本文采用了保留輪廓上多重象素的輪廓跟蹤法對(duì)道路進(jìn)行細(xì)化，基于對(duì)輪廓上多重象素特性的分析，發(fā)展了利用輪廓跟蹤方法尋找骨架的方法。這里采用下述約定：區(qū)域中的象素用數(shù)值“1”標(biāo)記，尋找到的輪廓上的象素用數(shù)值“2”標(biāo)記，判別出的輪廓上的多重象素用數(shù)值“3”標(biāo)記。迭代輪廓跟蹤算法時(shí)，檢查輪廓上的象素是否是多重的。如果是，則保留它們作為區(qū)域的骨架象素；否則，把標(biāo)記為“2”的象素刪除并標(biāo)記為“0”，直到區(qū)域中再?zèng)]有標(biāo)記為“1”的象素為止。下面介紹這一算法的完整判別條件。

　　作為一個(gè)區(qū)域的骨架象素，下面條件之一必為真[3]：

　　(1)它是一個(gè)多重象素。

　　(2)在它前面進(jìn)行的輪廓跟蹤時(shí)，它的8-鄰域中已經(jīng)存在有被確定為骨架的象素。

　　(3)它的二個(gè)8-鄰域象素能形成一個(gè)90°的角度（此條件為可選擇性條件）。

　　此處條件(1)是前面敘述過(guò)的；條件(2)是為了滿足骨架的連接性而附加的；條件(3)是用于保留區(qū)域的拐點(diǎn)信息。

　　用S代表骨架；Q表示即將被細(xì)化的區(qū)域的象素集合；B（Q）代表集合Q的輪廓。L（Q）表示B（Q）中的非多重象素； M（Q）代表B（Q）中的多重象素；K（Q）是B（Q）中所有象素的集合，但集合中的每個(gè)象素的8-鄰域中至少有一個(gè)象素存在于S中，或者滿足上述可選擇條件(3)。細(xì)化處理過(guò)程如下：

　　(1)置S=Φ空集合；

　　(2)尋找B（Q），采用輪廓跟蹤算法；

　　(3)尋找L（Q）和M（Q），采用輪廓跟蹤算法；

　　(4)尋找K（Q）；

　　(5)置S=S+M（Q）+K（Q）；

　　(6)置Q=Q-B（Q）；

　　(7)重復(fù)步驟(2)～(6)，直到Q為空集。

　　利用上述思想，對(duì)圖3(a)所示的車輛軌跡進(jìn)行處理，并將提取的道路曲線與原始軌跡重疊顯示在圖3(a)中。圖中以小圓點(diǎn)連接的曲線表示提取前的軌跡，中間的曲線是提取后的道路曲線。從圖3(a)中可以看出：提取的道路曲線基本上位于多條軌跡曲線的中間位置，比較精確地記錄了道路的實(shí)際位置。

５結(jié)果與分析

　　通過(guò)對(duì)車輛所行駛過(guò)的道路軌跡的提取得到了一組比較精確的道路曲線（粗黑色線條），將它以同樣的比例顯示于數(shù)字地圖之上即可得到圖4。通過(guò)對(duì)比可以看到：所提取的道路和地圖實(shí)際道路之間在某些地方存在一定的偏差。

　　為了在數(shù)字交通地圖上準(zhǔn)確地顯示車輛的實(shí)際位置，有必要對(duì)數(shù)字地圖的精度進(jìn)行校正。校正后的數(shù)字交通地圖見(jiàn)圖5。車輛行駛軌跡曲線為數(shù)字地圖的精度校正工作提供了依據(jù)，利用車輛行駛軌跡對(duì)矢量地圖的線性校正方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[4]。

6.參考文獻(xiàn)

　　【1】謝曉娟，“GPS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)”，微機(jī)發(fā)展， 第2期，p.55-56，1997.4；

　　【2】鮑遠(yuǎn)律，夏冰，鮑遠(yuǎn)慧，“GPS車輛監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)”，中國(guó)公路-交通信息產(chǎn)業(yè)，p42-44, 總第9期，N0.3, 2001.5

　　【3】張遠(yuǎn)鵬，董海，周文靈，《計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)》，北京大學(xué)出版社 1996年。

　　【4】郭杰華，姚振旺，鮑遠(yuǎn)律，張旺生, "矢量地圖的一種自動(dòng)校正算法", 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào), 第4卷第5期，p.423-426,1999.5