地理信息的提取和识别是地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)发展的基础和迫切需要。自动矢量化因其效率、精度、自动化程度和可靠性方面的显著优势,已经成为获取地理信息的主要途径之一。 本文在研究和分析了目前具有代表性的扫描图像矢量化方法的基础上,针对地图扫描图像中图形对象特点,设计了一种基于稀疏象素的方向无关的矢量化方法,并基于此理论在PC机上用VC++6.0编程语言实现了一个自动矢量化实验系统AutoVector。 基于稀疏象素的方向无关的矢量化算法基本思想为:寻找稳定的初始点;判断跟踪方向;提取关键点;获得直线的中轴线表示;擦除原直线栅格图像;进入线条网处理;最后重构图形。该方法因为没有耗时的处理(如细化、轮廓跟踪、行程编码等),因而在速度上优于其他矢量化方法。由于不是访问所有象素,而是通过跳跃采样减少访问象素点的次数,较之以象素为处理单元的算法减少了大量数据,抗干扰性明显增强。保留交点信息的擦除处理过程可以有效避免重复识别,降低图像的复杂度。为了避免交叉区域的提前结束跟踪现象算法中增加了交叉区域的处理过程,为从宏观上把握整个图像的拓扑结构提供了便利。 图形的识别和提取是矢量化工作中的重点,本文采用最小角法则和惯性原理设计并实现了多边形和折线的提取。此外,还成功运用了步进圆弧矢量化方法、方向距离统计法、最长延伸原则、最广延展原则、数学形态学噪声滤除技术以及对二值图像的一些基本操作。所实现的实验系统AutoVector能够更快、更好地重建地图扫描图像的图形原貌,取得了较好的矢量化结果。 目前的矢量化研究都是在工程图领域进行的,本文提出的算法是根据地理信息系统的要求设计的,并实现了与GIS软件MapInfo的接口,在地理信息系统领域有一定的理论意义和应用价值。