一、地图彩色扫描数字化技术研究与应用(英文)（论文文献综述）
谢振红,付博,王忠礼,邓彩群[1]（2010）在《地图数字化的不确定性分析及数据质量控制》文中认为地图数字化作为空间数据的重要来源,生产工序多,每一步产生的误差对成果数据质量均有影响.首先从地图数字化所涉及的数据来源、硬件、软件以及人员等因素出发,探讨了由其带来的不确定性.然后,从数据采集过程着手,研究如何在数据获取过程进行质量控制从而确保成果数据质量.最后分析如何通过空间数据质量控制确保成果数据质量控制.得出结论:数据源质量决定地图数字化成果数据质量,几何纠正,图纸定向是地形图扫描数字化的重要工序,屏幕数字化是保证数据质量的关键,需要重点进行质量控制.空间数据质量控制是保证数据质量的重要步骤,也会引入新的误差.
谢建华[2]（2011）在《纸制军事地图生成电子沙盘系统研究》文中指出目前,数字图像处理技术已广泛应用于许多领域。军事地图的自动识别对国防建设有着重要的意义,帮助实现纸质地图向数字化生产的转轨,且为三维立体地图的生成提供数据。地图的自动识别一直是一个重要而又难以彻底解决的问题,它涉及学科广泛,且集理论与实践为一体。尤其军事地图自动识别更需要智能化程度高,通用性能好,在生成电子沙盘的过程中人工参与尽可能地少,构建速度尽可能地快。本文把数字图像处理技术应用于地图的识别过程中,利用模糊聚类、数学形态学等知识,研究了地图的分色和细化等算法的设计问题。最后将以上算法综合,自主开发了一个纸质军事地图生成电子沙盘系统,这既是对本文算法的检验,也为整体系统进一步开发和完善打下良好基础。针对军事地形图的非线性几何畸变和旋转角度的校正问题,采用了基于栅格控制点的几何拉伸图像复原方法,该方法应用灵活,对各种不可预测的几何畸变均有良好复原效果,然后采用了双线性灰度级插补法,处理空间变换后图像中像素灰度级的赋值问题。对于非线性的畸变复原难点在于配准控制点对的选取,本文针对军事地形图的固有特点,根据网格交点计算出了配准控制点对；对于旋转角度的校正,采用了识别分类经纬度数字标注方法,获得了较好的配准效果。针对军事地形图进行了空间坐标位置配准问题的研究,采用彩色特征的交互相关配准准则测评待拼接图片间的配准区域的相似程度,其中,选取含有控制点的配准区域是一个难点,本文应用一种根据含有彩色特征的频数,自动选取边缘重叠区内最大彩色特征区域作为配准区域的方法,取得了较好的效果,并且应用空间坐标配准技术,使用VC++6.0作为开发工具,运用MFC、BOOST库和ImageStone图像处理库,开发出了一个拼接软件系统,成功的实现对军事地图的自动拼接、半自动拼接和手动拼接。在分色算法的研究中,首先进行色彩空间模型转换,然后提出了基于样本加权的改进FCM算法,对隶属度进行调整,将二维彩色直方图引入到加权系数中。本算法克服了已有的模糊c均值算法中的两点不足,即当隶属度相近时,分类会变得模糊,且对于不同的样本矢量,聚类效果不同。算法已用Visual C++6.0编程实现,效果比较理想。在细化算法的研究中,提出了一种改进的快速并行细化算法。不但考虑到模板的对称性问题,同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度。本算法也是通过VC++6.0实现的,从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性。在矢量化算法的研究中,提出了一种变步长的基于圆跟踪的自动适应矢量化方法。依据线条的复杂程度改变跟踪圆半径的大小,等高线变化平缓的地方,半径选取的大些,等高线变化剧烈的地方,半径选取的小些,以斜率作为半径选取的依据。变步长的方法提取具有代表性的数据点,可以更准确地保持等高线的特性。采用Delaunay三角网进行三维建模,用插值算法重建数字地面模型,用OpcnGL进行三维显示来生成三维地形图,结合开发实例分析每一个步骤及相应算法,对某一军用地图进行建模和可视化,生成三维电子地图。最后,结束语部分对前面所做的工作进行了总结,并对地图数字化的现状和未来的发展状况进行了阐述。
周平[3]（2010）在《地图扫描数字化几何畸变校正系统的设计与实现》文中提出军用GIS大都需要高精度的矢量地形图库作为支撑,而基础矢量地形图是在原有纸质地图的基础上,通过扫描数字化及矢量化等手段来获取的。纸质地图的扫描数字化通常采用大幅面扫描仪。由于光学扫描仪本身的特性,使扫描数字化的地图存在着一定的几何偏差,将导致矢量地形图的精度降低,影响GIS系统的性能,因此必须在其矢量化前进行扫描图像的几何畸变校正。本文在对扫描仪几何误差产生原因进行分析的基础上,重点研究了光学畸变特性的获取、畸变校正系数的生成及畸变校正算法的实现。通过亚像素算法的设计实现了网格图像控制点高精度坐标的自动获取；根据逆向映射原理对控制点坐标进行多项式拟合产生畸变校正系数；通过几何变换和双线性插值法与最近邻域法相结合的灰度插值算法对扫描图进行校正。最后,利用VC与MATLAB混合编程的方法,实现了地图扫描数字化几何畸变校正系统。经仿真验证,图像的几何畸变得到了有效的校正,达到了设计要求。
杨云[4]（2008）在《基于地图及遥感影像的地理信息提取研究》文中研究说明地理信息是国民经济和社会发展规划中最重要的基础信息之一,在农业、林业、水利、国土资源、地矿、测绘、气象、海洋、城市建设、国防等领域发挥着不可替代的作用。然而,地理信息数据生产却是周期长、成本高、工程量大、技术复杂。如何高效、智能化地获取地理信息成为目前迫切需要解决的问题。本文围绕地图及遥感影像中地理信息提取的一系列理论和技术问题展开研究,重点在地图要素分割、识别和矢量化、高分辨率遥感影像道路提取、矢量数据压缩等方面进行了深入的研究与实践,并建立了高效实用的地理信息数据采集系统。本文主要工作和创新性成果如下:1.阐明了地理信息提取的研究意义,分析了地理信息提取的实质和基本过程,对课题研究方向的发展历史和研究现状进行了回顾和总结,指出了目前研究存在的问题。2.以数学形态学多角度并行运算理论为基础,根据地图要素的形状和尺度特征,提出了地图上方里网、独立房等一些要素的分割算法。算法将方向特征平面与非各向同性的邻域运算统一起来,具有快速并行的特点和良好的分割效果。3.提出了基于径向基函数神经网络及递推最小二乘训练的地图数字注记识别方法,基本过程包括数字注记分割、特征向量提取、神经网络训练和模式分类。实验结果表明,该方法训练速度快、抗噪声能力强、识别率高。4.提出了不同的线划跟踪策略,对二值图像地图要素进行跟踪和矢量化,包括消隐跟踪、判优预测跟踪、双边截线跟踪和轮廓跟踪,它们对地图上大多数线状要素和面状要素边线的矢量化效果很好。针对分版等高线图上对自动数字化效率影响较大的冲沟和陡崖符号,提出了旋转式内部跟踪提取策略及相应的提取算法,有效地解决了该类要素的自动提取问题。5.提出了基于滑动窗口图像分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法。其主要步骤包括定义滑动窗口、自适应图像分割、细化和序贯跟踪。通过颜色空间转换、K-均值聚类和区域生长完成滑动窗口内当前线目标的自适应分割;经过跟踪、消隐、方向判断以及交叉点处理完成序贯跟踪。实验结果表明,该方法精度高、鲁棒性强,对于低对比度、低信噪比的彩色地图图像矢量化尤为有效。6.提出了两种高分辨率遥感影像城市道路半自动道路提取方法,即道路中心线提取的活动窗口线段特征匹配方法和直线道路提取的整体矩形匹配方法。活动窗口线段特征匹配方法采用定义活动模板窗、阈值分割、线段特征匹配和改进的序贯相似度检测算法（SSDA）,实现了道路中心线的半自动提取。整体矩形匹配方法将直线道路提取转化为提取具有一定方向和宽度的矩形,通过分割阈值、矩形宽度和矩形方向的变化从内到外整体上匹配道路。这两种方法能够快速准确地提取出城市主要道路,对噪声的干扰具有良好的鲁棒性。7.提出了基于总体最小二乘的矢量数据压缩模型以及曲线数据和多边形数据的压缩算法。实验结果表明,提出的曲线数据压缩算法与Ramer-Douglas-Peucker（RDP）算法具有接近的压缩比,但具有更高的压缩精度,能够在整体上更好地表示原始数据。提出的多边形数据压缩算法能够得到无冗余点、高精度的矢量数据。8.在以上研究的基础上,设计并建立了高效实用的地理信息数据采集系统,能够方便快速地进行地理信息数据采集。系统已应用于全国1:5万基础地理信息数据生产,取得了很好的效果。
