地圖信息識別與提取技術(shù)

第一章　緒論
1.1　地理信息獲取的方法與途徑
1.2　地圖信息識別與提取技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3　目前地圖信息獲取技術(shù)存在的主要問題
第二章　地圖信息識別與提取方法綜述
2.1　線劃跟蹤方法
2.1.1　細(xì)線劃的跟蹤
2.1.2　粗線劃的跟蹤
2.1.3　區(qū)域邊線的跟蹤
2.1.4　預(yù)測跟蹤算法
2.1.5　交叉點的處理
2.1.6　評述
2.2　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法
2.2.1　二值影像的形態(tài)變換
2.2.2　二值影像形態(tài)變換的結(jié)構(gòu)元
2.2.3　地圖信息識別與提取的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)典型算法簡介
2.2.4　評述
2.3　統(tǒng)計-結(jié)構(gòu)方法
2.3.1　彩色地圖的統(tǒng)計聚類分色處理方法
2.3.2　點狀符號的統(tǒng)計-結(jié)構(gòu)法識別
2.3.3　評述
2.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
2.4.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
2.4.2　Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與地圖分色處理
2.4.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與點狀符號識別
2.4.4　評述
2.5　人工智能方法
2.5.1　地圖信息識別所需知識及其分類
2.5.2　地圖識別所需知識的表示方法
2.5.3　地圖信息識別中知識的利用
2.5.4　評述
2.6　本章小結(jié)
第三章　基于結(jié)構(gòu)特征的地圖信息識別方法與策略
3.1　地圖信息結(jié)構(gòu)特征的種類
3.2　基于結(jié)構(gòu)特征的地圖信息識別與提取的基本原理
3.2.1　模式基元的選擇與提取
3.2.2　模式基元之間關(guān)系的分析與描述
3.2.3　地圖符號的識別與提取
3.3　特征提取的有關(guān)算法
3.3.1　像素點特征
3.3.2　收縮變換
3.3.3　擴張變換
3.3.4　細(xì)化
3.3.5　直線段的檢測與提取
3.3.6　曲線特征點的提取
3.3.7　Hough變換
3.3.8　RLS變換
3.4　地圖信息識別與提取的分層處理策略
3.4.1　地圖分色或分版
3.4.2　地圖要素的分類
3.4.3　已識別地圖要素的去除
3.5　地圖信息的屬性編碼與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.5.1　屬性編碼
3.5.2　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.6　本章小結(jié)
第四章　地圖掃描圖像的預(yù)處理
4.1　地圖掃描圖像的二值化
4.1.1　定閾值二值化方法
4.1.2　可變閾值二值化方法
4.1.3　自適應(yīng)二值化方法
4.1.4　最優(yōu)閾值二值化方法
4.1.5　地圖掃描圖像二值化實例
4.2　地圖圖像的自動定向
4.2.1　十字交點的識別與提取
4.2.2　圖廓點的識別和提取
4.2.3　定向參數(shù)的求取
4.2.4　實例與結(jié)論
4.3　地圖圖像上方里網(wǎng)線的自動消除
4.3.1　方里網(wǎng)線端點高斯坐標(biāo)的求取
4.3.2　方里網(wǎng)線端點圖像坐標(biāo)的求取
4.3.3　方里網(wǎng)線的跟蹤與檢測
4.3.4　方里網(wǎng)線的消除
4.3.5　方里網(wǎng)線消除實例
4.4　圖外信息的消除
4.5　本章小結(jié)
第五章　地物符號的識別與提取
5.1　黑塊類符號的識別與提取
5.1.1　收縮變換
5.1.2　消除細(xì)線和孤立點
5.1.3　擴張變換
5.1.4　邊線的自動跟蹤
5.1.5　黑塊類符號屬性判別
5.1.6　黑塊類符號定位信息的提取
5.1.7　已識別黑塊類符號的消除
5.2　帶暈線類符號的識別與提取
5.2.1　圖像變換
5.2.2　開線劃的消除
5.2.3　邊界點的自動跟蹤
5.2.4　帶暈線類符號屬性判別
5.2.5　已識別帶暈線類符號的消除
5.3　虛線類符號的識別與提取
5.3.1　兩端均為自由端的線分割與提取
5.3.2　交叉短線的分割與提取
5.3.3　短線的跟蹤與合成
5.3.4　虛線類符號定位信息的提取
5.3.5　虛線類符號屬性判別
5.3.6　已識別虛線類符號的消除
5.4　閉合曲線類符號的識別與提取
5.4.1　閉合曲線的跟蹤
5.4.2　閉合曲線類符號屬性判別
5.4.3　閉合曲線類符號定位信息的提取
5.4.4　已識別閉合曲線類符號的消除
5.5　組合線劃類符號的識別與提取
……
第六章　等高線的識別與提取
第七章　注記信息的識別與提取
參考文獻(xiàn)
后記