一、彩色地图影像分割方法及其实现（论文文献综述）
李玮玮,帅向华,刘建坡,王雷[1]（2021）在《基于Matlab分割彩色等高线地形图》文中指出彩色地形图包含丰富的地理信息,通过黑、绿、棕、蓝等颜色表示道路、等高线、河流等空间信息,对识别地物、丰富地形图有着重要的作用。地形图中等高线是内插生成数字高程模型,显示三维地形的基础数据,分割彩色地形图对指导等高线自动提取工作意义重大。通过研究图像分割原理和方法,基于Matlab软件结合阈值分割对彩色地形图等高线进行实验分析,选取两个阈值进行分割,并与最大类间方差法（又称Otsu法）自动分割进行对比,通过实验实现较好的等高线分割效果。
杨云[2]（2008）在《基于地图及遥感影像的地理信息提取研究》文中研究说明地理信息是国民经济和社会发展规划中最重要的基础信息之一,在农业、林业、水利、国土资源、地矿、测绘、气象、海洋、城市建设、国防等领域发挥着不可替代的作用。然而,地理信息数据生产却是周期长、成本高、工程量大、技术复杂。如何高效、智能化地获取地理信息成为目前迫切需要解决的问题。本文围绕地图及遥感影像中地理信息提取的一系列理论和技术问题展开研究,重点在地图要素分割、识别和矢量化、高分辨率遥感影像道路提取、矢量数据压缩等方面进行了深入的研究与实践,并建立了高效实用的地理信息数据采集系统。本文主要工作和创新性成果如下:1.阐明了地理信息提取的研究意义,分析了地理信息提取的实质和基本过程,对课题研究方向的发展历史和研究现状进行了回顾和总结,指出了目前研究存在的问题。2.以数学形态学多角度并行运算理论为基础,根据地图要素的形状和尺度特征,提出了地图上方里网、独立房等一些要素的分割算法。算法将方向特征平面与非各向同性的邻域运算统一起来,具有快速并行的特点和良好的分割效果。3.提出了基于径向基函数神经网络及递推最小二乘训练的地图数字注记识别方法,基本过程包括数字注记分割、特征向量提取、神经网络训练和模式分类。实验结果表明,该方法训练速度快、抗噪声能力强、识别率高。4.提出了不同的线划跟踪策略,对二值图像地图要素进行跟踪和矢量化,包括消隐跟踪、判优预测跟踪、双边截线跟踪和轮廓跟踪,它们对地图上大多数线状要素和面状要素边线的矢量化效果很好。针对分版等高线图上对自动数字化效率影响较大的冲沟和陡崖符号,提出了旋转式内部跟踪提取策略及相应的提取算法,有效地解决了该类要素的自动提取问题。5.提出了基于滑动窗口图像分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法。其主要步骤包括定义滑动窗口、自适应图像分割、细化和序贯跟踪。通过颜色空间转换、K-均值聚类和区域生长完成滑动窗口内当前线目标的自适应分割;经过跟踪、消隐、方向判断以及交叉点处理完成序贯跟踪。实验结果表明,该方法精度高、鲁棒性强,对于低对比度、低信噪比的彩色地图图像矢量化尤为有效。6.提出了两种高分辨率遥感影像城市道路半自动道路提取方法,即道路中心线提取的活动窗口线段特征匹配方法和直线道路提取的整体矩形匹配方法。活动窗口线段特征匹配方法采用定义活动模板窗、阈值分割、线段特征匹配和改进的序贯相似度检测算法（SSDA）,实现了道路中心线的半自动提取。整体矩形匹配方法将直线道路提取转化为提取具有一定方向和宽度的矩形,通过分割阈值、矩形宽度和矩形方向的变化从内到外整体上匹配道路。这两种方法能够快速准确地提取出城市主要道路,对噪声的干扰具有良好的鲁棒性。7.提出了基于总体最小二乘的矢量数据压缩模型以及曲线数据和多边形数据的压缩算法。实验结果表明,提出的曲线数据压缩算法与Ramer-Douglas-Peucker（RDP）算法具有接近的压缩比,但具有更高的压缩精度,能够在整体上更好地表示原始数据。提出的多边形数据压缩算法能够得到无冗余点、高精度的矢量数据。8.在以上研究的基础上,设计并建立了高效实用的地理信息数据采集系统,能够方便快速地进行地理信息数据采集。系统已应用于全国1:5万基础地理信息数据生产,取得了很好的效果。
吴信才,邓志勇,谢忠[3]（2003）在《彩色地图影像分割方法及其实现》文中研究表明利用统计模式识别的方法，通过提供强大的图像分析功能和方便的人机交互界面，在MAPGIS二次开发平台上实现了彩色地图影像的分割，能够解决绝大多数彩色套印地图的分层分色问题。
谢建华[4]（2011）在《纸制军事地图生成电子沙盘系统研究》文中认为目前,数字图像处理技术已广泛应用于许多领域。军事地图的自动识别对国防建设有着重要的意义,帮助实现纸质地图向数字化生产的转轨,且为三维立体地图的生成提供数据。地图的自动识别一直是一个重要而又难以彻底解决的问题,它涉及学科广泛,且集理论与实践为一体。尤其军事地图自动识别更需要智能化程度高,通用性能好,在生成电子沙盘的过程中人工参与尽可能地少,构建速度尽可能地快。本文把数字图像处理技术应用于地图的识别过程中,利用模糊聚类、数学形态学等知识,研究了地图的分色和细化等算法的设计问题。最后将以上算法综合,自主开发了一个纸质军事地图生成电子沙盘系统,这既是对本文算法的检验,也为整体系统进一步开发和完善打下良好基础。针对军事地形图的非线性几何畸变和旋转角度的校正问题,采用了基于栅格控制点的几何拉伸图像复原方法,该方法应用灵活,对各种不可预测的几何畸变均有良好复原效果,然后采用了双线性灰度级插补法,处理空间变换后图像中像素灰度级的赋值问题。对于非线性的畸变复原难点在于配准控制点对的选取,本文针对军事地形图的固有特点,根据网格交点计算出了配准控制点对；对于旋转角度的校正,采用了识别分类经纬度数字标注方法,获得了较好的配准效果。针对军事地形图进行了空间坐标位置配准问题的研究,采用彩色特征的交互相关配准准则测评待拼接图片间的配准区域的相似程度,其中,选取含有控制点的配准区域是一个难点,本文应用一种根据含有彩色特征的频数,自动选取边缘重叠区内最大彩色特征区域作为配准区域的方法,取得了较好的效果,并且应用空间坐标配准技术,使用VC++6.0作为开发工具,运用MFC、BOOST库和ImageStone图像处理库,开发出了一个拼接软件系统,成功的实现对军事地图的自动拼接、半自动拼接和手动拼接。在分色算法的研究中,首先进行色彩空间模型转换,然后提出了基于样本加权的改进FCM算法,对隶属度进行调整,将二维彩色直方图引入到加权系数中。本算法克服了已有的模糊c均值算法中的两点不足,即当隶属度相近时,分类会变得模糊,且对于不同的样本矢量,聚类效果不同。算法已用Visual C++6.0编程实现,效果比较理想。在细化算法的研究中,提出了一种改进的快速并行细化算法。不但考虑到模板的对称性问题,同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度。本算法也是通过VC++6.0实现的,从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性。在矢量化算法的研究中,提出了一种变步长的基于圆跟踪的自动适应矢量化方法。依据线条的复杂程度改变跟踪圆半径的大小,等高线变化平缓的地方,半径选取的大些,等高线变化剧烈的地方,半径选取的小些,以斜率作为半径选取的依据。变步长的方法提取具有代表性的数据点,可以更准确地保持等高线的特性。采用Delaunay三角网进行三维建模,用插值算法重建数字地面模型,用OpcnGL进行三维显示来生成三维地形图,结合开发实例分析每一个步骤及相应算法,对某一军用地图进行建模和可视化,生成三维电子地图。最后,结束语部分对前面所做的工作进行了总结,并对地图数字化的现状和未来的发展状况进行了阐述。