周蓓蓓[5]（2008）在《彩色地形图点状地物符号的提取与识别》文中提出地理空间数据对数字城市的建设至关重要,将现有的地形图数字化,并对地图要素进行自动提取和识别以获得地理信息,是获得地理空间数据的一种低廉而高效的方法,在今后相当长的一段时间内仍将是数字地理信息的主要来源之一。本文针对彩色地形图点状地物符号的自动提取和识别作了具体的研究工作。本文首先分析了人阅读地图的过程,并利用模式识别理论分析了计算机阅读地图过程,在此基础上对地图识别的总体框架进行了设计,采用二次去噪模型,提高了彩色图像处理的效果。地形图经扫描后,采用非线性各向异性扩散方法对彩色图像进行平滑处理,以提高彩色图像的质量。通过对各种颜色空间的比较,选择了适合彩色地形图分割的I1-I2-I3颜色空间,并利用模糊C均值聚类方法在颜色链表的直方图上完成了对彩色地形图的自动分色,得到了黑、棕、蓝、绿四个要素图。要素图经二值化后,用数学形态学方法对其进行二次去噪,修补断点,去除孤立点、毛刺,为后续的识别打下基础。对细化的二值要素图进行矢量化操作,得到矢量化数据。最后使用统计方法和神经网络方法实现了点状地物符号的识别。
陈洋[6]（2006）在《扫描地形图和遥感图像中的目标识别》文中提出地图矢量化和遥感图像智能处理是当今学术和应用领域广为关注的热点内容，对构建现代数字地理信息和扩展其应用具有十分重要的意义。本文围绕扫描地形图和遥感图像中主要目标的提取、识别和分类问题，进行了深入系统的研究。在地图矢量化方面，以在实际中最常使用的地形图为对象，主要研究了彩色扫描地形图中等高线和街区式居民地的自动提取。（1）提出了一种基于颜色键集合（color key set）技术的彩色地图分色改进算法，抑制了扫描图像中的颜色失真。（2）提出了一种了适合一般质量地形图中等高线自动提取的新方法，利用灰度线段分割修补等高线彩色分割结果和局部窗口分割技术，解决了等高线的断裂和粘连问题。（3）提出了先用Gabor滤波器检测晕线再提取居民地轮廓的方法，能够识别彩色地形图中街区式居民地。（4）研制了一个地形图矢量化软件——AutoVector，并已得到初步应用。在遥感图像智能处理方面，主要研究了高分辨率全色遥感图像和多光谱遥感图像中纹理特征提取，以及目标检测与分类。纹理特征提取研究主要包括：（1）提出了一种在高分辨率全色图像上结合Gabor小波和ICA的纹理特征提取（ICAG）方法，获得了ICAGⅠ和ICAGⅡ两种纹理特征，用于表征纹理在不同尺度和方向上的高阶统计特性。（2）提出了一个ICA多尺度纹理算子，它先利用多个波段数据建立高维矢量再通过ICA提取纹理特征用于多光谱纹理分析。目标检测与分类研究主要包括：（1）提出了一种融合基于ICAGⅡ纹理特征的区域分割和边缘检测方法，能够自动识别高分辨率全色遥感图像中城镇和乡村级居民地。（2）提出了一种组合地物的光谱特征、几何形状特征和ICA多尺度纹理算子的分层分类方法，实现了多光谱图像中盐渍土的自动分类，解决了盐渍土与农田等非盐渍土地物边界不易区分，裸露盐渍土同居民地、道路之间的光谱混淆，以及有植被覆盖盐渍土光谱特征不一致等问题。
辛动军[7]（2007）在《彩色地形图要素的自动识别与获取研究》文中提出地理信息的数字化是建立地理信息系统（GIS）的重要环节，工作量占整个系统开发的三分之二以上。地理信息系统中数据的获取仍是影响其发展的瓶颈。彩色地图要素的自动识别与获取技术涉及到多个学科，是集理论和实践为一体的图像处理与识别技术。多年来的理论及实践为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但也存在着许多亟待解决的问题。本文以比例尺为1：5万的彩色地形图为研究对象，重点对颜色分层、等高线的识别与获取、黑板要素图上道路的识别与获取、蓝版要素图上水系的识别与获取几个方面进行了研究。利用本文提出的算法，结合本课题已有研究成果开发了一个彩色地形图识别与获取原型系统。本文的主要研究成果及创新点：1．提出了基于类中心约束的模糊c均值（fuzzy c-means，FCM）聚类算法。根据RGB空间中颜色的统计特征初始化隶属度矩阵，解决了传统FCM算法对初始值敏感的问题。为了克服FCM算法不能很好的处理聚类尺寸不同和数据疏密程度不同的情况，定义了新的度量方式。除利用了颜色信息外，还引入了像素关系信息，从而有效地降低了颜色误差对分色的影响。2．提出了等高线跟踪算法和基于等高线线体流向分析的补断算法。利用数学形态学的击中—击不中变换消除等高线图上的噪声和孔洞。为了提高等高线的矢量化效果，克服噪声的影响，采用改进的梯度矢量流主动轮廓模型提取等高线。在未经细化的等高线图上直接提取等高线，可避免因等高线细化畸变导致的跟踪错误。利用等高线线体流向信息并结合等高线邻接关系修复断裂的等高线。3．提出了虚线道路和实线道路的提取算法。构造了基于格式塔准则的虚线道路图搜索A*算法启发式函数。定义了提取实线道路基元的投影矩阵。改进了提取实线道路的主动轮廓模型，提高了对弱边缘的提取能力。4．提出了不同水系要素的不同提取方法。包括不同交叉模式的跟踪方法、双线河流的判别方法、改进的梯度矢量流模型及面状要素提取的初始化方法等。5．根据以上思路和算法，开发了一个彩色地形图矢量化原型系统。
周旭[8]（2006）在《3S支持下喀斯特退化景观生态安全评价研究 ——以贵阳市为例》文中研究表明生态安全是人类同生态环境间亘古关系新诠释。生态安全研究为地理学、环境学、生态学等多学科重要研究热点。生态安全评价属生态安全研究基础与核心。就喀斯特脆弱生态环境系统而言，无论其生态安全评价理论研究，还是案例研究都属空白。结合相关学科发展与社会实际需要，依靠“贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室”及“中巴资源卫星数据质量提高与生态环境监测应用典型研究”项目资助，以贵阳市为例，展开3S支持下喀斯特退化景观生态安全评价研究。 通过大量文献综述、理论探讨和技术实践，论文完成：生态安全与相关概念关系、生态安全评价系统组成、生态安全评价方法体系、生态安全评价操作程序等生态环境安全基础理论研究。针对喀斯特生态环境服务功能、生态环境安全问题、生态环境研究状况，提出以喀斯特生态环境安全科学命题统帅全局，整合喀斯特土壤侵蚀与石漠化相关研究。以景观生态理论为基础，结合喀斯特土壤侵蚀与石漠化相关研究成果，提出喀斯特退化景观分类体系；以生态安全与生态安全评价理论为基础，结合喀斯特生态环境评价研究成果，提出喀斯特退化景观生态安全评价指标体系，该指标体系仅39.39％依靠传统社会经济统计数据，其余指标能够通过现代3S空间信息科学技术获取，较大程度满足评价指标数据科学性、先进性、现势性和可靠性要求；以3S理论、技术与应用发展状况为基础，提出3S支持下喀斯特退化景观生态安全评价技术框架。 围绕喀斯特退化景观生态安全评价指标体系，通过生态安全评价空间数据库内容详细设计，针对贵阳市不同评价指标空间数据来源，用不同技术方法实现其数字化。具体地讲，包括纸质地图扫描数字化、离散数据内插数字化、CBERS遥感数据信息化。扫描数字化着重论述操作步骤及误差来源；内插数字化着重论述算法原理与技术实现。CBERS遥感数据信息化通过数据质量定量评价、最佳波段选择定量研究、植被盖度定量反演、多步骤分类支持土地利用／土地覆盖遥感解译、多源信息复合辅助喀斯特退化景观生态遥感分类等图像处理技术基础研究与
