由于栅格地图的局限性,地图矢量化成为必然发展的趋势。在矢量化软件EasyMap中,跟踪后的地形图存在着大量的冗余点,为了减少存储空间和提高处理速度,需对跟踪后的矢量图形进行数据压缩。本文就是研究地图数字化中几类特殊矢量图形的数据压缩。 论文主要研究跟踪后的矢量图形——矩形、圆、椭圆、折线和等高线的数据压缩。对于矩形、圆、椭圆这些特别规则的矢量图形的数据压缩,很少有人研究,本文根据霍夫变换的基本原理和矩形对边互相平行、邻边互相垂直的图形特征,研究了矩形的矢量数据压缩问题。又基于圆的特殊图形特征,研究了圆的数据压缩,圆上所有离散点的坐标求平均即为圆心坐标。利用对偶点法和模式主轴法实现了椭圆的矢量数据压缩。地图中折线式的地形图要素很多,而国内外对这方面的研究又比较少,霍夫变换虽然是检测直线的有利工具,但对于多条直线的检测有一定的困难,因为确定直线参数与直线的对应是个比较棘手的问题,因此寻求一种全新的算法是非常需要的,本文结合曲线特征点提取的链码算法和作者提出的距离峰值法,完成了折线的数据压缩。国内外对曲线矢量数据压缩研究得比较多,主要的压缩算法有:垂距限值法,角度限值法,Douglas-Peucker算法,光栅法,具有预测功能的曲线矢量数据压缩算法。这些算法都有它们的优越性,但局限性也不小,总的来说,压缩后的数据量还是比较大,因此研究了基于B样条小波的等高线矢量数据压、缩。