CN101887592A - 一种矢量图形地图符号的绘制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种具备图像平滑特征的矢量地图符号计算机绘制方法,在不提高设备分辨率的条件下,以矢量地图符号在显示设备上的走样现象的图像特征为出发点,分析其图像显示特征,按照地图符号点、线、面的类别,通过采样和图像滤波实现矢量地图符号的平滑绘制。本发明克服了传统矢量地图符号显示粗糙,与影像数据叠加显示对比大的缺点,将矢量绘制转化为图像处理及输出,可实现所有地图符号的计算机精细绘制,在地理信息可视化领域具有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于地理信息技术领域,更具体的,涉及一种矢量图形多灰度平滑显示计算机绘制方法,尤其涉及一种矢量地图符号在使用光栅图形显示器的计算机上进行多灰度平滑处理后进行显示的方法。
背景技术
地图符号是表示地图内容的基本手段,它由形状不一、大小不一、色彩有别的图形或字符组成,具有明确的地理要素指代意义,是地图视觉感知的重要线索和解释地图的重要依据,是地理信息可视化表达的重要内容。目前地理信息系统(GIS)及各种地图软件主要是通过地图符号来完成地理信息的符号化表达,地图符号除点符号有少部分采用图片外,绝大多数点符号和全部的线符号和面符号采用矢量图形符号。矢量图形在光栅图形显示器中是以离散的像素点表现的,会出现因用离散量来表示连续量而引起的走样失真,造成矢量图形在显示设备上显示粗糙。尤其随着卫星、航空摄影等技术的发展,遥感影像地图凭借更新周期短、时效性强和内容丰富的特点已经越来越成为当前电子地图的主要表达手段,但是在这些影像上叠加矢量地图符号出现了矢量地图符号走样失真现象突出,表达效果差,矢量地图符号的低灰度级性与背景地图的多灰度级性形成了强烈的反差。
目前在地图符号研究领域,主要侧重于矢量地图符号的定义和符号化过程,对于矢量地图符号的图像特征平滑绘制研究尚未开展。而在矢量图形领域对于走样失真处理技术都是针对图形目标(函数y=f(x))在图形学领域的处理。存在以下的不足:一是必须已知图形在物体空间(object space)的几何描述,不能对未知或复杂的图形进行反走样平滑处理,如TrueType字符,二是对已知在物体空间的几何图形进行处理,也只能达到较低灰度级别的平滑处理(一般不超过3级灰度)。
本发明从数字图像学领域出发,基于当一个连续的信号不是在高频率下取样就会出现走样失真现象,当点取样一个连续的信号的时候走样失真就出现在计算机图形中,图像的数字形式就是一些连续的信号以单个的点来取样,也就是一个像素位置的原理,根据奈奎斯特(Nyquist)采样定理当取样频率小于Nyquist极限的时候就出现了人造感走样失真也就是计算机图形中的锯齿图形。基于以上的数学模型,本发明将矢量地图符号转化为图像形式,在图像学领域对矢量地图符号绘制采样区域采用平滑滤波的方法,实现高精度矢量图形定义下的具备图像多灰度级及平滑特征的矢量地图符号的计算机绘制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种具有图像平滑特征效果的矢量地图符号的计算机绘制方法,实现具备图像多灰度级及平滑特征的矢量电子地图符号的计算机绘制。
本发明的技术方案包括以下步骤:
步骤1:在计算机系统中,将矢量地图符号设置模型模块,按照类别分类并建立参数模型,参数模型有符号类型和配置参数组成;地图符号类别分为点符号、线符号和面符号,参数模型中点符号参数包括输出点的绝对坐标,线符号参数包括输出路径(坐标点集)的绝对坐标,面符号参数包括输出路径(外沿坐标点集和内岛坐标点集)的绝对坐标。
步骤2:计算矢量符号的最小外接矩形,并申请该矩形大小的位图缓存作为画板,该矩形按照符号类别由以下步骤得到,
矢量点符号:以组成点符号的基本图形元素集合(圆、椭圆、多边形、矩形、折线、曲线、弓形、矢量字体)的相对坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。
