道路中心线提取及网络建立的算法研究
一种道路面和道路中心线快速构建提取方法及系统
一种道路面和道路中心线快速构建提取方法及系统1. 引言：道路表面和道路中心线的快速构建和提取是实现基于地理信息系统的道路网络分析和应用的重要前提。
我们提出一种新的方法和系统，能够在短时间内准确地构建道路表面和道路中心线。
2. 数据采集：我们需要采集高分辨率的地面影像数据和激光雷达数据。
地面影像数据可通过卫星图像或无人机摄像机获取，而激光雷达数据则可以通过装配在车辆上的激光雷达仪器进行采集。
3. 影像处理：我们使用影像处理算法对采集到的地面影像数据进行预处理。
这包括去除影像中的噪声、校正影像的颜色和亮度差异，并对影像进行几何校正，以确保后续的特征提取过程的准确性。
4. 点云处理：将采集到的激光雷达数据转化为点云数据。
我们使用点云处理算法对点云数据进行滤波和配准，以去除噪声和提高点云数据的准确性。
5. 地面提取：我们使用地面提取算法从点云数据中提取出地面点云。
这个过程包括分类算法和分割算法，能够将地面点云和非地面点云分离开来。
6. 点云重建：我们使用点云重建算法将地面点云重建为地面模型。
这个过程将地面点云转化为平面模型，以便后续的道路中心线提取过程使用。
7. 道路中心线提取：我们使用道路中心线提取算法从重建的地面模型中提取出道路中心线。
这一过程使用了曲线拟合和最短路径算法，能够准确地提取出道路的中心线。
8. 道路表面构建：根据道路中心线，我们使用道路表面构建算法构建出道路表面。
这个过程考虑了道路的宽度和曲率等因素，能够生成符合实际道路形状的道路表面模型。
9. 系统实现：我们将上述的方法整合到一个系统中。
这个系统能够自动完成数据预处理、点云处理、地面提取、道路中心线提取和道路表面构建等步骤，实现快速的道路面和道路中心线的构建和提取。
10. 实验与结果：我们对提出的方法和系统进行了实验验证，并与传统的道路提取方法进行了比较。
实验结果表明，我们的方法能够在短时间内完成道路面和道路中心线的提取，并且具有较高的准确性和效率。
提取公路中线
提取面带状地物中线
——公路
任务：提取下面工程中公路的中线，结果是线状要素。
1、将公路单独提取出来，围绕它的外围画一个面。
2、用擦除工具，将外围面与公路相交的地方抠出。
擦除结果如下：
3、用合并工具，将擦除后的面与公路合并，并将两者的ID值修改为不一样。
4、用面转栅格工具，将合并后的面转为栅格要素。
其中字段值一项选择ID，注意ID值绝对不能一致。
如果公路有多个要素，则所有公路的ID值均为一个相同值，外围面为一个ID，ID只能有两个值（二值化）。
结果如下图，注意它现在是栅格数据，只有1和6两个值。
5、新建一个线要素，line，打开ArcScan工具，编辑line文件。
6、设置参数，最重要的是下图红框参数，为提取线的最大宽度，大于这个宽度将不会生成线，将转为面，默认为20。
7、点击自动矢量化。
8、设置要编辑的要素，第一个红框是线要素，选择line，下面红框没有显示，因为我们编辑的空间里面没有面要素，如果有则会显示选择面要素，当宽度大于20时，将矢量化为面要素。
9、点击确定，可见提取公路中线成功。
途中红圈处因为宽度大于20，没有处理；如果有编辑面要素，则该处会自动矢量化为面。
中心线提取算法
中心线提取算法
中心线提取算法是一种数学算法，用于提取物体或形状的中心线或轴线。
该算法主要基于几何形态学和图像处理技术。
其核心思想是将物体或形状抽象为一组点或线段，并通过一系列的操作，得到中心线或轴线。
中心线提取算法主要分为两种：基于距离场的方法和基于骨架化的方法。
基于距离场的方法是将物体或形状表示为距离场，通过计算距离场的梯度来获取中心线。
基于骨架化的方法是将物体或形状骨架化，通过对骨架进行修剪和简化，得到中心线。
中心线提取算法广泛应用于医学影像分析、工程设计和制造等领域。
