數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論與地圖掃描識別技術(shù)

內(nèi)容概要

內(nèi)容提要
本書是作者在多年從事地圖掃描圖像識別數(shù)字化研究基礎(chǔ)上撰寫的專著。書中綜合了
國內(nèi)外數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論與應(yīng)用的研究成果，系統(tǒng)地闡述了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用模
型，結(jié)合提高地圖掃描圖像要素提取，識別處理速度，準確性的需要和地圖自身的特點，對現(xiàn)
有形態(tài)變換模型進行了優(yōu)化，并提出了一系列新的地圖要素提取與識別形態(tài)變換模型和算
法，如形態(tài)變換的最簡單結(jié)構(gòu)元素、測地形態(tài)變換、形態(tài)濾波及濾波效果的定量評價、快速形
態(tài)細化和保形快速細化、兼顧圖像整體灰度水平和局部灰度變化的多閾值動態(tài)自適應(yīng)二值
化、圖面多種要素的提取等。通過實際地圖掃描圖像的識別處理，驗證了所述方法的正確性
和可行性。書中還對地圖掃描圖像的矢量重建方法及掃描數(shù)字化數(shù)據(jù)的幾何精度進行了研
究。本書可作為從事信息工程、圖像模式識別、應(yīng)用數(shù)學(xué)、測繪與數(shù)字影像處理專業(yè)的科技人
員及高等院校有關(guān)專業(yè)師生的參考資料。

書籍目錄

目錄
第1章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和地圖掃描識別技術(shù)研究現(xiàn)狀與進展
1.1 地理信息系統(tǒng)及其主要數(shù)據(jù)源
1.1.1 地理信息系統(tǒng)及其應(yīng)用
1.1.2 GIS的主要數(shù)據(jù)源
1.1.3 GIS中地圖數(shù)據(jù)的獲取方式
1.2 地圖掃描輸入技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 地圖掃描輸入技術(shù)的障礙
1.2.2 普通地圖掃描輸入技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論和應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
1.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的歷史與特點
1.3.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的理論和應(yīng)用模型研究現(xiàn)狀
1.3.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論的應(yīng)用研究現(xiàn)狀
第2章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本理論
2.1 符號注釋
2.2 圖像的集合運算及其特性
2.2.1 圖像集合間的關(guān)系
2.2.2 圖像集合的運算
2.2.3 圖像集合運算的性質(zhì)
2.3 數(shù)字圖像處理中的幾個重要概念
2.3.1 數(shù)字圖像
2.3.2 距離
2.3.3 鄰點 鄰域 鄰接和路徑
2.3.4 連接成分和歐拉數(shù)
2.4 圖像形態(tài)變換的基本原則
2.5 二值圖像的形態(tài)變換及其性質(zhì)
2.5.1 二值圖像的形態(tài)變換
2.5.2 形態(tài)變換的性質(zhì)
2.6 結(jié)構(gòu)元素及其作用
2.6.1 結(jié)構(gòu)元素的分類 作用與特性
2.6.2 二值圖像形態(tài)變換的最簡單結(jié)構(gòu)元素
2.6.3 結(jié)構(gòu)元素的分解
2.7 基于測地距離的二值圖像形態(tài)變換
2.7.1 測地距離的有關(guān)定義和性質(zhì)
2.7.2 基于測地距離特征的圖像形態(tài)變換
第3章 圖像處理中數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用模型及其擴展
3.1 圖像形態(tài)濾波
3.1.1 形態(tài)斷開和閉合濾波
3.1.2 低通、高通和帶通形態(tài)濾波
3.1.3 多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)濾波
3.1.4 基于形態(tài)薄化和厚化的形態(tài)濾波
3.1.5 形態(tài)濾波效果的定量評價
3.2 圖像特征提取的形態(tài)變換模型
3.2.1 圖像邊界提取模型
3.2.2 圖像特征提取形態(tài)變換模型
3.3 圖像幾何特征分析的形態(tài)學(xué)模型
3.3.1 圖像目標的幾何形狀特征度量
3.3.2 圖像顆粒分布函數(shù)
3.3.3 圖像尺度分布的形態(tài)譜分析
3.4 圖像的骨架和形態(tài)細化
3.4.1 圖像細化方法綜述
3.4.2 形態(tài)骨架的定義
3.4.3 形態(tài)骨架法圖像數(shù)據(jù)壓縮及重建
3.4.4 序貫同倫形態(tài)細化方法
3.4.5 保形（shapepersevering）形態(tài)細化方法
3.4.6 快速形態(tài)細化算法
第4章 快速保形形態(tài)細化算法模型
4.1 地圖掃描圖像識別處理的基本思路
4.2 地圖掃描圖像的增強預(yù)處理
4.2.1 地圖掃描圖像的獲取
4.2.2 圖像增強
4.3 地圖圖像目標與背景分離的二值化處理
4.3.1 現(xiàn)有圖像二值化模型評述
4.3.2 基于集合論的多閾值動態(tài)自適應(yīng)圖像閾值化模型
4.4 地圖圖像的噪聲去除
4.5 地圖圖像要素的形態(tài)分離
4.5.1 文字和點狀符號的分離（separation）
4.5.2 圖像中坐標格網(wǎng)的提取（extraction）
4.5.3 井下要素與地面要素的分割
4.5.4 地面線劃要素的修復(fù)
4.6 線狀要素的細化處理
第5章 地圖掃描圖像的圖形化與后處理
5.1 地圖圖像矢量化
5.1.1 圖像矢量化的一般方法
5.1.2 尋找結(jié)點的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法
5.1.3 變步長保精度跟蹤矢量化
5.2 圖形數(shù)據(jù)的編輯處理
5.2.1 點狀要素的交互式屏幕數(shù)字化
5.2.2 線狀要素的交互式圖形編輯
5.3 圖形數(shù)據(jù)的幾何糾正
5.4 矢量化數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換
5.4.1 掃描數(shù)字化矢量數(shù)據(jù)向ARC/INF0格式的轉(zhuǎn)換
5.4.2 掃描數(shù)字化矢量數(shù)據(jù)向AutoCAD格式的變換
5.5 地圖掃描數(shù)字化的精度分析
5.5.1 地圖掃描數(shù)字化點位誤差來源
5.5.2 掃描數(shù)字化方法精度的試驗分析

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