方法的有效性与优越性。
周蓓蓓[9]2008年在《彩色地形图点状地物符号的提取与识别》文中研究指明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。
胥滢波[10]2004年在《基于GIS和数据库技术的交通规划信息系统研究与实现》文中进行了进一步梳理交通规划是政府指导交通行业发展的重要依据之一,交通规划的科学性决定了交通行业发展的正确取向,是交通行业跨越性发展的前提和基础。建立一个数据体系完备、分析能力强、表现能力丰富的系统,为交通规划提供辅助决策功能,已是迫在眉睫。 由于交通规划涉及的数据类型众多,数据量大,大量数据同空间位置紧密联系,并且许多的规划应用需要进行空间分析,因此利用GIS技术和数据库技术开发交通规划信息系统成为必然。 本文系统地分析了交通规划业务类型、业务流程、数据类型以及其它的业务需求,在现状分析基础上结合业务需求,提出了系统的总体功能要求,以及交通规划信息系统的总体框架,并在总体框架的指导下,确定了系统的建设方案,最后在ArcInfo8.3和Oracle9i等软件的支持下,实现了交通规划信息系统的基本功能。 本文针对当前交通规划的业务需求和存在的主要问题进行了研究,目标是实现一个能支撑交通空间、属性数据以及各类交通业务数据整合和资源共享的应用平台。主要完成的工作如下: (1) 确定了交通规划数据的收集、整理、入库、处理等方面的解决方案,建立了交通规划数据体系,形成交通规划数据标准体系和数据资源库,为交通规划提供数据资源服务。 (2) 对交通规划模型进行了初步探索,规范和整理了主要的交通规划业务专业模型,将GIS和数据库作为解决交通规划问题的一种工具,结合传统经典理论、模型,并配以GIS强大的空间分析功能和数据库的数据管理分析功能,为交通规划提供基本的辅助决策功能。 (3) 利用地理信息系统强大的空间数据表现功能,解决了交通规划信息展现要求形象直观、简单易用、针对性强等方面问题,特别是解决了规划成果的有效展现以及模型分析、辅助决策结果展现的问题。 (4) 以地理信息系统和数据库技术为基础,初步实现了公路规划、港口规划、内河航运规划、交通安全规划的基本应用,同时为交通规划应用拓展和深化提供了一个基础平台。
参考文献：
[1]. 地图分层矢量化的研究与实现[D]. 滕树钦. 南京理工大学. 2002
[2]. 彩色土地利用图件自动矢量化研究[D]. 王杨刚. 首都师范大学. 2006
[3]. 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
[4]. 扫描地形图和遥感图像中的目标识别[D]. 陈洋. 国防科学技术大学. 2006
[5]. 基于MATLAB和VRML的军事等高线地图叁维重建系统的研究和实现[D]. 张明. 山东大学. 2007
[6]. 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
[7]. 彩色地图线状要素的识别与获取[D]. 郭玲. 南京理工大学. 2003
[8]. 彩色交通栅格地图中城市道路与公路的自动获取[D]. 海涛. 中国科学技术大学. 2013
[9]. 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
[10]. 基于GIS和数据库技术的交通规划信息系统研究与实现[D]. 胥滢波. 湖南大学. 2004
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