一种地形图图式质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种地形图图式质量评价方法，包括以下步骤：（1）数据源获取：获取待处理的数据并识别数据的数据类型，并将所获取的数据输入到数据处理器；（2）根据基准图像进行数据预处理；（3）根据空间约束的Harris角点检测形成地形图内图廓角点的有效配对并实现图像自动校正；（4）根据基准图像和国家基本比例尺地图图式制作点状矢量控制文件；（5）基于空间缓冲分析进行符号色值的自动检测；（6）基于GrabCut分割算法实现符号式样的自动检测；（7）根据符号色值和符号式样自动检测结果进行地形图图式质量评价。本发明专利技术受图像分辨率和物体完整性的影响较小，可靠性更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图式质量评价的
，具体而言涉及一种地形图图式质量评价方法。
技术介绍
图像质量评价方法在图像处理、计算机视觉和系统工程等领域具有广泛应用价值，图像质量评价方法可分为主观质量评价方法和客观质量评价方法两类。主观质量评价方法是指让观察者根据一些事先规定好的评价尺度或自己已有的经验，对待测试图像按视觉或主观印象提出质量判断，并给出质量分值。然而主观质量评价方法往往受到观察者本身因素的影响，而且进行视觉心理测试经常需要花费的时间较长，对观察环境有一定的限制。因此，目前在图像质量评价中主要使用客观质量评价方法。专利申请(N102663764)公开了一种基于结构失真与空间频率指标的图像质量评价方法，该方法在基于结构失真的图像质量评价方法的基础上，提出结构失真与空间频率指标结合的图像质量评价方法，从而实现了从影响图像质量评价的主要因素即亮度、清晰度以及相关度对图像质量进行评价。该申请所选用的计算关系式较为简单，但是只涉及到原始图像与失真图像像素之间的计算。专利申请(CN105046277)公开了一种特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法，其方法步骤为：首先，确立图像质量评价中特征选择的目标函数并初始化模型参数；其次，选择最优特征加入特征矩阵并移除特征干扰项；然后，计算图像质量评价系统中特征选择的显著性；接着，判断是否满足系统鲁棒性要求或达到特征个数上限；最后，验证模型分类效果。该申请通过引入的系统特征信噪比衡量特征显著性，求解图像质量评价系统中光滑凸函数的约束优化问题，有效地降低了非显著特征对分类面的干扰，提升了图像质量评价系统的鲁棒性。现有的一些图像质量评价方法，存在如下问题：传统的图像质量评价在形状特征方面是针对整个形状区域，考虑几何结构信息的失真情况，主要包含方向结构和几何正则结构等信息失真度量。本专利技术根据控制文件建立缓冲区，将获得的符号式样进行量化，具有位移、尺寸、旋转不变性，其检测可靠性更高。传统上对图像颜色特征的评价是对图像整体的描述，而且受到图像某一区域内全部像素值的影响，无法反应图像某一特定块的旋转及伸缩变化的影响，因此不能准确的获取图像的局部单位特征，所以单一的颜色特征并不能作为衡量图像质量的指标。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供一种根据控制文件建立缓冲区，受图像分辨率和物体完整性的影响较小，在缓冲区范围内同时获取其RGB符号色值，对其进行全面的色彩检测，可靠性更高的地形图图式质量评价方法。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种地形图图式质量评价方法，包括以下步骤：(1)数据源获取：获取待处理的数据并识别数据的数据类型，并将所获取的数据输入到数据处理器；(2)根据基准图像进行数据预处理；(3)根据空间约束的Harris角点检测形成地形图内图廓角点的有效配对并实现图像校正；(4)根据基准图像和国家基本比例尺地图图式制作点状矢量控制文件；(5)基于空间缓冲分析进行符号色值的检测；(6)基于GrabCut分割算法实现符号式样的检测；(7)根据符号色值和符号式样检测结果进行地形图图式质量评价。进一步地，步骤(1)中，数据源包括基准图像和待处理数据；所述基准图像分为标准分幅数据和任意分幅数据，其数据类型为后缀名*.jpg的JPEG、*.gif的TIFF或*.img的IMAGINEImage；待处理数据分为标准地形图分幅数据和任意地形图分幅数据，其数据类型为后缀名*.shp的Shapefile、*.mdb的PersonalGeodatabase或*.gdb的FileGeodatabase。进一步地，步骤(2)中需要对待处理的数据源根据基准影像进行预处理，包括投影转换和矢量转栅格，所述投影转换用于将待处理数据的坐标系调整与基准图像的坐标系一致；所述矢量转栅格用于将待处理数据的数据类型转化为基准图像的数据类型。