1-11栅格数据与栅格数据处理

《1-11栅格数据与栅格数据处理》由会员分享，可在线阅读，更多相关《1-11栅格数据与栅格数据处理（15页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、9411 栅格数据与栅格数据处理除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。11.1 栅格数据及其获取11.1.1 栅格数据的概念将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素” 。根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。如果一个图像的灰度值只有两种（通常用 1 表示前景元素，用 0 表示背景元素） ，则这个图像也称“二值图像” （或称“二元图

2、像” ） 。图 11.1 表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。 栅 格 数 据矢 量 数 据 行图 11.1在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的 X，Y 坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图 11.2） 。点状要素用其中心点所处的单个像元来表示；线状要素用其中轴线上的像元集合来表示。中轴线的宽度仅为

3、一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。这种线划数据称细化了的栅格数据；面状要素用其所覆盖的像元集合来表示。95图 11.2 i,j+1-i,j-1+图 11.3图 11.4在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。如图 11.3。设所讨论的中心像元为（i，j） （即第 i 行、第 j 列的那个像元） ，若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j） 、（i，j1） 、(i1，j)、 （i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。此时，像元（i,j）具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1） 、 （i-1，j

4、1） 、（i+1,j+1） 、 （i+1,j-1）也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。此时，像元（i，j）具有八向邻域。从图像上看，同样都是细化了的栅格数据，四方向相邻与八方向相邻的栅花数据各有特点，如图11.4 所示。八方向相邻的图形线划显得纤细，位置过渡较自然，与矢量数据的对应图形相比，栅格化“抖动” （也称阶梯效应）相对较弱；而四方向相邻的图像线划显得粗壮、结实，同时，栅格化的阶梯效应较明显，但其特点是沿任何方向横截一条连通的栅格线划时，其截面宽度不小于一个像元的边长。9611.1.2 栅格数据的获取在计算机地图制图中，栅格数据的来源可以有多种。（1）通过遥感获得。通过

5、遥感手段获取的数字图像，从概念上讲，就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对某一地区地面景象的辐射和反射能量进行扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的像素亮度值序列。这些数据按一定的格式，存贮在计算机中。（2）由对图片扫描而来。利用扫描机这种设备，可以把光学模拟图像（如一张像片或底片）或图件（如手工制图原稿或现有地图）提供的资料转换为栅格数据。（3）由矢量数据转换而来。栅格数据也可以通过计算机，由矢量数据转换而来。（4）由平面上行距、列距固定的点内插或抽样而来。假定图 11.5 是地形图的一部分，如果我们在它的上面覆盖上行距、列距固定的矩形网格，并将每个网格线

6、交点处的高程值通过内插读出来，按不同的高程值逐行逐列进行编码，就能得到一个栅格阵列数据。 王 家 湾15050小 河图 11.5对于一幅由表示不同属性的多边形所组成的专题图，也可利用固定的行距、列距进行抽样，并将抽样结果编码，从而得到栅格数据。下面介绍三种抽样编码法：（1）中心归属法。每个栅格单元的值，根据该栅格中心点所在面域的属性来确定，如图 11.6 所示。（2）长度占优法。每个栅格单元的值，根据栅格中线（水平或垂直的）的全部或主要部分所处的面域的属性来确定，如图 11.7 所示。（3）面积占优法。每个栅格单元的值，取占据该栅格单元面积最大的实体代码来表示，如图 11.8所示。11.1.3

7、 栅格数据的优缺点在计算机地图制图中，栅格数据的处理始于上世纪 70 年代中期。显然要晚于矢量数据处理的引97入。相对于矢量数据而言，在计算机地图制图中采用栅格数据处理具有如下的优越性： ABCDEFGEBCD图 11.6 ABBDCEEFG图 11.7 GFEBACDABCDEFG图 11.8（1）可以利用扫描机高速、自动地从像片或地图上采集到栅格数据。在图形数据采集方面，这种方式被认为是提高自动化程度的根本出路；（2）在自动绘图方面，栅格绘图机要比矢量绘图机的输出速度高得多，从最新的工艺水平来看，栅格绘图机绘出的地图，质量丝毫不亚于矢量绘图机的产品，前者甚至更高；（3）用栅格形式便于进行面