伍红玲[5]（2007）在《栅格城区地图中道路的自动分割与提取》文中研究表明近年来,地理信息系统的飞速发展,在人们的生活与出行,城市规划与管理,交通管理,军事等许多方面都得到了广泛的应用。传统的数字地图是靠人工输入,这种方式已经远远不能满足需求,地图的扫描输入与特征的自动提取越来越受到关注。城市地图信息识别是地理信息系统的基础,而道路识别和提取是城市地图信息识别的重要组成部分。在扫描栅格城区地图中进行道路提取,由于地图中存在大量表示道路名称,各种建筑标识文字,有的文字在区域中,有的文字在道路中,有的文字横跨道路与区域两部份。所以,文字等噪声去除的好坏是提取的关键。本文在目前道路识别成果的基础上,提出了一种新道路提取方法。本文主要分为以下四部分。（1）提出了基于特征点的模板匹配方法去除特殊标志:地图图像中存在大量表示特殊含义的图标,例如医院标志,电信标志等。医院标志存在白色区域,与白色道路颜色一致,影响道路提取。所以,在道路提取之前,用模板匹配的方法过滤掉影响道路识别的标志,提高道路识别准确率。（2）提出了根据LAB色差去除文字的方法:扫描整幅图像,检测到黑色像素时,分别沿着不同的方向检测。由于文字笔划远远小于道路或者区域宽度,所以每个方向只需检测固定个像素即可。若在检测过程中,步长小于阈值时,检测到道路像素时停止,计算出此方向上检测过的像素与道路的色差,如果色差在阈值内,则把这些像素变为当前道路的颜色,否则依次检测其它方向。若是所有检测方向都不能判定此象素是否在道路上,则检测下一个像素。（3）提出了基于HSV空间的道路模型提取方法:在去除噪声的地图图像基础上,将图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,计算出每个象素点的H,S,V分量,根据这三个分量,判定该像素点属于道路还是区域。然后再对图像进行闭运算以平滑边界,得到道路初级模型。（4）融合了条件细化算法与形态学细化算法提取道路中心线:条件细化算法是一种经典的细化算法,细化速度快,能保持连通性,缺点是不可以总得到单像素宽的细化线。模板匹配细化方法可以得到单像素宽度的图像,但是不能保证图像的连通。本文结合这两种方法,提出了一种有效的细化算法。先用条件细化算法细化道路,然后选择特定的模板对图像进行修正,去除多余像素,得到单像素宽的、连通的细化图像。
陈洋[6]（2006）在《扫描地形图和遥感图像中的目标识别》文中研究指明地图矢量化和遥感图像智能处理是当今学术和应用领域广为关注的热点内容，对构建现代数字地理信息和扩展其应用具有十分重要的意义。本文围绕扫描地形图和遥感图像中主要目标的提取、识别和分类问题，进行了深入系统的研究。在地图矢量化方面，以在实际中最常使用的地形图为对象，主要研究了彩色扫描地形图中等高线和街区式居民地的自动提取。（1）提出了一种基于颜色键集合（color key set）技术的彩色地图分色改进算法，抑制了扫描图像中的颜色失真。（2）提出了一种了适合一般质量地形图中等高线自动提取的新方法，利用灰度线段分割修补等高线彩色分割结果和局部窗口分割技术，解决了等高线的断裂和粘连问题。（3）提出了先用Gabor滤波器检测晕线再提取居民地轮廓的方法，能够识别彩色地形图中街区式居民地。（4）研制了一个地形图矢量化软件——AutoVector，并已得到初步应用。在遥感图像智能处理方面，主要研究了高分辨率全色遥感图像和多光谱遥感图像中纹理特征提取，以及目标检测与分类。纹理特征提取研究主要包括：（1）提出了一种在高分辨率全色图像上结合Gabor小波和ICA的纹理特征提取（ICAG）方法，获得了ICAGⅠ和ICAGⅡ两种纹理特征，用于表征纹理在不同尺度和方向上的高阶统计特性。（2）提出了一个ICA多尺度纹理算子，它先利用多个波段数据建立高维矢量再通过ICA提取纹理特征用于多光谱纹理分析。目标检测与分类研究主要包括：（1）提出了一种融合基于ICAGⅡ纹理特征的区域分割和边缘检测方法，能够自动识别高分辨率全色遥感图像中城镇和乡村级居民地。（2）提出了一种组合地物的光谱特征、几何形状特征和ICA多尺度纹理算子的分层分类方法，实现了多光谱图像中盐渍土的自动分类，解决了盐渍土与农田等非盐渍土地物边界不易区分，裸露盐渍土同居民地、道路之间的光谱混淆，以及有植被覆盖盐渍土光谱特征不一致等问题。
辛动军[7]（2007）在《彩色地形图要素的自动识别与获取研究》文中认为地理信息的数字化是建立地理信息系统（GIS）的重要环节，工作量占整个系统开发的三分之二以上。地理信息系统中数据的获取仍是影响其发展的瓶颈。彩色地图要素的自动识别与获取技术涉及到多个学科，是集理论和实践为一体的图像处理与识别技术。多年来的理论及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但也存在着许多亟待解决的问题。本文以比例尺为1：5万的彩色地形图为研究对象，重点对颜色分层、等高线的识别与获取、黑板要素图上道路的识别与获取、蓝版要素图上水系的识别与获取几个方面进行了研究。利用本文提出的算法，结合本课题已有研究成果开发了一个彩色地形图识别与获取原型系统。本文的主要研究成果及创新点：1．提出了基于类中心约束的模糊c均值（fuzzy c-means，FCM）聚类算法。根据RGB空间中颜色的统计特征初始化隶属度矩阵，解决了传统FCM算法对初始值敏感的问题。为了克服FCM算法不能很好的处理聚类尺寸不同和数据疏密程度不同的情况，定义了新的度量方式。除利用了颜色信息外，还引入了像素关系信息，从而有效地降低了颜色误差对分色的影响。2．提出了等高线跟踪算法和基于等高线线体流向分析的补断算法。利用数学形态学的击中—击不中变换消除等高线图上的噪声和孔洞。为了提高等高线的矢量化效果，克服噪声的影响，采用改进的梯度矢量流主动轮廓模型提取等高线。在未经细化的等高线图上直接提取等高线，可避免因等高线细化畸变导致的跟踪错误。利用等高线线体流向信息并结合等高线邻接关系修复断裂的等高线。3．提出了虚线道路和实线道路的提取算法。构造了基于格式塔准则的虚线道路图搜索A*算法启发式函数。定义了提取实线道路基元的投影矩阵。改进了提取实线道路的主动轮廓模型，提高了对弱边缘的提取能力。4．提出了不同水系要素的不同提取方法。包括不同交叉模式的跟踪方法、双线河流的判别方法、改进的梯度矢量流模型及面状要素提取的初始化方法等。5．根据以上思路和算法，开发了一个彩色地形图矢量化原型系统。
郑华利[8]（2004）在《彩色地形图的自动识别与矢量化研究》文中认为地理信息的数字化是建立地理信息系统（GIS）的重要环节，工作量占整个系统开发的三分之二以上。地形图自动识别与矢量化是涉及多个学科、集理论和实践为一体的图像处理与识别技术，据此可显着提高数字地图的开发效率。多年来的理论及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但也存在着许多亟待解决的问题。本文首先分析了地形图自动识别及矢量技术的发展现状，指出了现存的主要问题。然后参考人类视觉系统的信息提取原理，分别从地形图图像预处理、颜色分层、等高线矢量化、黑版要素提取与识别、虚线的提取五个方面提出了自己的观点及算法。最后将以上算法综合，自主开发了一个地形图自动识别与矢量化原型系统，这既是对本文算法的检验，也为整体系统进一步开发、完善打下良好基础。 本文的研究成果主要包括： 1．分析了地图信息提取与识别的重要意义及发展现状，研究了地形图自动识别与矢量化的常用方法及作业方式，指出本课题现存的主要问题。 2．探讨了地形图图像质量退化的误差成因，指出图像预处理工作的必要性。通过对目前非线性扩散算法的分析、总结，提出了基于区域特征分析的地形图图像自适应平滑算法。该方法克服了原有算法噪声敏感、角点模糊的缺点，对其它图像的平滑也可收到较好的效果。 3．指出目前地形图分层算法设计中仅考虑像素颜色信息的不足，提出了空间关系信息与颜色信息相结合的地形图分层算法，同时通过色彩空间转换、改进的模糊C均值算法实现了地形图图像的分色。实验证明，该算法可有效地抑制地图图像的颜色误差，提高分层精度，为地图的分层识别及矢量化奠定了良好的基础。 4．对目前的图纸矢量化算法进行了较全面的总结与分析。为改善等高线自动矢量化的效果，提出基于区域流向分析的可变形模型跟踪算法。同以往基于二值图像的二阶段矢量化算法不同，本算法直接基于原地形图图像。最终通过初始种子段的生成、可变内力控制及区域流向分析，实现了等高线的自动矢量化及断点、粘连点的处理，具有较好的稳定性及自适应特征。 5．分析了地形图黑版要素的形态特征，提出了基于形态分解的地形图黑版要素提取及识别算法。此算法在多角度并行运算的基础上进行扩展，辅以要素的节点分析，运用腐蚀、膨胀、改进的RLS变换等算子对相同特征的结构进行摘要分类后综合，初步实现了黑版要素如道路、居民地、汉字等的自动提取、识别。 6.对地形图制图中的视觉组织现象进行分析，指出运用视觉组织算法进行地形图识别的意义及必要性，提出了基于视觉组织的虚线自动提取算法。该算法通过虚线点的相互作用分析、形态滤波、有界深度优先搜索、可变形模型迭代跟踪实现了虚线的自动跟踪及矢量化。 7.根据以上思路和算法，将理论与实践相结合，开发了二个彩色地形图自动识别与矢量化的原型系统，初步具备了地形图要素的自动提取、识别与矢量化功能。同时，提出矢量化效果的整体评价指标，对实验结果进行了系统的评价。最后，分析与展望了地形图智能理解的研究前景。
