遺傳算法及模糊聚類在彩色地圖識別中的應(yīng)用.pdf

1、本文重點研究福建省公路局1：50萬彩色公路地圖的分割算法，實現(xiàn)地圖的公路層、水系層、文字層和背景層的分層，準(zhǔn)確提取公路形狀，為后面制作數(shù)字地圖提供精確、完整的數(shù)據(jù)源。 在地理信息系統(tǒng)中(GIS)，地圖的數(shù)字化對GIS的應(yīng)用與推廣起著關(guān)鍵的作用，論文研究國內(nèi)外對彩色地圖分割的情況，提出了顏色間特征和顏色空間特征作為分割的特征向量，結(jié)合改進的遺傳算法，克服模糊C均值聚類(FCM)在自動聚類過程中易陷入局部最優(yōu)問題，準(zhǔn)確獲取聚類中心，

2、計算出彩色地圖像素在各層的模糊隸屬度值，根據(jù)顏色空間特征進一步進行模糊推理分割，較好的解決彩色地圖分割中的顏色失真、過度色以及由于圖層交錯造成的公路層和水系層斷線問題，實現(xiàn)彩色地圖的自動分割。論文對遺傳算法(GA)的選擇算子、交叉算子、變異算子進行詳細(xì)分析、設(shè)計，在對彩色掃描地圖產(chǎn)生誤差問題研究基礎(chǔ)上，設(shè)計了顏色特征算子，對遺傳算法進行改進，引入顏色特征算子，避免遺傳算法在解決大規(guī)模非線性問題時容易陷入局部最優(yōu)和早熟現(xiàn)象，同時提高了算法