彩色地图线状要素的识别与获取

彩色地图线状要素的识别与获取

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时间:2019-05-20

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1、南京理工大学博士学位论文彩色地图线状要素的识别与获取姓名:郭玲申请学位级别:博士专业:系统工程指导教师:周献中;黄志同20030801摘要摘要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丁r发的三分之二以上,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、结构三方面综

2、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Ij{『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丌销,又能达到

3、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,通过对闯题的透彻分析,提出了完整的解决方

4、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,显著提高了地图信息获取的效率和自动化程度。关键词地理信息系统地图图像分层细化自动跟踪ABSTRACTM印vectorizationisoneofthekeytasksinGISdevelopment,whichtakesabouttwothirdsofthewholeworkloadtorealize,soresearchonmapvectorization

5、meansmuchtoimproveaccuracyandefficiencyofGISdevelopment.Previoustheoriesandapplicationsprovidesolidbasisforfurtherresearch,sothatwecarlfocusonsomeurgentandthornyproblems.Thispapertakescolormapwithascaleof1:50000astheresearchobjectandemphasizesontherecog

6、nitionandacquisitionofline-likeelements.Maincontributionsofthedissertationinclude:1.Characteristicsofmapimagesareanalyzedsyntheticallyfromtheircolor,shapeandstructure.Theinfluenceofscanningprocessisintroducedaswellasasignificantreasonfordifficultiesinke

7、epinginformationcompletewhencolormapsaretransformedintomono·colormapsandinsolvingmapvectorizationasawhole.2.Anewprocedureofmapvectorizationisproposedfeaturingcarryingoutthinningtoallelementsfirstandthensegmentingthem.Accordingtopreviousresearch,segmenta

8、tion,thinningandautomatictrackhavebecomenecessarytechniques,butthenewideashowsobviousadvantagesinsimplifyingobjectsbythinning,ensuringagoodresultinpost-processingandontheotherhand.relaxingtherequirementtosegmentationresults.3.Apr

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