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第一章　绪论1

1.1　地理信息获取的方法与途径3

1.2　地图信息识别与提取技术的发展与现状5

1.3 目前地图信息获取技术存在的主要问题11

第二章　地图信息识别与提取方法综述12

2.1　线划跟踪方法12

2.1.1 细线划的跟踪12

2.1.2 粗线划的跟踪14

2.1.3 区域边线的跟踪15

2.1.4 预测跟踪算法15

2.1.5 交叉点的处理16

2.1.6　评述18

2.2　数学形态学方法18

2.2.1 二值影像的形态变换19

2.2.2 二值影像形态变换的结构元21

2.2.3 地图信息识别与提取的数学形态学典型算法简介23

2.2.4　评述27

2.3　统计—结构方法27

2.3.1 彩色地图的统计聚类分色处理方法28

2.3.2 点状符号的统计—结构法识别30

2.3.3 评述32

2.4　神经网络方法33

2.4.1 神经网络的基本概念34

2.4.2 Kohonen神经网络与地图分色处理36

2.4.3 BP神经网络与点状符号识别37

2.4.4 评述38

2.5　人工智能方法39

2.5.1 地图信息识别所需知识及其分类40

2.5.2 地图识别所需知识的表示方法41

2.5.3 地图信息识别中知识的利用44

2.5.4 评述45

2.6　本章小结45

第三章　基于结构特征的地图信息识别方法与策略48

3.1　地图信息结构特征的种类48

3.2　基于结构特征的地图信息识别与提取的基本原理50

3.2.1 模式基元的选择与提取50

3.2.2 模式基元之间关系的分析与描述56

3.2.3 地图符号的识别与提取61

3.3　特征提取的有关算法62

3.3.1 像素点特征62

3.3.2 收缩变换63

3.3.3 扩张变换64

3.3.4 细化65

3.3.5 直线段的检测与提取69

3.3.6 曲线特征点的提取70

3.3.7　Hough变换71

3.3.8　RLS变换71

3.4　地图信息识别与提取的分层处理策略73

3.4.1 地图分色或分版73

3.4.2 地图要素的分类74

3.4.3 已识别地图要素的去除74

3.5　地图信息的属性编码与数据结构75

3.5.1 属性编码75

3.5.2 数据结构75

3.6　本章小结77

第四章　地图扫描图像的预处理78

4.1　地图扫描图像的二值化78

4.1.1 定阈值二值化方法79

4.1.2 可变阈值二值化方法79

4.1.3 自适应二值化方法79

4.1.4 最优阈值二值化方法81

4.1.5 地图扫描图像二值化实例82

4.2　地图图像的自动定向84

4.2.1 十字交点的识别与提取84

4.2.2 图廓点的识别和提取87

4.2.3 定向参数的求取88

4.2.4 实例与结论89

4.3　地图图像上方里网线的自动消除95

4.3.1 方里网线端点高斯坐标的求取96

4.3.2 方里网线端点图像坐标的求取99

4.3.3 方里网线的跟踪与检测100

4.3.4 方里网线的消除100

4.3.5 方里网线消除实例101

4.4　图外信息的消除103

4.5　本章小结105

第五章　地物符号的识别与提取107

5.1 黑块类符号的识别与提取107

5.1.1 收缩变换108

5.1.2 消除细线和孤立点108

5.1.3 扩张变换108

5.1.4　边线的自动跟踪109

5.1.5 黑块类符号属性判别110

5.1.6 黑块类符号定位信息的提取110

5.1.7 已识别黑块类符号的消除112

5.2　带晕线类符号的识别与提取115

5.2.1 图像变换115

5.2.2 开线划的消除116

5.2.3 边界点的自动跟踪117

5.2.4 带晕线类符号属性判别117

5.2.5 已识别带晕线类符号的消除119

5.3　虚线类符号的识别与提取126

5.3.1 两端均为自由端的线分割与提取126

5.3.2 交叉短线的分割与提取127

5.3.3 短线的跟踪与合成128

5.3.4 虚线类符号定位信息的提取129

5.3.5 虚线类符号属性判别129

5.3.6 已识别虚线类符号的消除129

5.4 闭合曲线类符号的识别与提取132

5.4.1 闭合曲线的跟踪132

5.4.2 闭合曲线类符号属性判别133

5.4.3 闭合曲线类符号定位信息的提取135

5.4.4 已识别闭合曲线类符号的消除135

5.5　组合线划类符号的识别与提取137

5.5.1 短线划的跟踪与消除137

5.5.2 长线划的跟踪提取138

5.5.3 组合线划类符号属性判别138

5.5.4 组合线划类符号定位信息的提取140

5.5.5 已识别组合线划类符号的消除140

5.6　长实线类符号的识别与提取144

5.6.1 长线划的跟踪提取144

5.6.2 长实线类符号属性判别144

5.6.3 长实线类符号定位信息的提取145

5.6.4 已识别长实线类符号的消除145

5.7　本章小结147

第六章　等高线的识别与提取149

6.1　计曲线的分割与提取150

6.1.1 等高线图像的收缩变换150

6.1.2 细线的消除150

6.1.3 等高线图像的细化151

6.1.4 短线和黑色区域的消除151

6.1.5 计曲线断点的拚接151

6.1.6 计曲线矢量信息的提取153

6.1.7 计曲线的消除153

6.2　首曲线的分割与提取155

6.2.1 首曲线图像的细化155

6.2.2 细线与粘连区域的分离156

6.2.3　细线断点连接156

6.2.4 首曲线矢量信息的提取160

6.3　等高线高程值的获取162

6.3.1 闭合等高线间的拓扑关系162

6.3.2 等高线拓扑关系的树结构表示165

6.3.3 闭合等高线高程之间的关系166

6.3.4 等高线间包含关系的判别168

6.3.5 不闭合等高线的闭合化处理169

6.3.6 等高线高程值的求取173

6.4　本章小结175

第七章　注记信息的识别与提取176

7.1　文字识别的一般方法176

7.1.1 文字识别的统计决策方法177

7.1.2 距离178

7.1.3 类似度179

7.1.4 复合类似度和发胖距离变换180

7.1.5 文字识别的句法结构方法183

7.1.6 两种文字识别方法的比较184

7.2　注记信息识别区域的确定与字切分186

7.2.1 注记信息识别区域的确定186

7.2.2 字切分186

7.2.3 最大宽度回溯字切分算法188

7.3　字的规范化处理188

7.3.1 位置规范化188

7.3.2 尺寸规范化189

7.3.3 笔划粗细规范化190

7.4　印刷体文字识别的粗分类190

7.4.1 粗分类的目的和要求190

7.4.2 重叠区分类192

7.4.3 中心提取分类192

7.4.4 判定树分类193

7.4.5 引导树分类194

7.5　印刷体文字分类的主要特征和方法195

7.5.1 复杂指数和四边码195

7.5.2　粗外围特征196

7.5.3　粗网格特征197

7.5.4 笔划密度特征198

7.5.5 R变换198

7.5.6 文字特征点199

7.5.7 平均线密度201

7.6　注记信息识别结果的后处理201

7.6.1 单字向字串的转换201

7.6.2 数字字串向数的转换202

7.6.3 注记信息位置的确定203

7.6.4 注记信息的数据结构203

7.7　本章小结204

参考文献205

后记210