论文总字数：34587字

摘 要

随着信息科学的迅速发展，快速建立数字地图日趋重要。在提取出的众多数据中，交通网络作为经济建设不可获取的数据在很多领域被广泛应用，因此，较短时间内准确获取道路矢量数据越来越被重视，本研究的提取对象即为道路数据。在线地图服务的普及和发展使得网络瓦片地图成为获取矢量数据的一个重要来源，本课题主要研究从OpenStreetMap彩色瓦片地图中自动获取道路矢量数据的方法，最后实现了一个网络瓦片地图道路自动矢量化的系统，对论文提出的方法进行测试和评估。

研究过程包括道路像素的提取、二值图像细化、矢量化跟踪、矢量数据编辑等部分。在道路像素提取阶段，根据配色方案或道路形态提取道路像素。利用zhang-suen细化算法对只包含道路信息的二值图像进行细化，得到道路要素的骨架线后进行矢量化跟踪。最后将得到的道路矢量数据进行后续处理，获取感兴趣区域的准确道路矢量数据。

论文采用的方法思路明确，处理步骤较少，在多个步骤中综合各种去除噪声的影响，与其他方法相比，论文提出的方法不需要用户干预，根据瓦片地图的颜色和形态特征对道路进行自动矢量化，运行效率较高，提取得到的道路矢量数据质量较高。

关键词：瓦片地图；彩色图像处理；自动矢量化；

Abstract

With the rapid development of information science, it is more and more important to build up spatial database in which road information plays an important role. Therefore, automatically generate road vector data in low cost has been paid more and more attention. The development and popularization of online map service makes the network map tiles become an important source of vector data. This dissertation presents a automatic method to generate road vector data from the OpenStreetMap color tile map. Finally, a system is developed and implemented by utilizing these methods proposed in the dissertation for the purpose of testing and evaluation.

The whole research process is roughly divided into three parts: road pixels extraction, vector data tracking and vector data post-processing. Distinct colors commonly represent different layers in a raster map, such as roads, buildings and labels. Different types of road pixels are extracted according to the color scheme in the first phase. The zhang-suen thinning algorithm is used to refine road skeleton line for vectorization. Finally, the road vector data is modified to get precise road information in the region of interest.

This dissertation presents a general technique that extracts road vector data from raster map tiles without user input in low cost. This technique utilize variety methods to synthetically reduce the impact of noise. Using the vectorization system to test a variety of images based on the characteristics of map tiles, the results achieve an high completeness and correctness. Thus the technique has a strong practicability and superiority. It could be further optimized, improved and being popularized.

Keywords：map tiles; image processing; automatically vectorization;

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 地图矢量化的研究 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 栅格数据矢量化的进展 1

1.2 瓦片地图矢量化的研究和发展 2

1.2.1 瓦片地图简介 2

1.2.2 瓦片地图的矢量化的特点 3

1.3 论文框架 4

1.3.1 论文的研究内容 4

1.3.2 论文的技术路线 5

1.3.3 论文的组织结构 6

第二章 数据预处理 7

2.1 基本概念 7

2.1.1 栅格数据和矢量数据 7

2.1.2 栅格数据转矢量数据 8

2.1.3 像素间的关系 8

2.2 瓦片拼接 9

2.3 道路像素的提取 9

2.3.1 基于颜色的分级道路像素提取 10

2.3.2 基于道路特性的路网像素提取 11

2.4 噪声消除的方法 12

2.4.1 孔洞噪声的消除方法 13

2.4.2 文字注记造成的断路重连方法 13

2.4.3 水系噪声的消除方案 15

2.4.4 过渡色边界噪声的消除方法 15

第三章 瓦片地图的矢量化 17

3.1 矢量化算法介绍 17

3.2 细化提取骨架线 17

3.3 二值图像的矢量化跟踪 18

3.4 矢量数据的编辑 21

第四章 实验分析 22

4.1 开发平台 22

4.1.1 VS2010开发环境 22

4.1.2 开源地图控件MapWinGIS 23

4.2 实验数据 23

4.3 系统设计 23

4.3.1 界面设计 23

4.3.2 功能设计 24

4.4 算法实现 25

4.4.1 道路像素的提取算法实现 25

4.4.2 矢量化算法 29

4.4.3 矢量数据编辑功能实现 31

4.5 VecExtraction搭建过程中的问题 32

4.5.1 研究思路的选择 32

4.5.2 运行效率问题 33

4.5.3 提取方法的不足 33

4.6 其他数据测试效果 34

4.6.1 缩放等级为12的数据测试 34

4.6.2 缩放等级为14的数据测试 35

4.6.3 缩放等级为17的数据测试 37

第五章 总结和展望 38

5.1 总结 38

5.2 展望 38

致 谢 40

参考文献 41

附录 42

绪论

地图矢量化的研究

研究背景

人类使用地图已经有了很长的历史，信息科学迅速发展，快速建立数字地图已经成为必然要求。从栅格地图中获取矢量数据是一项十分具有挑战性的工作，涉及到图像格式解析、图像处理、文件读写等大量算法。在之前的研究工作中，大量学者对从栅格地图中获取矢量数据的方法进行了研究，对栅格地图中多种要素进行矢量提取，如等高线、道路和文本等。

不同研究针对的数据源不同，预处理工作中需要消除的误差包括纸质地图的变形、彩色地图的颜色变化、遥感影像的噪声以及非感兴趣地物的影响。通常来说，预处理的结果为一副只含有主要信息的二值图像，之后将进行矢量化，对提取地物进行跟踪。此外，不同的研究着眼点不同，单是对栅格图像进行预处理，提取感兴趣地物的像素便有许多不同算法，其准确率、用户工作量以及效率差异很大。矢量化算法和压缩算法的区别主要在于效率和改进方法，实现难度较高。在整个工作过程中，尽可能减少用户手动输入的工作量是研究人员重点考虑的因素，但是全自动地获取算法通常效率较低、精度也不尽人意。

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