线符号:以线符号的实际路径坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。
面符号:以面符号最外沿实际路径坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。
步骤3:在缓存画板上按照矢量几何参数绘制矢量图形,并确定采样区。
而且采样区的确定,点符号以最小外接矩形作为采样区,面符号以外沿路径最小外接矩形作为采样区,而线符号则通过设置路径/画板对角线比阈值并比较当前路径/画板对角线比与阈值的大小,大于阈值则采样区=画板区,否则按照步长沿路径设置子采样区;
而且每个采样区的高和宽一定是4的整数倍;
而且每个采样区像素单元指定格式为每像素不少于32位,包含alpha、红色、绿色和蓝色分量。
步骤4:对采样区进行滤波。滤波算子包含模糊、3阶加权模糊、5阶加权模糊、高斯模糊和柔和。
步骤5:将滤波后的采样区图像作为图像缓存,其中采用子采样区滤波的线符号将子采样区按照相对坐标系组成采样区。
步骤6:将图像缓存按照屏幕坐标输出到显示设备上。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
图1是本发明所述具备图像平滑特征的矢量地图符号的计算机绘制方法的流程图;
图2是对矢量点符号设置采样区的示意图;
图3是对矢量线符号设置采样区的示意图;
图4是对矢量线符号设置子采样区的示意图;
图5是对矢量面符号设置采样区的示意图;
图6是矢量点符号的效果示意图;
图7是矢量线符号的效果示意图;
图8是矢量面符号的效果示意图。
图6中(A):矢量点符号原图
图6中(B):经过模糊滤波后的矢量点符号效果图
图6中(C):经过3阶加权模糊滤波后的矢量点符号效果图
图6中(D):经过5阶加权模糊滤波后的矢量点符号效果图
图6中(E):经过高斯模糊滤波后的矢量点符号效果图
图6中(F):经过柔和滤波后的矢量点符号效果图
图7中(A):矢量线符号原图
图7中(B):经过模糊滤波后的矢量线符号效果图
图7中(C):经过3阶加权模糊滤波后的矢量线符号效果图
图7中(D):经过5阶加权模糊滤波后的矢量线符号效果图
图7中(E):经过高斯模糊滤波后的矢量线符号效果图
图7中(F):经过柔和滤波后的矢量线符号效果图
图8中(A):矢量面符号原图
图8中(B):经过模糊滤波后的矢量面符号效果图
图8中(C):经过3阶加权模糊滤波后的矢量面符号效果图
图8中(D):经过5阶加权模糊滤波后的矢量面符号效果图
图8中(E):经过高斯模糊滤波后的矢量面符号效果图
图8中(F):经过柔和滤波后的矢量面符号效果图
具体实施方式
为了使本领域的人员更好的理解本发明的技术方案,并使本发明的上述目的、特征和优点更加明显易懂,下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的说明。
本发明的绘制方法涉及一种矢量图像特征多灰度级平滑算法,本发明并不直接在显示设备上输出矢量地图符号图形,而是利用矢量图形绘图采样区将矢量地图符号图形转化为采样区图像,根据卷积定理可知滤波计算量与采样区面积呈正相关,因此为了提高计算效率并根据矢量地图符号的特点设置单采样区或子采样区。根据Nyquist采样定理和卷积定理在采样区内对采样图像进行平滑滤波处理,平滑滤波的作用是降低图像中的噪声,提高图像质量。在此过程中因为采样区图像仅仅是因为采样频率的原因在边缘部分出现了高频噪声,而没有外源输入噪声,因此不考虑外源输入噪声的处理。由卷积定理可知图像的平滑可以在空间域,也可以在频率域进行。将滤波后的采样区图像(含Alpha通道)输出至显示设备显示输出,即可完成矢量地图符号图形在光栅图形显示器上的平滑绘制。
本发明提供的具备图像平滑特征的矢量地图符号计算机绘制方法如图1所示,包含以下步骤。
步骤10:开始,启动绘制过程。
步骤20:确定矢量地图符号模型类型,为矢量地图符号设置模型模块,按照矢量地图符号的类别进行分类并建立参数模型,参数模型有符号类型和配置参数组成:符号类别分为点符号、线符号和面符号,并根据不同的矢量地图符号类别进入相应的处理步骤。
