§1.1.1 GPS 简介
GPS 是英文Global Positioning System 的缩写词。其含意是，利用导航卫星进行测时、测距，以构成全球定位系统。通常简称为“全球定位系统”。GPS 系统由美国陆、海、空三军联合于60 年代末提出，于1994 年建成，经方案研究、方案论证、系统设计、初步试验、系统全面研制、试验、实用组网等阶段，历时二十年、耗资200 亿美元，是美国继阿波罗登月计划和航天飞机之后的第三项庞大的空间计划。该系统是以卫星为基础的无线电导航定位系统，具有全能性(陆地、海洋、航空、航天)、全球性、全天候、连续性和实时性的导航、定位和定时的功能，能为各类用户提供精密的三维坐标、速度和时间。
我国从70 年代开始研究GPS 技术，自80 年代末引进GPS 接收机(导航型和测地型)以来，已成功地应用于大地测量和工程测量、运载工具导航和管制(陆地、海洋)、地壳运动监测、工程变形监测、资源勘察与调查、气象、精细农业、地球动力学等众多领域，极大地推进科技发展和生产效率的提高。俄罗斯(前苏联)也于1982 年开始发展自己的全球导航定位系统，简称GLONASS 系统[1-3] 。
GPS 作为新一代卫星导航和定位系统，它的最大应用能力在于能用GPS 接收机全天候实时或事后求出全球任一点在某个时刻所对应的三维空间位置、三维运动速度和精确的时间等信息,因此可为航空、航天、陆地、海洋等方面的用户提供不同精度的在线或离线的空间定位等服务。车载导航定位服务系统就是采用移动电话网为通信媒介，利用GPS 技术以及GSM短信息功能传送信息，结合地理信息系统GIS 实现对车辆的实时跟踪、监控、报警求助、信息服务、调度指挥等功能的综合性服务系统，具有极大的发展潜力。图1.1 就是一个车辆监控系统的图示。
图1.1 一个典型的监控系统组成
§1.1.2 GIS 简介
地理信息系统（Geographic Information System ，简称GIS）是一种采集、存储、管理、分析、显示与应用地理信息的计算机系统，是分析和处理海量地理数据的通用技术GIS 是一门集计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学和管理科学等为一体的新兴边缘学科。它在最近的30 多年内取得了惊人的发展，并广泛地应用于资源调查、环境评估、区域发展规划、公共设施管理、交通安全等领域，成为一个跨学科、多方向地研究领域[4] 。
图1.2 GIS 与相关学科的关系
GIS 萌芽于20 世纪60 年代初，加拿大地Roger F.Tomlinson 和美国的Duane F.Marble 在不同地方、从不同角度提出了地理信息系统。1962 年，Tomlinson 提出利用数字计算机处理和分析大量的土地利用地图数据，并建议加拿大土地调查局建立加拿大地理信息系统（CGIS），以实现专题地图的叠加、面积量算等。到1972 年，CGIS 全面投入运行与使用，成为世界上第一个运行型的地理信息系统。
与此同时，Duane F.Marble 在美国西北大学研究利用数字计算机研制数据处理软件系统，以支持大规模城市交通研究，并提出建立地理信息系统软件系统的思想。同期，计算机辅助制图系统的研究开始发展起来，并对地理信息系统发展有着深刻的影响。来自美国的HowardFisher 教授开发了SYMAP、ODYSSEY 软件包，前者对当今栅格地理信息系统有着一定的影响，后者则被认为是当代矢量地理信息系统的原型。另外还有其他国家也相继开展了地理信息系统或相关技术的研究，如英国的David P.Bickmore 成立了实验制图部，从事计算机制图与研究。
