彩色城市交通地图的道路识别与提取

地图信息的识别和提取是地理信息系统的基础。研究对彩色城市交通地图中的道路信息进行识别和提取的问题。首先采用改进的模板匹配法去除地图中图例标识对于道路提取造成的干扰;然后根据地图的特征,为清除地图中的噪音,提出了一种基于颜色聚类分析的分离地图要素的算法,将各种地图要素按颜色进行归类,并根据噪声的特征结合采用有效的噪声去除算法实现对地图中道路的识别和提取,最后结果用数学形态学的方法进行优化处理,并进行试验。实验结果表明,该方法可以取得良好的道路提取效果。     

基于标签分类的道路提取算法

文中研究对彩色地图图像中的道路和区域识别提取的问题。讨论了基于标签分类的一种按颜色分离地图要素的算法，对于其结果用数学形态学方法进行优化。该算法充分利用栅格地图的颜色信息和空间信息并取得了良好的实验结果。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程,它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征,提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析,并建立区域识别测度,实现了区域颜色规范化;再通过对非区域对象的连接成分进行分析,并建立道路识别测度,在区域颜色规范化的基础上,实现了道路颜色规范化。实验结果表明,对于彩色城市交通地图图像,该算法取得了良好的效果。     

彩色地图图像中道路信息的识别和提取

本文研究对彩色地图图像中的道路识别提取的问题。讨论了基于聚类分析的一种按颜色分离地图要素的算法,并对若干影响效果的问题提出了修正和解决办法。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。     

采色地图图像中道路信息的识别和提取

本文研究对彩色地图图像中的道路识别提取的问题。讨论了基于聚类分析的一种按颜色分离地图要素的算法,并对若干影响效果的问题提出了修正和解决办法。     

彩色公路交通地图图像道路提取

根据彩色公路交通地图的图像特征,提出一种新颖的道路识别与提取方法。这种方法包括三个关键步骤。首先,根据区域的特征,提取出区域的灰度值;其次,根据道路的颜色和形状特征以及数字图像处理的一些方法（如对象的连通成分等）,识别并提取出道路的颜色;最后,为了获得完整的道路网络,一些道路连接方法被提出。这种算法已经被应用于许多彩色公路地图图像中去提取道路网络。大量成功的实例表明这个算法是非常有效的。     

彩色栅格交通地图图像中道路识别与提取

在地图图像数学模型的基础上,根据地图中各类对象的颜色特征对地图图像进行规范化处理;在分析地图图像中噪声特征的基础上,利用噪声的自身特征和数学形态学的基本疗法来消除地图图像中的噪声,以达到识别与提取完整的道路网络的目的．该方法对道路欠识别进行了处理,并以实例来验证其对道路网络识别与提取的过程及其效果．     

彩色公路地图的道路自动提取

首先采用模板匹配、特征抽取等方法提取城市和道路的标识,这些标识对后面的道路的提取有着重要的作用;然后根据道路的等级,在颜色基础上利用道路的特征分层提取道路图层;最后对道路进行细化,依据城市与道路,各种道路间的关系以及道路的特征建立一系列的判据,检查道路的合理性,并产生相应的策略对道路进行反馈处理,实现道路的全自动提取．实验结果表明了该方法的有效性．     

彩色地图中道路的识别和提取

对彩色地图中道路信息的识别与提取方法进行了研究,根据道路自身的特征,提出了一种利用圆形度与颜色特征相结合的提取方法,同时,对若干相关问题进行了详细的介绍,如区域标记、圆形度等.还介绍了对道路信息提取之后的细父化和矢量化,并着重描述了道路细化过程中形态变换的用法.通过研究可以得出,利用这种提取方法可以使处理的结果更准确,而且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.     

Directional mathematical morphology and reformalized Houghtransformation for the analysis of topographic maps

One of the most difficult and important problems encountered in the automatic digitizing of graphical topographic maps is the identification and separate digitizing of different kinds of features. Essentially, in topographic maps, there are two kinds of geometric features: linear features, such as roads and railways that have an arbitrary length, and symbols, which indicate a type of building or area of land usage or even numerical information. These two types of features are extracted and recognized by using methods based on multiangled parallelism (MAP). The MAP operation method performs parallel calculation on directional feature planes. The linear features are extracted using erosion-dilation operations on the directional feature planes, and the symbols are extracted using a reformalized and parallel version of the generalized Hough transformation on the same directional planes, which is called the MAP matching method. The methods have been applied to a 1/25000 scale map     

地图中道路的自动识别与重建

本文针对地图中具有一定宽度的道路的识别,提出一种双边信息判断方法,它有跟踪准确、有效地填补间隙、正确穿越交叉点和桥梁,且不需要对地图作去噪声和细化等预处理,因而具有识别速度快的优点。采用该方法,对1∶50,000实际地图进行处理,获得了满意的结果。     

基于距离变换和变形校正的点状符号模式识别研究

针对地图上符号的提取与识别,提出了一种基于距离变换和变形校正的点状符号的模式识别方法.该方法主要针对数值字符小数位和字符变形提出的特殊处理方法,利用了线划弯曲度的概念,根据弯曲密度和线划密度过滤掉非点状符号的线划,然后对字符重心距离的度量达到数值字符小数位的提取,再对变形字符进行校正处理,通过分析倾斜、错位和弯曲3种变形情况下的D值曲线图,可在字符产生变形时有效判断变形类别,并提出了针对倾斜、错位和弯曲3种变形的处理方法.应用实例表明,该方法适用于背景复杂情况下的旋转或变形的符号,识别准确率达到满意的程度.     

