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        一種對矢量地圖的理論研究

        2016-03-14 19:16:25徐其江劉志雯
        科教導(dǎo)刊·電子版 2016年1期
        關(guān)鍵詞:理論研究數(shù)字圖像

        徐其江+劉志雯

        摘 要 本文首先介紹了矢量地圖的結(jié)構(gòu)、數(shù)字圖像的表示方法與分類,然后對數(shù)字圖像的表示方法和分類進(jìn)行了詳細(xì)闡述,具有一定的指導(dǎo)和借鑒意義。

        關(guān)鍵詞 矢量地圖 理論研究 數(shù)字圖像

        中圖分類號(hào):P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        1矢量地圖的表示和分類

        矢量地圖利用數(shù)學(xué)化的模型將地圖中的對象以點(diǎn)、線和區(qū)域等方式加以儲(chǔ)存。矢量地圖中采用數(shù)學(xué)公式來定義的圖形稱為矢量化的對象。矢量地圖根據(jù)地圖的幾何特征來描述圖形,矢量化對象可以被縮放或移動(dòng)而不損失地圖的質(zhì)量。矢量地圖跟分辨率無關(guān),可自動(dòng)調(diào)節(jié)大小顯示。就矢量地圖所能表示的范圍看,矢量表示法要比位圖要求的苛刻,但在許多應(yīng)用場合下矢量化對象具有更好的靈活性和更高的效率。例如,一條線段可僅用其兩個(gè)端點(diǎn)表示,一條曲線可以采用一系列前后緊密相連的線段來表示。矢量化對象的重要特征就是文件較小,表示靈活,當(dāng)?shù)貓D進(jìn)行放大時(shí),矢量對象可以等比例變動(dòng)而不會(huì)出現(xiàn)鋸齒的形狀。現(xiàn)在大部分?jǐn)?shù)字地圖都以矢量地圖為主。

        矢量數(shù)字地圖一般由三部分構(gòu)成:屬性數(shù)據(jù)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)和地理數(shù)據(jù)。屬性數(shù)據(jù)主要描述空間實(shí)體特征,如類型,名稱等;拓?fù)鋽?shù)據(jù)則主要記錄空間實(shí)體間的拓?fù)潢P(guān)系;地理數(shù)據(jù)主要包括矢量空間實(shí)體的位置信息,如點(diǎn)的坐標(biāo)。目前大多數(shù)研究方法都將地理數(shù)據(jù)與拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)合起來,成為空間數(shù)據(jù)(幾何數(shù)據(jù))信息。屬性數(shù)據(jù)描述的是地圖對象的屬性,不能隨便修改,因此水印信息只能嵌入在空間數(shù)據(jù)中,所以要提高矢量地圖水印算法的抗攻擊能力,就必須將水印嵌入在矢量地圖數(shù)據(jù)中比較重要的地方,這種方法的好處是一旦地圖的重要位置的數(shù)據(jù)遭受破壞,地圖質(zhì)量也會(huì)隨之嚴(yán)重下降??臻g數(shù)據(jù)實(shí)際上是基于某一地理坐標(biāo)系統(tǒng)的頂點(diǎn)坐標(biāo)序列。值得注意的是,矢量地圖沒有固有的數(shù)據(jù)順序,沒有明確的采樣率概念,數(shù)據(jù)中不僅包含幾何信息還包括拓?fù)湫畔?,這使得在提取水印時(shí)出現(xiàn)的同步問題變得更加復(fù)雜。另外,矢量地圖具有數(shù)據(jù)量小、精度高,冗余的信息量少等特點(diǎn)。

        矢量數(shù)字地圖(見圖1-d)由點(diǎn)、線、區(qū)域三類基礎(chǔ)圖層復(fù)合而成。點(diǎn)圖層主要用來表示矢量地圖中的點(diǎn)圖元,如一個(gè)城市所有的公交站、學(xué)校等。點(diǎn)圖層(見1-a)圖元使用空間坐標(biāo)形式(x,y)表示;線圖層主要用來表示矢量地圖中的線圖元,如一個(gè)城市的公交線路、河流等。線圖層(見圖1-b)圖元表示為序列{(x1,y1),(x2,y2),…,(xp,yp)},其中(x1,y1)為線的起點(diǎn),(xp,yp)為線的終點(diǎn);區(qū)域圖層主要用來表示矢量地圖中的區(qū)域圖元,如一個(gè)城市的居民區(qū)范圍等。區(qū)域圖層(見圖1-c)的圖元表示為環(huán){(x1,y1),(x2,y2),…,(xp,yp)},從點(diǎn)(x1,y1)開始環(huán)繞,最終回到點(diǎn)(x1,y1)結(jié)束。一般地,通過點(diǎn)、線和區(qū)域圖層的疊加就能夠表示具有矢量結(jié)構(gòu)的數(shù)字地圖。