进一步地，步骤(3)中基于空间约束Harris角点的图像校正包括如下步骤：(a)读取基准图像和预处理后的数据；(b)根据图像的大小为N×M将数据分成大小为L×L的数据块，其中，N为列像素数，M为行像素数，L单位为像素，以图像四角处最小图像块包含内图廓线相交的交点确定最小的L为图像分块初始值，后续根据匹配效果动态确定L值，直到L＝N或L＝M；并根据分块数据的空间关系选取原始图像四角处四块数据作为代检测数据；(c)Harris角点检测；(d)Harris角点匹配将欧氏距离作为评判描述子匹配程度的标准；(e)利用RANSAC随机抽样一致性算法，根据几何限制消除误匹配，提高鲁棒性；(f)根据下式对得到的匹配角点分别在基准图像和待校正图像间进行空间约束；其中，si为两个角点间距离，sj为数据内图廓边长(比例尺一定的地形图其内图廓的四个边长是确定的)，Δs为容差；αi为三个角点构成的角度(理论上其构成的角度为90度)，Δα为容差；Max(M，N)取M、N中的最大值；(g)根据形成的内图廓角点有效匹配对完成图像数据的校正。进一步地，步骤(4)中根据基准图像和国家基本比例尺地图图式制作点状矢量控制文件，包括符号色值的确定和符号式样的量化，所述符号色值的确定用于在CMYK模式下确定靛青C、品红M、黄Y、黑K的四色色值；所述符号式样量化用于将具有几何特征的符号以重心、宽度和高度的指标表示出来。进一步地，步骤(5)中基于空间缓冲分析进行符号色值的检测包括如下步骤：(1)根据创建的点状控制文件生成缓冲区；(2)将控制文件中的CMYK模式下的色值转化为RGB模式下的色值，转换公式如下：R＝255*(100-C)*(100-K)/10000；G＝255*(100-M)*(100-K)/10000；B＝255*(100-Y)*(100-K)/10000；(3)根据创建的缓冲区范围在待检测图像内进行RGB色值匹配；(4)根据匹配结果输出符号色值检测结果；所述测结果包括图像对比和文字描述。进一步地，步骤(6)中基于GrabCut分割算法实现符号式样的检测包括如下步骤：(1’)根据点状的控制文件生成用于GrabCut分割的矩形范围；(2’)根据符号色值检测结果确定用于GrabCut分割的前景色，以提高分割精度；(3’)在上述步骤(1)和(2)的基础上进行GrabCut分割，并通过灰度化和二值化得到二值图像；(4’)通过数学形态学腐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地形图图式质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据源获取：获取待处理的数据并识别数据的数据类型，并将所获取的数据输入到数据处理器；(2)根据基准图像进行数据预处理；(3)根据空间约束的Harris角点检测形成地形图内图廓角点的有效配对并实现图像校正；(4)根据基准图像和国家基本比例尺地图图式制作点状矢量控制文件；(5)基于空间缓冲分析进行符号色值的检测；(6)基于GrabCut分割算法实现符号式样的检测；(7)根据符号色值和符号式样检测结果进行地形图图式质量评价。

【技术特征摘要】
1.一种地形图图式质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)数据源获取：获取待处理的数据并识别数据的数据类型，并将所获取的数据输入到数据处理器；
(2)根据基准图像进行数据预处理；
(3)根据空间约束的Harris角点检测形成地形图内图廓角点的有效配对并实现图像校正；
(4)根据基准图像和国家基本比例尺地图图式制作点状矢量控制文件；
(5)基于空间缓冲分析进行符号色值的检测；
(6)基于GrabCut分割算法实现符号式样的检测；
(7)根据符号色值和符号式样检测结果进行地形图图式质量评价。
2.根据权利要求1所述的一种地形图图式质量评价方法，其特征在于，所述步骤(1)中，数据源包括基准图像和待处理数据；所述基准图像分为标准分幅数据和任意分幅数据，其数据类型为后缀名*.jpg的JPEG、*.gif的TIFF或*.img的IMAGINEImage；待处理数据分为标准地形图分幅数据和任意地形图分幅数据，其数据类型为后缀名*.shp的Shapefile、*.mdb的PersonalGeodatabase或*.gdb的FileGeodatabase。
3.根据权利要求1所述的一种地形图图式质量评价方法，其特征在于，所述步骤(2)中需要对待处理的数据源根据基准影像进行预处理，包括投影转换和矢量转栅格，所述投影转换用于将待处理数据的坐标系调整与基准图像的坐标系一致；所述矢量转栅格用于将待处理数据的数据类型转化为基准图像的数据类型。
4.根据权利要求1所述的一种地形图图式质量评价方法，其特征在于，所述步骤(3)中基于空间约束Harris角点的图像校正包括如下步骤：
(a)读取基准图像和预处理后的数据；
(b)根据图像的大小为N×M将数据分成大小为L×L的数据块，其中，N为列像素数，M为行像素数，L单位为像素，以图像四角处最小图像块包含内图廓线相交的交点确定最小的L为图像分块初始值，后续根据匹配效果动态确定L值，直到L＝N或L＝M；并根据分块数据的空间关系选取原始图像四角处四块数据作为代检测数据；
(c)Harris角点检测；
(d)Harris角点匹配将欧氏距离作为评判描述子匹配程度的标准；
(e)利用RANSAC随机抽样一致性算法，根据几何限制消除误匹配，提高鲁棒性；
(f)根据下式对得到的匹配角点分别在基准图像和待校正图像间进行空间约束；
其中，si为两个角点间距离，sj为数据内图廓边长(比例尺一定的地形图其内图廓的四个边长是...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘善磊，王圣尧，石善球，张瑞，
申请(专利权)人：江苏省基础地理信息中心，
类型：发明
国别省市：江苏;32