一种基于道路知识的矢量地图数据校正方法

准确完整的交通矢量地图是车辆导航、路径寻优等应用工作的良好基础.为了解决交通矢量地图的错误数据信息问题,在分析城市道路分布特点的基础上,提出了一种基于道路知识的矢量地图数据校正方法.将矢量数据信息中普遍存在的错误进行分类,通过对城市道路设计规范和城市道路相关知识的归纳,抽取出对各种类型错误的判定规则和校正算法,为矢量地图的校正提供了一种较新的思路.实验结果表明,该算法能够快速有效的检测和校正矢量地图数据信息中存在的各类问题,能够保证矢量地图拓扑的准确性和完整性.     

地形图点状符号的自动提取和识别

针对扫描地形图的点状符号, 提出了一种基于距离变换进行提取和识别的新方法. 首先优化分版图的提取结果, 根据弯曲密度和线划密度过滤掉非点状符号的线划, 利用加壳变换和蜕皮变换进行点状符号的图文分离. 然后根据加权距离函数来度量符号的全局特征, 由骨架线的一致性来度量符号的几何形状特征, 并结合这两个特征来识别点状符号. 最后, 提出了错切文字注记和线状要素注记的识别方法.     

Knowledge Based Pipeline Network Classification and Recognition Method of Maps

Map recognition is an essential data input means of Geographic Information System (GIS). How to solve the problems in the procedure, such as recognition of maps with crisscross pipeline networks, classification of buildings and roads, and processing of connected text, is a critical step for GIS keeping high-speed development. In this paper, a new recognition method of pipeline maps is presented, and some common patterns of pipeline connection and component labels are established. Through pattern matching, pipelines and component labels are recognized and peeled off from maps. After this approach, maps simply consist of buildings and roads, which are recognized and classified with fuzzy classification method. In addition, the Double Sides Scan (DSS) technique is also described, through which the effect of connected text can be eliminated.     

How much is built? Quantifying and interpreting patterns of built space from different data sources

Land-use/cover change (LUCC) has emerged as a crucial component of applied research in remote sensing. This work compares two methodologies, based on two data sources, for assessing amounts of land transformed from open to built space in three regions in Israel. We use a decision-tree methodology to define open and built space from remotely sensed (RS) Landsat data and a geographic information systems (GIS) platform for analysing 1:50 000 scale survey maps. The methodologies are developed independently, used to quantify and characterize the spatial pattern of built space, and then analysed for their strengths and weaknesses. We then develop a method for combining the built area maps derived from each methodology, capitalizing on the strengths of each. The RS methodology had higher omission errors for built space in areas with high vegetation levels and low-density exurban development, but high commission errors in the arid region. The GIS analysis generally had fewer errors, although systematically missed built surfaces that were not specifically buildings or roads, as well as structures intentionally omitted from the maps. We recommend using maps for baseline estimates whenever possible and then complementing the estimates with clusters of built areas identified with the RS methodology. The results of this comparative study are relevant to both researchers and practitioners who need to understand the strengths and weaknesses of mapping techniques they are using.     

大型油库消防救援寻路算法改进

大型油库区的地形不同于城市、山地等复杂的地形,虽然范围较大,但是油库区地形十分规整,油罐等建筑排列整齐,且在储油罐区的道路是笔直畅通的.根据这些特点,将标准的A^*寻路算法进行改进.一方面,根据油库地形结构简单,搜索节点相对少的特点,对A^*算法中搜索Open表中节点的数据结构进行改进,采用排序算法提高了搜索效率;另一方面,根据储油罐区道路笔直畅通的特点,将道路分为有障碍路段和无障碍路段,分而治之,提高整体的寻路效率.实验证明,将两种改进方法进行结合,寻路时间明显缩短,平均搜索效率提高6.86%.     

大比例地形图中房屋目标的自动识别

城市ＧＩＳ发展迅速，各种大比例地形图是其基础数据，流行的地图数据数字化方法效率很低，一定程度上已经成为城市ＧＩＳ发展的障碍。扫描输入技术有望解决这个问题。扫描输入技术的核心是地图符号的自动识别，而房屋目标在城镇地区大比例尺地形图中占有极大的比重。但现有大多数识别方法采用的都是先分割识别的策略，使得分割难以充分利用目标符号的有关知识约束，本文提出并实现了大比例尺地形图中房屋目标自动识别的分割识别一体