陈亦晨[9]（2020）在《基于高分遥感的农田生态系统信息提取方法研究》文中研究说明在环境质量与生态系统服务的评价中,农田生态系统的空间分布、类型组成以及覆盖度等均是极为重要的指标,对与农田生态系统相关的信息进行科学地估算、有效地提取是精准农业建设的基础。在时代发展的同时,各项科学技术也有了长足的进步,这其中遥感技术的发展为与农田生态系统相关信息的提取创造了良好的条件。但是,由于农田生态系统形体与自然环境相结合,导致其背景复杂、组成方式丰富,过去以中、低分辨率遥感影像为基础的信息提取手段存在着明显的弊端,可能会遇到异物同谱或是同物异谱的问题。高分遥感影像可以提取更为丰富、全面、准确的信息,如上下文、纹理、形状以及光谱信息等,综合运用此类特征信息可以明显提高结果的精度,获得更为可靠、准确的农田生态系统信息。传统的以光谱信息为基础的中、低分影像信息提取技术对高分影像的适用性较差,无法满足实际的使用需求,所以本研究基于遥感的空间与光谱特征,对图谱特征进行深入地挖掘与分析,以期构建一种可以协同利用图谱信息的研究模型,通过有效的分类提高信息提取的精度,从而有效促进精准农业的发展,并为生态环境的监管提供便利。本文研究的主要内容与创新点如下:（1）分别对基于Canny算子的边缘检测方法、基于最大类间差Ostu阈值处理的分割方法与多尺度的高分遥感影像分割方法展开研究,并在多尺度分割算法基础上提出了基于相对熵（KL）发散原理的多尺度分割方法改进方案,采用以相对熵（KL）散度为核心的区域合并标准来解决由于传统的单尺度的分割方法无法满足复杂农田生态系统地物的多尺度分割需求,从而产生的严重“过分割”、“欠分割”的问题,进而提出基于数学形态学的农田生态系统多尺度多层次的遥感影像分割方法。实验结果表明,在不同尺度下,基于相对熵（KL）散度的多尺度分割方法的欠分割率在12.5%至13%之间,证明本文改进的多尺度分割方法可以获得更加均质且完整的地物斑块,有利于不同尺度地物对象的特征提取及后续属性的识别。（2）使用了基于遥感专题指数、颜色相关图、灰度-梯度共生矩阵以及多尺度形状的联合特征提取方法,在此基础上提出一种基于轮廓波（Contourlet）变换和加速稳健特征（SURF）的特征信息提取算法。该方法通过轮廓波转换技术分解准备匹配与参考的两种图像,接下来利用SURF以预匹配的方式处理通过分解获得的低频分量,最后利用RANSAC去除错误匹配点对,从而提取准确特征信息。研究结果表明,Contourlet变换与SURF组合算法的最终匹配点数量变化不大,匹配准确率保持在94%以上,证明基于轮廓波（Contourlet）变换和加速稳健特征（SURF）的遥感图像特征提取组合算法可以实现农田生态系统的高分遥感图谱特征的精确与快速提取。（3）提出了基于序列最小优化（SMO）算法与遥感生态指数（RESI）的支持向量机（SVM）改进算法,用于本文高分农田生态系统信息的分类提取。由于传统的多特征融合技术无法很好地适用于农田地表分类,所以本研究综合运用遥感影像的空间与光谱特征,将加入了遥感生态指数（RESI）的支持向量机（SVM）改进算法引入到农田生态系统的特征信息提取中,在学习样本后,通过SMO算法确定与样本特征空间具有对应关系的函数,对图谱牲组合方式和分类模型进行了深入地挖掘,从而完成高分遥感的农田生态系统分类过程。实验结果表明,基于序列最小优化（SMO）算法与遥感生态指数（RSEI）的支持向量机（SVM）优化算法的分类总体精度为86.07%,Kappa系数0.752,实地验证得到图斑个数提取正确率为95%,地物类型提取正确率为86.13%,提取面积正确率为85.89%,证明本文方法可以提升农田生态系统分类精度,为之后实现对农田生态系统信息的提取、管理和分析的综合研究打下坚实的基础。（4）提出了一套基于Spark计算引擎的农田生态系统信息分布式提取的流程。由于在提取农田生态系统信息的过程中,会获得海量的数据,所以会提高计算量与复杂程度,为有效解决这一问题,本研究建立了一种分布式模型。通过该模型可以以分布式的方式提取信息,本研究在信息提取方面应用了Spark引擎,以该引擎为基础设计了一种分块、合并与信息提取的分布式提取流程。实验结果表明,分布式处理的总体精度为84.27%,Kappa系数0.7433,说明影像在数据划分过程中通过重叠的数据划分一定程度上解决了对象内像素的计算问题,本文提出的方法能够有效拓展研究对象的时空尺度并大幅提高信息提取的速率,同时并不会降低信息提取的精度。有利于长期研究的生态学定位和网络研究方法的开展。
罗文彬[10]（2020）在《栅格数据的异源数据转换及地图服务发布技术研究》文中认为在GIS的发展历程中,Web GIS是一种历经多代发展,以其使用便捷、内容丰富且使用体验直观等优势,得到了广大研究者和普通用户青睐的技术。Web GIS中最核心的,就是地图服务技术。虽然针对地图服务的研究数量不少,但仍然不全面、不完善,到了大数据时代,更是面临数据体量增大,数据种类、格式增多等难题,超出了传统技术所能承载的能力。但与之相对的,相关研究并未能及时得到推进从而解决上述问题。本文以由美国大学大气研究协会研制,在海洋、气象等领域流行的通用数据模型（Common Data Model,CDM）数据和栅格大数据地图服务架构为例,开展以下两方面研究:（1）面向通用数据模型的格式转换并行算法为解决目前CDM数据难以发布成地图服务的问题,结合Spark并行框架,设计了将CDM格式转换为通用数据格式的高性能算法,将CDM的内容划分为属性数据和空间数据,分别提取为Json文本和Geo TIFF格式。为提高算法运行效率,对多种相关技术进行测试,最终选出能达到最佳效果的技术路线。验证实验表明算法提取结果与原始数据相比,误差在可接受范围内,二者基本一致。该算法使得CDM数据也能被发布和共享,填补了地图服务的数据源空缺。（2）基于多中间件的混合式地图服务架构针对传统单一模式的地图服务架构功能少、数据兼容能力差、难以应对大体量数据的问题,对现有的三种主流地图服务中间件技术（Geo Tools、Geo Trellis和Gdal）进行瓦片生成、存储、读取三方面的定量测试,及其他五方面的定性评估,最终根据实验结果,组合各中间件的优势,提出基于多中间件的混合式地图服务架构。通过该架构,实现对地图服务发布技术的改进,提升了地图服务的数据访问能力和大数据支撑能力。本研究实现了CDM数据向Geo TIFF的高性能格式转换,构建了混合多种中间件的地图服务架构,提高了地图服务技术的数据兼容能力和综合性能,对面向大数据的Web GIS地图服务架构具有参考价值和实用意义。
二、彩色地图影像分割方法及其实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、彩色地图影像分割方法及其实现（论文提纲范文）
（2）基于地图及遥感影像的地理信息提取研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 地理信息提取研究的实质和基本过程 |
| 1.3 地理信息提取研究的历史与现状 |
| 1.3.1 地图模式识别研究的历史与现状 |
| 1.3.2 地图模式识别的研究进展 |
| 1.3.3 遥感影像信息提取的研究进展 |
| 1.3.4 地理信息提取研究存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 第二章 基于地图及遥感影像的地理信息提取相关理论 |
| 2.1 数学形态学 |
| 2.1.1 基本形态变换 |
| 2.1.2 条件形态变换 |
| 2.1.3 序贯形态变换 |
| 2.2 图像分割 |
