【技术实现步骤摘要】
一种面状要素宽窄特征识别方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术属于地图制图学
，特别是涉及一种基于Delaunay三角网的面状要素宽窄特征识别方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]面状要素是数字地图最重要的要素之一,对其形状的描述与识别有助于综合算法的设计以及选择不同的综合方法。要对面状要素的形状进行分析和识别,必须对目标的形状作定性与定量的分析，其中面状要素中的宽窄结构特征是很重要的一种形状结构特征。
[0003]目前已有面状要素的宽窄结构识别方法主要通过识别窄结构达到区分宽窄的目的，针对面状要素的窄部识别，目前的主要研究方法包括：基于栅格模型的数学形态学的腐蚀和膨胀组合操作，实现窄部的删除与相对宽部的保留，然而这一方法存在较严重的精度损失情况，且只适用于小比例尺；基于矢量模型的面状要素双缓冲变换所具有的“保凹”、“保平”、“减凸”特性，通过识别面状要素的弯曲单元间接达到消除窄部并保留相对宽部效果，但该方法“伪”窄部较多较碎的情况，后续还需进一步设计相关的过滤算法达到识别真窄...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面状要素宽窄特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定多边形分割宽度阈值σ以及面积比率阈值ε；S2：输入原始多边形点串数据，利用原始多边形自身属性或者与其最小外接矩形的差异程度逐步从全局角度识别多边形宽窄特征；S3：若从上述全局角度无法识别出多边形宽窄特征，则依据原始多边形点串数据，构建约束Delaunay三角网，从局部角度识别多边形宽窄特征，细化对多边形宽窄特征的最终识别。2.根据权利要求1所述的一种面状要素宽窄特征识别方法，其特征在于，全局角度识别多边形宽窄特征包括：S21：以面积直接判定，将面积小于分割宽度阈值σ平方值的多边形直接识别为“窄”多边形；S22：若无法通过面积直接判定法识别多边形宽窄特征时，以多边形与其最小外接矩形之间的面积比率来判断宽窄特征，具体为：如果面积比率小于面积比率阈值ε，则将多边形识别为“窄”多边形；反之，需继续比较多边形的长宽值之和的一半与最小外接矩形宽度的比例，大于分割宽度阈值ε的识别为“宽”多边形。3.根据权利要求1所述的一种面状要素宽窄特征识别方法，其特征在于，所述局部角度识别多边形宽窄特征包括：S31：获取三角形的三个边的边长，若都在预设权重倍数下的分割宽度阈值σ范围内的三角形识别为“宽”三角形，其它则识别为“窄”三角形；S32：获取三角网中“窄”三角形的总面积，如果三角网中“窄”三角形的总面积与多边形的面积比率大于面积比率阈值ε，则将多边形识别为“窄”多边形；S33：如果不满足S32要求，则进一步根据三角网中的三角形之间的邻接关系，分别对所有“宽”三角形与所有“窄”三角形进行聚类，得到“宽”三角形集合以及“窄”三角形集合；S34：根据不同的宽窄三角形聚类情况，“宽”三角形集合与“窄”三角形集合通过单独三角形成类识别、“细颈”特征识别、末端宽窄识别来分别处理得到多边形的宽窄部分调整结果；S35：根据调整结果细化多边形的宽窄识别。4.根据权利要求3所述的一种面状要素宽窄特征识别方法，其特征在于，所述步骤S34中S341、单独三角形成类识别的处理方法，具体为：单独宽三角形识别将宽三角形合并至左右邻接的窄小三角形中，并重新根据式(1)聚类此处的窄小三角形；单独窄三角形识别通过窄小三角形的角度和边长特征，以窄小三角形某内角大于拐点阈值以及该内角相对边大于设定长度为条件来进行调整。S342、“细颈”特征识别的处理方法，具体为：窄小三角形的骨架线长度与平均宽度的比例判断狭长性质，大于长宽比阈值的则认定
其狭长，其中，平均宽度计算公式如式2)S343、末端宽窄识别的处理方法，具体为：当少于指定数量且邻接的宽三角形只有一类的窄小三角形聚类时，这类三角形为末端窄小三角形；如果末端窄小三角形无狭长末端则归并为宽面三角形。5.根据权利要求4所述的一种面状要素宽窄特征识别方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷勇，程瑶，郭沛沛，武鹏达，杨健男，戴昭鑫，刘晓丽，洪志远，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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