栅格地图目标线提取方法、系统、存储介质及计算设备与流程

1.本发明涉及等高线提取技术领域，尤其涉及一种栅格地图目标线提取方法、系统、存储介质及计算设备。


背景技术：

2.现有技术中，计算机在自动提取栅格地质、地形图中线状要素时，无法保证同一条线状要素的连贯性，存在大量伪节点，造成断线和部分线状要素精度丢失等问题，增加后续人工编辑的工作量。
3.传统由栅格地形图创建矢量等高线的方法主要依靠人工创建矢量图层，该方法费时费力且精度不高。同时有些区域不具备由dem生成矢量等高线的条件。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的问题，提供一种栅格地图目标线提取方法、系统、存储介质及计算设备。
5.为解决上述技术问题，本发明提供一种栅格地图目标线提取方法，包括：获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理；对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像；利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像；对所述第二图像进行细化处理和对比度增强处理，获得第三图像；利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；将所述第三图像转换为矢量文件。
6.为解决上述技术问题，本发明还提供一种栅格地图目标线提取系统，包括：预处理模块、要素提取模块、初连模块、优化初连模块、再连模块和矢量转换模块；预处理模块，用于获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理；要素提取模块，用于对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像；初连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像；优化处理模块，用于对所述第二图像进行细化处理和对比度增强处理，获得第三图像；再连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；矢量转换模块，用于将所述第三图像转换为矢量文件。
7.为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据上述技术方案提供的栅格地图目标线提取方法。
8.为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述技术方案提供的栅格地图目标线提取方法。
9.本发明的有益效果是：本发明利用地形图制作中不同要素间的色彩差异将目标要素与整体分离，并针对分离过程中由于不同要素的遮盖产生的目标要素结构或信息不完整的问题通过断点检测和连接算法解决，并利用该提取结果生成矢量格式文件，最终达到从栅格地图提取线要素并转为矢量格式的任务。本发明通过要素提取与自动修复相结合，简化栅格地形图、地质图矢量化过程，一次性解决栅格地形图、地质图等高线提取和转矢量问题；可针对不同要求完成不同任务，且准确率更高。
10.本发明附加的方面及其优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
11.图1为本发明实施例提供的栅格地图目标线提取方法流程图；
12.图2为本发明实施例提供的八邻域示意图；
13.图3为本发明实施例提供的端点示意图；
14.图4为本发明实施例提供的特殊端点示意图；
15.图5为本发明实施例提供的矢量化简化示意图；
16.图6为本发明实施例提供的八邻域生长算法示意图；
17.图7为本发明实施例提供的细化目标示意图；
18.图8为本发明实施例提供的地质图
①
像元验证结果示意图；
19.图9为本发明实施例提供的地质图
①
像元验证细节示意图；
20.图10为本发明实施例提供的地形图
②
套合检查结果示意图；
21.图11为本发明实施例提供的地形图
①
示意图；
22.图12为本发明实施例提供的地形图
①
套合检查结果示意图；
23.图13为本发明实施例提供的地形图
①
套合细节示意图；
24.图14为本发明实施例提供的质量一般的地质图
②
套合检查结果示意图；
25.图15为本发明实施例提供的质量一般的地质图
②
套合检查细节示意图；
26.图16为大面积的图例和文字遮挡影响连断结果示意图；
27.图17为底图花纹的影响所导致的提取遮挡示意图；
28.图18为地形图
②
提取和连接结果示意图；
29.图19为地形图
①
矢量化结果示意图。
具体实施方式
30.以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