| 2.2.1 边缘检测 |
| 2.2.2 门限处理 |
| 2.2.3 区域生长 |
| 2.3 人工神经网络 |
| 2.3.1 人工神经网络的结构 |
| 2.3.2 人工神经网络的学习算法 |
| 2.3.3 人工神经网络的典型模型 |
| 2.3.4 神经网络模式识别 |
| 2.4 统计模式识别 |
| 2.4.1 贝叶斯决策 |
| 2.4.2 聚类分析 |
| 2.4.3 特征提取和选择 |
| 2.5 句法模式识别 |
| 2.5.1 句法模式识别的基本原理 |
| 2.5.2 基于知识的模式识别 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 地图要素分割和识别方法 |
| 3.1 基于形态学多角度并行运算的地图要素分割 |
| 3.1.1 多角度并行运算原理 |
| 3.1.2 基于多角度并行运算的地图要素分割算法 |
| 3.2 基于径向基函数网络的地图数字注记识别 |
| 3.2.1 径向基函数神经网络 |
| 3.2.2 基于径向基函数网络的地图数字注记识别方法 |
| 3.2.3 地图数字注记识别实验 |
| 3.2.4 结论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 二值图像地图要素跟踪和矢量化方法 |
| 4.1 二值地图图像的线划跟踪方法 |
| 4.1.1 消隐跟踪 |
| 4.1.2 判优预测跟踪 |
| 4.1.3 双边截线跟踪 |
| 4.1.4 轮廓跟踪 |
| 4.2 地图上冲沟与陡崖符号的提取方法 |
| 4.2.1 旋转式内部跟踪提取策略 |
| 4.2.2 冲沟与陡崖符号的提取算法 |
| 4.2.3 实验与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于滑动窗口分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法 |
| 5.1 彩色地图矢量化的两类方法 |
| 5.2 基于滑动窗口分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法 |
| 5.2.1 彩色地图颜色特征分析及方法的总体思路 |
| 5.2.2 基于滑动窗口的自适应图像分割 |
| 5.2.3 基于滑动窗口的序贯跟踪 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 高分辨率遥感影像上道路的半自动提取 |
| 6.1 基于活动窗口线段特征匹配的道路中心线提取方法 |
| 6.1.1 高分辨率遥感影像道路特征分析 |
| 6.1.2 基于活动窗口的线段匹配方法 |
| 6.1.3 道路中心线提取方案 |
| 6.1.4 实验与分析 |
| 6.2 高分辨率影像道路提取的整体矩形匹配方法 |
| 6.2.1 基于阈值分割的道路特性分析 |
| 6.2.2 直线道路提取的整体矩形匹配方法 |
| 6.2.3 实验与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于总体最小二乘的矢量数据压缩模型 |
| 7.1 常用矢量数据压缩算法分析 |
| 7.2 总体最小二乘方法基本原理 |
| 7.3 曲线数据压缩的总体最小二乘算法 |
| 7.3.1 曲线数据压缩的总体最小二乘算法 |
| 7.3.2 实验与分析 |
| 7.4 多边形数据压缩方法 |
| 7.4.1 街区边线的特征点抽取 |
| 7.4.2 街区边线的总体最小二乘拟合 |
| 7.4.3 实验与精度评估 |
| 7.4.4 与商业软件的比较 |
| 7.5 本章小节 |
| 第八章 地理信息数据采集系统的实现 |
| 8.1 系统总体结构 |
| 8.2 系统工作流程 |
| 8.3 系统主要功能 |
| 8.3.1 图幅信息录入 |
| 8.3.2 图像显示与处理 |
| 8.3.3 地图数据采集 |
| 8.3.4 遥感影像更新 |
| 8.3.5 可视化检查 |
| 8.3.6 矢量数据编辑 |
| 8.3.7 矢量数据处理 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 研究工作总结 |
| 9.2 本文创新之处 |
| 9.3 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（3）彩色地图影像分割方法及其实现（论文提纲范文）
| 1 彩色地图影像的分割方法 |
| 1.1 基于Kohonen神经网络的彩色自动分色[1] |
| 1.2 基于统计模式识别的彩色分层方法 |
| 2 常用彩色特征空间[2, 3, 5, 6] |
| 3 应用实例及结论 |
（4）纸制军事地图生成电子沙盘系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 电子地图相关知识 |
| 1.2.1 地理信息系统 |
| 1.2.2 数字图像处理 |
| 1.2.3 地图图像的误差分析 |
| 1.2.4 地图数字化系统的发展历程 |
| 1.2.5 电子地图系统的设计 |
| 1.3 电子地图的研究概况 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 研究现状分析及存在的主要问题 |
| 1.4 本文所做的工作 |
| 第二章 军事地形图的几何畸变校正 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地图图像的几何校正方法 |
| 2.3 基于控制点配准的非线性几何畸变校正 |
| 2.3.1 图像复原的几何变换 |
| 2.3.2 通过指定控制点进行空间复原 |
| 2.3.3 控制栅格空间插值 |
| 2.3.4 灰度级插值 |
| 2.4 配准控制点的确定 |
| 2.5 基于经纬度标注的旋转校正 |
| 2.5.1 经纬度标注定位 |
| 2.5.2 基于最小错误率的贝叶斯分类识别 |
| 2.5.3 数字标注分类的具体实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 军事地形图的拼接点配准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像配准的原理和定义 |
| 3.3 基于特征的图像配准方法 |
| 3.4 基于彩色特征的互相关自动配准 |
| 3.4.1 互相关配准方法 |
| 3.4.2 彩色特征的互相关配准准则 |
| 3.4.3 配准区域的自动选取 |
| 3.4.4 人机交互式选取配准控制点 |
| 3.5 图像拼接软件系统设计与实验 |
| 3.5.1 拼接界面设计 |
| 3.5.2 功能简介 |
| 3.5.3 系统测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色地图的分色过程 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 利用阈值分割法提取黑色要素 |
| 4.2.1 去除噪声 |
| 4.2.2 灰度化及锐化处理 |
| 4.2.3 求解阈值 |
| 4.2.4 根据所求阈值提取黑色要素 |
| 4.3 自动分色空间的选取 |
| 4.4 几种聚类算法 |
| 4.4.1 FCM聚类算法 |
| 4.4.2 抑制式FCM算法 |
| 4.4.3 加权FCM聚类算法 |
| 4.5 改进的FCM算法及其实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 细化算法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 细化前的预处理 |
| 5.3 细化算法的描述 |
| 5.3.1 细化算法的简单介绍 |
| 5.3.2 基本知识 |
| 5.4 两步法细化算法的改进及其实现 |
| 5.4.1 基于两步法的细化算法分析 |