例如，在医学影像分析中，中心线提取算法可以用于分析血管、神经等结构的形态和分布；在工程设计和制造中，中心线提取算法可以用于分析复杂物体的结构和制造过程。
总之，中心线提取算法是一种重要的数学算法，具有广泛的应用前景。
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arcscan提取道路中心线原理
arcscan提取道路中心线原理
ArcScan是ArcGIS桌面软件中的一个工具，用于从栅格图像中提取
矢量特征。
它主要用于提取道路、河流等线性特征的中心线。
下面将详细
介绍ArcScan提取道路中心线的原理。
首先，ArcScan利用栅格图像识别道路特征。
它会对图像进行预处理，包括去噪、图像增强等步骤，以提高道路特征的识别效果。
然后，ArcScan通过一系列图像分析算法，如边缘检测、线段追踪等，从图像中
提取出潜在的道路特征。
这些特征将以像素形式表示，构成一个二进制图像。
接下来，ArcScan将二进制图像转换为矢量线要素。
它通过应用一种
名为“跟踪算法”的方法，沿着道路特征的像素路径进行跟踪，将其转换
为线要素。
跟踪算法根据像素颜色、颜色变化、连续像素等特征，将相邻
的像素归类为道路或非道路。
这样，一条矢量线要素就代表了道路的中心线。
在跟踪过程中，ArcScan采用一些策略来处理细节，例如去除小封闭环、合并断开线段等。
这样可以提高中心线的准确性，并减少干扰因素的
影响。
最后，ArcScan将提取的中心线输出为矢量线要素类或特征类，可以
与其他GIS数据进行叠加分析和空间查询。
这样，用户可以利用提取的道
路中心线进行交通分析、路径规划等任务。
提取路面中心线的方法
提取路面中心线的方法
李远祥1、路面数据如下，要先设置好纯色符号（建议为纯黑色），去掉轮廓线。
2、设置好约束比例，例如2000
3、点击全屏视图，导出地图，采用tiff方式记录坐标，格式设置为1位单色阈值（非常重
要）
根据实际需要设置好dpi，这个是直接影响图形识别的因素。
4、将导出的栅格地图加载到arcmap中，新建一个线要素图层，坐标系与栅格一致，一并
加载。
加载arcscan工具条，如下图
对栅格数据进行充分类，设置为两类，0和1
设置了分类后，arcscan工具条会显示栅格数据
5、打开编辑器，开始编辑，选中中心线图层。
在arcscan工具条中可以显示预览
如果需要更详细的设置，在矢量化—选项中设置对应的输出图层由于提取的是中心线，矢量化方式就必须选中心线
预览效果如下
6、蓝色部分为没有捕捉到，可以设置一下工具条
将栅格捕捉适当调整一下，如下图
设置后的预览就不存在蓝色不能捕捉部分，如下图
7、达到效果后可以点击生成按钮生成最终的效果。
停止编辑并保存数据即可完成所有的提取工作。
道路提取分析报告模板
道路提取分析报告模板1. 引言本报告旨在对道路提取分析进行详细的讨论和分析。
道路提取是一项重要的地理信息处理任务，可以应用于交通规划、车辆导航、地图绘制等多个领域。
本报告将分析道路提取的方法、应用和挑战，并提出一些建议和展望。
2. 道路提取的方法道路提取是通过遥感影像或地理信息数据，识别和提取出地面上的道路网络。
目前主要的道路提取方法包括基于影像的方法和基于地理信息数据的方法。
2.1 基于影像的道路提取方法基于影像的道路提取方法主要使用图像处理和计算机视觉技术，包括边缘检测、颜色和纹理特征提取、分割和聚类等。
这些方法可以通过对道路和背景的特征进行分析，将道路提取出来。
2.2 基于地理信息数据的道路提取方法基于地理信息数据的道路提取方法主要利用地理信息系统（GIS）数据，如高程数据、道路中心线数据、交通流量数据等。
这些数据可以提供有关道路属性和拓扑关系的信息，从而帮助识别和提取道路网络。
3. 道路提取的应用道路提取在各种应用场景中都具有重要的作用。
