本文分别就普通的栅格交通地图中的信息提取，主要是道路信息的提取作了一些探讨，同时对地图中其他信息的提取也作了一定的论述。通过前面的内容，我们可以看出，地图中不同的符号要素具有不同的特征，特征提取是识别的关键所在，对于不同的特征要采用不同的提取方法。相对来说，点状要素（主要是一些标识符号）的识别和提取较为简单，一般用图像匹配的方法就可以实现，线状要素（主要是道路）的提取比较困难，特征比较复杂，受到的干扰也最大，这些都增加了此类要素的识别难度。对不同的图像，要结合其具体的特征（颜色、结构 特征等）采用不同的方法进行处理。
一张纸质地图其实可以理解为一个信息库，一个包含了足够指引人们搜索目标、发现目标的信息库，一张地图不仅包括道路信息（道路信息其实只是一种线目标）它还包括很多点目标和面目标，而且这些点目标、线目标和面目标的附属信息，比如特殊地点名称、道路名称、面目标名称等等都存在于这张地图上。作为计算机能去识别道路信息，同样应该能识别点目标、面目标及其附属信息，这样的话不用后期的人工信息添加，计算机也可以识别其他信息，如果这种技术能够实现的话，那么计算机作为一种信息处理工具完全可以给出人们需要的矢量信息 库。 基于此，本文在实现对道路信息的提取的同时，对其他有关信息的提取也作了一些初步的探讨，尽管结果还不是很完善。
本文主要在实验室前面同学的工作基础上展开的，这些成果大多是建立在以城市交通地图处理对象的基础上，同时参考了国内外在该方面的相关成果，研究了地图中不同信息的提取。
本文主要得到了以下的一些成果：
一、提出了基于结构特征来提取道路，对扫描质量不是很好的纸质地图的道路信息提取有着很好的效果，减少了单纯依靠颜色聚类所带来的大量噪声，进而影响到提取结果的准确性。
二、实现了可以称之为“自适应模板”法来去除孤立噪声，采用该算法，可以自动去除那些大小不一的孤立噪声，对于提取道路等线状要素具有很好的效果。
三、对地图中的其他信息提取作了初步的研究和实现，丰富了信息的提取；同时，用程序实现了界面上的图像规范化方法，使得程序对很多不同类型的地图都有较好的规范化效果。
总体而言，本文提出以及实现的一些方法，对地图信息的自动提取和最终矢量化地图的生成有着一定的参考意义，在实验中也取得了良好的效果；由于地图本身的质量以及研究方法方面的不足，还存在着一些未能解决的问题，随着进一步的深入研究，这些问题会得到圆满的解
决。我对此充满信心，也将继续对这些未解决的问题作进一步研究。
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