Векторизация географических карт

Известия ТРТУ

УДК 519.85:528.9

А.А. Андрющенко ВЕКТОРИЗАЦИЯ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ КАРТ

Данная работа посвящена постановке и решению задачи подготовки картографической информации для геоинформацонных систем. Ее актуальность обусловлена несовершенством существующей технологии создания векторных карт. При постановке задачи дается формальное определение растрового и векторного изображений. Растровое изображение представляется множеством составляющих его точек, каждая из которых содержит информацию двух видов: о геометрическом положении в декартовой системе координат и о цветовой характеристике, описываемой положением точки в трехмерном цветовом пространстве. Если .элементарной частицей растра является точка без определенного смыслового содержания, то в векторном изображении в качестве такой частицы можно выделить объект изображения, обладающий семантической информацией. В зависимости от геометрического представления определяются типы векторных объектов.

Поскольку природа растровых и векторных изображений различна, можно говорить о создании только таких процедур преобразования растровых изображений в векторные, которые будут работать на ограниченном классе изображений со сходной семантикой. Таким классом являются географические карты. В работе предлагается алгоритм векторизации для растровых карт, рассмотренный на разных уровнях абстракции. Наиболее общая схема алгоритма заключается в том, чтобы сегментировать исходное изображение на объекты по некоторым признакам (при чем алгоритм сегментации должен зависеть от типа выделяемого объекта) и составить для каждого выделенного объекта векторное представление. В данной работе на картах выделяются объекты трех типов: точки, ломаные линии и замкнутые кривые, ограничивающие определенную площадь. Для объектов этих типов разработаны алгоритмы идентификации, выделения из растрового изображения и векторизации. Эти алгоритмы позволяют обрабатывать кривые на исходном изображении, состоящие из периодически повторяющихся элементов, а также обрабатывать изображения с большой степенью помех благодаря используемому нечеткому анализу. Кроме того, на этапе идентификации из изображения выделяется семантическая информация, которая затем может непосредственно использоваться в геоинформационных системах.