3.1 交通规划道路提取可以帮助交通规划部门分析道路网络的状况，评估交通拥堵程度，并制定相应的道路改进和规划方案。
3.2 车辆导航道路提取可以为车辆导航提供基础数据，帮助车辆实时定位和规划最佳路线。
这对于避免拥堵、提高行驶效率非常关键。
3.3 地图绘制道路提取可以用于生成高精度的地图数据，包括道路网络、道路等级、道路宽度等信息。
这些数据对于地图绘制和导航软件的更新非常重要。
4. 道路提取的挑战道路提取面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：4.1 遥感影像质量道路提取的准确性和精度很大程度上依赖于遥感影像的质量。
遥感影像的分辨率、云覆盖和噪声等问题可能导致道路提取的误差。
4.2 复杂环境道路提取在复杂的地理环境中面临挑战，例如山区、森林和高建筑密集区。
这些环境中道路的特征可能不明显，或被其他对象遮挡。
4.3 道路属性多样性道路的属性和特征多样性也增加了道路提取的难度。
利用到路面提取道路中心线的方法
利用到路面提取道路中心线的方法一种常用的方法是利用图像处理技术进行道路中心线的提取。
以下将详细介绍一个基于图像处理的道路中心线提取方法。
首先，我们需要将道路图像转换为灰度图像。
灰度图像只包括灰度级别的像素，而不包括颜色信息。
这样做的目的是为了简化图像处理过程。
接下来，我们可以应用边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，来检测道路图像中的边缘。
Canny算法通过计算图像中像素之间的梯度来检测边缘。
这些边缘通常代表了道路的边界。
然后，我们可以使用霍夫变换来检测道路的直线段。
霍夫变换将图像空间中的点转换为Hough空间中的直线。
通过在Hough空间中寻找累加值最大的直线，我们可以检测到道路的直线段。
接下来，我们需要从检测到的直线段中提取出道路中心线。
这可以通过计算直线段的中点来实现。
直线段的中点可以通过端点的平均值来计算。
这样，我们就可以得到道路的中心线。
然而，由于实际道路可能是弯曲的，直线段方法可能无法提取出所有的道路中心线。
为了解决这个问题，我们可以使用曲线拟合算法来近似道路的中心线。
常用的曲线拟合算法有最小二乘法和贝塞尔曲线拟合算法。
这些算法通过拟合一条曲线来逼近道路的中心线。
最后，我们可以利用形态学操作来对提取出的道路中心线进行进一步的处理。
形态学操作可以根据道路的特点来对道路中心线进行细化或者消除不必要的噪点。
总结起来，图像处理方法可以较为有效地提取道路中心线。
通过灰度化、边缘检测、直线检测、曲线拟合和形态学操作等步骤，我们可以得到比较准确的道路中心线。
然而，由于不同道路的特点各不相同，所以在实际应用中，需要根据具体情况进行适当的调整和优化。
arcgis道路中心线提取
arcgis道路中心线提取一、背景在GIS领域中，道路中心线提取是一个非常重要的任务。
道路中心线是道路要素的核心部分，它可以用来进行交通规划、道路设计、交通管理等方面的工作。
因此，如何快速、准确地提取道路中心线成为了GIS领域中一个重要的研究课题。
二、arcgis道路中心线提取方法1.数据准备在进行arcgis道路中心线提取之前，需要先准备好相关数据。
这些数据包括：影像数据、DEM数据、道路矢量数据等。
其中，影像数据和DEM数据用于提取地形特征，而道路矢量数据则用于辅助确定道路位置。
2.影像预处理在进行影像预处理时，需要对原始影像进行一系列的处理操作。
首先，需要对影像进行大气校正和辐射校正，以消除大气和辐射对影像质量的影响。
其次，在进行图像分割时，需要选择合适的分割算法，并设置合适的参数值。
3.DEM处理DEM是数字高程模型（Digital Elevation Model）的缩写。
在进行DEM处理时，需要对原始DEM进行滤波去噪和填洼操作。
这样可以使得DEM更加平滑，并且填补DEM中的洼地。