| 5.4.2 改进算法的设计及实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于跟踪的矢量化算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 几种矢量化算法 |
| 6.3 基于圆跟踪的自动适应的矢量化方法 |
| 6.3.1 Freeman链码表达轮廓跟踪 |
| 6.3.2 扫描线轮廓跟踪 |
| 6.4 变步长的基于圆跟踪的自动适应的矢量化方法 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 军事地图等高线三维地形建模与实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 三维地形建模 |
| 7.2.1 Voronoi图与Delaunay三角网的基本概念 |
| 7.2.2 Delaunay三角网格的Bowyer-Watson算法自动生成步骤 |
| 7.3 场景其它要素 |
| 7.3.1 场景的保存与读取以及数据加密 |
| 7.3.2 立体标注模型的建立与加载 |
| 7.4 三维地形建模实验分析和结果 |
| 7.4.1 三维地形建模实验条件和原理 |
| 7.4.2 实验结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的工作 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 |
| 论文有关数据统计 |
（5）栅格城区地图中道路的自动分割与提取（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 中文部分 |
| 第一章 概述 |
| 1.1 栅格城市地图中道路提取的研究意义 |
| 1.2 本文研究对象及特点 |
| 1.2.1 栅格地图中道路识别的难点 |
| 1.2.2 本文研究对象的特点 |
| 1.3 本文内容及安排 |
| 第二章 数字地图预处理 |
| 2.1 地理信息系统空间数据结构概述 |
| 2.2 模板匹配介绍 |
| 2.3 特殊标志的去除 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 文字的去除 |
| 3.1 颜色空间介绍 |
| 3.1.1 RGB颜色模型 |
| 3.1.2 HSV颜色模型 |
| 3.1.3 LAB颜色模型 |
| 3.2 文字的特点 |
| 3.3 利用色差去除文字 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 道路的提取与中心线提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 道路提取 |
| 4.3 细化算法介绍 |
| 4.3.1 条件细化算法 |
| 4.3.2 形态学模板细化算法 |
| 4.4 道路中心线提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 道路提取的试验与结果 |
| 5.1 试验的软硬件环境 |
| 5.2 试验结果(图片展示) |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 英文部分 |
| 论文英文翻译目录 |
| Chapter 1 Summary |
| 1.1 The significance of the road extraction on grid map |
| 1.2 Features of the object |
| 1.2.1 The difficulties in the road extraction of raster map |
| 1.2.2 Feature of the object |
| 1.3 Arrangement of this paper |
| Chapter 2 Digital Map pretreatment |
| 2.1 GIS spatial data structure outlined |
| 2.2 Template Matching |
| 2.3 Special signs removed |
| 2.4 Summary |
| Chapter 3 The removal of words |
| 3.1 The color space |
| 3.1.1 RGB color model |
| 3.1.2 HSV color model |
| 3.1.3 LAB color model |
| 3.2 Words features |
| 3.3 The use of color to remove words |
| 3.4 Summary |
| Chapter4 Road extraction and centerline extraction |
| 4.1 Abstraction |
| 4.2 Road extraction |
| 4.3 Thinning algorithm introduced |
| 4.3.1 Conditions thinning algorithm |
| 4.3.2 Morphological template refinement algorithm |
| 4.4 Centerline extraction |
| 4.5 Summary |
| Chapter 5 Road extraction and results |
| 5.1 Test software environment |
| 5.2 Test Results(photo display) |
| Chapter 6 Summary and Outlook |
| 6.1 Aggregate papers |
| 6.2 Proper study |
| 道路提取 综述 |
| Road extration |
| 致谢 |
| 硕士研究生在读期间科研及发表论文 |
（6）扫描地形图和遥感图像中的目标识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 地图矢量化的研究现状 |
| 1.2.2 遥感图像智能处理的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及成果 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 彩色扫描地形图的图像特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地形图的基本概念 |
| 2.2.1 地形图的定义和特性 |
| 2.2.2 地形图的表示手段 |
| 2.3 扫描仪及图像颜色失真 |
| 2.3.1 大幅面扫描仪的工作原理 |
| 2.3.2 扫描图像颜色失真分析 |
| 2.4 彩色扫描地形图的图像特征 |
| 2.4.1 图像精度与扫描分辨率 |
| 2.4.2 颜色特征 |
| 2.4.3 形状特征 |
| 2.4.4 拓朴关系 |
| 2.5 彩色扫描地形图的分色 |
| 2.5.1 颜色模型的选择 |
| 2.5.2 现有分色方法的回顾 |
| 2.5.3 基于颜色键集合技术的分色改进算法 |
| 2.5.4 分色结果的去噪处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 彩色扫描地形图中等高线的自动提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 等高线的基本概念 |
| 3.2.1 等高线的定义和特点 |
| 3.2.2 等高线的分类 |
| 3.3 现有提取方法的回顾 |
| 3.3.1 等高线自动提取面临的主要问题 |
| 3.3.2 现有提取方法的回顾和评述 |
| 3.4 相关基础算法讨论 |
| 3.4.1 细化 |
| 3.4.2 剪枝 |
| 3.4.3 曲线跟踪 |
