地图道路、河流信息的识别与提取方法研究
地形图的自动识别是结合人工智能与数字图形图像处理技术解决地理信息系统中数据采集、建库与地理空间信息自动理解的重要研究课题之一。地图中道路、河流作为基础的地理数据，已经成为自动识别与提取研究中的关键环节。近几年来，经过世界各国该领域中众多学者的努力，在道路、河流信息的识别与提取方面取得了一定的进展，但就目前研究现状来说，道路、河流识别率、识别的准确性、自动化水平以及可操作性方面，仍是地图信息识别和提取技术的理论和应用领域有待解决的问题。 本文对彩色地图中道路、河流信息的识别与提取方法进行了研究。根据道路、河流自身的特征，分别提出了利用圆形度与颜色特征相结合的道路提取方法和基于灰度图像的二值化提取河流的方法，同时，对图像的灰度化处理、数学形态学理论、二值化、细化及矢量化等问题做了介绍。 通过研究可以得出，其中，道路的提取方法不但处理结果准确，而且用这种方法在提取的过程中可以很自然的把道路上的文字等噪声去掉；河流的提取方法简捷，并且可以在提取的同时，实现二值化的处理，为以后的细化及矢量化做好准备工作。 最后作者以本论文的理论研究成果为基础并结合相关课题，利用VC++研究开发了一套地图信息识别实验系统。实验系统的运行结果表明，本文提出的道路、河流提取方法不仅是切实可行的，而且还能够得到较好的提取效果。
- 作者：
- 王娜
- 学位授予单位：
- 贵州大学
- 专业名称：
- 计算机应用技术
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2007年
- 导师姓名：
- 杜世培
- 中图分类号：
- TP391.41；P208
- 关键词：
- 地形图；自动识别；河流信息识别；二值化；矢量化；数学形态学；地理信息系统
- road extraction；river extraction；binary；thinning；vectorization；mathematical morphology；Geographic Information System