4.道路提取在进行道路提取时，可以利用多种算法来实现。
其中，常用的算法包括：边缘检测算法、模板匹配算法、基于区域生长的算法等。
在选择算法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。
5.道路中心线提取在进行道路中心线提取时，可以利用多种方法来实现。
其中，常用的方法包括：基于几何特征的方法、基于图像分析的方法、基于拓扑关系的方法等。
在选择方法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。
6.结果评估在进行arcgis道路中心线提取之后，需要对结果进行评估。
评估指标包括：精度、召回率、F1值等。
通过对结果进行评估，可以得到提取结果的质量，并对后续工作做出相应调整。
三、arcgis道路中心线提取案例以某城市为例，在arcgis平台上实现了道路中心线提取。
具体步骤如下：1.数据准备首先收集了该城市影像数据、DEM数据和道路矢量数据，并将其导入到arcgis平台中。
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【摘 要 】提取道路中心线并建立道路网络是网络分析和地图综合中的基本问题 , 本文提出了利用约束 Delaunay 算法形成道路约束三角形网 , 并在此基础上提取道路中心线 , 形成道路中心线及建立网络 。强调在提取过程中要 注意的几个关键问题 , 并提出了解决方法 。 【关键词 】中心线 ; Delaunay三角网 ; 网络分析 ; 地图综合 【中图分类号 】P282 【文献标识码 】A 【文章编号 】100922307 (2008) 0320105203
typedef struct
{ double dLen; / /长度 double dW id; / /宽度 double dA rea; / /面积 TCHAR sCode [ 12 ]; / /道路代码 TCHAR sName [ 20 ]; / /道路名 TCHAR sType [ 10 ]; / /道路类型 CHAR sGrade [ 7 ]; / /道路等级 TCHAR time [ 16 ]; / /铺路时间
3 道路中心线网络的建立及优化
1) 通过约束三角形网形成道路中心线网络 对提取的位于道路上的三角形集 , 考察三角形元与邻 近三角形的关系 , 对其进行分类 (如图 2) , 只有一边有邻近 三角形的为 A类 , 两边有邻近三角形的为 B 类 , 三边均有 邻近三角形的为 C类 。A 类三角形出现在道路的入口或出 口 , C类三角形出现在道路的交叉口 , 其他处出现的则为 B 类三角形 。 按照下述方法对 3种三角形内的中心线进行连接 , 这 里我们将两邻近三角形的公用边称为邻近边 。A 类三角形 连接惟一邻近边的中点与其相对的顶点 , B 类三角形连接 两条邻近边的中点 , C类三角形连接重心与三边的中点 。 道路中心线网络由道路交叉口结点和道路边构成 。A 类和 C类三角形在道路网络中充当网络图的结点 。在中心 线连接实现的过程中 , 先从 C类三角形开始搜索 , 终止于 A类三角形或 C类三角形 , 得到网络一条边 , 直到处理完 C类三角形 ; 再采用从 A 类三角形开始搜索 , 终止于 A 类 三角形 , 得到所有边 。从而形成道路中心线网络 。如图 2:
2) 网络的进一步优化 为得到平直光滑的中心线 , 可采用最小二乘法进行直 线拟合 ; 在形成约束 Delaunay三角网时 , 加密了点 , 以致 在形成的道路中心线上有很多的点 , 为了减少文件大小 , 对道路中心线进行抽稀 。经过对直线进行拟合和抽稀 , 可 以得到平直光滑的中心线 。
