图像中道路网络自动识别的研究

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1、回≥诲芙鱼走海SHANGHAIJIAOToNGUNIVERSITY博士学位论文DoCToRALDISSERTAlTl_oN论文题目图像中道路网络自动识别的研究学科专业作者姓名指导教师答辩日期模式识别与智能系统陈芒型垄垄垦堡三墨兰查至三旦图像中道路网络的自动识别摘要作为数字地图的一个部分，数字道路地图及数字道路地图制图技术在信息时代具有重要的意义，而其在智能交通系统和地理信息系统等领域，特别是在车载导航、车辆定位等系统中起着关键性的作用。目前的数字地图主要是比照传统地图手工绘制的数字线画图，它以曲线矢量、多边形矢量和椭圆形矢量表示地图元素，其数据层次低、

2、不适台被具体的应用系统所直接使用。同时，由于该方法是手工输入的，主观操作极大的影响了数字地图的质量，而大批操作员、长时间的劳动生产使地图数据制作成本高、生产周期长。随着人工智能技术、计算机技术和遥感投术的快速发展，采用模式识别、图像处理和计算机视觉等新技术，实现对纸面地图、遥感图像和其它各类地理数据的自动分析、理解、分类和识别，生产出高质量、低成本的数字化道路网络等高层数字地理数据已经可以成为现实。这将极大地提高数字地图的生产效率，有效地降低数字地图的生产成本，缩短地图数据的更新周期。自动生成数字道路数据的研究工作开展至今已有近二十年的历史。国内外科学

3、家在纸面地图、遥感图像的自动识别方面做了大量的研究工作。目前的研究主要集中在基于几何特征、纹理特征等方面的儿何元素分割和道路段识别上，而地图元素分割、道路网络识别以及多源道路数据获取仍然是数字地图自动生成过程中的主要技术难点。到目前为止，还没有一个完整的实际系统能够处理各类道路数据并自动识别和生成矢量化的数字道路网络。根据目前数字道路地图自动生成的研究现状和难点，本论文以纸面地图和遥感地图为主，其它道路数据为辅，通过对道路元素提取、道路元素识别和数字道路网矢量化的研究，实现了一种多源的、可扩展的、模块化的数字道路地图自动生成系统，并在复杂轮廓图拓扑骨架

4、自动生成、文本图像特征曲线提取、遥感图像线结构检测、道路语义模型和多源模块化数字道路地图i'1动生成系统模型等方面展开了具有创新性的研究。主要工作内容和成果如下：(1)提出一种复杂轮廓图像的拓扑骨架计算算法。算法以轮廓图像的一个分支为起点计算分支的中点作为分支骨架，然后通过连通性检测沿分支向前不断的推进获取整个轮廓的骨上海交通大学博士学位论文架。算法提“1的“近似规则多边形”几何模型解决了现有圆模型的区域连通性检测普适性差的问题，同时所生成的骨架与轮廓图在几何拓扑七是一致的。(2)提出一种纸面图像中特征曲线提取算法。在两点间直线距离最短的几何规则下，根

5、据方向特征优先级从曲线网络中提取所需要的特征曲线。通过对方向特征优先级的调整，使得该算法既可以用于提取具有一定跃度的平滑曲线也可以用于提取具有一定几何特征的多边形轮廓。由于依据的是曲线特征，因此解决了文字符号分割受文字符号种类大小等方面的变化对曲线分割带来的不利影响。(3)提出一种遥感图像的线结构无偏检测算法。通过建立基于高斯尺度空间的比较函数，使图像中相邻线结构相互分离，将灰度图像转化为一组二值特征图像，有效抑制了噪声对线结构提取的影响和零点漂移的问题。利用线状特征的方向尺度不变性，提出基于局部方向能量的线特征检测算法。解决了目前广泛采用的基于边缘的

6、线条提取算法跟踪复杂性大的问题。(4)提出一种用于图像中道路网络识别的道路特征规则约束模型和道路语义模型。道路特征规则约束模型从几何特性、拓扑特性、层次特性、上下文特性和辐照度特性定义道路的一般知识。同时分别从真实世界的实物结构层、图像层、几何图形层、辐照特征层等多个层次对道路网络元素进行描述，建立多层次的语义模型。(5)提出一种多源模块化的数字道路网络自动生成系统模型。针对不同道路数据源具有不同优势的情况，系统以纸面地图和遥感图像作为主要数据源，以底层矢量地图和其它道路数据为辅，建立了一种多数据源的、可扩展的、模块化的数字道路网络自动生成系统模型，并

7、开发了实际的数字道路网络自动生成系统。该系统经上海市测绘院、上海市畅想科技有限公司和上海市奇浦电子技术有限公司等用户的使用，在生产效率、生产成本和识别精度等方面完全满足了丁业化数字地图生产的要求，并获得了2005年度上海市科学技术进步奖二等奖。关键词：纸面地图，遥感图像，骨架，分割，曲线检测，道路语义模型，道路识别，道路矢量化，数字地图。AbstractDigitalRoadMapAutomaticGemerationAsapartofdigitalmap，digitalroadmapsandtechniquesoftheirautomaticgen-

8、erationareendowedwithnewmeaningsininformationag