31.需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显
而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
32.图1为本发明实施例提供的栅格地图目标线提取方法流程图。如图1所示，该方法包括：
33.s1，获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理。
34.预处理时，对所述栅格地图数据进行剪切处理，以去除标准地质图中图例部分，直接提取线要素并转为矢量且包括栅格数据的转换格式与可视化展示。
35.s2，对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像。
36.由于栅格地图在绘制时须符合相关标准，因此不同要素的颜色存在差异，可通过这一特点对栅格地图进行要素提取。利用不同要素间的颜色差异，hsv色彩空间分割设置hsv三个通道的阈值范围，调整所选图像阈值以达到分割不同要素目的。
37.针对不同的任务目标设计了灵活的目标提取功能，其主要原理是将栅格地图转换为hsv通道。因此在通过hsv阈值筛选目标时采取了交互的模式，可以选择通过鼠标选点确定目标像素的hsv值。然而该种方法对于大尺度地图操作困难且准确率不高。本发明实施例可以通过滑块直接选择hsv通道的方法，具体同通过设置hsv三个通道的阈值范围滑块调整所选图像阈值以达到分割不同要素的目的。该方法有效提高了准确率和效率。可根据不同的任务目标通过调节滑块将目标区域直接以二值图的形式在窗口中显示。
38.s3，利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像。
39.本发明实施例中，利用八邻域检测算法获取由于要素叠加遮盖产生的目标要素不连续点的位置坐标。
40.具体地，遍历二值图像中的每一个像素点，如图2所示，检测以p1点为中心的八个邻域像素，判断该点是否属于断点。将初步提取的线要素转为二值图像格式作为该步骤的输入数据，利用八邻域检测算法进行断点搜索。
41.本发明实施例通过八邻域断点检测算法可以搜索到二值图像中每一个不连续的线段断点，并记录所有断点的坐标。该算法将保留原有良好线要素，检测出线要素断开位置，只针对断点进行下一步处理。
42.由于断线间隔并不相等，因此本发明实施例采用了循环结构，当检测出的断点数不为零时便增加连线阈值，通过不断迭代以达到将不同间隔的断点连接的目的。具体地，由于每组断点间的断开像素点个数不相等，因此设计连线阈值由1像素开始，计算两断点间距离，若其距离小于等于连线阈值，则进行连接操作，连接后断点即被消除。再次进行断点检测，并将连线阈值增加1像素，重复上述步骤，每次连接后对阈值增加1像素直至到达阈值最大值，或图像中没有断点被检测出，循环累加结束。
43.s4，对所述第二图像进行细化处理和对比度增强处理，获得第三图像。
44.本发明实施例可以采用骨骼化(细化)方法对上述二值图像进行细化处理。具体地，可以利用rosenfeld细化法对二值等高线进行细化处理。从而保证二值图像中线状要素粗细大小统一，保证后续的处理效果。
45.本发明实施例中，可通过增强对比度的方式对二值图像进行优化提取。
46.s5，利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；
47.本发明实施例进行再连时采用与初连不同的生长方式，即采用多种生长方法减少重复性错误。并且根据斜率进行生长，可以规范断点在进一步连断时的连接方向，提高连断准确率。
48.s5，将所述第三图像转换为矢量文件。
49.对栅格数据矢量化，可以在arcgis中arcpy包调用函数将栅格数据集转换为折线要素。输入栅格可以具有任何大于0的有效像元大小，并且可以是任何有效的整型栅格数据集。
50.字段参数允许选择将成为输出要素类属性的输入栅格数据集属性字段。若未指定字段，则输入栅格的像元值(value字段)将在输出要素类的属性表中排成一列(并附加头grid_code)。
51.图5说明了输入栅格在转换为折线要素输出时是如何进行矢量化的。针对“简化”参数的两种设置显示结果。图5中从左至右依次为输入栅格线数据图、简化矢量线结果图和非简化结果图。图中，深色区域代表该点存在线要素，即栅格转矢量目标区域。简化矢量线结果图和非简化结果图展示了简化矢量线与非简化矢量线的区别，即非简化矢量线由栅格像素点顶点连接得到，简化矢量线由栅格像素点对角线组成，一般简化矢量线更符合栅格线的几何意义。
52.本发明实施例中，对生成的矢量文件还可以进行矢量文件规则检查和矢量文件修改，最终输出矢量文件。