街区边界的抖动会产生多余的中心线分枝 , 对于这些 分支 , 当 “死胡同 ”型道路出现时 , 该分枝作为胡同道路 的中心线是合理的 , 解决这一矛盾 , 可以设定一长度阈值 , 多边形凹部的中心线分枝大于阈值视为合理 , 否则弃除 。 我们在实际过程中 , 以最短道路长度为阈值 。
} 3 PVERTEX, VERTEX; 三角形单元的定义是三角剖分的基础 , 必须定义很好 的结构表达三角形的拓扑结构 , 以提高算法的效率 , 并且 必须方便三角形单元在三角网中脱离拓扑结构 。本文定义 如下 。
typedef struct Triangle { struct Edge 3 pe [ 3 ]; / /指向三角形的三个边 struct Vertex 3 pv [ 3 ]; / /指向三角形的三个顶点 int ID; / / ID 号 struct Triangle 3 next, 3 p re; / /指向前后的三角形
} 3 PTR IANGLE, TR IANGLE; 三角形单元 的 拓 扑 结 构 还 要 通 过 边 来 实 现 , 边 的 定 义为 :
typedef struct Edge { struct Vertex 3 pv [ 2 ]; / /指向该边的两个顶点 struct Triangle 3 p t [ 2 ]; / /指向该边所属于的两个三 角形 struct Edge 3 next, 3 p re; / /指向前后的边
对于交叉口 , 有时会有两个 C类三角形 (如图 4) 。为了 消除这样的三角形 , 我们采用构成交叉路口的三角形的最 长边设定为长度阈值 , 当两个交叉三角形的距离小于阈值 时 , 取得两个三角形的重心连线的中心作为起始点或终点 。 处理过程如图 4:
本算法在保持中心线道路的几何特征和拓扑特征上是完善 的 , 本文的中心线生成方法在诸如制图综合中的双线河变 单线河 , 多变形骨架结构分析 , 地名注记的中心配置也可 应用 。
在建立道路网络 , 我们自动提取了道路的宽度和长度 。 一般情况下 , 道路的宽度是不一样的 , 但是交叉口间的道 路宽度大多数变化不大 。根据这个特点 , 可以得到我们采 用的是方法是 : 从道路约束三角网中 , 获取三角元的宽度 , 取平均值 ; 各三角元的宽度与平均值比较 , 在某个长度阈 值范围内的保留 ; 再次求平均值 , 作为交叉口间的道路宽 度 。添加如下的道路中心线属性结构 。
而在城市地图数据库中 , 街区边界的表达具有双重角 色 , 既是组成街区多边形的弧段又是道路网络的边 , 是跨 接面状目标与网络状目标的桥梁 。城市用地规划 、土地利 用分析是基于街区多边形为主的空间分析 , 交通路径设置 、 城建设施布线选址是基于网络目标为主的空间分析 。对于 街区图的综合则要同时考虑道路网分布的图结构 (连通性 、 邻接关系 、关联关系 、子图层次性 ) 和街区多边形几何信 息 、拓扑信息结构 (面积 、形状 、相邻关系 ) 。为满足这些 应用要求 , 完备的城市地图数据库必须同时建立道路网络 模型和街区多边形模型 , 并在两者之间建立有效的联系 。 以上述的关联规则获取为基础 , 可以为中小比例尺地图中 道路网络建立提供数据源 , 其中将桥梁和居民地视为网络 中的节点 , 如阻抗点或能源中心等 , 将道路段视为链 。
一般情况下在街区线上的点太少 , 很容易形成生成小 内角的狭长三角形 (如图 1) 。为解决保持 Delaunay特性与 约束条件之间的矛盾 , 我们对街区多边形边界弧段上的矢 量点作加密处理 , 使得有更多的间距接近的点参与构网 。
我们采用方法是 : 当边界线上两点之间的距离大于平 均道路宽度时 , 就添加点 , 直到边界上相邻两点之间的距 离小于平均道路宽度 。平均道路宽度可根据经验预设定 。 从中可看出加密后既保证约束条件又保证了 Delaunay不出 现狭长三角形的特性 。 (如图 1)