地理信息是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对表达地理特征与地理现象之间关系的地理数据的解释，而地理数据则是各种地理特征和现象间关系的符号化描述，包括空间位置、属性特征（简称属性）及时域特征三部分。地理信息除了具有信息的一般特征，如共享性、客观性外，还具有以下独特特性：
-
区域分布性。地理信息具有空间定位的特点
-
数据量大。地理信息既有空间特性，又有属性特征，并包括一个较长的发展时段，因此起数据量很大
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信息载体的多样性。
一个典型的地理信息系统应包括三个基本部分：计算机系统、地理数据库系统、应用人员与组织结构。其中，地理数据库是地理信息系统应用项目重要的资源与基础，它的建立和维护是一项非常复杂的工作，涉及到许多步骤，需要技术和经验，需要投入高强度的人力与开发资金，是地理信息系统应用项目开展的瓶颈技术之一。
就GIS 本身来说,大多数功能较全的GIS 一般均具备制图、空间数据库管理、空间分析功能。GIS 领域目前发展的最新动向是把遥感图像处理作为GIS 系统的一个组成部分,从而极大地增强空间信息更新能力；面向对象编程技术使多种类型的数据聚集于一个系统实施数据的混合管理和操作；三维可视化技术的进步和虚拟现实技术的日益成熟并逐步作为电子地图和各具特色的专题电子地图的辅助表达方法；万维网GIS 的开发应用可使地理信息媒体进入多元化时代，未来的数据处理模式可能是在环球信息网上获取信息，下载数据和软件，继而形成用户自己的应用系统。
我国地理信息系统方面的工作自80 年代开始，以1980 年中国科学院遥感应用研究所成立全国第一个地理信息系统研究室为标志。自90 年代起，地理信息系统步入快速发展阶段，强调地理信息系统的实用化、集成化与工程化，力图使地理信息系统从初步发展时期的研究实验、局部应用走向实用化和生产化，为国民经济重大问题提供分析和决策依据。中国地理信息系统事业经过十年的发展，取得了重大的进展，地理信息系统的研究和应用正逐步形成行业，具备了走向产业化的条件。
§1.2 智能交通系统简介
智能交通系统(Intelligent Transport System,简称ITS)作为一种崭新的技术手段和管理思维已成为世界各国目前普遍关注并大力开发的热点领域[5-9] 。智能交通系统代表了世界科技发展的最高水平,是全面治理、解决交通运输问题的顶端技术,它第一次真正实现了人、车、路的有机结合和协调发展,从而充分体现了经济、社会、生态效益的最大化和交通发展的可持续性。
目前,世界上对智能交通系统尚没有统一的定义，其大体的含义是将先进的计算机处理技术、信息技术、数据通讯传输技术及电子自动控制技术等有效地综合运用于整个交通管理体系，将人、路、车有机结合起来,以达到最佳的和谐统一，从而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通运输综合管理系统。ITS 是为解决机动化引致的交通问题及其经济、社会、生态系统外部效益直接下降而产生的,因而智能交通系统的目标应体现社会、经济、生态系统三个层次的效益提高。
- 智能交通系统提高了整个交通系统的管理水平 ITS 可以为交通管理部门和人员及时、准确地提供交通信息,从而使交通管理控制系统有效地适应各种交通状况,运用多种控制系统,在相对宏观的高度合理疏导或调配运力,从而最大效能地发挥交通管理系统在交通监视、交通控制、出入控制、救援管理等方面的准确性和调控性。
