地图模式识别原理与方法PDF电子书下载

第一章 概述 1

引言 1

模式识别的发展现状 2

地图制图的发展现状 4

地图模式识别的发展现状 6

第二章 地图符号的构图规律和计算机描述 8

地图符号的构图规律 8

地图符号是地图的语言 8

地图符号的基本特征和分类 9

地图符号的构图规律 10

地图符号的计算机描述 14

计算机描述地图符号概述 14

地图符号的链码描述 16

地图符号的区域描述 20

地图符号的拓扑描述 35

地图符号的结构描述 41

本章小结 45

第三章 地图模式信息的获取、分析与管理 47

地图模式信息的获取与图像文件格式分析 47

地图模式信息的获取 47

图像文件格式分析 52

彩色地图图像的显示与自动分色 57

Super VGA屏幕驱动与彩色图像显示 57

彩色地图图像的自动分色 64

面向对象编辑软件的设计与实现 69

面向对象的基本概念 69

面向对象的栅格符号和注记编辑软件 73

面向对象的地图图像编辑软件 82

扫描地图图像的细化和待识目标的定位分割 92

扫描地图图像的细化 92

待识目标的定位分割 94

地图模式信息的数据库管理 98

本章小结 103

第四章 基于形状分析的点状地图符号识别 105

点状地图符号的自动识别概述 105

点状地图符号特征选择的一般原则 106

点状地图符号识别系统的结构 106

基于组合特征的点状地图符号识别 108

点状地图符号的拓扑特性 108

点状地图符号的组合特征计算和识别 110

分析讨论 114

基于矩特征的点状地图符号识别 115

点状地图符号矩特征的计算和识别 115

分析讨论 119

基于傅里叶系数特征的点状地图符号识别 123

由傅里叶系数提取形状特征不变量 123

点状地图符号形状特征的计算和识别 124

分析讨论 126

本章小结 130

第五章 基于神经网络的点状地图符号识别 132

基于神经网络的点状地图符号识别概述 132

神经网络的信息处理特点和信息加工方式 133

神经网络的设计要点和基本模型 134

神经网络分类器及几种常用的网络模型 135

基于Hopfield网络的点状地图符号识别 137

Hopf ield网络的一般描述和分析 138

改进Hopf ield网络的联想记忆 140

点状地图符号的联想识别 144

基于BP神经网络的点状地图符号识别 145

多层神经网络的BP算法 146

BP网络模型的改进方法 148

基于BP网络的点状地图符号识别 150

分析讨论 152

基于前向传播反馈网络的点状地图符号识别 155

网络的结构特点和学习算法 155

网络的学习训练过程 157

点状地图符号的自动识别 158

本章小结 161

第六章 符号的说明注记和数字注记识别 162

说明注记和数字注记的集合及属性 162

说明注记的集合及属性 162

数字注记的集合及属性 164

说明注记和数字注记的识别方法 165

说明注记的识别方法 165

数字注记的识别方法 171

本章小结 172

第七章 地图模式识别系统的设计与实现 173

MPRS的总体结构与功能简介 173

MPRS的硬件环境 173

MPRS的组成及各子系统的功能 174

地图模式信息获取子系统 175

图像信息处理与分析子系统 176

综合数据库管理子系统 177

地图符号识别子系统 179

结果输出子系统 181

本章小结 182

参考文献 183