电子地图中地理对象的智能识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 地理信息提取与识别技术概述 | 第8-10页 |
| 1.1.1 使用数字地图的意义 | 第8页 |
| 1.1.2 栅格数据结构 | 第8-9页 |
| 1.1.3 矢量数据结构 | 第9页 |
| 1.1.4 矢量化的意义和矢量化软件的设计要求 | 第9-10页 |
| 1.2 地理信息提取与识别方法现状 | 第10-14页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文内容安排 | 第15-16页 |
| 2 图像预处理 | 第16-29页 |
| 2.1 基于MAS小波变换的边缘检测 | 第16-25页 |
| 2.1.1 小波变换与边缘检测 | 第16-17页 |
| 2.1.2 MAS小波及其小波变换 | 第17-18页 |
| 2.1.3 MAS小波变换分析边界 | 第18-20页 |
| 2.1.4 尺度独立的小波变换算法 | 第20-21页 |
| 2.1.5 普通电子地图地理对象边缘分析 | 第21-22页 |
| 2.1.6 算法的评价与实验结果 | 第22-25页 |
| 2.2 噪声滤除 | 第25-29页 |
| 2.2.1 数学形态学理论 | 第25-27页 |
| 2.2.2 形态学基本运算的噪声滤除功能 | 第27-28页 |
| 2.2.3 膨胀腐蚀算法的实现原理 | 第28-29页 |
| 3 地图的细化处理 | 第29-38页 |
| 3.1 细化理论及现状 | 第29页 |
| 3.2 基本概念 | 第29-31页 |
| 3.3 象素标记的含义 | 第31-32页 |
| 3.4 算法设计思想 | 第32-35页 |
| 3.5 算法描述 | 第35-37页 |
| 3.6 算法的评价与实验结果 | 第37-38页 |
| 4 图形的识别与提取 | 第38-55页 |
| 4.1 自动矢量化简介 | 第38-39页 |
| 4.2 矢量化的总体设计 | 第39-47页 |
| 4.2.1 矢量化的总体思想 | 第39-40页 |
| 4.2.2 Freeman编码 | 第40-41页 |
| 4.2.3 节点域的提取 | 第41-46页 |
| 4.2.4 对连通段的Freeman编码 | 第46-47页 |
| 4.3 提取矢量线段 | 第47-51页 |
| 4.3.1 传统提取矢量线段方法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 二分步长矢量化方法 | 第48-51页 |
| 4.4 矢量线段的合并 | 第51-53页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第53-55页 |
| 5 系统结构及技术实现 | 第55-60页 |
| 5.1 矢量化系统的基本框架 | 第55-56页 |
| 5.2 系统基本功能 | 第56页 |
| 5.3 算法的结构组织 | 第56-57页 |
| 5.4 系统使用手册 | 第57-60页 |
| 5.4.1 实验系统界面 | 第57-58页 |
| 5.4.2 矢量化操作过程 | 第58-60页 |
| 6 结论 | 第60-62页 |
| 6.1 实验系统特点 | 第60页 |
| 6.2 地图信息识别与提取的展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 识别结果 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
