[发明专利]一种基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法

说明书

技术领域

本发明属于地理信息识别与提取领域，涉及一种基于位(bit)运算的地图扫描图像细化和线跟踪方法。

背景技术

随着技术发展，人们对地图的要求进一步提高。由于传统纸地图效率、速度和精度很低，因此难以适应现代和未来科技发展。地理信息的模拟表达载体(如纸质地图)的缺点主要表现为：①地图的数量十分巨大，使得它的保存、管理和使用十分不便；②不利于对地理信息进行快速更新；③不利于地理信息的快速传输；④在实际应用中，人们需要对地理信息，难以满足进行各种空间查询和分析等高层次操作的需求。

地理信息的来源和获取途径主要有以下三种：①全数字野外测量；②利用遥感的方法从数字影象上获取；③将现有的地图数字化。由于在今后相当长的时间内，将现有的地图数字化仍是数字地理信息的主要来源之一，所以必须对地图信息的识别与提取进行研究，逐步把研究成果应用于实际生产作业中进行不断改进和不断完善，并最终实现自动识别与提取，以求提高作业效率、降低作业强度。

近年来，许多人对地图信息自动识别与提取方法进行了深入的研究，在图像分割、特征提取和要素识别方面都取得了不同程度的进展，但距离地形图的全自动信息化还相当遥远。由于计算机视觉和模式识别技术的发展以及计算机在处理地图图像方面所具有的巨大潜力，地图信息自动识别与提取成为地图矢量化技术的发展方向，也是实现地图信息获取智能化乃至自动化的必由之路。

实现地形图的全自动矢量化是地形图矢量化研究的最终目标，在目前，相关理论如计算机视觉、人工神经网络等技术的发展离地形图的全自动矢量化目标还相当遥远，基本上对半自动是现阶段地形图矢量化的必由之路取得共识。在目前已推出的地形图矢量化系统中，尚有许多急待解决的问题，主要表现为半自动程度低下，操作较繁琐，人工干预太多，在实际应用中识别率并不高，后续编辑工作量大，误识的结果隐藏在最终的成果中，这在生产中是绝对不允许的。如何提高自动化程度，使地形图矢量化逐渐向全自动矢量化迈进是当前国内外在地图矢量化方面主要研究的课题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法，主要解决地图扫描图像中实线类符号的全自动矢量化问题，它能够提高地图矢量化的效率和质量，避免和减少人工干预的误差。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法，其特征在于它包括如下步骤：

A、采用基于自适应动态阈值的方法对地图图像进行二值化处理；

B、采用基于位运算的完全8邻域连接细化算法二值地图图像进行细化处理；

C、最后在经过细化处理的二值地图图像上依次进行线跟踪、数据压缩(剔除冗余点)并保存结果数据。

所述的基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法，其特征在于该步骤A中采用了一种基于曲线检测技术的自适应动态阈值进行地图图像二值化方法；它进一步包括：

A1、计算输入图像的灰度级直方图；

A2、利用灰度图像直方图提供的灰度分布信息确定初始阈值；

A3、利用曲线检测算子，在5×5的窗口内判断窗口中心点是否为曲线上的点；若该窗口中心点是曲线上的一个点，使其图像值变为1，否则变为0。

A4、重复A3，直至整个输入图像检测完毕；

A5、采用平滑化方法对已二值化的地图图像进行噪声消除。

所述的基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法，其特征在于该步骤A中采用了一种基于的完全8-邻域连接细化算法进行曲线骨架线提取的方法；它进一步包括：

B1、建立8-邻域表，表中从0到255共有256个元素(每个元素的值非0即1)，若表中的元素是1，则表示该点需保留，否则删除；该8-邻域表满足6个条件：a、保证细化后曲线的连通性；b、保留原图的细节特征；c、细化结果是原曲线的中心线；d、保留曲线的端点；e、细化处理速度快；f、交叉部分中心线不畸变；

B2、逐行地将整个二值图像进行扫描，对于每个像素点，计算它对应在8-邻域表中的索引，若为1，则保留，否则删除该点；

B3、重复B2，直至整个图像没有点被删除为止；

B4、消除在图像细化过程中产生的毛刺。

所述的基于位运算的地图图像细化和线跟踪方法，其特征在于该步骤C进一步包括：

C1、寻找曲线的起始点，记录其坐标；

C2、以C1确定的点为中心，按8个方向搜索下一个未跟踪过的点，找到点后，记录该点的坐标及其搜索方向，并确定下一点的搜索方向；