        分層管理是數(shù)字矢量地圖的數(shù)據(jù)處理技術(shù)之一。一幅矢量地圖一般由幾個(gè)圖層構(gòu)成,每個(gè)圖層都有自己的圖元對象,每個(gè)圖元對象都對應(yīng)一個(gè)具有唯一性的ID號(hào),此ID號(hào)唯一地對應(yīng)一個(gè)圖元,通過對這幾個(gè)圖層的邏輯疊加就可以構(gòu)成一幅完整的矢量地圖。矢量數(shù)據(jù)模型可精確地表達(dá)地圖上的點(diǎn)、線和區(qū)域的具體位置。矢量空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)緊密結(jié)合在一起,形成對物體的描述。矢量地圖數(shù)據(jù)信息量大,信息可疊加,與柵格地圖模型相比具有更好的應(yīng)用價(jià)值。

        2數(shù)字圖像的表示方法與分類

        本文以數(shù)字圖像作為數(shù)字水印,因此數(shù)字圖像為本文要處理的一個(gè)對象。一般地,一幅數(shù)字圖像可用二維函數(shù)f(x,y)來表示,其中(x,y)表示直角坐標(biāo)系中點(diǎn)的坐標(biāo),而f(x,y)表示為圖像像素點(diǎn)的灰度值,如果此數(shù)字圖像為彩色圖像,則f(x,y)表示的是色彩的變化。在計(jì)算機(jī)中,不同格式的數(shù)字圖像其存儲(chǔ)的方式不同,可以按圖像函數(shù)f(x,y)的值大致分為如下四類:

        2.1灰度圖像(Gray Scale Image)

        灰度圖像也稱為灰階圖像,其中每個(gè)像素可以由0(黑)到155(白)的亮度值表示?;叶葓D像是一種只有強(qiáng)度信息而沒有顏色信息的圖像,此圖像矩陣中的元素通常稱為像素,像素的幅值表示該像素的灰度級(jí)。有156個(gè)不同灰度級(jí)(0到155)?;叶葓D像可以看作為一種特殊的索引圖像,它對應(yīng)調(diào)色板中的紅、綠、藍(lán)強(qiáng)度相同。

        2.2二值圖像(Binary Image)

        二值圖像中每個(gè)像素的灰度值(Intensity)僅可以取自0或1的圖像,因此也稱為1-bit圖像。二值圖像因其本身的固有特性不同,也可以用一些特有的表示方法,如采用稀疏矩陣、對角矩陣等。

        2.3彩色圖像(Color Image)

        彩色圖像主要分為兩種類型,RGB及CMYK。其中RGB彩色圖像的數(shù)據(jù)矩陣中存儲(chǔ)的是該像素的顏色值,一個(gè)像素用3個(gè)字節(jié)來表示,分別代表合成該像素中紅色、綠色、藍(lán)色所占的分量。而CMYK類型的圖像則由四個(gè)顏色成分組成:青C、品紅M、黃Y、黑K。CMYK類型的圖像主要用于印刷行業(yè)。

        2.4索引圖像(Index Image)

        索引圖像和灰度圖像比較類似,它的每個(gè)象素點(diǎn)也可以有156種顏色容量,但它可以負(fù)載彩色。索引圖像一般有兩種,即顏色圖數(shù)組和圖像矩陣。索引圖像矩陣中存儲(chǔ)的對應(yīng)該像素在顏色圖數(shù)組中的序號(hào),而不是像素值。顏色圖數(shù)組是一個(gè)色彩映射矩陣,矩陣的每一行表示一種顏色,與真彩色相同,可通過三個(gè)分別代表紅、綠、藍(lán)顏色強(qiáng)度的數(shù)組成一種特定的顏色。

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