DO I: 1013771 / j1 issn1100922307120081031037
1 引言
网络分析是 GIS应用中的基本工具 , 最优路径和资源 分配都是在地理要素的网络图上进行的 。在三维系统中的 道路漫游 , 在城市中的道路的最短路径分析 , 都是在道路 网络上进行的 。在制图中 , 道路是用两条线表示 , 而要形 成道路网络 , 则需要进行道路中心线的提取 , 变双线为单 线的问题 。
顾及后继中心线提取及建网过程中多边形 、三角形顶 点 、边之间关系的表达 , 对选取的每个三角形元建立如下 的数据存贮结构 :
首先将需要三角剖分的点分为散点和边界点 , 边界点 按一定的顺序 (逆时针或顺时针 )排列 。点的数据结构为单 向链表 , 定义如下 。
typedef struct Vertex { int ID; / / ID 号 double x, y, z; / /坐标值 char mark; / /材料 、边界标记 , 区分散点 、外边界点 、 内边界点 struct Vertex 3 next; / /下一个节点
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测绘科学 第 33卷
} 3 PEDGE, EDGE; 边界链表的定义如下 :
typedef struct BndChain { struct Vertex 3 chain; / /一个边界 char mark; / /边界标记 , 区分散点 、外边界点 、内边 界点内边界点 struct BndChain 3 next; / /下一个边界 } 3 PBNDCHA IN , BNDCHA IN;
} RoadStru; 3) 道路交叉点的弧线处理 对于交叉口三角形 , 提取的交叉口是弧形 (如图 5) , 这 样是不符合现实的路口 。我们需要对交叉路口进行拉直 。 我们采用的方法是从交叉点开始 , 以一定的长度裁剪 掉直线 , 在比较裁剪后剩余线的角度 , 当两线的角度满足 一定范围时 , 连接两线成一条线 。当是十字路口时 , 求得 交点作为网的结点 。最终形成道路网 。
①空外接圆性质 : 离散点集 P的 D 三角网中 , 每一个 三角形的外接圆不包含 P中除该三角形三个顶点外的其他 任何点 ; ②三角形最小角最大 : 离散点集 P上的所有不规 则三角 网 中 , D 三 角 网 的 每 个 三 角 形 的 最 小 角 度 是 最
作者 简 介 : 钟 世 彬 ( 19782) , 男 , 硕 士 , 江西万载人 , 专业是地图制图学 与地理信息工程 , 现从事 GIS开发与 应用研究 。 E2mail: shibinzhong@1631com
[ J ]. 测绘科学 , 2006, 31 (4) 1
(下转第 65页 )
第 3期 陈学刚等 基于 ESDA 2GIS的新疆县域经济时空差异研究
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区主要以 “HH”、“LL ”向 “HL ”、“LH ”变化为主 , 内 部空间经济差异性增加 , 未形成经济集聚区域 ; ④天山北 坡以及巴州北部逐渐形成空间差异较小的 “HH ”集聚区 域 。南疆西 部 的 克 州 、喀 什 与 和 田 地 区 已 成 为 落 后 的 “LL ”经济低谷区域 ; ⑤资源禀赋 、基础设施的差异以及 “八五 ”以来实行的经济发展战略是研究期内形成新疆县域 经济差异的重要因素 。
4 结束语
基于本算法用 VC实现的程序 , 可以方便的从街区中提 取中心线或从任何双线中提取单线 。在我们的实际工作中 , 需要从 AutoCAD 中转换成系统的数据中提取道路专题 。利 用本程序 , 很好的完成了工作 , 实现了中小比例尺普通地 图上道路网络自动构建 (如图 6) , 为后期空间分析和网络分 析做好了准备 。