| 3.5 适合一般质量地形图中等高线自动提取的新方法 |
| 3.5.1 基本原理及处理流程 |
| 3.5.2 灰度线段分割修补彩色等高线分割结果 |
| 3.5.3 解决等高线断裂和粘连问题 |
| 3.5.4 实验结果及其评价 |
| 3.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色扫描地形图中街区式居民地的自动提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 居民地的基本概念 |
| 4.2.1 居民地的建筑、类型和平面图形 |
| 4.2.2 街区式居民地的地图表示 |
| 4.3 现有提取方法的回顾 |
| 4.3.1 街区式居民地提取面临的主要问题 |
| 4.3.2 现有提取方法的回顾和评述 |
| 4.4 应用Gabor滤波器检测晕线纹理 |
| 4.4.1 Gabor滤波器公式与特性 |
| 4.4.2 Gabor滤波器设计 |
| 4.4.3 Gabor滤波与晕线纹理检测 |
| 4.5 带晕线填充的街区式居民地的自动提取 |
| 4.5.1 基本原理与处理流程 |
| 4.5.2 居民地内部晕线检测 |
| 4.5.3 居民地轮廓提取 |
| 4.5.4 实验结果及其评价 |
| 4.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 高分辨率全色遥感图像中居民地的自动识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 高分辨率全色遥感图像中居民地的特征 |
| 5.2.1 高分辨率遥感卫星介绍 |
| 5.2.2 居民地的图像特征分析 |
| 5.3 现有识别方法的回顾 |
| 5.3.1 居民地自动识别面临的主要问题 |
| 5.3.2 现有识别方法的回顾和评述 |
| 5.4 结合Gabor小波和ICA的纹理特征提取 |
| 5.4.1 初级视觉过程的多频率通道 |
| 5.4.2 Gabor小波与滤波器设计 |
| 5.4.3 ICA分析Gabor特征——ICAG纹理特征 |
| 5.4.4 实验结果及其评价 |
| 5.5 基于ICAG纹理特征的居民地自动识别 |
| 5.5.1 基本原理与处理流程 |
| 5.5.2 居民地区域分割 |
| 5.5.3 居民地轮廓提取 |
| 5.5.4 实验结果及其评价 |
| 5.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 多光谱遥感图像中盐渍土的自动分类 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 盐渍土的相关知识 |
| 6.2.1 盐渍土的定义、成因及分布 |
| 6.2.2 研究区域的盐渍土概况及其多光谱图像 |
| 6.3 现有分类方法的回顾 |
| 6.3.1 盐渍土自动分类面临的主要问题 |
| 6.3.2 现有分类方法的回顾和评述 |
| 6.4 ICA多尺度纹理算子用于多光谱图像分析 |
| 6.4.1 现有的多光谱图像纹理分析方法 |
| 6.4.2 纹理单元与列矢量的定义 |
| 6.4.3 ICA分析提取多尺度纹理特征 |
| 6.4.4 实验结果及其评价 |
| 6.5 多特征相结合的盐渍土自动分层分类 |
| 6.5.1 基本原理及处理流程 |
| 6.5.2 地物的波谱特性与几何形状分析 |
| 6.5.3 基于纹理特征的图像分块和聚类分析 |
| 6.5.4 实验结果及其评价 |
| 6.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A AutoVector地形图矢量化软件 |
| A.1 AutoVector软硬件要求 |
| A.2 AutoVector主要功能界面 |
| A.3 联合使用AutoVector和MapGIS软件生成DEM数据 |
| 攻读博士期间已撰写及发表的论文 |
| 攻读博士期间参加和完成的科研任务 |
（7）彩色地形图要素的自动识别与获取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究的目的和意义 |
| 1.2 地理信息获取的途径 |
| 1.3 地形图要素识别与提取的研究现状及存在的问题和挑战 |
| 1.3.1 地形图要素识别与提取的研究现状 |
| 1.3.2 国内外有代表性的识别与提取软件系统 |
| 1.3.3 技术难点及存在的主要问题 |
| 1.4 本文的研究成果、创新点和内容组织 |
| 1.4.1 本文的主要研究成果与创新点 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 2 结合颜色和结构特征的彩色地形图分割算法 |
| 2.1 彩色地形图的特点 |
| 2.2 分割算法的综述与分析 |
| 2.2.1 分割算法 |
| 2.2.1.1 基于直方图的闭值化方法 |
| 2.2.1.2 基于特征空间的聚类 |
| 2.2.1.3 基于模糊的方法 |
| 2.2.1.4 基于神经网络的方法 |
| 2.2.1.5 基于熵的方法 |
| 2.2.1.6 基于遗传算法的方法 |
| 2.2.1.7 基于随机场模型的统计学方法 |
| 2.2.1.8 其它方法 |
| 2.2.2 颜色空间模型 |
| 2.3 彩色地形图分割预处理 |
| 2.4 彩色地形图分割算法 |
| 2.4.1 颜色空间的选择 |
| 2.4.2 背景色和过渡色的去除 |
| 2.4.3 改进的FCM算法 |
| 2.4.3.1 传统FCM算法 |
| 2.4.3.2 利用颜色统计特征初始化隶属度矩阵 |
| 2.4.3.3 改进算法的设计 |
| 2.4.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取算法 |
| 3.1 相关研究工作 |
| 3.2 等高线矢量化的思路及流程 |
| 3.3 等高线图预处理 |
| 3.3.1 形态学滤波预处理 |
| 3.3.2 等高线细化 |
| 3.3.2.1 细化算法的几个基本定义 |
| 3.3.2.2 细化算法 |
| 3.3.3 粘连点的判断 |
| 3.4 梯度矢量流主动轮廓模型 |
| 3.4.1 传统的主动轮廓模型 |
| 3.4.2 正则化梯度矢量流主动轮廓模型 |
| 3.5 基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取 |
| 3.5.1 内部能量的确定 |
| 3.5.2 外部能量的确定 |
| 3.5.3 等高线跟踪方法 |
| 3.5.4 等高线矢量化算法的具体实现 |
| 3.5.5 断裂等高线修复的具体实现 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 黑板分版图道路要素的提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地图上的道路特征 |
| 4.3 线形交叉模式的识别 |
| 4.4 道路分离预处理 |
| 4.4.1 坐标线的消除 |
| 4.4.2 虚、实线道路的预分离处理 |
| 4.5 乡村路等虚线道路的提取 |
| 4.5.1 视觉组织模型 |
| 4.5.2 基于图搜索A~*算法的虚线道路提取 |
| 4.5.2.1 后继节点搜索策略 |
| 4.5.2.2 虚线道路符号检测模型 |
| 4.5.2.3 估价函数 |
| 4.5.2.4 虚线道路提取算法实现步骤 |
| 4.6 铁路、公路、大车路的提取算法 |
| 4.6.1 RLS变换预处理 |
| 4.6.2 道路基元和初始种子点的寻找 |
| 4.6.3 主动轮廓跟踪算法的实现 |
| 4.7 实验与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于结构特征的水系要素的提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水系要素分割算法综述 |
