内容提要

本书是作者在多年从事地图扫描图像识别数字化研究基础上撰写的专著。书中综合了

国内外数学形态学理论与应用的研究成果，系统地阐述了数学形态学基础理论及其应用模

型，结合提高地图扫描图像要素提取，识别处理速度，准确性的需要和地图自身的特点，对现

有形态变换模型进行了优化，并提出了一系列新的地图要素提取与识别形态变换模型和算

法，如形态变换的最简单结构元素、测地形态变换、形态滤波及滤波效果的定量评价、快速形

态细化和保形快速细化、兼顾图像整体灰度水平和局部灰度变化的多阈值动态自适应二值

化、图面多种要素的提取等。通过实际地图扫描图像的识别处理，验证了所述方法的正确性

和可行性。书中还对地图扫描图像的矢量重建方法及扫描数字化数据的几何精度进行了研

究。本书可作为从事信息工程、图像模式识别、应用数学、测绘与数字影像处理专业的科技人

员及高等院校有关专业师生的参考资料。

目录

第1章 数学形态学和地图扫描识别技术研究现状与进展

1.1 地理信息系统及其主要数据源

1.1.1 地理信息系统及其应用

1.1.2 GIS的主要数据源

1.1.3 GIS中地图数据的获取方式

1.2 地图扫描输入技术研究现状

1.2.1 地图扫描输入技术的障碍

1.2.2 普通地图扫描输入技术研究现状

1.3 数学形态学理论和应用的研究现状

1.3.1 数学形态学的历史与特点

1.3.2 数学形态学的理论和应用模型研究现状

1.3.3 数学形态学理论的应用研究现状

第2章 数学形态学的基本理论

2.1 符号注释

2.2 图像的集合运算及其特性

2.2.1 图像集合间的关系

2.2.2 图像集合的运算

2.2.3 图像集合运算的性质

2.3 数字图像处理中的几个重要概念

2.3.1 数字图像

2.3.2 距离

2.3.3 邻点 邻域 邻接和路径

2.3.4 连接成分和欧拉数

2.4 图像形态变换的基本原则

2.5 二值图像的形态变换及其性质

2.5.1 二值图像的形态变换

2.5.2 形态变换的性质

2.6 结构元素及其作用

2.6.1 结构元素的分类 作用与特性

2.6.2 二值图像形态变换的最简单结构元素

2.6.3 结构元素的分解

2.7 基于测地距离的二值图像形态变换

2.7.1 测地距离的有关定义和性质

2.7.2 基于测地距离特征的图像形态变换

第3章 图像处理中数学形态学的应用模型及其扩展

3.1 图像形态滤波

3.1.1 形态断开和闭合滤波

3.1.2 低通、高通和带通形态滤波

3.1.3 多结构元素形态滤波

3.1.4 基于形态薄化和厚化的形态滤波

3.1.5 形态滤波效果的定量评价

3.2 图像特征提取的形态变换模型

3.2.1 图像边界提取模型

3.2.2 图像特征提取形态变换模型

3.3 图像几何特征分析的形态学模型

3.3.1 图像目标的几何形状特征度量

3.3.2 图像颗粒分布函数

3.3.3 图像尺度分布的形态谱分析

3.4 图像的骨架和形态细化

3.4.1 图像细化方法综述

3.4.2 形态骨架的定义

3.4.3 形态骨架法图像数据压缩及重建

3.4.4 序贯同伦形态细化方法

3.4.5 保形（shapepersevering）形态细化方法

3.4.6 快速形态细化算法

第4章 快速保形形态细化算法模型

4.1 地图扫描图像识别处理的基本思路

4.2 地图扫描图像的增强预处理

4.2.1 地图扫描图像的获取

4.2.2 图像增强

4.3 地图图像目标与背景分离的二值化处理

4.3.1 现有图像二值化模型评述

4.3.2 基于集合论的多阈值动态自适应图像阈值化模型

4.4 地图图像的噪声去除

4.5 地图图像要素的形态分离

4.5.1 文字和点状符号的分离（separation）

4.5.2 图像中坐标格网的提取（extraction）

4.5.3 井下要素与地面要素的分割

4.5.4 地面线划要素的修复

4.6 线状要素的细化处理

第5章 地图扫描图像的图形化与后处理

5.1 地图图像矢量化

5.1.1 图像矢量化的一般方法

5.1.2 寻找结点的数学形态学方法

5.1.3 变步长保精度跟踪矢量化

5.2 图形数据的编辑处理

5.2.1 点状要素的交互式屏幕数字化

5.2.2 线状要素的交互式图形编辑

5.3 图形数据的几何纠正

5.4 矢量化数据的格式转换

5.4.1 扫描数字化矢量数据向ARC/INF0格式的转换

5.4.2 扫描数字化矢量数据向AutoCAD格式的变换

5.5 地图扫描数字化的精度分析

5.5.1 地图扫描数字化点位误差来源

5.5.2 扫描数字化方法精度的试验分析

第1章 数学形态学和地图扫描识别技术研究现状与进展

§1.1地理信息系统及其主要数据源

1.1.1地理信息系统及其应用

