栅格数据矢量化的步骤

Python与开源GIS

栅格数据矢量化的步骤

2017-01-19 作者: xuzhiping 浏览: 4040 次

摘要: 矢量化过程主要发生在遥感影像分析和扫描图像的处理、制图中。矢量化过程包括以下几个步骤: 1.图像灰化和二值化 按照一定的色度比照标准,将彩色图像转换为灰度图像。在灰度图像中,根据灰度梯度变化和边界增强算法,采用二值化(黑、白),突出重要特征和背景的区别。 2....

矢量化过程主要发生在遥感影像分析和扫描图像的处理、制图中。矢量化过程包括以下几个步骤:

1.图像灰化和二值化

按照一定的色度比照标准,将彩色图像转换为灰度图像。在灰度图像中,根据灰度梯度变化和边界增强算法,采用二值化(黑、白),突出重要特征和背景的区别。

2.填充

对二值化图像,进行检查闭合线特征。换句话说,假如一条线的像素属性被赋予了背景值,导致线断裂,则该像素必须重新赋予线的属性。

通过填充,连通线特征

3.线的细化

也称线特征骨架化。去除线性栅格特征的边缘像素,在不破坏线的连通性基础上,保留一组像素,它们仍可以表示线特征。

4.矢量化

在细化基础上定义矢量线的结点位置和矢量线。这个过程中经常产生冗余内点。

5.特征简化

—些栅格区域的矢量化,可能出现复杂的、多余的矢量特征。因此常常需要删除一些点、线和多边形,简化矢量化结果。

6.弧线的平滑

给定一定距离容限,去除弧线上的多余内点,平滑弧线,使弧线更加精确。

应当注意,一个数据层的栅格矢量化,然后再进行矢量栅格化,并不能恢复原来的数据。因为矢量化和栅格化都有信息损失,它们不是可逆过程。

矢量化与栅格化不是可逆过程,两者转换有信息损失

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