53.本发明实施例中，利用地形图制作中不同要素间的色彩差异将目标要素与整体分离，并针对分离过程中由于不同要素的遮盖产生的目标要素结构或信息不完整的问题通过断点检测和连接算法解决，还原完整的线要素拓扑形状；并利用该提取结果生成矢量格式文件，最终达到从栅格地图提取线要素并转为矢量格式的任务。本发明通过要素提取与自动修复相结合，简化栅格地形图、地质图矢量化过程，一次性解决栅格地形图、地质图等高线提取和转矢量问题，可实现批量栅格地图矢量化；可针对不同要求完成不同任务，且准确率更高。
54.可选地，在一个实施例中，将栅格地图数据按hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，包括：将所述栅格地图数据原始图片的rgb通道转化为hsv通道，通过可视化调节hsv界面选择目标要素，目标线要素转换为白色像素，其他要素转换为黑色像素。
55.具体地，利用opencv中的color_bgr2hsv函数直接将rgb通道转化为hsv通道。针对不同的任务目标设计了灵活的目标提取功能，通过hsv阈值筛选目标时采取了交互的模式，可通过鼠标选点确定目标像素的hsv值。也可以通过滑块直接选择hsv通道，具体地，通过设置hsv三个通道的阈值范围滑块调整所选图像阈值以达到分割不同要素的目的，可根据不同的任务目标通过调节滑块将目标区域直接以二值图的形式在窗口中显示。将目标要素以
白色像素显示可直接将该结果作为二值图像进行下一步处理，在二值图像中白色表示存在。该处理方法同样适用于对卫星遥感影像中特征要素的提取。
56.可选地，在一个实施例中，符合端点条件的断点的判断条件如下：
57.若八邻域的中心点p1为白色像素点，所述中心点p1的八个邻域中只有一个白色像素点时，确定所述中心点p1为普通端点。如图3所示，若p1＝255，且p9+p8+p7+p6+p5+p4+p3+p2＝255则p1为普通端点。
58.若若八邻域的中心点p1为白色像素点，所述中心点p1的八个邻域中有且只有两个相邻白色像素点时，确定所述中心点p1为特殊端点。如图4所示，若p1＝255，且p9+p8+p7+p6+p5+p4+p3+p2＝255
×
2，且(p1+p2+p3+p4＝255
×
3，或p1+p4+p5+p6＝255
×
3，或p1+p6+p7+p8＝255
×
3，或p1+p2+p8+p9＝255
×
3)，则p1为特殊端点。
59.本发明通过上述判断条件，可以有效检测出所有符合端点条件的断点，为断点准确连接提供可靠数据。
60.本发明实施例中，根据断点的位置坐标应用区域生长算法，将相邻断点两两相连以补全断点。具体地，将断点的位置坐标作为区域生长算法的种子点，以该断点的位置为中心点，在以该中心点八邻域范围内生长1像素。使间断点互相生长接近，同时又能保持线要素的几何特征及信息正确性。
61.可选地，在一个实施例中，利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像，包括：以所述断点为中心在八邻域中对称生长一个像素；一次生长完成后利用八邻域检测算法重新确定第一图像中符合端点条件的断点，再以重新确定的断点为中心在八邻域中对称生长一个像素；依次循环，直至检测不到断点为止，获得第二图像。
62.如图6所示，在八邻域检测的基础上考虑间断点作为线段端点与线段的连接关系，并以该间断点为中心中心对称生长。例如检测该间断点的八邻域并确定该端点与线段的连接点位于该点的p7位置，因此做出在位于该间断点p3位置写入1像素，以达成断点生长的效果。
63.可选地，在一个实施例中，利用八邻域检测算法确定第二图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像，包括：计算相邻两断点间的斜率，确定所述斜率属于八邻域的区域范围，在确定的区域范围内生长一个像素；一次生长完成后利用八邻域检测算法重新确定第二图像中符合端点条件的断点，再计算重新确定相邻两断点间的斜率，及斜率所属的八邻域区域范围，再在确定的区域范围内生长一个像素；依次循环，直至检测不到断点为止，获得第三图像。
64.当两断点间不存在斜率或趋近于无穷时，判断为两断点间的关系为在对方的正上方或正下方，根据八邻域算法在两个间断点的中心对称位置像素的生长。
65.可选地，在一个实施例中，对第二图像进行目标线要素细化处理，包括：扫描所述第二图像中的所有像素点，如果像素点是目标线要素的八邻域边界点且是8simple，但不是断点，则删除该像素点；重复执行上述的迭代过程，直到所述第二图像中没有可以删除的像素点后，退出迭代循环。
66.可选地，在一个实施例中，对补全断点后的第二图像进行细化处理，包括：扫描所述第二图像中的所有像素点，如果像素点是目标线要素的八邻域边界点且是8simple，但不
