彩色地形图中地理要素提取与点状符号识别是涉及计算机视觉、生理学与计算机科学与技术等多个学科、集理论与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该课题的深入研究奠定了良好的基础,但是,仍然存在着很多亟待解决的问题。本文首先分析了彩色地形图中地理要素提取与点状符号识别的研究意义和发展现状,并指出了其中存在的主要问题。然后参考人类视觉系统识别目标的基本原理,分别从彩色地形图的预处理与图像分割、线划要素提取、点状符号识别以及文字注记的自动编组与定向等四个方面提出了自已的思路和相应的算法。最后通过大量的仿真实验验证了所提出算法的有效性,为该课题的进一步研究打下了良好的基础。本文的研究内容主要包括:1.彩色地形图预处理与图像分割方面。针对彩色地形图中存在的加性噪声以及现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于Shearlet变换和维纳滤波的地形图去噪算法,将维纳滤波引入到Shearlet变换域中进行噪声信息的去除。该算法在抑制噪声的同时,还能够较好地保持图像的边缘信息;针对小波变换受到变换方向的限制,导致基于小波变换的边缘检测算法难以准确检测到图像中存在的弱边缘的问题,提出了一种基于Shear变换的边缘检测算法。该算法充分利用了Shear变换的多方向性来克服小波变换受到方向性限制的缺陷;针对现有的图像分割算法在处理大幅面彩色地形图时存在的计算量大、时间复杂度高和分类不准确等问题,提出了一种基于随机概率采样和多级图像融合的大幅面彩色地形图图像分割算法。该算法利用随机概率采样在大幅面彩色地形图中提取先验数据,以减少聚类算法中的数据量,然后利用模糊C均值聚类算法获得聚类中心,最后利用多级图像融合的方法实现大幅面彩色地形图的图像分割。该算法较大程度上提高了图像分割的效率,并且有效改善了分割效果。2.线划要素提取方面。彩色地形图中线划要素和背景普染要素之间存在较多穿插覆盖,并且还存在二者之间的颜色信息和能量信息非常相似的情况,给线划要素的准确提取带来了较大的挑战。针对这些问题:(1)提出了基于能量密度和Shear变换的线划要素提取算法。算法中能量密度的提出,突破了传统彩色地形图分割算法对颜色信息的依赖;Shear变换的引入,丰富了彩色地形图中线划要素的方向性特征;(2)提出了基于种子扩散的线划要素提取算法,算法中种子像素点根据颜色和能量信息构建一个种子团体,然后通过对比分析种子团体与其周边区域在颜色和能量信息上的差异来提取线划要素。该算法能够较好地处理线划要素边界存在的渐变色和过渡色等问题;(3)针对沙漠地形图中线划要素与大量沙地符号之间存在粘连或相互覆盖的情况,提出了一种沙漠地形图中线划要素提取算法。算法将地形图中线划要素提取问题转化为地形图骨架图像上的毛刺去除问题,并使用形态学去毛刺的方法去除沙地符号,以提取出线划要素。3.点状符号识别方面。针对彩色地形图中的点状符号和其他线划图形相互粘连、穿插或覆盖,导致基于先提取后识别模式的识别算法难以对点状符号进行准确识别的问题,提出了一种基于Shear变换和线段广义霍夫变换的点状符号识别算法。算法中,线段广义霍夫变换能够更准确地描述点状符号的颜色和形状特征,并且对噪声和一定程度的形变具有较好的免疫能力;而Shear变换的引入,丰富了点状符号的方向性特征。该算法能够在地形图中对点状符号进行直接识别与定位,具有更高的识别正确率。4.文字注记自动编组与定向方面。针对从彩色地形图中提取的相互独立的字符的编组与定向问题:(1)提出了一种基于字符颜色、尺寸和方向一致性的文字注记自动编组算法。该算法采用背景像素有条件扩散的方法,能够对地形图中存在的多方向、多尺寸以及具有一定弯曲程度的字符串中的字符进行准确编组;(2)提出了一种基于图模型的文字注记自动编组算法。该算法将地形图中文字注记的编组问题抽象为无向图的构造和化简问题,能够有效解决相隔较远的字符的编组问题;(3)提出了一种改进的基于多方向连通成分腐蚀的文字注记自动定向算法,以解决编组后的文字注记并不全部都是处于水平方向的问题。该算法首先将文字注记连通成分进行多方向旋转,然后通过检测各个方向上的连通成分在腐蚀处理后的面积来确定文字注记的倾斜角度。算法能够将处于不同方向上的文字注记旋转至水平位置,以提高文字注记的识别正确率。本文所有提出算法都经过了大量的实际彩色地形图的实验测试,并取得了较好的效果。另外,基于随机概率采样和多级图像融合的大幅面彩色地形图图像分割算法、基于能量密度和Shear变换的线划要素提取算法、沙漠地形图中线划要素提取算法、基于Shear变换和线段广义霍夫变换的点状符号识别算法、基于字符颜色、尺寸和方向一致性的文字注记自动编组算法以及改进的基于多方向连通成分腐蚀的文字注记自动定向算法都已经移植到西安某研究所的Free Map K9平台下,并应用于彩色地形图中地理要素的快速提取、点状符号和文字注记识别的过程中。