- 智能交通系统提高了整个交通网络的通行能力 ITS 可以为管理者和出行者随时提供各种交通信息,帮助道路使用者合理选择行车路线,避开交通拥挤,减少交通事故,从而极大增强了路网系统的有效使用潜力和通行能力,提高了整个交通系统的机动性、便利性、安全性和舒适性,整个交通系统的运输效率和经济效益随之增加。
- 智能交通系统降低了交通系统对环境的负面影响 由交通量增长引致的空气、噪声污染已越来越被人们广泛重视,ITS 通过道路使用者与交通管理部门之间、交通管理部门相互之间、道路使用者相互之间及时地交换信息,增强了道路使用者的道路选择能力,使路网交通流畅,既节约了燃料,也降低了对环境的负面影响。
世界上目前正在发展的ITS 技术多种多样,但其核心技术大体包括如下五个方面:
- 先进的交通管理系统。是一种主动控制的综合交通管理系统,由6 个子系统组成:智能交通管理系统、交通信息系统、路径诱导系统、车辆运行管理系统、公共交通运行系统、交通公害减轻系统。
- 先进的交通信息系统。包括无线数据/交通信息通道、车载移动电话接收信息系统、路由引导系统及选择最佳路由的电子地图。
- 先进的车辆控制系统。该系统是对车辆本身而言的,主要包括行车安全警报系统与行车自控和自动驾驶系统两部分组成。
- 先进的公共交通系统。该系统包括公共交通车辆定位系统、客运量自动检测系统、行驶信息诱导系统、自动调度系统、公交计费系统、视野支持系统和旅客服务系统等。
- 先进的电子收费系统。该系统包括电子自动收费设备、不停车自动收费系统、停车引导和收费系统。即通过电子卡、电子标签由计算机自动完成行驶或进出停车场车辆的收费,实现地面交通费用收缴的自动化,从而减少停车延误,提高交通动态、静态化能力和运营效率。
全球定位技术GPS 和地理信息系统技术GIS 为智能交通系统的建设提供了可靠技术保障。无论是交通行为的具体实施者（驾驶员）还是整个交通体系的组织、管理和监视者；无论是交通行为发生前（例如出行前路线的选择）还是交通行为实施过程中（例如车辆导航! 安全辅助信息）或者交通行为结束之后（例如收费结算、违章处罚），都需多种时空信息支持。GPS/GIS 技术是提供这些支持的重要平台。
地理信息系统所特有的空间数据描述与组织的数据模型，空间数据分析算法，多尺度时态多种信息源的集成显示与存储管理，以及支网络信息发布功能，为智能交通提供了技术支持。全球定位技术是一种最直接、最经济、最可靠和最成熟的技术，借助于GIS 技术，可得到车辆在三维空间中的运动轨迹，即所谓四维航迹，不但可准确获得车辆的准确位置，还可得到车辆的速度、运动方向等数据，为交通运输管理提供了动态检测和导航的工具，是智能交通系统的重要组成部分。
GPS 为用户提供点的时空信息是几何的三维坐标和时间。若将它和用户点周围基础的GIS 或专业的GIS 相结合，将使GPS 提供的用户点动态实时的时空信息和用户点周围的地理信息有机地结合起来。这种结合将超越二者原有的功能和应用范围,产生1+1>2 的效果，特别是GPS 和GIS 结合用于交通领域，利用GIS 中的电子地图和GPS 接收机的实时定位技术，可以组成GPS+GIS 的各种电子导航系统，用于交通、公安侦破、车船自动驾驶等，这里存在几种复杂程度不同,价格也不同的结合模式：
- GPS 单机定位+栅格式电子地图。该系统可实时显示移动物体(如车、船、飞机)所在位置,从而进行辅助导航,优点是价格便宜,不需要实时通讯,缺点是精度和自动化程度不高。
- GPS 单机定位+矢量电子地图。该系统可根据目标位置(工作时输入)和车船现位置(由GPS 测定)自动计算和显示最佳路径,引导司机最快地到达目的地,并可用多媒体方式向驾驶员提示。制作矢量地图数据库需要花费较大成本。