是断点，则删除该像素点。本发明实施例可以利用rosenfeld细化法对二值等高线进行细化处理。同样利用中心点的八邻域进行，具体地：扫描所有像素，如果像素是目标线要素的八邻域北部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素；扫描所有像素，如果像素是目标线要素的八邻域南部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素；扫描所有像素，如果像素是东部目标线要素的八邻域边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素；扫描所有像素，如果像素是目标线要素的八邻域西部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素。重复执行上述的迭代过程，直到所述二值图像中没有可以删除的像素点后，退出迭代循环。其中8simple具有删除后不影响八邻域内连通性的几何特性。
67.如图7所示，经过细化后的二值图像使用最少的像素点个数以表达线要素，此处理后的二值图像在矢量化过程中其要素和干扰选项更少。本发明实施例中，在进行细化去噪处理后，减少了离群点和悬挂点对断点检测时的干扰和判断计算量；同时对矢量化处理时，更少的像素会有更好的矢量化效果。
68.可选地，在一个实施例中，对所述第二图像进行对比度增强处理，包括：以一次hsv色彩空间分割的补集对所述第二图像进行二次hsv色彩空间分割，将一次分割提取结果与二次分割提取结果以50％灰度值线性叠加，重合部为100％灰度值，而第一次提取结果中不存在的标线部分则以50％灰度值显示，对所述重合部分进行提取。
69.在以hsv色彩空间进行要素提取时，会出现由于图像底色影响产生的要素提取不完整的情况。本发明实施例中，以一次hsv色彩空间分割的补集作为二次hsv色彩空间分割的提取阈值后，提取线要素受底色影响较小，但会出现无法剔除黑色标线的情况。
70.本发明实施例中，可以将初次hsv提取结果与反色后的第二次hsv提取结果以50％alpha值线性叠加，重合为100％alpha值，而第一次提取结果中不存在的标线部分则以50％alpha值显示。对100％alpha值部分进行提取得到的结果，增加了问题区域的提取效果且无无关要素。
71.本发明实施例中，首先利用不同要素间的hsv色彩差异对目标线要素进行初次提取并转换为二值图像格式。由于栅格地形图中会处在线要素被遮盖产生断点的情况，进行区域生长算法以还原完整的线要素拓扑形状。然后进行第二次hsv色彩提取，此次色彩提取将色彩阈值取为第一次的补集以消除栅格地形图中底图色彩对线条提取的差异。再通过将两次提取结果叠加以优化提取效果。最后，通过将栅格转为线要素完成矢量化任务。
72.与优化前的断点个数统计结果相比，优化后的结果增加了连断准确率以及连断效率。该方法同样适用于初次连断后的准确性检查。
73.下面介绍线要素提取精度验证的过程。
74.主要配准后的位置偏差，以三种不同质量的数据验证。
75.将测试过程中的数据分为三类，以其数据质量划分，并创建一套评价标准以便在使用该程序时对数据和结果进行初步估计与评价。包括套合偏差度检测以及像元偏差检测。表1为不同质量数据划分表。
76.表1
[0077][0078]
1.数据质量为优秀的二值提取结果像元精度验证。
[0079]
地质图
①
[0080]
将原始数据与二值图像结果配准后，随机选取100x100像素选区作为1单位面积，并统计该单位面积中目标像素与原始像素进行套合检查，如图8和图9所示，每单位面积像元偏差不多于两个,整体偏差约为99.7％。
[0081]
地形图
②
[0082]
对于数据质量优秀的简单地形图，验证结果如图10所示，几乎不存在套合差，像元偏差为零。
[0083]
2.数据质量为良好的矢量结果精度验证。
[0084]
地形图
①
[0085]
如图11所示，以usgs地形图为例，dem生成的等高线矢量数据作为精度验证的标准结果。
[0086]
如图12所示，该示例的基本信息为长3.6km,2.59km.3.58km,2.58km,面积为9.27km2，约为1：24000比例尺地形图的1/16，约存在110个矢量线要素。
[0087]
并以标准等高线作为检验基准分别计算矢量化结果与标准结果的面积并进行叠加计算。其中以2m作为缓冲区进行验证时，二者叠加面积为1277928m2,生成结果面积为1853100m2,标准面积为1591443m2，得出正确率约为80％，正确率约85％。
[0088]
以3m作为缓冲区进行验证时，二者叠加面积为226577m2,生成结果面积为2650635m2,标准面积为2499283m2，得出正确率约为90％，正确率约94％。
[0089]
图13为地形图
①
套合细节比较，与dem生成的标准等高线结果相比其线要素基本一致，但同时存在部分套合偏差。图16显示了高程符号以及大块文字遮挡导致的连断结果套合偏差。图18为存在大面积文字图像的连断整体效果。
[0090]
3.数据质量为一般的二值提取结果像元精度验证。
[0091]
地质图
②
[0092]
