[发明专利]一种基于数学形态学的复杂桥梁对象自动符号化方法

摘要

本发明公开了一种基于数学形态学的复杂桥梁对象自动符号化方法。首先将待符号化的面状桥梁矢量数据转为栅格数据，再将栅格数据转为整型二值图像矩阵，然后采用Rosenfeld细化算法提取对二值图像矩阵进行数学形态学处理后结果的骨架栅格，并添加坐标系统和投影系统信息，得到原始面状桥梁对象的矢量骨架中心线，然后将该中心线延长、合并，获取其和桥梁面的交点，按顺序依次搜索各交点，对相邻两交点连线依次进行交角判断，确定候选节点，以135°和-135°为方向绘制候选桥爪线，进而通过缓冲区相交判断，确定桥爪线，最后通过剩余节点连接操作，形成桥梁边线。本发明可以将传统算法无法实现的复杂面状桥梁按国家标准进行自动符号化。

主权项

一种基于数学形态学的复杂桥梁对象自动符号化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将待符号化的面状桥梁矢量数据转为栅格数据；S2、将S1步转出的栅格数据转为整型二值图像矩阵；S3、对S2步计算得到的二值图像矩阵，进行数学形态学处理，具体步骤为：首先，采用菱形结构元素进行一次膨胀运算处理；进而采用3×3的正方形结构元素进行一次腐蚀运算，最后，再次采用菱形结构元素进行一次膨胀运算；S4、采用Rosenfeld细化算法提取S3步计算结果的骨架栅格，即将原图像矩阵中线条宽度大于一个像素的线条细化成一个像素的宽度，形成骨架栅格，并保持其形状的基本拓扑结构不变；S5、对S4步得到骨架栅格数据，添加坐标系统信息和投影系统信息，便于地理信息系统识别和后续处理；S6、将S5步得到的骨架栅格数据转换为地理信息系统可以识别的矢量数据，即可得到原始面状桥梁对象的矢量骨架中心线；S7、对S6步得到的矢量骨架中心线两端进行延长处理，确保矢量骨架中心线和原始面状桥梁对象相交；S8、将S7步获取的桥梁矢量骨架中心线进行合并，将复杂骨架中心线由多个对象合并成一个对象进行处理；S9、将S8步获得的骨架中心线和面状桥梁对象通过相交操作，获得交点Ai，进而在面状桥梁对象上，从交点Ai开始，依次向两侧搜索节点Pi，每搜索到一个节点Pi，连接该节点和上一个节点，构成线段Li，如果是第一个节点则连接交点Ai，继续搜索，得到线段Li+1，计算线段Li与Li+1间的交角，如果交角大于30°，则确定该节点Ai为候选节点Hi，并记录该节点为起始点的线段Li+1，作为绘制桥爪的辅助线；否则，将该节点在属性表中进行标记，继续重复上述步骤，直到确定候选节点Hi为止；S10、以S9步确定的候选节点Hi为原点，作5米半径的缓冲区，获得圆面Ci，将S11步记录的辅助线与圆面Ci进行空间相交，获得交线LC，将交线LC以候选节点Hi为端点，顺时针旋转135°和‑135°得到交线LC1和交线LC2，将交线LC1和交线LC2的不与交线LC共点的那一个端点，与线段LC的中点进行距离上的判断，距离大的即为桥爪线；若该桥爪线的线长不足5米，则进行延长，补足到5米；S11、在桥面对象中，将S9步标记过的节点删除，然后按照剩余保留的节点ID顺序，依 次连接各节点，形成桥面线；每连接两点之前，均判断一次该线段是否和桥梁骨架中心线相交，如果相交，则删除该条桥面线；直到全部节点依次连接完成，形成最终的桥梁边线。