王杨刚[9]（2006）在《彩色土地利用图件自动矢量化研究》文中研究说明随着我国经济的发展和西部大开发战略的实施，我国的土地利用也进入了变更活跃期。在新一轮国土资源大调查中，土地利用基础图件数据的更新与建库是国土资源信息化和“数字国土”的重要组成部分。传统的土地利用基础图件矢量化，绝大部分工作都是靠手工或者人机交互来完成扫描地图矢量化的。采用这种自动化程度较低的技术方法对彩色地图矢量化时，费力、成本高、效率低。如何快速、准确地更新土地利用基础图件，为土地管理和区域发展提供准确详实的土地利用信息已成为亟待解决的重要问题。 本文在国内外对彩色地图矢量化技术研究的基础上，提出了基于输入GeoTIFF经过对地图不同要素符号的分层提取、二值化、图像处理、细化等过程，输出ESRIShapefiles的自动矢量化技术流程方案。 文章分析了彩色地图的特征，对色彩空间模型、颜色量化算法进行了研究和探讨，在此基础上对八叉树颜色量化算法进行了改进，并应用于彩色地图要素分层。在对比分析各种二值图像细化算法的基础上，应用优化的Zhang-Suen算法对二值图像进行细化。为提高对大图像的处理能力和效率，采用了Windows底层技术——内存映射文件访问大图像。 依据面向对象的原理和方法，在Visual C++平台上开发了彩色土地利用图扫描图件自动矢量化系统。 系统对研究中的各种算法进行了实验，经测试对扫描效果较好的地图取得了好的分类效果和矢量化结果。对大图像的处理效果和速度，达到了一些商业软件的水平。
曾衍伟[10]（2004）在《空间数据质量控制与评价技术体系研究》文中指出随着信息技术的发展,地理信息系统（GIS）的应用日益广泛。在我国GIS发展初期,李德仁院士（1991）指出:如何建立GIS的质量模型、用什么尺度来度量GIS中的精确数据和非确定数据、定量数据与定性数据等是GIS发展必须解决的问题。GIS数据不确定性以及由此产生的GIS数据质量控制技术成了国内外GIS研究的热点问题之一。 近年来,空间数据位置不确定性成为研究热点,并已取得一些成果:点位不确定性采用一系列误差区间来度量,线位不确定性采用误差带来度量,采用构成面元边界线段的不确定性描述面元不确定性。以往研究的重点集中在建立位置不确定性模型及度量指标、遥感分类数据的不确定性等方面,对于如何在数据获取过程中进行质量控制以确保成果数据符合质量要求探讨较少,是值得深入研究的课题。 本文首先分析空间数据质量问题,归纳可能出现的质量问题,并以地形图扫描数字化为例,分析空间数据的误差来源;然后,建立统一的空间数据成果质量模型;接着,从GIS数据采集过程着手,研究如何在数据获取过程进行质量控制从而确保成果数据质量,以及研究空间数据质量指标的检验与评价方法,尤其是采用程序进行检验的方法:最后,开发相应的软件,实现空间数据质量控制与评价,从而建立完整的空间数据质量控制与评价技术体系。本文的主要研究成果包括: 1.分析了空间数据质量 分析了空间数据质量问题,并将其分为误差和错误两大类。针对GIS数据获取方式多、工序复杂,以地形图扫描数字化为例,分析空间数据误差来源,探讨各作业工序可能引入的误差、误差表现形式及其对成果数据质量的影响;通过误差分布检验,分析了地形图扫描数字化数据误差分布,为地形图扫描数字化数据质量控制提供依据。 2.建立了统一的空间数据质量模型 在提出的各种空间数据质量元素基础上,针对GIS数据格式、数据类型多种多样,目前尚无统一的数据质量模型,通过归纳、指标细分等方法,提出采用“精度”、“一致性”、“完整性与正确性”作为描述空间数据质量的一级质量元素,并详细列出了各个一级质量元素相应的二级质量元素、各个二级质量元素相应的三级质量元素,建立基于GIS数据内容的、统一的空间数据质量模型,作为GIS数据质量控制、质量评价的依据。然后,以统一的空间数据质量模型为基础,建立了数字线划图（DLG）、数字正射影像（DOM）、数字高程模型（DEM）的质量评价模型,作为产品质量检验与评价的标准。 3.提出了空间数据质量控制方法 提出了空间数据质量总体控制方法,并以地形图扫描数字化为例,探讨了如何从选择数据源、地图扫描、扫描图像几何纠正、图纸定向、屏幕数字化、数据编辑、成果数据位置精度限差规定、位置精度检测时检测点个数的确定等方面进行工序质量控制,确保获得高质量的DLG成果数据、应用相关软件生成高质量的DEM成果数据。 4.提出了空间数据质量检验与评价方法 首先,根据GIS数据质量模型,研究了需要检验的质量指标,探讨了不同质量指标的检查方法;进一步区分出可以采用程序检查的质量指标;最后,研究质量检查、质量评价的实现方法。主要成果包括:
二、地图彩色扫描数字化技术研究与应用(英文)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地图彩色扫描数字化技术研究与应用(英文)（论文提纲范文）
（1）地图数字化的不确定性分析及数据质量控制（论文提纲范文）
| 1 地图数字化不确定性 |
| 1.1 地图数字化的不确定性 |
| 1.1.1 数据来源的不确定性 |
| 1.1.2 数字化硬件的不确定性 |
| 1.1.3 数字化处理的不确定性 |
| 2 地图数据质量 |
| 3 地图数字化质量控制 |
| 3.1 地图数据质量控制 |
| 3.2 空间数据质量控制 |
| 4 结语 |
（2）纸制军事地图生成电子沙盘系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 电子地图相关知识 |
| 1.2.1 地理信息系统 |
| 1.2.2 数字图像处理 |
| 1.2.3 地图图像的误差分析 |
| 1.2.4 地图数字化系统的发展历程 |
| 1.2.5 电子地图系统的设计 |
| 1.3 电子地图的研究概况 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 研究现状分析及存在的主要问题 |
| 1.4 本文所做的工作 |
| 第二章 军事地形图的几何畸变校正 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地图图像的几何校正方法 |
| 2.3 基于控制点配准的非线性几何畸变校正 |
| 2.3.1 图像复原的几何变换 |
| 2.3.2 通过指定控制点进行空间复原 |
| 2.3.3 控制栅格空间插值 |
| 2.3.4 灰度级插值 |
| 2.4 配准控制点的确定 |
| 2.5 基于经纬度标注的旋转校正 |
| 2.5.1 经纬度标注定位 |
| 2.5.2 基于最小错误率的贝叶斯分类识别 |
| 2.5.3 数字标注分类的具体实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 军事地形图的拼接点配准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像配准的原理和定义 |
| 3.3 基于特征的图像配准方法 |
| 3.4 基于彩色特征的互相关自动配准 |
| 3.4.1 互相关配准方法 |
| 3.4.2 彩色特征的互相关配准准则 |
| 3.4.3 配准区域的自动选取 |
| 3.4.4 人机交互式选取配准控制点 |
| 3.5 图像拼接软件系统设计与实验 |
| 3.5.1 拼接界面设计 |
| 3.5.2 功能简介 |
| 3.5.3 系统测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色地图的分色过程 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 利用阈值分割法提取黑色要素 |
| 4.2.1 去除噪声 |
| 4.2.2 灰度化及锐化处理 |
| 4.2.3 求解阈值 |
| 4.2.4 根据所求阈值提取黑色要素 |
| 4.3 自动分色空间的选取 |
| 4.4 几种聚类算法 |
| 4.4.1 FCM聚类算法 |
| 4.4.2 抑制式FCM算法 |
| 4.4.3 加权FCM聚类算法 |
| 4.5 改进的FCM算法及其实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 细化算法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 细化前的预处理 |
| 5.3 细化算法的描述 |
| 5.3.1 细化算法的简单介绍 |
| 5.3.2 基本知识 |
| 5.4 两步法细化算法的改进及其实现 |
| 5.4.1 基于两步法的细化算法分析 |