将原始数据与二值图像结果配准后，随机选取100x100像素选区作为1单位面积，并统计该单位面积中目标像素与原始像素进行套合检查，由于该数据分辨率较低，如图14和15所示，每单位面积像元准确率约为95％。
[0093]
下面以一具体实例对本发明进行详细描述。
[0094]
1.获取目标区域的栅格地形图，本发明实施例以usgs最新地形图11例。选取1：24000比例尺山脉丰富的任意地形图一张。
[0095]
2.将该地形图转为.tif格式，并确定输入与输出路径。
[0096]
3.运行程序将出现三个窗口，分别为输入图像、hsv阈值调节窗口、选择窗口。以及hsv常用色彩通道阈值对照表。
[0097]
4.将目标窗口调整至适当结果后进行第一次连断操作，此次连断操作的算法为区域对称生长算法。将该图像的hsv阈值分别调至h(0-40),s(22-145),v(52-225)。
[0098]
5.加入细化算法，由于分辨率和不同的制图标准将目标线要素细化为最小像素，且保持其原有的拓扑结构。
[0099]
6.在第一次连断操作后将进行自优化步骤，选取第一次连断结果为基础，同时再次显示hsv色彩阈值调整界面选取第一次提取结果时的色彩空间的阈值补集作为优化提取结果，该过程会消除与目标要素相近的地形图底色对于提取结果的影响，以及删除第一次连断结果中有错误的地方。例如图17显示了丰富地图底色和花纹的栅格地图对等高线提取时的影响。在使用对比度优化功能时需将图像hsv通道调整至h(0-150),s(0-225),v(134-225)。
[0100]
7.将自优化结果进行第二次连断操作，此次连断算法将采取基于斜率的区域生长算法。
[0101]
8.生成最终的连断结果，并将其转为矢量格式。图19为等高线矢量化结果。
[0102]
本发明实施例还提供一种栅格地图目标线提取系统，包括：预处理模块、要素提取模块、初连模块、优化初连模块、再连模块和矢量转换模块。
[0103]
预处理模块，用于获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理；要素提取模块，用于对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像；初连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像；优化处理模块，用于对所述第二图像进行细化处理和对比度增强处理，获得第三图像；再连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；矢量转换模块，用于将所述第三图像转换为矢量文件。
[0104]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据上述实施例提供的栅格地图目标线提取方法。
[0105]
本发明实施例还提供一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例提供的栅格地图目标线提取方法。
[0106]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0107]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或
者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0108]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
[0109]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0110]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0111]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种栅格地图目标线提取方法，其特征在于，包括：获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理；对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像；利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像；对所述第二图像进行目标线要素细化处理和对比度增强处理，获得第三图像；利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；将所述第三图像转换为矢量文件。2.