- GPS 差分定位+矢量/栅格电子地图。该系统通过固定站与移动车船之间的两台GPS伪距差分技术,可使定位精度达到1～3m,当采用双向通讯方式时,则可构成车船的自动导航系统,又可将移动车船上的GPS 定位结果准确实时地传送到控制中心,并在电子地图上显示出来, 构成交通网络监控指挥系统。
图1.3 ITS 系统概念图
§1.3 课题研究意义
由前面的介绍已经可以看出，电子地图在GIS 中具有举足轻重的地位，为了适应未来数字地理信息和智能交通发展的需要，对于地图的研究早已提上日程，它是地理信息系统数据获取或更新的一个重要来源。
通常我们所看到的地图是以纸张、布或其他可见真实大小的物体为载体的，地图内容是绘制或印制在这些载体上的，比如现在人们最常用的就是纸质交通地图，它是记录地理信息的一种图形语言形式，成为我们日常生活中最有用的工具之一，在许多领域都得到了应用，如车辆交通，城市规划等，目前它也是GIS 系统中数据的一个重要来源。但是在以前，从地图中获取数据是非常昂贵并且费时的，因为所有的数据获取都是依靠人的手工操作，这大大影响了GIS 的发展。因此，人们非常希望实现地图信息的自动提取，以降低代价，缩短GIS数据的更新周期。
应该将地图转化为数字形式的地图，以便于计算机分析与处理，地图的数字化也是地理信息系统和地图数据库建立中耗费人力财力最大的环节。全手工方式手扶跟踪数字化和屏幕跟踪数字化曾经长期占据了主导地位，随着计算机硬软件技术的不断发展，半自动数字化技术也在
逐渐推广使用。
但是，全自动数字化作为计算机技术的理想目标，一直是人们希望解决的问题。地图要素自动识别是全自动数字化的关键技术。地图要素的自动识别的目的是不仅要通过地图的扫描数据获取地物的几何信息，而且要通过地图符号反映出的几何特征获取地物的属性信息。
当地图直接扫描进入计算机时，数据是以栅格格式存储的。栅格数据的特点是结构简单、操作方便，但是精度低，数据存储量大，难以操作单个目；矢量数据的特点是数据存储量小，图形精度高，易于操作变换。由于矢量地图较之于栅格地图有很多非常符合未来地理信息系统和智能交通系统的发展需要的优点，因此将扫描图像的格数据转换为矢量数据成为GIS 技术的重点之一[66] 。
目前，对于矢量地图的制作，大多是通过卫星图片或者是航拍的地图作为资源库来制作各个城市或重要地区的矢量地图的。众所周知，卫星图片或者是航拍的图片对于纯商业的公司来说是非常昂贵的，而且这些图片并不能很容易能买到的，特别是涉及到一些重要的敏感的区域
或战略性的城市的时候。一方面，中小城市在建设“数字城市”的过程中没有财力为矢量地图的制作支付巨额款项，一些公司同样很少能够购买到卫星或者航拍的图片用于矢量地图的制作。
要生成一副交通矢量地图，首先是生成地图的矢量文件，生成矢量地图的拓扑结构——矢量库。我们采用的是从点位图中识别、生成矢量地图的方式。我们将从纸制地图扫描得到的点位图进行识别，提取出其中的道路信息，然后将这些道路信息矢量化得到一副只包含道路信息的矢量文件，将这作为一副矢量地图的基础。然后，在这个基础上进行编辑、校正，并输入各种地图上的有关数据，生成电子地图的数据库，最终生成一个完整而准确的矢量地图。如图1.4
图 1.4 交通矢量地图的生成
所以说，当前如何利用飞速发展的计算机技术，从一幅栅格城市交通地图中将各种有用信息准确完整地提取出来，将其转化为矢量地图，以及如何才能够实现完全自动化的（也就是我们实验室内部所谓的闭环反馈方法）提取，成为我们实验室研究的重点、焦点。
§1.4 研究现状
对于地图（包括卫星图片、普通的纸质交通地图）的研究，近年来国内外展开了大量的工作，主要是针对地图中道路信息的自动提取，这里仅列举几个典型的方法。