| 5.4.2 改进算法的设计及实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于跟踪的矢量化算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 几种矢量化算法 |
| 6.3 基于圆跟踪的自动适应的矢量化方法 |
| 6.3.1 Freeman链码表达轮廓跟踪 |
| 6.3.2 扫描线轮廓跟踪 |
| 6.4 变步长的基于圆跟踪的自动适应的矢量化方法 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 军事地图等高线三维地形建模与实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 三维地形建模 |
| 7.2.1 Voronoi图与Delaunay三角网的基本概念 |
| 7.2.2 Delaunay三角网格的Bowyer-Watson算法自动生成步骤 |
| 7.3 场景其它要素 |
| 7.3.1 场景的保存与读取以及数据加密 |
| 7.3.2 立体标注模型的建立与加载 |
| 7.4 三维地形建模实验分析和结果 |
| 7.4.1 三维地形建模实验条件和原理 |
| 7.4.2 实验结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的工作 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 |
| 论文有关数据统计 |
（3）地图扫描数字化几何畸变校正系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题的背景和意义 |
| 1.2 相关技术国内外发展现状 |
| 1.3 论文工作及章节安排 |
| 第二章 扫描几何畸变校正系统的方案设计 |
| 2.1 扫描图像几何误差分析 |
| 2.1.1 扫描仪的结构 |
| 2.1.2 影响扫描仪几何精度的误差来源 |
| 2.2 光学镜头误差机理 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.3.1 系统的需求分析 |
| 2.3.2 系统的设计目标 |
| 2.3.3 系统的结构设计 |
| 2.3.4 系统的实现方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 几何畸变校正中的算法概述 |
| 3.1 图像几何校正预处理 |
| 3.2 空间变换 |
| 3.3 灰度插值 |
| 3.4 图像亚像素定位技术 |
| 3.4.1 亚像素定位原理及选用条件 |
| 3.4.2 数字相关亚像素定位法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MATLAB的畸变校正算法的设计与实现 |
| 4.1 畸变校正的流程 |
| 4.2 标准模板的设计 |
| 4.3 基于数字相关亚像素定位算法的设计与实现 |
| 4.3.1 手动获取坐标值 |
| 4.3.2 自动获取坐标值 |
| 4.4 多项式拟合算法的设计与实现 |
| 4.4.1 一维畸变系数 |
| 4.4.2 二维畸变系数 |
| 4.5 畸变校正算法的设计与实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于VC与MATLAB混合编程的畸变校正系统实现 |
| 5.1 图像校正模块的设计与实现 |
| 5.1.1 图像校正模块的结构说明 |
| 5.1.2 图像校正模块工作流程 |
| 5.2 VC与MATLAB混合编程实现系统 |
| 5.2.1 用MATLAB引擎实现图像预处理和读写MATLAB数据 |
| 5.2.2 MATLAB7.0校正算法函数转换成VC++6.0动态链接库 |
| 5.2.3 代码编辑及DLL调用 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统界面实现效果 |
| 5.3.2 误差分析 |
| 5.3.3 系统实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于地图及遥感影像的地理信息提取研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 地理信息提取研究的实质和基本过程 |
| 1.3 地理信息提取研究的历史与现状 |
| 1.3.1 地图模式识别研究的历史与现状 |
| 1.3.2 地图模式识别的研究进展 |
| 1.3.3 遥感影像信息提取的研究进展 |
| 1.3.4 地理信息提取研究存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 第二章 基于地图及遥感影像的地理信息提取相关理论 |
| 2.1 数学形态学 |
| 2.1.1 基本形态变换 |
| 2.1.2 条件形态变换 |
| 2.1.3 序贯形态变换 |
| 2.2 图像分割 |
| 2.2.1 边缘检测 |
| 2.2.2 门限处理 |
| 2.2.3 区域生长 |
| 2.3 人工神经网络 |
| 2.3.1 人工神经网络的结构 |
| 2.3.2 人工神经网络的学习算法 |
| 2.3.3 人工神经网络的典型模型 |
| 2.3.4 神经网络模式识别 |
| 2.4 统计模式识别 |
| 2.4.1 贝叶斯决策 |
| 2.4.2 聚类分析 |
| 2.4.3 特征提取和选择 |
| 2.5 句法模式识别 |
| 2.5.1 句法模式识别的基本原理 |
| 2.5.2 基于知识的模式识别 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 地图要素分割和识别方法 |
| 3.1 基于形态学多角度并行运算的地图要素分割 |
| 3.1.1 多角度并行运算原理 |
| 3.1.2 基于多角度并行运算的地图要素分割算法 |
| 3.2 基于径向基函数网络的地图数字注记识别 |
| 3.2.1 径向基函数神经网络 |
| 3.2.2 基于径向基函数网络的地图数字注记识别方法 |
| 3.2.3 地图数字注记识别实验 |
| 3.2.4 结论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 二值图像地图要素跟踪和矢量化方法 |
| 4.1 二值地图图像的线划跟踪方法 |
| 4.1.1 消隐跟踪 |
| 4.1.2 判优预测跟踪 |
| 4.1.3 双边截线跟踪 |
| 4.1.4 轮廓跟踪 |
| 4.2 地图上冲沟与陡崖符号的提取方法 |
| 4.2.1 旋转式内部跟踪提取策略 |
| 4.2.2 冲沟与陡崖符号的提取算法 |
| 4.2.3 实验与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于滑动窗口分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法 |
| 5.1 彩色地图矢量化的两类方法 |
| 5.2 基于滑动窗口分割及序贯跟踪的彩色地图矢量化方法 |
| 5.2.1 彩色地图颜色特征分析及方法的总体思路 |
| 5.2.2 基于滑动窗口的自适应图像分割 |
| 5.2.3 基于滑动窗口的序贯跟踪 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 高分辨率遥感影像上道路的半自动提取 |
| 6.1 基于活动窗口线段特征匹配的道路中心线提取方法 |
| 6.1.1 高分辨率遥感影像道路特征分析 |
| 6.1.2 基于活动窗口的线段匹配方法 |
| 6.1.3 道路中心线提取方案 |
| 6.1.4 实验与分析 |
| 6.2 高分辨率影像道路提取的整体矩形匹配方法 |
| 6.2.1 基于阈值分割的道路特性分析 |
| 6.2.2 直线道路提取的整体矩形匹配方法 |
| 6.2.3 实验与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于总体最小二乘的矢量数据压缩模型 |