步骤30:矢量点符号,如果矢量地图符号为矢量点符号,则矢量点符号模型及参数:参数包括输出点的绝对坐标。
步骤40:矢量线符号,如果矢量地图符号为矢量线符号,则参数矢量线符号包括输出路径(坐标点集)的绝对坐标。
步骤50:矢量面符号,如果矢量地图符号为矢量面符号,则矢量面符号参数包括输出路径(外沿坐标点集和内岛坐标点集)的绝对坐标;
步骤301:计算矢量点符号最小外接矩形,以组成点符号的基本图形元素集合(圆、椭圆、多边形、矩形、折线、曲线、弓形、矢量字体)的相对坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。当矢量点符号需要进行缩放显示时,则应先缩放矢量点符号的相对坐标再进行绘制,此时其最小外接矩形为相对坐标缩放后的最小外接矩形。
步骤401:计算矢量线符号最小外接矩形,以线符号的实际路径坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。当矢量线符号需要进行缩放显示时,则应先缩放矢量线符号的绝对坐标再进行绘制,此时其最小外接矩形为绝对坐标缩放后的最小外接矩形。
步骤501:计算矢量面符号最小外接矩形,以面符号最外沿实际路径坐标的最大值和最小值确定最小外接矩形,横坐标最小值和纵坐标最小值组成矩形的左上角坐标,横坐标最大值和纵坐标最大值组成矩形的右下角坐标。当矢量面符号需要进行缩放显示时,则应先缩放矢量面符号的绝对坐标再进行绘制,此时其最小外接矩形为绝对坐标缩放后的最小外接矩形。
步骤302:确定矢量点符号的采样区,以步骤301确定的外接矩形作为采样区大小。且每个采样区的高和宽一定要是4的整数倍,步骤301中确定的最小外接矩形高和宽不是4的整数倍时,适当增加1-3个像素至4的整数倍;且每个采样区像素单元指定格式为每像素不少于32位,包含Alpha、红色、绿色和蓝色分量。Alpha通道是用来防止图像显示时压盖背景图。
步骤402:确定矢量线符号的画板区,以步骤401确定的外接矩形作为画板区大小。且每个采样区的高和宽一定要是4的整数倍,步骤401中确定的最小外接矩形高和宽不是4的整数倍时,适当增加1-3个像素至4的整数倍;且每个采样区像素单元指定格式为每像素不少于32位,包含Alpha、红色、绿色和蓝色分量。Alpha通道是用来防止图像显示时压盖背景图。
步骤502:确定矢量面符号的采样区,以步骤501确定的外接矩形作为采样区大小。且每个采样区的高和宽一定要是4的整数倍,步骤501中确定的最小外接矩形高和宽不是4的整数倍时,适当增加1-3个像素至4的整数倍;且每个采样区像素单元指定格式为每像素不少于32位,包含Alpha、红色、绿色和蓝色分量。Alpha通道是用来防止图像显示时压盖背景图。
步骤303:在采样区内按照矢量几何参数绘制矢量点符号(如图2所示)。
步骤403:在画板区内按照矢量几何参数绘制矢量线符号。
步骤503:在采样区内按照矢量几何参数绘制矢量面符号(如图5所示)。
注:点符号和面符号的采样区就是画板,而线符号的采样区根据路径/画板对角线比与阈值的大小来决定。
步骤404:确定线符号路径/画板对角线比阈值,路径/画板对角线比是一个表示路径长度与画板对角线长度的比率,其中画板对角线长度a和b为画板的两个边长,路径/画板对角线比是一个无量纲的值,比值越大说明该线符号在画板上的分布越大,弯曲和复杂度高,取值范围[1,+∞)。一般来说,路径弯曲度越低越接近折线,越适宜采用子采样区采样,此时 (θ为画板对角线形成的内错角,)因此阈值一般设置为接近阈值越大,线符号采用子采样区采样的概率越大。并不是所有情况下都适合采用子采样区采样法,一般来说,路径越接近折线,弯曲度越小都采用子采样区采样法效率越好。
步骤405:判断当前路径/画板对角线比是否大于阈值。
步骤406:若步骤405判断为真,则采样区=画板区(如图3所示)。
