圖像中人工地物識別與矢量化研究.pdf

1、作為地球科學(xué)的一個分支，地理圖像及其制圖技術(shù)在信息時代被賦予了新的涵義，并且具有越來越廣泛和重要的應(yīng)用。傳統(tǒng)地理圖像的制作手段主要是：勘測一記錄數(shù)據(jù)一手工繪制一樣圖一排版一印刷一成品，其制作人力物力耗費很大。數(shù)字地圖在智能交通系統(tǒng)和城市規(guī)劃中，特別是車載導(dǎo)航、車輛定位等系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用。目前數(shù)字地圖的制作手段則主要是比照傳統(tǒng)地圖手工繪制，雖然其不需要再次勘測、記錄數(shù)據(jù)，但其整個繪制過程也是費時費力；同時，繪制員的主觀操作很大地影響了數(shù)

2、字地圖的質(zhì)量。由于該方法是手工操作，需要大批操作員長時間去完成地圖的數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)字地圖制作成本高，生產(chǎn)周期長。 然而，隨著計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和遙感技術(shù)的快速發(fā)展，如何提高制圖過程中的自動化水平，把重復(fù)的機(jī)械勞動留給計算機(jī)去完成，是計算機(jī)制圖中需要研究的重大課題。如果能采用計算機(jī)視覺、模式識別和人工智能的新技術(shù)，讓計算機(jī)自動地對大量現(xiàn)存的紙面地圖、衛(wèi)星遙感地圖和飛機(jī)航空圖像進(jìn)行分析理解、校正、增強(qiáng)、分類，并識別出道路、房屋等

3、人工地物，數(shù)據(jù)生成過程中不需要人工干預(yù)，那將會極大地提高數(shù)字地圖的生產(chǎn)效率，有效地降低數(shù)字地圖的生產(chǎn)成本，締短地圖數(shù)據(jù)的更新周期；同時，也可將大量傳統(tǒng)紙面地圖以數(shù)字方式保存下來，避免重復(fù)開發(fā)。 從紙面掃描地圖中自動生成車載導(dǎo)航用數(shù)字矢量地圖的研究工作發(fā)展至今有近二十年的歷史。國內(nèi)外學(xué)者從文檔、工程圖的矢量化方法中借鑒了很多研究經(jīng)驗，目前這些研究主要集中在地圖中不同圖形組件的分離，線性對象的矢量化，復(fù)雜對象如弧、圓、點劃線和紋理的

4、分割等。地圖圖形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含信息非常豐富，從計算機(jī)視覺和圖像處理角度來講，地圖結(jié)構(gòu)分割、地圖結(jié)構(gòu)識別及地圖數(shù)據(jù)的矢量化是數(shù)字地圖自動生成過程中的主要的技術(shù)難點。目前還沒有看到關(guān)于完整的實際算法能夠系統(tǒng)地處理掃描地圖自動識別與矢量化的報道。 根據(jù)目前地理圖像自動矢量化研究現(xiàn)狀和難點，本論文以掃描二值地圖為研究對象，通過圖像預(yù)處理、細(xì)化獲取地圖骨架，然后在地圖圖像圖形轉(zhuǎn)換、復(fù)雜圖像中主曲線檢測算法、地圖組件分割及矢量化等方面開展了

5、具有創(chuàng)新性的工作；并進(jìn)一步對航拍地圖中房屋提取算法做了研究。主要研究內(nèi)容和成果如下： 1. 深入分析研究了掃描地理圖像的自動識別和矢量化算法，將掃描地圖進(jìn)行圖像一圖形轉(zhuǎn)換，以此作為地圖識別和矢量化的基礎(chǔ)。先在像素級上對圖像進(jìn)行濾波降噪，再利用模板細(xì)化方法獲得地圖的骨架圖像。為了進(jìn)行圖像圖形轉(zhuǎn)換，將骨架圖像轉(zhuǎn)為基本圖形，同時消除基本圖形中的冗余，對基本圖形進(jìn)行預(yù)處理，如刪除地圖中小尺寸符號和毛刺，修補(bǔ)地圖圖像中的斷線等。在獲得了地

6、圖的基本圖形之后，為了更好地表達(dá)地圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系，同時加快處理速度，基本圖形被進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為超級圖形，超級圖形包含更多幾何屬性，如地圖曲線的直線性、角鏈表、鏈鏈表等?；緢D形和超級圖形保持了原始地圖的形狀，同時方便了處理，它們是后續(xù)的地圖組件分割、道路房屋識別及矢量化的基礎(chǔ)。 2. 提出一種從復(fù)雜圖像的特征圖形中檢測圖形的主曲線的算法。主曲線是圖像中那些感興趣的目標(biāo)的邊界或輪廓曲線，地理測繪圖中，指道路邊線和房屋輪廓。一般而言

7、，主曲線是具有一定長度的光滑曲線，允許平緩或尖銳的拐彎。但由于測繪地圖中的文字、符號常常與有意義的圖像特征重迭，主曲線檢測旨在從原始測繪圖中獲得“潔凈”的特征圖像。主曲線的檢測充分利用了超級圖形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用改進(jìn)的最短路徑算法和方向偏差算法為判據(jù)在復(fù)雜曲線網(wǎng)絡(luò)中檢測主曲線。算法的一個顯特點是它不依賴圖形的形狀結(jié)構(gòu)，這在地圖這類圖像的結(jié)構(gòu)識別中特別有用。同時，擴(kuò)展主曲線檢測的應(yīng)用，針對文字圖像中存在直線或曲線等干擾線的情況，將干擾線看作主

8、曲線，在文字圖像中對其進(jìn)行檢測識別，最后將檢測得到的干擾線與原圖像文字進(jìn)行分離，以得到去除干擾線后的文字。 3. 提出了對掃描地圖中的房屋進(jìn)行自動識別和矢量化的算法流程。特別研究了在進(jìn)行地圖組件分割過程中，存在于房屋地圖中的若干種干擾結(jié)構(gòu)，如坐標(biāo)線、壓線文字、“H”形結(jié)構(gòu)等，并給出了相應(yīng)處理方法。獲得“干凈”的房屋結(jié)構(gòu)后，采用后曲率算法對房屋結(jié)構(gòu)先查找“拐點”，然后再根據(jù)“拐點”分段進(jìn)行矢量化以得到房屋矢量數(shù)據(jù)，從而避免了一般

9、矢量化方法引起的房屋結(jié)構(gòu)畸變。 4.針對采用自動化方法生成的數(shù)字地圖數(shù)據(jù)的增補(bǔ)及修改情況，提出了地圖局部數(shù)據(jù)自動生成算法。該算法通過預(yù)測房屋邊界種子點、識別房屋內(nèi)部誤判點、去除斷點、連接房屋缺口等步驟，提高了地圖的編輯準(zhǔn)確程度及速度。同時針對數(shù)字地圖自動生成系統(tǒng)中大幅數(shù)字地圖自動拼接問題，采用先根據(jù)拐點信息取得待拼接圖的坐標(biāo)對應(yīng)關(guān)系，再分多種情況對光柵地圖數(shù)據(jù)文件和矢量地圖數(shù)據(jù)分別進(jìn)行自動拼接處理的方法，來完成對大幅地圖的拼接