| 7.1 常用矢量数据压缩算法分析 |
| 7.2 总体最小二乘方法基本原理 |
| 7.3 曲线数据压缩的总体最小二乘算法 |
| 7.3.1 曲线数据压缩的总体最小二乘算法 |
| 7.3.2 实验与分析 |
| 7.4 多边形数据压缩方法 |
| 7.4.1 街区边线的特征点抽取 |
| 7.4.2 街区边线的总体最小二乘拟合 |
| 7.4.3 实验与精度评估 |
| 7.4.4 与商业软件的比较 |
| 7.5 本章小节 |
| 第八章 地理信息数据采集系统的实现 |
| 8.1 系统总体结构 |
| 8.2 系统工作流程 |
| 8.3 系统主要功能 |
| 8.3.1 图幅信息录入 |
| 8.3.2 图像显示与处理 |
| 8.3.3 地图数据采集 |
| 8.3.4 遥感影像更新 |
| 8.3.5 可视化检查 |
| 8.3.6 矢量数据编辑 |
| 8.3.7 矢量数据处理 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 研究工作总结 |
| 9.2 本文创新之处 |
| 9.3 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（5）彩色地形图点状地物符号的提取与识别（论文提纲范文）
| 中文提要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地图信息的自动识别与提取 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 地图模式识别的原理和方法 |
| 2.1 模式识别的原理和方法 |
| 2.1.1 模式识别 |
| 2.1.2 模式识别的方法 |
| 2.1.3 模式识别的过程 |
| 2.1.4 模式识别系统的设计 |
| 2.2 图像模式识别 |
| 2.3 地图模式识别 |
| 2.3.1 人类阅读地图的过程 |
| 2.3.2 计算机模拟人类阅读地图的过程 |
| 2.3.3 地图扫描图像信息自动识别和提取的总体框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 彩色地形图模式识别的预处理 |
| 3.1 彩色地形图扫描影像的获取 |
| 3.1.1 彩色地形图扫描影像的获取 |
| 3.1.2 彩色地形图扫描影像的误差分析 |
| 3.2 彩色地形图扫描影像的一次预处理——平滑处理 |
| 3.2.1 平滑算法 |
| 3.2.2 非线性各向异性扩散平滑（P-M 方程） |
| 3.2.3 非线性各向异性扩散在彩色地图中的应用 |
| 3.2.4 非线性各向异性扩散的流程 |
| 3.2.5 非线性各向异性扩散实验结果及分析 |
| 3.3 彩色地形图扫描影像的分色处理 |
| 3.3.1 彩色地形图扫描影像分色处理的意义与形式 |
| 3.3.2 自动分色的原理 |
| 3.3.3 颜色空间的实验结果及分析与降维处理 |
| 3.3.4 彩色地形图的分色方法 |
| 3.3.5 模糊C 均值聚类算法（FCM） |
| 3.3.6 基于颜色链表的直方图模糊C 均值聚类分色方案及其流程 |
| 3.3.8 分色实验结果及分析 |
| 3.3.9 分色要素图的二值化 |
| 3.4 使用数学形态学方法对分色要素图的二次预处理 |
| 3.4.1 二值数学形态学理论 |
| 3.4.2 使用数学形态学对分色二值要素图的二次去噪 |
| 3.4.3 数学形态学对分色二值要素图二次去噪的实验结果及分析 |
| 3.5 二值化要素图的细化 |
| 3.5.1 细化算法 |
| 3.5.2 OPTA 细化算法 |
| 3.5.3 Hilditch 细化算法 |
| 3.5.4 细化实验结果及分析 |
| 3.6 二值化要素图的矢量化 |
| 3.6.1 矢量化的方法 |
| 3.6.2 基于细化的矢量化方法 |
| 3.7 地图图像的定向 |
| 3.7.1 地图图像的定向 |
| 3.7.2 大地坐标和高斯坐标之间的转换 |
| 3.7.3 高斯坐标和像素坐标之间的转换 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 点状地物符号的自动提取与识别 |
| 4.1 地形图点状符号的自动识别 |
| 4.2 基于形状分析的点状地物符号的识别 |
| 4.2.1 基于形状分析的点状地物符号的识别方案 |
| 4.2.2 地图点状地物符号的特征提取 |
| 4.2.3 基于组合特征的点状地物符号的识别 |
| 4.2.4 基于组合特征的点状地物符号的识别实验 |
| 4.3 基于神经网络的点状地物符号的识别 |
| 4.3.1 神经网络基本理论 |
| 4.3.2 基于BP 神经网络的点状地物符号的识别 |
| 4.3.3 基于BP 神经网络的点状地物符号的识别实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（6）扫描地形图和遥感图像中的目标识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 地图矢量化的研究现状 |
| 1.2.2 遥感图像智能处理的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及成果 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 彩色扫描地形图的图像特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地形图的基本概念 |
| 2.2.1 地形图的定义和特性 |
| 2.2.2 地形图的表示手段 |
| 2.3 扫描仪及图像颜色失真 |
| 2.3.1 大幅面扫描仪的工作原理 |
| 2.3.2 扫描图像颜色失真分析 |
| 2.4 彩色扫描地形图的图像特征 |
| 2.4.1 图像精度与扫描分辨率 |
| 2.4.2 颜色特征 |
| 2.4.3 形状特征 |
| 2.4.4 拓朴关系 |
| 2.5 彩色扫描地形图的分色 |
| 2.5.1 颜色模型的选择 |
| 2.5.2 现有分色方法的回顾 |
| 2.5.3 基于颜色键集合技术的分色改进算法 |
| 2.5.4 分色结果的去噪处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 彩色扫描地形图中等高线的自动提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 等高线的基本概念 |
| 3.2.1 等高线的定义和特点 |
| 3.2.2 等高线的分类 |
| 3.3 现有提取方法的回顾 |
| 3.3.1 等高线自动提取面临的主要问题 |
| 3.3.2 现有提取方法的回顾和评述 |
| 3.4 相关基础算法讨论 |
| 3.4.1 细化 |
| 3.4.2 剪枝 |
| 3.4.3 曲线跟踪 |
| 3.5 适合一般质量地形图中等高线自动提取的新方法 |
| 3.5.1 基本原理及处理流程 |
| 3.5.2 灰度线段分割修补彩色等高线分割结果 |
| 3.5.3 解决等高线断裂和粘连问题 |
| 3.5.4 实验结果及其评价 |
| 3.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色扫描地形图中街区式居民地的自动提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 居民地的基本概念 |
| 4.2.1 居民地的建筑、类型和平面图形 |
| 4.2.2 街区式居民地的地图表示 |
| 4.3 现有提取方法的回顾 |
| 4.3.1 街区式居民地提取面临的主要问题 |
| 4.3.2 现有提取方法的回顾和评述 |
| 4.4 应用Gabor滤波器检测晕线纹理 |
| 4.4.1 Gabor滤波器公式与特性 |
| 4.4.2 Gabor滤波器设计 |
