地理信息系統(tǒng)理論方法及應(yīng)用06地圖數(shù)據(jù)化(編輯修改稿)
2025-07-06 23:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 流程圖在掃描后處理中，需要進行柵格轉(zhuǎn)矢量的運算，一般稱為掃描矢量化過程。掃描矢量化可以自動進行，但是掃描地圖中包含多種信息，系統(tǒng)難以自動識別分辨（例如，在一幅地形圖中，有等高線、道路、河流等多種線地物，盡管不同地物有不同的線型、顏色，但是對于計算機系統(tǒng)而言，仍然難以對它們進行自動區(qū)分），這使得完全自動矢量化的結(jié)果不那么“可靠”，所以在實際應(yīng)用中，常常采用交互跟蹤矢量化，或者稱為半自動矢量化。將柵格圖像轉(zhuǎn)換為矢量地圖一般需要以下一系列步驟[Musavi 1988]：1）圖像二值化（Threshold）圖像二值化用于從原始掃描圖像計算得到黑白二值圖像（Binary Image），通常將圖像上的白色區(qū)域的柵格點賦值為0；而黑色區(qū)域為1，黑色區(qū)域?qū)?yīng)了要矢量化提取的地物，又稱為前景。2）平滑（Smooth）圖像平滑用于去除圖像中的隨機噪聲，通常表現(xiàn)為斑點。3）細(xì)化細(xì)化將一條線細(xì)化為只有一個像素寬，細(xì)化是矢量化過程中的重要步驟，也是矢量化的基礎(chǔ)。4）鏈?zhǔn)骄幋a鏈?zhǔn)骄幋a將細(xì)化后的圖像轉(zhuǎn)換成為點鏈的集合，其中每個點鏈對應(yīng)于一條弧段。5）矢量線提取將每個點鏈轉(zhuǎn)化成為一條矢量線。每條線由一系列點組成，點的數(shù)目取決于線的彎曲程度和要求的精度。除了上述五個步驟以外，還需要一些處理以方便圖像矢量化過程，如圖像拼接和剪裁等等，下面對這些操作以及相關(guān)算法進行描述。1．4．2圖像拼接/裁剪1）圖像拼接以兩相鄰地圖圖像的部分重疊區(qū)為基礎(chǔ)，把它們合成為一幅整圖的過程叫做圖像拼接，分上下拼接和左右拼接。以左右拼接為例，取左圖右邊緣一個矩形區(qū)域A，取右圖左邊緣一個矩形區(qū)域B，如果A和B有一定的重疊區(qū)，可以利用計算機實現(xiàn)自動的匹配，其拼接算法如下：（1．1）由A中右側(cè)邊緣從右至左依次取若干個列L1（O），L1（1），…，L1（n），以各列內(nèi)像素灰度的長度序列為特征向量，分別求出以上各列的特征向量V1（O），V1（1），…，V1（n）。（2．2）自動拼接 即由B中左側(cè)從左至右依次取若干列L2（n），L2（n1），…，L2（O），以各列內(nèi)像素灰度的長度序列為特征向量，分別求出以上各列的特征向量V2（n）：V2（n1），…，V2（O）。若向量序列[V1（O）；V1（1）,…，V1（n）］和[V2（O），V2（1），…，V2（n）］匹配，則轉(zhuǎn)向步驟4。（2．3）人工拼接 即固定A，通過人機交互控制B以一定步長上下左右移動，直到A和B重疊區(qū)對齊為止。（2．4）根據(jù)步驟2匹配情況或步驟3的偏移情況對兩相鄰地圖圖像進行修正和合成。2）圖像裁剪把一幅圖像裁成兩兩相鄰的規(guī)則圖塊的過程稱為地圖裁剪。圖像裁剪非常簡單，實際應(yīng)用中，可以根據(jù)不同的硬件配置確定采用和不采用圖像裁剪技術(shù)。1．4．3 圖像細(xì)化預(yù)處理二值圖像平滑在將地圖掃描或攝像輸入時，由于線不光滑以及掃描、攝像系統(tǒng)分辨率的限制，使得一些曲線目標(biāo)帶來多余的小分支（即毛刺噪聲）；此外，還有孔洞和凹陷噪聲，如圖64所示。如果不在細(xì)化前去除這幾種噪聲，就會造成細(xì)化誤差和失真，這樣會最終影響地圖跟蹤和矢量化。曲線目標(biāo)越寬，提取骨架和去除輪廓所需的次數(shù)也越多，因此噪聲影響也越大。圖64：掃描圖像的“毛刺”和“凹陷孔洞”為了去除毛刺噪聲的影響，可以采用如圖5所示的33模板進行處理。處理的過程是：按點陣格式掃描圖像上每一像素，只要圖像相應(yīng)區(qū)域與圖65中的模板（包括其三次900旋轉(zhuǎn)所形成的模板）匹配，則判定為毛刺，對應(yīng)于模板中心的像素數(shù)值變?yōu)镺。根據(jù)需要可進行多次這種匹配運算。000010ⅩⅩⅩ圖65：去毛刺模板，X為任意數(shù)值為了去除孔洞及凹陷噪聲，我們采用如圖66所示的模板進行處理，只要圖像對應(yīng)區(qū)域與該模板（包括其三次90O旋轉(zhuǎn)）匹配，則區(qū)域中心點數(shù)值變?yōu)?。X1X101ⅩⅩⅩ圖66：去孔洞凹陷模板總之，通過以上兩種平滑處理，基本上消除了毛刺和孔洞凹陷噪聲的影響，為進一步進行細(xì)化處理打下了基礎(chǔ)。1．4．4圖像細(xì)化（Thinning）細(xì)化算法對二值圖像進行處理，得到細(xì)化后的圖像。線細(xì)化是處理包含線狀地物二值圖像的一種重要技術(shù)，在地圖掃描處理中，由于地圖上主要信息是不同粗細(xì)和不同形狀的線，必須首先進行線細(xì)化，以準(zhǔn)確、有效地提取這些線信息，并進一步完成跟蹤矢量化。線細(xì)化，就是不斷去除曲線上不影響連通性的輪廓像素的過程，對細(xì)化的一般要求是：l 保證細(xì)化后曲線的連通性l 細(xì)化結(jié)果是原曲線的中心線l 保留細(xì)線端點根據(jù)各種不同的應(yīng)用，目前已經(jīng)提出了許多線細(xì)化算法，如內(nèi)接圓法、經(jīng)典算法、異步算法、快速并行算法及并行八邊算法等，不同的算法在處理速度和效果上各有其特點。下面介紹一個常用的細(xì)化算法，其它算法基本是此算法的改進。首先介紹幾個相關(guān)的概念和符號。對于二值柵格圖像中每個像素點p，以及該像素直接相鄰的8個像素點（圖67），令：圖67：像素周圍的8個直接相鄰像素1）N(p)為p的鄰點的數(shù)值的和；2）圖像像素聯(lián)接數(shù)T(p)，如果旋轉(zhuǎn)著看像素周圍的點，T(p)就是p周圍8個點從0變成1的次數(shù)，它反映了像素鄰點的聯(lián)接的塊數(shù)（圖68）。3）pW，pE，pS，pN分別指像素左側(cè)、右側(cè)、下邊、上邊鄰點的數(shù)值。圖68：像素聯(lián)結(jié)數(shù)算法步驟如下[Zha
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