[发明专利]遥感图像栅格数据的矢量化方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种遥感图像栅格数据的矢量化方法。

背景技术

遥感数据是地理信息系统非常重要的数据源，随着地理信息系统的发展，对遥感信息的依赖愈来愈强。目前GIS系统大量的分析和应用基于矢量数据，遥感图像处理系统对某些栅格数据分析的结果有时也需要进行矢量化表达，因而，栅格数据与矢量数据之间的转换是不可避免的，遥感图像矢量化也成为遥感和地理信息系统一体化集成的关键技术之一。

当前的遥感图像矢量化方法中，最常用的框架是首先对栅格图像进行扫描得到全图的边界弧段，然后利用弧段组建多边形，最后对多变形进行拓扑分析完成矢量化。由于目前遥感数据的规模可能非常大，图像内的图斑数量多而且非常复杂，计算机内存可能无法存储整幅图像的边界弧段再进行处理；或者需要借助外存(硬盘)来进行处理，但借助外存处理对时间性能影响很大。另外，利用弧段组建多边形时需要大量的判断与复制操作，往往会耗费大量的时间。还有，对多边形进行拓扑关系分析，操作比较复杂并且时间效率也不高。

发明内容

本发明的目的在于，针对常用的遥感图像矢量化方法存在的处理过程复杂、耗费时间等问题，提出一种遥感图像栅格数据的矢量化方法。

为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是，一种遥感图像栅格数据的矢量化方法，所述方法包括：

步骤1：为遥感图像的每个四连通区域标注标识号；

步骤2：对遥感图像进行遍历，将遥感图像的每个四连通区域的边界点数量存储到第一存储结构中；

步骤3：从遥感图像中取出一个未经过矢量化处理的点；

步骤4：判断取出的未经过矢量化处理的点是否是四连通区域的边界点，如果是四连通区域的边界点，则执行步骤5；否则，返回步骤3；

步骤5：将取出的未经过矢量化处理的点加入到第二存储结构中；

步骤6：判断第二存储结构中是否存在构成封闭多边形的点，如果是，则执行步骤7；否则，返回步骤3；

步骤7：将第二存储结构中构成封闭多边形的点组建成封闭多边形并将其写入矢量化文件，而后从第二存储结构中将构成封闭多边形的点删除；

步骤8：判断遥感图像矢量化是否完成，如果是，则执行步骤9；否则，返回步骤3；

步骤9：得到最终的矢量化文件。

所述第一存储结构为一维数组，该一维数组中的每个元素为一个四连通区域的边界点数量，每个元素的下标为对应的四连通区域的标识号。

所述判断取出的未经过矢量化处理的点是否是四连通区域的边界点具体是，确定未经过矢量化处理的点周围的四个像元的灰度值是否全部相等，如果未经过矢量化处理的点周围的四个像元的灰度值全部相等，则所述未经过矢量化处理的点不是边界点；否则，所述未经过矢量化处理的点是边界点。

所述第二存储结构为二维数组，二维数组的第一维用于存储四连通区域的标识号，第二维用于存储标识号对应的四连通区域的边界点组成的数组。

所述将取出的四连通区域的点加入到第二存储结构中具体是，确定取出的四连通区域的点所属的四连通区域的标识号，将取出的四连通区域的点存储到该标注号对应的四连通区域的边界点组成的数组中。

所述判断第二存储结构中是否存在构成封闭多边形的点具体是，判断二维数组中的四连通区域的边界点组成的数组的大小与第一存储结构中相应标识号对应的四连通区域的边界点数量是否相等，如果相等，则该标识号对应的四连通区域的边界点组成的数组中的点构成封闭多边形。

本发明实现了遥感图像栅格数据的快速矢量化，在保证遥感图像矢量化的正确的前提下，提高了矢量化的速度。

附图说明

图1是遥感图像栅格数据的矢量化方法流程图；

图2是本发明矢量化处理的点的示意图；

图3是四连通区域示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

图1是遥感图像栅格数据的矢量化方法流程图，图1中，遥感图像栅格数据的矢量化方法包括下述步骤：

步骤1：为遥感图像的每个四连通区域标注标识号。

图2是本发明矢量化处理的点的示意图。遥感图像的矢量化所要提取的边界点并不对应于图像中的像素点，而是四个像元之间的点。图2中的实心黑圈为要处理的点，周围的标有A、B、C、D的四个空心矩形为像元。