8、块的数据处理。如多幅图的叠置分析、制作分层设色图、晕渲图等；（4）栅格数据处理的程序一般比较简短；（5）栅格数据库的结构比矢量数据的结构简单。但是，栅格技术与矢量技术相比，也有一些弱点：（1）栅格数据所涉及的数据量往往很大，因而需要较多的存贮空间；98（2）由于数据量大，栅格数据处理往往需要较长的计算时间；（3）因每个制图目标已被分解成许多像元，故不可能对整个制图目标进行直接定义；这些缺点在初期曾严重影响栅格技术在地图制图中的使用。而现在，随着高密度存贮介质的发展以及适用于栅格数据处理的计算机及其外围设备的出现，随着人们对栅格数据处理方法研究的逐步深入，这些不利方面正逐步得到克服。栅格数据和矢

9、量数据处理技术已成为计算机地图制图中两个相互补充、相互促进的手段。11.2 栅格数据的处理11.2.1 栅格数据的基本运算栅格图像的处理常用到下述的基本运算：（1）灰度值变换为了利用栅格数据，得到尽可能好的图像、图形质量或分析效果，往往需要将原始数据中像元的原始灰度值按各种特定方式变换。各种变换方式可以用所谓“传递函数”来描述。其中，原始灰度值与新灰度值之间的关系，正如函数中自变量与因变量之间的对应关系。“临界值操作”是指凡低于（或高于）某一个临界值的灰度值都被置成一种新灰度值（例如 0） ，其余的也可均置为另一种不同的灰度值常量（例如 1） 。原来带有各种灰度值的一幅栅格图像，经过在灰度值的

10、临界值操作，变换为只带有两种灰度值（0 和 1）的二值栅格图像。“分割型传递函数”的目的是把确定范围（例如灰度值在 125222 之间）内的原始灰度值原封不动地予以接收，而把其余所有的原始灰度值均置为零。这一带有选择性接收的过程被形象地叫作“切片” 。正像和负像的互换，可以采用“反转型”传递函数。还可以设计出许多传递函数。例如，为了把若干原始的制图物体（例如公路）的等级在制图综合时合并成一个新的等级，可以设计出相应的“归类函数” 。（2）栅格图像的平移这是一种极为简单而重要运算即原始的栅格图像按事先给定的方向平移一个确定的像元数目。如图 11.9 的（1）为原始图像， （2）是原始图像分别向右

11、、向上平移了一个像元而形成的新图像。 1图 11.9（3）两个栅格图像的算术组合将两个栅格图像互相叠置，使它们对应像元的灰度值相加、相减、相乘等。例如图 11.10 的（1） 、（2） 、 （3） 。（4）两个栅格图像的逻辑组合将两个图像相对应的像元，利用逻辑算子“或” 、 “异或” 、 与”和“非”进行逻辑组合。例如图 11.10 的（4） 、 （5） 、 （6） 、 （7） 。9911()A2B(3)A+4或 5与16异 或 7非图 11.10还有其它一些常见的基本运算，例如；1）将栅格图像的所有灰度值置成一个常数。如果此常数为 0，这就是将整个栅格图像涂成背景色的“冲 0”操作；2）把一

12、个栅格图像的所有灰度值乘以或加上一个常量；3）对一个栅格图像的灰度值在求其正弦、余弦、方根、对数、指数函数等后，取而代之；4）求一个栅格图像所有元素灰度值之和；5）找出一个栅格图像中灰度值为最大的元素；6）求出两个栅格图像相应像元灰度值的数量积；7）将两个栅格图像按元素进行比较，并把每一个较大元素记入结果栅格图像中；8）将两个栅格图像按元素进行比较，当第一个栅格图像中的元素大于第二个中的相应元素时，在结果栅格图像中记“1” ，否则“0” 。11.2.2 栅格数据的宏运算宏运算较上述基本运算复杂，但更为直接地显示出在制图上的作用，下面结合其在制图上的应用，列举一些常用的宏运算。（1）扩张在这种算