有的学者提出“边界跟踪算法”（parallel vector tracer, abbr. PVT）[10], 目的在于提取矢量地图, 但是只要原始地图中出现道路被文字或是路标等噪声个体切断，那么跟踪器会在割断处停下，上述算法就完全失效。
针对以上问题，有的学者做了详细研究并提出了解决的办法。文中选取的是二值图像，首先使用设定阈值T1 消除孤立的黑色像素连接区域，再消除字符，主要满足轮廓线长度在T2 和T3 之间、水平垂直方向的长度小于T4 并且转折点数大于T5，那么这个字符即被消除。对上面进行预处理过的图像进行特征点提取，处理交点处的向量，删除前面所选出的重复向量，判断交点处的向量如何连接，消除选出的噪声向量，最后连接与道路或是桥梁交叉向量。当然地图经过这样的处理后，依旧会产生错误，文中最后也做了后续处理，其一是校正交叉路口的扭曲形状，其二是对由字符割断的向量连接中有误判的情况进行纠正。行文中对N×N 的图像分别做水平方向和垂直方向的扫描线，设定规则函数来连接出现在扫描线上的相邻点，由此构成水平向量和垂直向量；再根据所设定的连接条件来合并细小向量，最后形成矢量地图[11]。
有的学者提出了一种从纸质地图中自动提取道路网络的方法[12] ，强调从地区纸质地图中提取拓扑道路网络。该文的理论依据是依靠提取和连接道路的中心线从而形成道路网络。在道路网络构建的过程中，重点是要解决合并和连接问题，因为地图中不可避免的出现粘连字符、分裂道路段等问题。主要方案是用扫描仪将纸质地图转换为灰度图像，经滤波去除噪声像素，然后二值化；再使用分离字符的方法解决中心线连接时会出现的字符割断中心线的问题；将这样处理过的图像转换成矢量图，利用感知器分类算法解决大量分裂道路段的问题；最后进行中心线提取，解决前面没有完全处理的粘连字符的难题。该文的实验结果良好并且给出修正过的示例，但是这篇文章的图源中所包含的字符为英文字符，字符均处在道路的内部，且道路线宽度一致，噪声量非常少，区域块形状明显，如图1.5 所示。该文使用CCA(Connected component analysis)算法[13] 提取粘连字符，使每个粘连部分都被一个矩形包围；用尺寸过滤的方法，选出尺寸出现频率较高的矩形，并将这样的矩形框去除，也即去掉了大量的字符，因为在该图源中字符大小一致，所以字符大小的矩形出现频率最高。因而可以滤出大部分字符。此外它还避开了彩色地图的颜色问题，只是针对二值图像进行处理。
图1.5
有的学者给出了一种从彩色地图中提取道路的方法，这是所查文献中为数不多的提及图源是彩色地图的提取算法。该方法使用了颜色分割，道路图像修复和提取骨架等处理。关键是提出了一个基于条件膨胀的道路恢复算法确保道路信息的精度，消除和减少了图像中的道路变形。它的图源是韩国某地区的地形图，如图1.6 所示。该文指出了人眼看来无变化的颜色块而实际上是多种颜色的混合体，从而对于图源中不同类点分别选取了它们的聚类中心点，计算同一类的像素点。将原图像分成多层，其中红色聚类的是图像上的道路层。如果仅仅是不断重复膨胀算法，那么整个图像中的道路将无限制的增长，故必须限制其不断增长的趋势。鉴于切断道路的都是黑色字符层，故将其设为约束性条件。上面我们已经得到分层的二值图像集，定义A={A0，A1，……An}, A0 为黑色字符层，其他A1，…，An 分别作为从原图中分离出来的区域。那么只要当A0 不为空集，那么就对Ai 进行膨胀运算，直至A0 被膨胀完毕。经过开运算消除轮廓线，用闭运算消除内部噪声，最后得到较好矢量化结果[14]。
图1.6 左为韩国某地区的地形图，右为左图的部分放大
还有一些其他的提取纸质地图中道路网络的不同算法[15-19] ，以及一些遥感图像中的道路提取[20-25] ，可以参阅相关文献，此处不再赘述。
