彩色地形圖中地理要素提取與識別技術研究

《彩色地形圖中地理要素提取與識別技術研究》是依託西安電子科技大學，由苗啟廣擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：彩色地形圖中地理要素提取與識別技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：苗啟廣
• 依託單位：西安電子科技大學

中文摘要

大幅面彩色地形圖中地理要素的提取與識別是地形圖數字矢量化的基礎，本課題針對目前地形圖中地理要素提取與識別方面存在的難題，通過關鍵技術的探索與創新，分別線上劃要素提取與分割、點狀符號與文字註記提取與識別等方面進行深入研究。針對傳統的圖像分割算法在大幅面彩色地形圖圖像分割過程中存在的計算複雜度高和分割不精確等問題，以線劃要素的同質區域為分割對象，研究基於區域特徵和種子擴散的地形圖中線劃要素提取算法以及基於區域特徵的線劃要素分割算法。針對傳統符號識別算法難以檢測全部點狀符號的問題，研究基於GHT的彩色地形圖中點狀符號直接識別算法。針對大幅面地形圖中含有眾多字元串和孤立字元的情況，通過分析地形圖中文字註記在顏色、尺寸大小和方向等方面的特點，探索圖模型和文字註記在地形圖中的分布之間的關係，研究基於圖模型的文字註記自動編組算法。這些關鍵技術的突破，對於大幅面彩色地形圖高效數位化和矢量化，具有重要意義。

結題摘要

大幅面彩色地形圖中地理要素的提取與識別是地形圖數字矢量化的基礎。然而對於現存的掃描地形圖而言，由於載體紙質本身質量的問題，以及在掃描過程中引入的噪聲、顏色混淆等問題，對地形圖的各種文字、符號等元素的識別面臨著重大挑戰。本課題針對目前地形圖中地理要素提取與識別方面存在的難題，通過關鍵技術的探索與創新，分別在地形圖分割、線劃要素提取與分割、點狀符號與文字註記提取與識別等方面進行深入研究。針對傳統的圖像分割算法在大幅面彩色地形圖圖像分割過程中存在的計算複雜度高和分割不精確等問題，提出一種基於自適應確定聚類算法和多級圖像融合的地形圖分割算法；針對掃描地形圖分割結果中經常存在的線狀地理要素不連續的問題，提出了一種基於線劃要素特徵的掃描地形圖分割算法；針對等高線往往具有數量多、分布密、難於分割的特點，提出了一種基於模糊聚類與區域生長相結合的掃描地形圖分割算法；針對掃描地形圖中廣泛存在的顏色失真、顏色混淆以及混合色等問題，提出了一種基於超像素的掃描地形圖分割算法；針對掃描地形圖中的超像素劃分容易過分割的問題，提出了一種有導向的掃描地形圖超像素生成算法，從而實現掃描地形圖的準確超像素劃分；針對地形圖中點狀符號不易識別的問題，在基於廣義霍夫曼變換框架之上，我們提出了一種高效、高精度、易操作和魯棒性強的算法，以實現直接在地形圖上識別點狀符號；針對地形圖中，需要對完整的單詞或者詞組進行註記才有實際地理意義這一需求，提出了基於字元顏色、尺寸和方向一致性的文字註記自動編組算法，對彩色地形圖中的文字註記進行自動編組。對這些關鍵技術的突破，對於大幅面彩色地形圖高效數位化和矢量化，具有重要意義。研究成果可用於軍事、民用等相關領域，具有較好的理論和套用價值。