| 4.4.3 Gabor滤波与晕线纹理检测 |
| 4.5 带晕线填充的街区式居民地的自动提取 |
| 4.5.1 基本原理与处理流程 |
| 4.5.2 居民地内部晕线检测 |
| 4.5.3 居民地轮廓提取 |
| 4.5.4 实验结果及其评价 |
| 4.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 高分辨率全色遥感图像中居民地的自动识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 高分辨率全色遥感图像中居民地的特征 |
| 5.2.1 高分辨率遥感卫星介绍 |
| 5.2.2 居民地的图像特征分析 |
| 5.3 现有识别方法的回顾 |
| 5.3.1 居民地自动识别面临的主要问题 |
| 5.3.2 现有识别方法的回顾和评述 |
| 5.4 结合Gabor小波和ICA的纹理特征提取 |
| 5.4.1 初级视觉过程的多频率通道 |
| 5.4.2 Gabor小波与滤波器设计 |
| 5.4.3 ICA分析Gabor特征——ICAG纹理特征 |
| 5.4.4 实验结果及其评价 |
| 5.5 基于ICAG纹理特征的居民地自动识别 |
| 5.5.1 基本原理与处理流程 |
| 5.5.2 居民地区域分割 |
| 5.5.3 居民地轮廓提取 |
| 5.5.4 实验结果及其评价 |
| 5.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 多光谱遥感图像中盐渍土的自动分类 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 盐渍土的相关知识 |
| 6.2.1 盐渍土的定义、成因及分布 |
| 6.2.2 研究区域的盐渍土概况及其多光谱图像 |
| 6.3 现有分类方法的回顾 |
| 6.3.1 盐渍土自动分类面临的主要问题 |
| 6.3.2 现有分类方法的回顾和评述 |
| 6.4 ICA多尺度纹理算子用于多光谱图像分析 |
| 6.4.1 现有的多光谱图像纹理分析方法 |
| 6.4.2 纹理单元与列矢量的定义 |
| 6.4.3 ICA分析提取多尺度纹理特征 |
| 6.4.4 实验结果及其评价 |
| 6.5 多特征相结合的盐渍土自动分层分类 |
| 6.5.1 基本原理及处理流程 |
| 6.5.2 地物的波谱特性与几何形状分析 |
| 6.5.3 基于纹理特征的图像分块和聚类分析 |
| 6.5.4 实验结果及其评价 |
| 6.5.5 需要进一步解决的问题 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A AutoVector地形图矢量化软件 |
| A.1 AutoVector软硬件要求 |
| A.2 AutoVector主要功能界面 |
| A.3 联合使用AutoVector和MapGIS软件生成DEM数据 |
| 攻读博士期间已撰写及发表的论文 |
| 攻读博士期间参加和完成的科研任务 |
（7）彩色地形图要素的自动识别与获取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究的目的和意义 |
| 1.2 地理信息获取的途径 |
| 1.3 地形图要素识别与提取的研究现状及存在的问题和挑战 |
| 1.3.1 地形图要素识别与提取的研究现状 |
| 1.3.2 国内外有代表性的识别与提取软件系统 |
| 1.3.3 技术难点及存在的主要问题 |
| 1.4 本文的研究成果、创新点和内容组织 |
| 1.4.1 本文的主要研究成果与创新点 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 2 结合颜色和结构特征的彩色地形图分割算法 |
| 2.1 彩色地形图的特点 |
| 2.2 分割算法的综述与分析 |
| 2.2.1 分割算法 |
| 2.2.1.1 基于直方图的闭值化方法 |
| 2.2.1.2 基于特征空间的聚类 |
| 2.2.1.3 基于模糊的方法 |
| 2.2.1.4 基于神经网络的方法 |
| 2.2.1.5 基于熵的方法 |
| 2.2.1.6 基于遗传算法的方法 |
| 2.2.1.7 基于随机场模型的统计学方法 |
| 2.2.1.8 其它方法 |
| 2.2.2 颜色空间模型 |
| 2.3 彩色地形图分割预处理 |
| 2.4 彩色地形图分割算法 |
| 2.4.1 颜色空间的选择 |
| 2.4.2 背景色和过渡色的去除 |
| 2.4.3 改进的FCM算法 |
| 2.4.3.1 传统FCM算法 |
| 2.4.3.2 利用颜色统计特征初始化隶属度矩阵 |
| 2.4.3.3 改进算法的设计 |
| 2.4.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取算法 |
| 3.1 相关研究工作 |
| 3.2 等高线矢量化的思路及流程 |
| 3.3 等高线图预处理 |
| 3.3.1 形态学滤波预处理 |
| 3.3.2 等高线细化 |
| 3.3.2.1 细化算法的几个基本定义 |
| 3.3.2.2 细化算法 |
| 3.3.3 粘连点的判断 |
| 3.4 梯度矢量流主动轮廓模型 |
| 3.4.1 传统的主动轮廓模型 |
| 3.4.2 正则化梯度矢量流主动轮廓模型 |
| 3.5 基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取 |
| 3.5.1 内部能量的确定 |
| 3.5.2 外部能量的确定 |
| 3.5.3 等高线跟踪方法 |
| 3.5.4 等高线矢量化算法的具体实现 |
| 3.5.5 断裂等高线修复的具体实现 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 黑板分版图道路要素的提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地图上的道路特征 |
| 4.3 线形交叉模式的识别 |
| 4.4 道路分离预处理 |
| 4.4.1 坐标线的消除 |
| 4.4.2 虚、实线道路的预分离处理 |
| 4.5 乡村路等虚线道路的提取 |
| 4.5.1 视觉组织模型 |
| 4.5.2 基于图搜索A~*算法的虚线道路提取 |
| 4.5.2.1 后继节点搜索策略 |
| 4.5.2.2 虚线道路符号检测模型 |
| 4.5.2.3 估价函数 |
| 4.5.2.4 虚线道路提取算法实现步骤 |
| 4.6 铁路、公路、大车路的提取算法 |
| 4.6.1 RLS变换预处理 |
| 4.6.2 道路基元和初始种子点的寻找 |
| 4.6.3 主动轮廓跟踪算法的实现 |
| 4.7 实验与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于结构特征的水系要素的提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水系要素分割算法综述 |
| 5.2.1 单、双线河流的跟踪提取 |
| 5.2.2 湖泊、水库等面状要素的提取 |
| 5.3 预处理和水系的粗分类 |
| 5.4 水系的交叉模式 |
| 5.5 湖泊、水库等面状要素以及注记的提取算法 |
| 5.5.1 注记的提取 |
| 5.5.2 湖泊、水库等面状要素的提取 |
| 5.6 单、双线河流要素的提取 |
| 5.6.1 跟踪判优预测法 |
| 5.6.2 河流线基元和初始种子点的寻找 |
| 5.6.3 算法的实现 |
| 5.7 实验与分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 彩色地形图信息识别与提取原型系统设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统的硬件配置 |
| 6.3 系统主要功能 |
| 6.4 系统结构 |
| 6.4.1 彩色地形图图像预处理子系统 |
