圖像中人工地物識(shí)別與矢量化研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、作為地球科學(xué)的一個(gè)分支,地理圖像及其制圖技術(shù)在信息時(shí)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(cè)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(fèi)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(cè)、記錄數(shù)據(jù),但其整個(gè)繪制過程也是費(fèi)時(shí)費(fèi)力;同時(shí),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(zhǎng)時(shí)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(zhǎng)。 然而,隨著計(jì)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(dòng)化水平,把重復(fù)的機(jī)械勞動(dòng)留給計(jì)算機(jī)去完成,是計(jì)算機(jī)制圖中需要研究的重大課題。如果能采用計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和人工智能的新技術(shù),讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)地對(duì)大量現(xiàn)存的紙面地圖、衛(wèi)星遙感地圖和飛機(jī)航空?qǐng)D像進(jìn)行分析理解、校正、增強(qiáng)、分類,并識(shí)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(huì)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(shí),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(dòng)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(guó)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(yàn),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(duì)象的矢量化,復(fù)雜對(duì)象如弧、圓、點(diǎn)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(jì)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(shí)別及地圖數(shù)據(jù)的矢量化是數(shù)字地圖自動(dòng)生成過程中的主要的技術(shù)難點(diǎn)。目前還沒有看到關(guān)于完整的實(shí)際算法能夠系統(tǒng)地處理掃描地圖自動(dòng)識(shí)別與矢量化的報(bào)道。 根據(jù)目前地理圖像自動(dòng)矢量化研究現(xiàn)狀和難點(diǎn),本論文以掃描二值地圖為研究對(duì)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(cè)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(duì)航拍地圖中房屋提取算法做了研究。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下: 1. 深入分析研究了掃描地理圖像的自動(dòng)識(shí)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(shí)別和矢量化的基礎(chǔ)。先在像素級(jí)上對(duì)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(shí)消除基本圖形中的冗余,對(duì)基本圖形進(jìn)行預(yù)處理,如刪除地圖中小尺寸符號(hào)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(shí)加快處理速度,基本圖形被進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為超級(jí)圖形,超級(jí)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。基本圖形和超級(jí)圖形保持了原始地圖的形狀,同時(shí)方便了處理,它們是后續(xù)的地圖組件分割、道路房屋識(shí)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(cè)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(cè)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(zhǎng)度的光滑曲線,允許平緩或尖銳的拐彎。但由于測(cè)繪地圖中的文字、符號(hào)常常與有意義的圖像特征重迭,主曲線檢測(cè)旨在從原始測(cè)繪圖中獲得“潔凈”的特征圖像。主曲線的檢測(cè)充分利用了超級(jí)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(cè)主曲線。算法的一個(gè)顯特點(diǎn)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(shí)別中特別有用。同時(shí),擴(kuò)展主曲線檢測(cè)的應(yīng)用,針對(duì)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(duì)其進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,最后將檢測(cè)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(duì)掃描地圖中的房屋進(jìn)行自動(dòng)識(shí)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(duì)房屋結(jié)構(gòu)先查找“拐點(diǎn)”,然后再根據(jù)“拐點(diǎn)”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(duì)采用自動(dòng)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(dòng)生成算法。該算法通過預(yù)測(cè)房屋邊界種子點(diǎn)、識(shí)別房屋內(nèi)部誤判點(diǎn)、去除斷點(diǎn)、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(shí)針對(duì)數(shù)字地圖自動(dòng)生成系統(tǒng)中大幅數(shù)字地圖自動(dòng)拼接問題,采用先根據(jù)拐點(diǎn)信息取得待拼接圖的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系,再分多種情況對(duì)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(dòng)拼接處理的方法,來完成對(duì)大幅地圖的拼接

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