根据权利要求1所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述将所述栅格地图数据按hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，包括：将所述栅格地图数据原始图片的rgb通道转化为hsv通道，通过可视化调节hsv界面选择目标要素，目标线要素转换为白色像素，其他要素转换为黑色像素。3.根据权利要求2所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述符合端点条件的断点的判断条件如下：若八邻域的中心点p1为白色像素点，所述中心点p1的八个邻域中只有一个白色像素点时，确定所述中心点p1为普通端点；若若八邻域的中心点p1为白色像素点，所述中心点p1的八个邻域中有且只有两个相邻白色像素点时，确定所述中心点p1为特殊端点。4.根据权利要求2所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像，包括：以所述断点为中心在八邻域中对称生长一个像素；一次生长完成后利用八邻域检测算法重新确定所述第一图像中符合端点条件的断点，再以重新确定的断点为中心在八邻域中对称生长一个像素；依次循环，直至检测不到断点为止，获得第二图像。5.根据权利要求2所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像，包括：计算相邻两断点间的斜率，确定所述斜率属于八邻域的区域范围，在确定的区域范围内生长一个像素；一次生长完成后利用八邻域检测算法重新确定所述第三图像中符合端点条件的断点，再计算重新确定相邻两断点间的斜率，及斜率所属的八邻域区域范围，再在确定的区域范围内生长一个像素；依次循环，直至检测不到断点为止，获得第三图像。6.根据权利要求1至5任一项所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行目标线要素细化处理，包括：扫描所述第二图像中的所有像素点，如果像素点是目标线要素的八邻域边界点且是
8simple，但不是断点，则删除该像素点；重复执行上述的迭代过程，直到所述第二图像中没有可以删除的像素点后，退出迭代循环。7.根据权利要求1至5任一项所述的栅格地图目标线提取方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行对比度增强处理，包括：以一次hsv色彩空间分割的补集对所述第二图像进行二次hsv色彩空间分割，将一次分割提取结果与二次分割提取结果以50％灰度值线性叠加，重合部分为100％灰度值，而第一次提取结果中不存在的标线部分则以50％灰度值显示，对所述重合部分进行提取。8.一种栅格地图目标线提取系统，其特征在于，包括：预处理模块，用于获取待处理的栅格地图数据，并对所述栅格地图数据进行预处理；要素提取模块，用于对所述栅格地图数据进行一次hsv色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像，记为第一图像；初连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第一图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对所述断点进行初连，获得第二图像；优化处理模块，用于对所述第二图像进行细化处理和对比度增强处理，获得第三图像；再连模块，用于利用八邻域检测算法确定所述第三图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对所述断点进行再连，获得第三图像；矢量转换模块，用于将所述第三图像转换为矢量文件。9.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据权利要求1至7任一项所述的栅格地图目标线提取方法。10.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的栅格地图目标线提取方法。

技术总结
本发明公开了一种栅格地图目标线提取方法、系统、存储介质及计算设备，方法包括：获取待处理的栅格地图数据并进行预处理；对栅格地图数据进行HSV色彩空间分割提取目标线要素，并转换为二值图像；利用八邻域检测算法确定图像中符合端点条件的断点，利用基于对称的区域生长算法对断点进行初连；对图像进行目标线要素细化处理和对比度增强处理；利用八邻域检测算法确定图像中符合端点条件的断点，利用基于斜率的区域生长算法对断点进行再连，将图像转换为矢量文件。本发明通过要素提取与自动修复相结合，简化栅格地图矢量化过程，一次性解决栅格地图目标线提取和矢量转换问题；可针对不同要求完成不同任务，且准确率更高。且准确率更高。且准确率更高。


技术研发人员：杨怡 郭雅 付长亮 张帅 李一啸
受保护的技术使用者：中国自然资源航空物探遥感中心
技术研发日：2023.05.24
技术公布日：2023/8/23