| 6.4.2 彩色地形图图像分色(分版)及二值化子系统 |
| 6.4.3 信息识别与提取子系统 |
| 6.4.3.1 地形图黑版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.3.2 地形图棕版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.3.3 地形图蓝版要素的识别与矢量化模块 |
| 6.4.4 数据整合子系统 |
| 6.4.5 数据库管理子系统 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结束语 |
| 文中彩图索引 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 参考文献 |
（8）3S支持下喀斯特退化景观生态安全评价研究 ——以贵阳市为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究进程 |
| 第二章 生态安全概念讨论 |
| 2.1 生态安全概念研究 |
| 2.2 生态安全研究对象 |
| 2.3 生态安全与相关概念关系 |
| 2.3.1 生态环境服务功能与生态安全 |
| 2.3.2 生态环境脆弱性与生态安全 |
| 2.3.3 生态承载力与生态安全 |
| 2.3.4 生态风险与生态安全 |
| 2.3.5 生态系统健康与生态安全 |
| 2.3.6 可持续发展与生态安全 |
| 2.4 生态安全概念鉴定 |
| 2.4.1 生态安全与相关概念关系框架 |
| 2.4.2 生态安全概念鉴定 |
| 2.5 生态安全主要特征 |
| 2.5.1 自主性和动态性 |
| 2.5.2 自然性和社会性 |
| 2.5.3 综合性和战略性 |
| 2.5.4 区域性和整体性 |
| 2.5.5 长期性和永久性 |
| 2.6 生态安全研究内容 |
| 第三章 生态安全评价研究 |
| 3.1 生态安全评价概念研究 |
| 3.2 生态安全评价系统组成 |
| 3.2.1 生态安全评价目的 |
| 3.2.2 生态安全评价主体 |
| 3.2.3 生态安全评价对象 |
| 3.2.3.1 生态安全评价对象类别 |
| 3.2.3.2 生态安全评价基础单元 |
| 3.2.3.3 生态安全评价对象研究 |
| 3.2.4 生态安全评价指标 |
| 3.2.5 生态安全评价标准 |
| 3.2.5.1 生态安全评价标准建立原则 |
| 3.2.5.2 生态安全评价标准资料来源 |
| 3.2.5.3 生态安全评价标准量化方法 |
| 3.2.5.4 生态安全评价标准受到限制 |
| 3.2.6 生态安全评价方法 |
| 3.2.6.1 指标数据量化方法 |
| 3.2.6.2 指标权重确定方法 |
| 3.2.6.3 指标综合计算方法 |
| 3.2.7 生态安全评价结果 |
| 3.3 生态安全评价工作程序 |
| 3.4 生态安全评价创新方向 |
| 3.4.1 与基础理论结合 |
| 3.4.2 与信息技术结合 |
| 3.4.3 向生态安全预警预测过渡 |
| 3.4.4 强化整个评价过程质量控制 |
| 第四章 喀斯特退化景观生态安全评价设计 |
| 4.1 喀斯特生态环境系统服务功能 |
| 4.2 喀斯特生态环境系统安全问题 |
| 4.2.1 喀斯特植被退化 |
| 4.2.2 喀斯特土壤侵蚀 |
| 4.2.3 喀斯特土地石漠化 |
| 4.2.4 喀斯特水环境污染 |
| 4.2.5 喀斯特城市大气污染 |
| 4.2.6 喀斯特农业非点源污染 |
| 4.2.7 喀斯特资源开采土地荒漠化 |
| 4.3 喀斯特生态环境系统安全研究意义 |
| 4.3.1 喀斯特土壤侵蚀与石漠化空间分布错位或重叠 |
| 4.3.2 喀斯特典型生态环境评价剖析 |
| 4.3.3 喀斯特生态环境系统安全研究新命题 |
| 4.4 喀斯特退化景观生态安全评价理论基础 |
| 4.4.1 景观生态学基础概念 |
| 4.4.1.1 景观、斑块、廊道与基质 |
| 4.4.1.2 景观格局、过程与变化 |
| 4.4.1.3 景观异质性与多样性 |
| 4.4.1.4 生态尺度与景观尺度 |
| 4.4.1.5 干扰及其景观生态意义 |
| 4.4.2 景观生态学基本原理 |
| 4.4.3 景观生态学应用研究 |
| 4.4.4 喀斯特退化景观生态分类 |
| 4.4.4.1 景观生态分类原则 |
| 4.4.4.2 景观生态分类体系 |
| 4.4.4.3 喀斯特退化景观生态分类 |
| 4.5 喀斯特退化景观生态安全评价指标体系 |
| 4.5.1 喀斯特退化景观生态安全评价指标概念框架 |
| 4.5.2 喀斯特退化景观生态安全评价指标选择原则 |
| 4.5.3 喀斯特退化景观生态安全评价指标体系构成 |
| 4.5.4 喀斯特退化景观生态安全评价指标体系分析 |
| 4.6 喀斯特退化景观生态安全评价技术支持 |
| 4.6.1 生态环境遥感发展及应用 |
| 4.6.2 地理信息系统发展及应用 |
| 4.6.3 卫星定位系统发展及应用 |
| 4.6.435 综合应用支持喀斯特退化景观生态安全评价 |
| 第五章 喀斯特退化景观生态安全评价空间数据库建立 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 研究区选择 |
| 5.1.2 自然条件概况 |
| 5.1.3 社会经济概况 |
| 5.2 生态安全评价空间数据库设计 |
| 5.2.1 空间数据库数据来源 |
| 5.2.2 空间数据库平台选择 |
| 5.2.3 空间数据库模块组织 |
| 5.2.4 空间数据库数字环境 |
| 5.2.4.1 地图投影坐标系统设置 |
| 5.2.4.2 遥感数据空间分辨率要求 |
| 5.2.4.3 栅格数据尺度效应验证分析 |
| 5.3 GIS支持下非遥感数据数字化 |
| 5.3.1 纸质地图扫描数字化 |
| 5.3.1.1 扫描数字化操作步骤 |
| 5.3.1.2 扫描数字化误差分析 |
| 5.3.2 离散数据内插数字化 |
| 5.3.2.1 空间插值方法类型 |
| 5.3.2.2 空间点插值原理及操作 |
| 5.3.2.3 空间面插值原理及操作 |
| 5.4 3S支持下CBERS遥感数据信息化 |
| 5.4.1 CBERS数据质量评价及应用研究 |
| 5.4.2 贵阳市CBERS数据质量定量评价 |
| 5.4.2.1 评价数据源介绍 |
| 5.4.2.2 评价步骤与评价方法 |
| 5.4.2.3 评价过程分析与结论 |
| 5.4.3 贵阳市CBERS数据最佳波段选择 |
| 5.4.3.1 最佳波段选择原则方法 |
| 5.4.3.2 基于最佳指数波段选择 |
| 5.4.3.3 基于类间可分性波段选择 |
| 5.4.4 贵阳市CBERS数据校正与镶嵌切割 |
| 5.4.4.1 CBERS数据辐射校正 |
| 5.4.4.2 CBERS数据几何校正 |
| 5.4.4.3 CBERS数据镶嵌切割 |
| 5.4.5 基于NDVI的CBERS数据植被盖度定量反演 |
| 5.4.5.1 植被盖度反演理论方法研究 |
| 5.4.5.2 基于NDVI的CBERS数据植被盖度定量反演实验 |
| 5.4.6 多步骤分类支持CBERS数据土地利用/土地覆盖遥感解译 |
| 5.4.6.1 土地利用/土地覆盖遥感解译理论方法研究 |
| 5.4.6.2 多步骤分类支持CBERS数据土地利用/土地覆盖遥感解译实验 |
| 5.4.7 多源信息复合辅助CBERS数据喀斯特退化景观生态遥感分类 |
| 5.4.7.1 多源信息复合理论技术研究 |
| 5.4.7.2 多源信息复合辅助CBERS数据喀斯特退化景观生态遥感分类实验 |
| 5.5 GIS支持下生态安全评价空间数据分析处理 |
| 5.5.1 空间数据分区切割 |
| 5.5.2 空间数据检索分析 |
| 5.5.3 空间数据统计分析 |
| 5.5.4 空间数据缓冲分析 |