| 5.2.1 单、双线河流的跟踪提取 |
| 5.2.2 湖泊、水库等面状要素的提取 |
| 5.3 预处理和水系的粗分类 |
| 5.4 水系的交叉模式 |
| 5.5 湖泊、水库等面状要素以及注记的提取算法 |
| 5.5.1 注记的提取 |
| 5.5.2 湖泊、水库等面状要素的提取 |
| 5.6 单、双线河流要素的提取 |
| 5.6.1 跟踪判优预测法 |
| 5.6.2 河流线基元和初始种子点的寻找 |
| 5.6.3 算法的实现 |
| 5.7 实验与分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 彩色地形图信息识别与提取原型系统设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统的硬件配置 |
| 6.3 系统主要功能 |
| 6.4 系统结构 |
| 6.4.1 彩色地形图图像预处理子系统 |
| 6.4.2 彩色地形图图像分色(分版)及二值化子系统 |
| 6.4.3 信息识别与提取子系统 |
| 6.4.3.1 地形图黑版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.3.2 地形图棕版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.3.3 地形图蓝版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.4 数据整合子系统 |
| 6.4.5 数据库管理子系统 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结束语 |
| 文中彩图索引 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 参考文献 |
（8）彩色地形图的自动识别与矢量化研究（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1 1 信息化与数字地图 |
| 1.1.2 地图数字化系统的发展历程 |
| 1.2 本课题的研究现状 |
| 1.2.1 国外发展概况 |
| 1.2.2 国内发展概况 |
| 1.2.3 目前研究存在的问题 |
| 1.3 本文研究思路及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 彩色地形图图像的预处理 |
| 2.1 地形图 |
| 2.2 地形图图像特征分析 |
| 2.2.1 地形图图像特征 |
| 2.2.2 扫描仪的误差分析 |
| 2.3 地形图图像的预处理 |
| 2.3.1 预处理的意义 |
| 2.3.2 早期视觉与非线性平滑 |
| 2.3.3 非线性扩散算法的缺点 |
| 2.3.4 地形图图像的非线性扩散 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 彩色地形图图像的分色 |
| 3.1 地形图分色的特点及难点 |
| 3.2 地形图像素空间关系信息分析 |
| 3.2.1 地形图像素空间关系信息的定性描述 |
| 3.2.2 地形图像素空间关系信息的提取方法 |
| 3.3 地形图的分色算法 |
| 3.3.1 边缘及失真色彩的去除 |
| 3.3.2 地形图色彩的聚类 |
| 3.3.3 色彩空间的选择与降维处理 |
| 3.3.4 地形图的分色 |
| 3.3.5 实验结果与分析 |
| 3.4 模糊C均值算法的特征分析与改进 |
| 3.4.1 FCM算法及隶属度分布特性分析 |
| 3.4.2 FCM改进算法 |
| 3.4.3 改进FCM算法分析 |
| 3.4.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 等高线矢量化研究 |
| 4.1 矢量化算法的总结与分析 |
| 4.2 等高线特征分析及本文所提算法的思路 |
| 4.3 传统的主动轮廓算法 |
| 4.4 可变形模型矢量化算法 |
| 4.4.1 初始种子段成长 |
| 4.4.2 可变形模型目标函数的设置 |
| 4.4.3 可变形模型跟踪的实现 |
| 4.5 可变区域流向分析 |
| 4.5.1 区域流向计算 |
| 4.5.2 区域流向与FOURIER谱分析 |
| 4.5.3 基于区域分析的断点及粘连处理 |
| 4.6 等高线高程注记的提取 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 黑版要素的自动提取与识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 黑版要素的结构特征分析 |
| 5.3 黑版要素形态特征的分解 |
| 5.3.1 数学形态学简述 |
| 5.3.2 形态分解的意义 |
| 5.3.3 形态分解算法 |
| 5.4 地形图要素的提取 |
| 5.4.1 黑版图像预处理 |
| 5.4.2 坐标网格的分割 |
| 5.4.3 独立房屋的识别 |
| 5.4.4 街区式居民地的识别 |
| 5.4.5 道路提取及符号注记的分割 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 视觉组织与虚线的矢量化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 地形图中虚线特征分析 |
| 6.3 视觉组织 |
| 6.3.1 格式塔准则 |
| 6.3.2 地形图中视觉组织现象分析 |
| 6.4 基于视觉组织的虚线提取算法 |
| 6.4.1 虚线的视觉组织模型 |
| 6.4.2 基于形态过滤的要素提取 |
| 6.4.3 种子段的搜索 |
| 6.4.5 可变形模型跟踪 |
| 6.4.5 实验结果与分析 |
| 6.5 对视觉组织应用的进一步思考 |
| 6.5.1 视觉组织的特点 |
| 6.5.2 视觉组织的实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 系统设计与实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 系统的硬件配置 |
| 7.3 系统功能与软件组成 |
| 7.3.1 系统的总体功能 |
| 7.3.2 系统的软件组成 |
| 7.4 系统结果的整合与分析 |
| 7.4.1 系统结果整合 |
| 7.4.2 系统结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 地形图智能理解展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表及录用的论文 |
| 参考文献 |
（9）基于高分遥感的农田生态系统信息提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Summary |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生态信息学研究现状 |
| 1.2.2 基于中、低分辨率遥感的农田生态系统信息提取研究现状 |
| 1.2.3 高分遥感影像分类方法研究现状 |
| 1.2.4 高分遥感图像分割方法研究现状 |
| 1.3 本研究的目的及意义 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.5 本研究的主要内容 |
| 第二章 高分遥感资料与数据预处理 |
| 2.1 高分遥感数据 |
| 2.2 高分一号(GF-1)PMS数据产品 |
| 2.3 研究区域概况 |
| 2.4 高分遥感数据预处理 |
| 2.4.1 GF-1 PMS数据预处理 |
| 2.4.2 高分遥感数据预处理成果 |
