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1、《微机发展》,第10卷第1期，p64-66,2000.1彩色地图图象中道路信息的识别和提取RecognizingandExtractingofRoadsinMapImage史久根张旺生鲍远律（中国科学技术大学自动化系）SiJiugenZhangWangshengBaoYuanlv(AutomationDepartmentofU.S.T.C,Hefei,230027)[摘要]本文研究对彩色地图图象中的道路识别提取的问题。讨论了基于聚类分析的一种按颜色分离地图要素的算法，并对若干影响效果的问题提出了修正和解决办法。[关键词]图象；模式识别；平滑；阈值；[AB
2、STRACT]Thisthesisisontheresearchingofrecognizingtheroadsinmapimagebycomputer.BasedonthetheoryofPatternRecognition,thereisamethodtobediscussed,whichcanrecognizeandclassifythedifferentelementsofmapbycolor.[KEYWORDS]Imagine；PatternRecognition；Smooth；ThresholdValue；1引言一幅普通地图中主要包括水系、植
3、被、地貌、交通、境界、区划、建筑等几大类地理要素。不同的要素在地图中是用不同的颜色表示的。因此，在地图识别系统中，可以考虑以颜色作为基本特征，按颜色将不同颜色的地理要素加以分离，从而得到单色的地图。即把对地图要素的识别转换为对颜色的识别。这样有可能将所需的地物地貌直接提取出来。对不能直接提取的有用信息，可以再选取其他特征，由于处理后的图象复杂度大大降低，也便于进一步的识别处理。然而，计算机对从扫描仪得到的数据化地图进行按颜色分层并不容易。因为作为蓝本的纸质地图本身由于印刷或使用的原因会使原本是同一颜色的内容出现颜色差异；在扫描的过程中也可能由于地图的放置
4、无法达到绝对的平整，而导致获得的颜色产生细微的变化。虽然人在认读地图时可以忽略上述颜色差异和变化，正确进行识别而不受其影响，但由计算机完成这项工作时，这些差异和变化就成为不容忽视甚至需要重点解决的问题了。一幅纸质地图经扫描仪输入至计算机后得到的数字图象，是作为位图文件(BMP)在计算机中存储并显示的。一幅m×n大小的图象，就是由m×n个象素点组成的。众所周知，任何一种色彩都可以由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种基色组合而成，记录单色图象的一个象素的灰度值需要用一个字节；而在彩色图象中，每个象素至少需要用三个字节来分别记录三种基色的灰度值。由于具有以上特点
5、，在彩色图象的识别和处理中，我们可以通过对其三个单色图象分别进行处理来实现的。2基本思想我们这里所说的图象识别实际上包括了图象识别和图象处理两部分。对包括图象识别在内的任一个模式识别的问题，都要经过以下五个步骤：a.确定被识别对象b.数字化电信号c.预处理d.特征或基元抽取e.模式分类我们选择象素的RGB值作为识别特征。将地图中的每个象素点作为一个模式类，一幅未经分色的彩色地图就是一个未知类别的样本集P={pP11,=p{12p,...,11,pp12mn,...,}pmn}其中样本pij代表图中第i行第j列的象素点，m、n分别为地图象素点阵的行、列数，
6、在以象素的1RGB值为特征的特征空间中，它是一个三维向量pij=(redpij(p=ij(),redgreen(pij(),pgreenij),blue(p(ijp),ij))blue(pij))因此，可以定义一个适当的距离函数，在特征空间中进行相似性度量，当两个样本之间的距离小于某个阈值时，就认为这两个样本属于同一群；根据距离函数，就将全部样本分成了若干个群。我们采用一种平滑聚类的方法，初始给定聚类中心mi，距离函数取色差函数dcolor(pij,mi)，表示象素点pij与mi之间的颜色差距。1Nimi=∑pkNik=1其中w1=4，w2=8，w3N=
7、1i，为非线性空间的修正系数。1初始聚类中心可以mi=通过∑pk人机交互方式得到，由人来选择所识别的颜色类的样本，根据Nik=1样本确定初始聚类中心。在以后的识别过程中，2再根据增加的样本调整聚类中心，22直到其值基本不再变化为止。dcolor(pij,mi)=w1(r(pij)−r(mi))+w2(g(pij)−g(mi))+w3(b(pij)−b(mi))聚类算法中，阈值的确定对结果有很大影响，选得过大或过小都会导致错误的分类。3实现方法为了将某种颜色的道路从背景中分离出来，可采用逐点判别颜色并加以记录的方法，将满足某一条件的点全部记录下来，其它不满
8、足条件的点不予记录，则可得到由所记录的点组成的地图，即实现了分离。但是，原始图象