| 5.5.5 DEM生成及数据派生 |
| 第六章 喀斯特退化景观生态安全评价实现 |
| 6.1 生态安全评价指标数据量化 |
| 6.1.1 指标数据量化方法 |
| 6.1.1.1 极差标准化法 |
| 6.1.1.2 专家赋分法 |
| 6.1.2 指标数据量化操作 |
| 6.2 生态安全评价指标权重确定 |
| 6.2.1 传统层次分析法改进 |
| 6.2.2 改进层次分析法应用 |
| 6.3 生态安全评价多指标叠加运算 |
| 6.3.1 多指标叠加运算模型选择 |
| 6.3.2 多指标模糊关联叠加运算 |
| 6.3.2.1 模糊评价对象论域 |
| 6.3.2.2 模糊评价隶属关系 |
| 6.3.2.3 基于乡镇尺度多指标模糊叠加运算 |
| 6.3.2.4 多指标模糊叠加运算结果灰色关联 |
| 6.4 生态安全评价结果可视化 |
| 6.5 生态安全评价结果简单分析 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 主要研究内容 |
| 7.2 主要研究突破 |
| 7.3 主要完成工作 |
| 7.4 有待完善工作 |
| 附表 |
| 附表3-1 当前主要生态安全评价对象研究成果统计 |
| 附表3-2 吴国庆提出农业可持续发展生态安全评价指标体系(2001年) |
| 附表3-3 杨京平提出生态安全评价指标体系(2002年) |
| 附表3-4 左伟提出生态环境安全评价指标体系(2003年) |
| 附表3-5 刘勇提出土地资源可持续利用生态安全评价指标体系(2004年) |
| 附表3-6 王立国提出生态环境安全评价指标体系(2005年) |
| 附表3-6 吕洪德提出城市生态安全评价指标体系(2005年) |
| 参考文献 |
| 研究生简介 |
| 读书期间参加项目情况 |
| 读书期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 论文原创性声明 |
（9）彩色土地利用图件自动矢量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究状况和进展 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内发展情况 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本题研究目的和意义 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 扫描地图自动矢量化技术方案 |
| 2.1 自动矢量化流程 |
| 2.2 自动矢量化技术分析 |
| 2.2.1 数据输入 |
| 2.2.2 颜色量化 |
| 2.2.3 要素分层 |
| 2.2.4 图像二值化 |
| 2.2.5 二值图像预处理 |
| 2.2.6 二值图像细化 |
| 2.2.7 矢量化和结果输出 |
| 第三章 彩色土地利用图自动分层 |
| 3.1 彩色地图特征分析 |
| 3.1.1 彩色地图颜色特征 |
| 3.1.2 彩色地图形状特征 |
| 3.1.3 彩色地图结构特征 |
| 3.2 彩色地图图像分层理论 |
| 3.2.1 色彩空间模型分析 |
| 3.2.2 颜色分色方法对比分析 |
| 3.2.3 颜色量化对本研究的意义 |
| 3.2.4 颜色量化分层法 |
| 3.3 地图图像分层及二值化 |
| 第四章 地图图像预处理 |
| 4.1 相关图像的基本概念 |
| 4.2 要素分层前的图像处理 |
| 4.3 图像分层后处理 |
| 4.4 地图图像处理方法 |
| 4.4.1 噪声去除 |
| 4.4.2 断线连接 |
| 4.4.3 去除毛刺 |
| 第五章 二值图像的细化和矢量化 |
| 5.1 二值图像的细化 |
| 5.1.1 细化思想 |
| 5.1.2 常用的细化方法 |
| 5.1.3 细化算法的对比分析 |
| 5.1.4 细化算法及改进 |
| 5.2 线划要素的追踪矢量化 |
| 第六章 软件系统的设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关硬件环境 |
| 6.3 系统设计指导思想 |
| 6.4 系统技术流程 |
| 6.5 系统设计方法 |
| 6.4 系统数据格式 |
| 6.5 系统的结构及主要功能 |
| 6.5.1 系统模块结构 |
| 6.5.2 系统的详细功能设计 |
| 6.5.3 GeoTIFF图像读写子系统 |
| 6.5.4 颜色量化子系统 |
| 6.5.5 地图图像分层及二值化子系统 |
| 6.5.6 二值图像处理子系统 |
| 6.5.7 矢量化子系统 |
| 6.5.8 系统的实验效果 |
| 6.6 同类技术比较 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 相关成果 |
| 7.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）空间数据质量控制与评价技术体系研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 引言 |
| 第一章 空间数据质量分析 |
| 1.1 空间数据质量 |
| 1.2 地形图扫描数字化误差来源 |
| 1.3 地形图扫描数字化误差表现类型 |
| 1.4 地形图扫描数字化误差分布检验 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 空间数据质量模型 |
| 2.1 空间数据质量模型定义 |
| 2.2 空间数据质量描述 |
| 2.3 空间数据质量模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 空间数据质量控制方法 |
| 3.1 空间数据质量总体控制 |
| 3.2 过程数据质量控制 |
| 3.3 成果数据质量控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 空间数据质量检验与评价方法 |
| 4.1 DLG质量检验方法 |
| 4.2 DOM质量检验方法 |
| 4.3 DEM质量检验方法 |
| 4.4 空间数据质量评价方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 空间数据质量控制方法实现技术 |
| 5.1 研究现状 |
| 5.2 矢量数据质量控制与评价系统 |
| 5.3 影像数据质量检验与评价系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 中外文参考文献 |
| 后记 |
四、地图彩色扫描数字化技术研究与应用(英文)（论文参考文献）
- [1]地图数字化的不确定性分析及数据质量控制[J]. 谢振红,付博,王忠礼,邓彩群. 吉林建筑工程学院学报, 2010(06)
- [2]纸制军事地图生成电子沙盘系统研究[D]. 谢建华. 东北大学, 2011(07)
- [3]地图扫描数字化几何畸变校正系统的设计与实现[D]. 周平. 西安电子科技大学, 2010(02)
- [4]基于地图及遥感影像的地理信息提取研究[D]. 杨云. 解放军信息工程大学, 2008(07)
- [5]彩色地形图点状地物符号的提取与识别[D]. 周蓓蓓. 苏州大学, 2008(11)
- [6]扫描地形图和遥感图像中的目标识别[D]. 陈洋. 国防科学技术大学, 2006(06)
- [7]彩色地形图要素的自动识别与获取研究[D]. 辛动军. 南京理工大学, 2007(02)
- [8]3S支持下喀斯特退化景观生态安全评价研究 ——以贵阳市为例[D]. 周旭. 贵州师范大学, 2006(11)
- [9]彩色土地利用图件自动矢量化研究[D]. 王杨刚. 首都师范大学, 2006(12)
- [10]空间数据质量控制与评价技术体系研究[D]. 曾衍伟. 武汉大学, 2004(11)