| 第三章 基于高分遥感的农田生态系统图像分割 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于Canny算子的边缘检测 |
| 3.2.1 原始图像灰度化 |
| 3.2.2 图像滤波 |
| 3.2.3 二阶函数的梯度向量 |
| 3.2.4 Canny边缘检测步骤 |
| 3.3 阈值处理分割图像 |
| 3.4 多尺度分割方法 |
| 3.4.1 多尺度分割的概念 |
| 3.4.2 多尺度分割参数的选择 |
| 3.4.3 分割尺度的选择 |
| 3.4.4 多尺度分割的网络层次关系 |
| 3.4.5 基于异质性最小原则的区域合并算法 |
| 3.5 多尺度分割算法改进方案 |
| 3.5.1 算法流程 |
| 3.5.2 基本原则 |
| 3.5.3 基于数学形态学的多尺度分割算法改进方案 |
| 3.6 图像分割方法测试结果分析 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于高分遥感的农田生态系统图谱特征提取 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 高分遥感的农田生态系统光谱特征 |
| 4.3 遥感专题指数 |
| 4.3.1 植被指数 |
| 4.3.2 水体指数 |
| 4.3.3 建筑指数(不透水面) |
| 4.4 图像原始特征提取 |
| 4.4.1 基于颜色相关图方法的颜色特征提取 |
| 4.4.2 基于灰度—梯度共生矩阵的纹理特征提取 |
| 4.4.3 形状特征 |
| 4.5 特征提取与组合算法 |
| 4.5.1 轮廓波(Contourlet)变换原理 |
| 4.5.2 加速稳健特征(SURF)算法 |
| 4.5.3 基于轮廓波变换与加速稳健特征的特征提取算法 |
| 4.6 特征提取算法测试结果分析 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 基于高分遥感的农田生态系统分类提取 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 遥感生态指数(RSEI) |
| 5.3 支持向量机(SVM) |
| 5.3.1 相关理论基本概念 |
| 5.3.2 基于支持向量机(SVM)的分类 |
| 5.3.3 基于序列最小优化(SMO)的支持向量机(SVM)分类器 |
| 5.4 基于遥感生态指数(RSEI)的支持向量机(SVM)改进算法 |
| 5.5 实验 |
| 5.5.1 实验数据 |
| 5.5.2 训练样本的选取 |
| 5.5.3 核函数的选取 |
| 5.5.4 参数调整 |
| 5.6 农田生态系统分类算法实际分类效果对比 |
| 5.6.1 最小距离方法(MDM) |
| 5.6.2 最大似然方法(MLM) |
| 5.6.3 K-means算法 |
| 5.6.4 四种分类算法分类效果对比 |
| 5.7 实地验证 |
| 5.7.1 实地数据采集 |
| 5.7.2 实地验证结果 |
| 5.8 小结 |
| 第六章 基于Spark的农田生态系统信息提取 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 高分遥感农田生态系统信息提取算法并行机制 |
| 6.3 遥感数据分类与组织形式 |
| 6.4 农田生态系统高分遥感信息分布式提取的整体流程 |
| 6.4.1 弹性分布式数据集(RDD)构建和转换 |
| 6.4.2 数据分配算法 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.5.1 数据准备 |
| 6.5.2 Spark分布式集群环境搭建 |
| 6.5.3 性能指标 |
| 6.5.4 实验过程 |
| 6.5.5 基于Spark计算引擎的分布式农田信息提取模型测试结果分析 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 全文结论和研究展望 |
| 7.1 全文结论 |
| 7.1.1 本文研究内容总结 |
| 7.1.2 本研究的特点与创新 |
| 7.1.3 研究存在的问题和进一步的工作 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 参与的科学研究项目 |
| 导师简介 |
（10）栅格数据的异源数据转换及地图服务发布技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GIS发展历程 |
| 1.2.2 WebGIS与地图服务 |
| 1.2.3 存在问题与不足 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 面向通用数据模型的格式转换并行算法 |
| 2.1 栅格数据地图服务基本理论 |
| 2.1.1 栅格数据地图服务标准 |
| 2.1.2 栅格数据格式GeoTIFF |
| 2.1.3 HDF与 NetCDF格式 |
| 2.2 格式转换算法关键技术 |
| 2.2.1 通用数据模型 |
| 2.2.2 属性数据提取与转换 |
| 2.2.3 空间数据提取与转换 |
| 2.2.4 并行转换思路 |
| 2.2.5 转换输入设计 |
| 2.3 算法技术选型 |
| 2.3.1 实验环境 |
| 2.3.2 数据读写效率研究 |
| 2.3.3 并行效率研究 |
| 2.3.4 算法流程实现 |
| 2.4 算法结果验证 |
| 2.4.1 属性数据提取结果 |
| 2.4.2 空间数据提取结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多中间件的混合式地图服务架构技术 |
| 3.1 主流地图服务中间件 |
| 3.1.1 GeoTools开源代码库 |
| 3.1.2 Geotrellis地理大数据引擎 |
| 3.1.3 Gdal空间数据转换库 |
| 3.1.4 COG发布技术 |
| 3.2 地图服务中间件特性对比 |
| 3.2.1 实验环境 |
| 3.2.2 WMTS发布技术对比 |
| 3.2.3 COG发布技术对比 |
| 3.2.4 中间件定性特征对比 |
| 3.3 基于多中间件的混合式地图服务架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 栅格地理数据共享服务原型系统 |
| 4.1 系统架构 |
| 4.2 功能模块 |
| 4.3 系统展示 |
| 4.4 系统分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究成果 |
| 5.2 研究特色 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、彩色地图影像分割方法及其实现（论文参考文献）
- [1]基于Matlab分割彩色等高线地形图[J]. 李玮玮,帅向华,刘建坡,王雷. 地理空间信息, 2021(08)
- [2]基于地图及遥感影像的地理信息提取研究[D]. 杨云. 解放军信息工程大学, 2008(07)
- [3]彩色地图影像分割方法及其实现[J]. 吴信才,邓志勇,谢忠. 计算机工程, 2003(01)
- [4]纸制军事地图生成电子沙盘系统研究[D]. 谢建华. 东北大学, 2011(07)
- [5]栅格城区地图中道路的自动分割与提取[D]. 伍红玲. 云南师范大学, 2007(S1)
- [6]扫描地形图和遥感图像中的目标识别[D]. 陈洋. 国防科学技术大学, 2006(06)
- [7]彩色地形图要素的自动识别与获取研究[D]. 辛动军. 南京理工大学, 2007(02)
- [8]彩色地形图的自动识别与矢量化研究[D]. 郑华利. 南京理工大学, 2004(04)
- [9]基于高分遥感的农田生态系统信息提取方法研究[D]. 陈亦晨. 甘肃农业大学, 2020(01)
- [10]栅格数据的异源数据转换及地图服务发布技术研究[D]. 罗文彬. 浙江大学, 2020(02)