国内在道路提取方面的研究，大多是关于卫星遥感图片[26-30] ，纸质地图中的道路提取方面，有的是根据地图的制作原理和颜色特征，采用合适的算法将地图的各个图层分开[31-33] ，其中有直接在RGB 颜色空间直接用阈值分割法的，也有转换到其他颜色空间再采用合适的特征进行分层的[31] ，在此基础上再用某种方法进行道路的提取，如文献【34】；文献【35】给出了一种基于颜色聚类的道路信息提取方法，在人工识别出道路信息的基础上进行去噪声、修补等处理，这也是一种常用的方法。
近年来，中国科技大学GPS 实验室在纸质地图中道路信息的提取方面做了大量的研究，也取得了很多的成果[36-39] 。这些方法都是针对城市交通地图[40] 中的道路信息提取，在初步识别出道路信息的基础上，将研究重点放在如何去除噪声（主要是文字噪声）的问题上，并利用噪声来完善道路信息，如文献【38】，在对这些地图进行处理时，取得了良好的效果。
另外导航电子地图的准确性是导航电子地图最重要的一个要求，而我们实验室一直采用的是用GPS 接收设备采集实际道路轨迹对地图的提取结果进行全局和局部校正的方法，提高了地图的精确性，具有创新性、实用性，在实际的工程操作中取得了很好的结果。
§1.5 本文的研究对象及其特点
相对于前面的研究工作来说，本课题的研究对象有了很大的变化，前面研究的都是城市交通地图和省级交通地图[40] ，而本课题的处理对象是安徽省交通地图册[41] 的各个地区，涵盖的内容更加具体，在最重要的道路信息上面，有了很大的不同，前面的城市道路都具有一定的宽度，在去除文字等噪声要素时，也是充分地利用了这一特点而研究出了一些有效的方法；而本文中的地图，为了表示各等级道路的区别，有些道路就制作的非常细，增加了提取的难度；另一方面，本文中的地图是用市面上常见的纸质地图扫描而成，由于地图本身以及扫描方面的原因，地图的质量比前面的光盘版的要差很多，颜色误差非常大。这些使得实验室前面的方法对此类地图并不能产生很好的效果，尤其是预处理阶段的颜色聚类，实验证明，用这个方法在处理本文中的地图时，会带来很大的误差。因此，针对不同的对象，需要研究新的方法加以处理。同时，在对地图中的道路信息进行提取时，本文也尝试着对地图中其它信息的提取，如城镇（反映在地图中就是一些标识符号）、边界等作了一定的探讨，这些信息的提取也是很有意义的。
作为对比，这里给出两幅图像及其对应的直方图，从中可以看出两类对象的一些不同：
图 1.7 本文处理的对象及其对应的直方图
图 1.8 光盘版交通地图及其对应的直方图
光盘版地图的印刷质量明显要好于本文所要处理的地图，图中各个要素间层次分明，这一点从它的直方图可以看出，各个等级的灰度很明显的分开了；而反观本文里的地图，各个等级的灰度互相混杂在一起，反映在地图上就表现为很多其中的很多对象都含有其他对象的灰度值，这就给地图的规范化处理带来了难度，其他还有道路的宽度差异、噪声等，都增加了地图的处理难度。
§1.6 文章结构安排
本文的结构安排如下：
第一章 相关背景简介、选题意义，包括本课题的研究现状以及意义等；
第二章 数字图像处理的基础知识，对数字图像处理中的一些基本概念、常用算法作一简要介绍，其中很多也是在后面的实际图像处理中用到的一些方法；
第三章 模式识别的相关知识，介绍了模式识别中的一些概念、基本理论等；
第四章 基于结构特征的道路自动提取，是本文的重点，结合实例介绍文中这类地图的道路信息的提取方法，其中涉及到一些实际处理中所探索出来的一些新方法；
第五章 地图信息的分层提取，在第四章的基础上，对地图中道路以外的其他信息的提取作了一个初步的研究，同时，对地图的规范化处理给出了一个实用、有效的方法，是本文的另一重点；
第六章 结束语 对本文的工作内容以及取得的有关成果的总结。