地理信息系统（GIS，Geographic In formation System）是一种特定而又十分重要的空

间信息系统，它是以采集、贮存、管理、分析和描述整个或部分地球表面（包括大气层在

内）与空间和地理有关的数据的空间信息系统［李德仁等，1993］。自本世纪60年代中期

以来，GIS技术逐步发展，成为一门地学、信息学、计算机科学、管理科学等多学科交叉

的新兴边缘学科。目前，在世界范围内，已逐渐把GIS作为高技术商品推向市场，其市场

价值日益增大。

一个完整的地理信息系统具有综合处理和分析空间数据的能力，其具体功能可以概括

为：数据输入与格式转换，图形与文本编辑，数据存贮和数据库管理，空间查询与空间分

析以及数据输出与表达［黄杏元等，1990；李德仁等，1993］。由于这些功能，使得地理

信息系统技术自一出现起就被广泛地接受和采用，如在资源清查、矿产资源勘测、城乡规

划、灾害监测、宏观决策、资源开发、地籍管理与土地定级估价等涉及空间数据的众多领

域中得到了广泛的应用，使其管理和决策的科学化水平得以提高。

一个通用或专用的GIS应由四部分组成：使用GIS的人员和机构、描述地球表层空间

分布事物的各种地理数据源、GIS软件系统和硬件系统［郭达志，1994］。其中数据是GIS

的血液，如果输入GIS的数据是“垃圾”，则输出的结果也将是“垃圾”，不会因为昂贵

的设备和高级的技术人才而改变数据的质量［李德仁等，1993］。据测算，在建立各种专

用GIS时，所花费的投资若硬件为1，则软件开发费用为2，而数据获取、整理和加工的

费用约为10。由此可见，在建立GIS时，数据的重要程度及获取数据所花费的时间和经费

所占比重甚大。数据获取是建立GIS的“瓶颈”和关键技术之一。

1.1.2GIS的主要数据源

地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统空间数据库所需要的各种类型数据的来

源。其来源包括各种地图、遥感图像数据、外业实地测量数据、数字地形数据、统计数据、

文字报告和立法文件等。其中，各种类型的地图是最主要的数据源。这是因为地图包含着

丰富的内容，图上实体（entity）间的空间关系直观，实体的类别或属性可以用各种不同的

符号加以识别和表示。因此，为了建立地理信息系统的空间数据库，从地图上直接获取数

字格式的数据时，必须根据地图的特点，进行有效的数据处理。

1.1.3GIS中地图数据的获取方式

从现有各类地图中获取空间实体的数字信息，建立空间数据库的途径主要有以下四种

方式。

1）手工键盘输入

用于录入栅格、矢量地图、各种统计数据、属性（attribute）数据和实测数据。其中，

在手工录入地图时，需预先将图面划分成若干坐标网格，直接读取栅格数据或实体的矢量

坐标数据。这种方式不需要特殊的数字化设备，只需用键盘输入即可，但数据采集的效率

和精度都极低，是早期建立GIS时所采用的方法。

2）手扶跟踪数字化

把纸质地图固定在数字化桌上，以地图为背景，用光笔或鼠标，沿着地图上的目标逐

点描图。这种数据获取方式的优点是：操作简单，不受图形幅面大小的限制，直接提供数

据量小的矢量格式数据，可直接形成拓扑关系。但这种方式完全是人工作业，劳动强度大、

效率低、作业方式枯燥单调，并且易受操作员情绪和水平的影响，数据的精度和一致性难

以保证［盛业华等，1994］。对于一幅幅面大小为50cm×50cm的等高线图来说，对它进

行数字化大约需花费25h左右，且其点位误差大约为图上0.5mm左右［Holmes，1992］。

在目前阶段，手扶跟踪数字化仍是建立GIS数据采集的主要方式［Carstensen和Compbell，

1991；Ansoult和Soille，1990；Holme，1992］。

3）半自动数据采集

采用一种带光电跟踪器的数字化仪，人工给定线划的起点后，跟踪器自动跟踪地图上

的线划，直到满足以下条件才会停止跟踪：①跟踪器到达图幅边界；②线划闭合于起点；

③遇到复杂情况，线划跟踪软件无法判定下一步的走向。后一种情况会发生于原图线划

粗细不均、线划交错或由于注记造成的线划断开、线划之间的间距太小，使得软件无法区

分。因此，为了减少数字化过程中产生的误差，只能制作分版图［Faust，1987］。这种数

字化方式仅适合于等高线图和水系网络等单要素线划图，对于文字、符号与线划要素重叠

的地图来说没有优越性［Ansoult和Soille，1990］。

4）全自动扫描方式采集数据

扫描方式数据采集采用CCD摄像机或其他扫描仪器，以一种与数字化桌完全不同的方

式从模拟地图中获取数据，它可迅速地获得地图的可视图像（一幅地图仅需几分钟），通过

A/D转换，记录成数字图像信号的栅格数据——空间和亮度上都离散化的f（xy）格式。这是

一种快捷、省时省力、自动化程度高、精度高地获取信息丰富的数据采集方式。