基于能量密度的地图线性要素提取改进算法.pdf

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1、第13卷第9期南阳师范学院学报Vo1．13NO．92014年9月JournalofNanyangNormalUniversitySep．2014基于能量密度的地图线性要素提取改进算法毛红阁，孙军安(南阳师范学院软件学院，河南南阳473061)摘要：在地理图形中，线性特la--目标的能量密度与背景图像的能量密度不同，根据这一特性，分析了基于能量密度对线性目标识别算法的不足，提出基于多个模板搜索目标算法，不同的模板应用不同的规则以及自适应的算法，通过仿真实验．该算法能较好地识别出地理图像的目标要素．关键词：能量密度；线性特性；模板匹配中图分类号：TP399文献标志码：A

2、文章编号：1671—6132(2014)O9—0029一O3小是∞(=2k+1)．O引言图像的能量密度可以表示如下：在地理地图中，线性特征元素占据很大一部分MN∑∑(，))内容，能够准确、快速、完整地从地理图形中提取出E=旦～，(3)线性要素，是分析、处理地理图形要素的前提．在彩色地图中，线性元素包括等高线、道路、高压线等．其中E是一幅图像的能量密度，M×N是图像的宽和高的乘积，i，J)是图像的灰度值．线性要素在彩色地图中占据的比例比较大，如果手工提取，那是一项复杂庞大而且进展缓慢的工作．2基于能量密度线性要素提取改进算法多年来，研究者们孜孜不倦致力于以自动化的方式

3、对线性元素进行矢量化的工作．这些研究都是基于在图1中，线条和背景可以明显地区分，在地图中不同地物颜色的差别来识别不同目标，在颜一幅二值图像中，图像的能量主要集中在线条上，色差别比较明显的情况下这些方法的确能很有效根据线条和背景的这一特性，可以基于能量的差异地识别线性要素¨，但是当它们的颜色很接近从背景图中把线性要素提取出来．文献[1]使用模的时候，这些算法就不能准确地分离出线性要素．板匹配的方法对线性要素进行提取，分别利用横向文献[5]提出了一种基于图像能量的方法来识别和纵向模板从二值图形中寻找目标像素．地图中的线性要素，通过仿真可以得出即使背景颜色和要识别的目标颜

4、色很相似时，线性要素依然能够被清晰地识别．图11能量密度图1中h表示目标像素点，h。和h，表示背景点，h：区域具有1×2个像素，h、h，区域是1×4一幅图形的能量用公式⋯个像素，h。、h：、h区域的能量分别用d、d：、d表E=∑f(i，J)(1)示，当目标像素相邻三区域的能量达到以下的条件表示，公式(1)中，Y)是图像坐标(，Y)点的像时，该像素被判断为目标像素：素值，i=1，2，⋯，，J=1，2，⋯，Ⅳ，，Ⅳ分别是图(1)d2>d1，d2>d3，像的宽和高．图像中某点的像素f(i，)邻居区域的(2)d=(d。+d：+d，)／3，能量E为：T=d2一d+曰，为调整因

5、子E=∑f(m，n)(2)(3)d2一dl>T，d2一d3>式中，i—k≤m≤i+k，J—k≤n≤+k，其中窗口大对图4应用该算法得到图8，从得到的图像中收稿日期：2014—05—30作者简介：毛红阁(1979一)，女，陕西西安人，硕士，助教，主要从事人工智能、智能控制方面的研究第9期毛红阁等：基于能量密度的地图线性要素提取改进算法·31·以自适应模板为研究方向的改进算法对线性要素[5]MiaoQiguang，XuPengfei，LiuTiange，rangrun，进行提取．ZhangJunying，gLiWeishen．LinearFeatureSepara—ti

6、onfromTopographicMapsUsingEnergyDensityand参考文献ShearTransform[J]．IEEETransactionOnImagePro—cessing，2013，22(4)：1548—1558．SametR，HancerE．Anewapproachtothereconstruc—[6]郭玲．彩色地图线状要素的识别与获取[D]．南京：tionofcontourlinesextractedfromtopographicmaps南京理工大学，2003．[J]．JVisualCommunImageRepresent，2012，23

7、[7]苗启广．多传感器图像融合方法研究[D]．西安：西(4)：642—647．安电子科技大学，2005．[2]HancerE，SametR．Advancedcontourreconnectionin[8]张玉芳，等．彩色栅格地图矢量化方法研究[J]．计scannedtopographicmaps[C]．Proc5thIntConfAppl算机应用研究，2008，25(10)：3085—3087．InfCommunTechnol。2011：1—5．[9]唐琏，李青．一种快速的模板匹配算法[J]．计算机[3]SametR，AskerbeyliINA，VarolC．A