13、法中，同一种属性的所有物体将按事先给定的像元数目和指定的方向进行扩张。图11.11 表明原图向右扩张两个像元的原理、过程及结果。1001()原 图 2向 右 平 移 一 个 单 位 13将 图 向 右平 移 一 个 像 元 4将 进 行“或 ”运 算图 11.11（2）侵蚀在这种算法中，同一种属性的所有物体将在指定的方向上按事先给定的像元数目受到（背景像元的）侵蚀。实际上就是背景像元在这个方向上的扩张。图 11.12 表示原图及在原图右侧被蚀去一列后的结果。 (1)原 图 2原 图 右 侧 被 侵 蚀 了 一 列 图 11.12（3）加粗在加粗算法中，同一种属性的所有物体将按事先给定的像元数目

14、加粗。图 11.13 表示出一条线被加粗一个像元的原理及过程。可以看出，为了构成这种加粗的宏运算，要多次应用到基本运算“平移”和两个栅格图像的逻辑组合。因图 11.13 所描述的过程是按四个主方向进行了平移（都从原图出发） ，所以被称为“四向邻域的加粗” 。类似地，也可以实现“八向领域的加粗”过程。（4）减细减细的原理和过程与加租几乎是一样的，因为加粗“0”像元就是减细“l”像元。要注意的是，这种减细的批处理过程若不加一些必要的限制，可能会导致线划的断裂或要素的消失。显然，加粗是扩张的发展；减细是侵蚀的发展。综合运用扩张、侵蚀，加粗、减细的宏运算，就有可能使制图物体的形态，按要求向好的方面转化

15、。例如，假定图 11.14 中原图的两个要素间有粘连现象，则可以先从一侧进行侵蚀（具体侵蚀多少应视粘连程度而定，本例为一个像元） ，然后再向同一侧扩张同样的像元数。结果是消除了粘连，而其它要素不变。这一过程也叫断开。相反，如果一个连续的制图物体由于材料、工艺及老化等原因使图形（如等高线）出现断缺、裂口等缺陷。此时我们可以将原图先扩张再侵蚀或先加粗再减细，就可101获得连续、光滑的图形，从而改善线划符号的质量（如图 11.15） ，这一过程也叫合上。原 图 ） 向 左 平 移 向 右 平 移） 向 上 平 移 ） 向 下 平 移 ） 将 （ ） （ ）进 行 “或 ”运 算 图 11.13 右

16、向 扩 张右 侧 侵 蚀原 图图 11.14（ 2） 向 右 ， 向 下 各 扩 张 一 个 像 元 （ ） 从 下 ， 从 右 侵 蚀 一 个 像 元原 图图 11.15（5）填充这种宏运算目的是让一些单个像元（填充胚）在给定的区域范围内，通过某种算法而蔓延，使得由它们把这些区域全部充满。在利用多边形范围线的栅格图像进行人机交互或自动的多边形标识时，往往要用到“填充”这种宏运算。在此介绍两种算法：102图 11.16范 围 域 与 填 充 胚 ） 用 填 充 胚 本 行 尽 量 填 满） 第 一 行 被 填 充 后 ， 搜 索新 填 充 胚 位 置 的 结 果 ） 第 二 行 被 填 充 后 ， 搜 索 新 填 充 胚 位 置 的 结 果图 11.171）逐步加粗法如图 11.16，设“1”为区域范围线上的像元， “2”为填充胚。首先考察原图填充胚的上、下、左、右四邻，凡是不属于范围线上的像元，均置成与填充胚同样的灰度值“2” ，即让它们成为新的填充胚。第二步是在经