步骤408:若步骤405判断为假,则按照步长(综合考虑计算的复杂度及效率,一般步长在路径长度的1/3或1/5之间为宜,即将路径分为3至5段为宜)沿路径设置子采样区(如图4所示)。对步长亦可根据实际作其他设置,总之,步长越短,子采样区面积越小,处理速度越快,但算法复杂度越高。
步骤304,步骤407,步骤409,步骤504:对(子)采样区进行滤波。
一般来说,在M*N的图像上,用m*n大小的滤波器进行线性滤波,该滤波器由下式给出:
式中g(x,y)为平滑后的图像,x,y为像素的模板坐标,模板中心位置为原点;w(s,t)为滤波函数,s,t为滤波算子序列;f(x,y)为原始含噪图像,a,b为滤波器大小。
对w(s,t)进行归一化处理后,上式变为:
滤波算子包含模糊、3阶加权模糊、5阶加权模糊、高斯模糊和柔和。
3阶加权模糊滤波算子为:
或频域滤波:G(u,v)=H(u,v)F(u,v)
式中,F(u,v)是含噪图像的傅里叶变换;G(u,v)是平滑后图像的傅里叶变换;H(u,v)是传递函数。得到G(u,v)后再经过傅里叶反变换就得到平滑后的图像g(x,y)。
步骤410:将各子采样区图像按照相对坐标系组成采样区,对于采用子采样区的线符号按照设置的各子采样区的相对坐标(相对于画板)组成采样区。
步骤60:采样区图像生成帧缓存:将包含Alpha、红色、绿色和蓝色分量的采样区元素按照采样区设定格式组成采样区图像并作为帧缓存。
步骤70:转化为屏幕坐标,在步骤60中生成的缓存图像为相对坐标,将相对坐标下的缓存图像转化为屏幕坐标。
步骤80:帧缓存图像输出,将图像缓存按照屏幕坐标输出到显示设备上,结束绘制过程。
图6中(B)-(F)、图7中(B)-(F)、图8中(B)-(F),分别为原图6中(A)、图7中(A)、图8中(A)采用相关滤波算子滤波后的效果图。从中可以得到不同滤波算子对矢量图形地图符号进行处理后具有不同的效果,其中模糊算子较其它算子模糊效果重;其中模糊、3阶模糊、5阶模糊,高斯模糊(高斯半径σ=1.0)和柔和算子的效果依次为模糊程度减轻,对细节的影响减小。其中5阶模糊的灰度级数最大,一般说来,阶数越高灰度分布级数越大,混合效果越强。而高斯模糊效果与高斯半径σ有关,σ越大,模糊范围越大。但是上述算子总的效果是灰度级增多,与背景的对比降低,矢量图形符号明显变得光滑,噪声明显减少。其中柔和的光滑效果即分散了灰度平滑了边缘又很好的保留了细节,处理效果较好。当然亦可根据实际需要采用其它的滤波算子以达到不同的效果,还可将多个滤波算子级联使用以达到组合的效果。
综上所述,本发明的具有图像光滑特征的矢量电子地图符号计算机绘制方法,将矢量地图符号通过采样处理转化为图像,再对图像进行滤波处理(低通滤波用于信号平滑处理,高通滤波用于增强信号对比度、突出边缘,本发明采用低通滤波,该处理方法亦用于高通滤波,可根据低通滤波和高通滤波的特点应用设定滤波方式),实现高精度矢量图形定义下的具备图像多灰度级及平滑特征的矢量电子地图符号的计算机绘制。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种矢量图形绘制方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:根据所述矢量图形的显示分布特征将其进行分类,并根据所述分类分别建立相应的参数模型,所述参数模型包括图形类型和配置参数;
步骤2:生成所述矢量图形的最小外接矩形,根据所述最小外接矩形的大小设置图形绘制缓冲区,将所述图形绘制缓冲区作为绘制所述矢量图形的画板;
步骤3:在所述画板上根据所述矢量图形的矢量几何参数按照点阵像素方式绘制所述矢量图形,并将绘制过所述矢量图形的所述画板确定为采样区图像;
步骤4:使用频域和/或空域滤波器对所述采样区图像按像素进行滤波;
步骤5:将滤波后的采样区图像作为显示图像进行缓存;
步骤6:对缓存的显示图像进行坐标变换,将显示图像按照屏幕坐标输出到显示设备上。
2.根据权利要求1所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:所述矢量图形为矢量地图符号,所述图形类型包括点符号、线符号和面符号;当所述参数模型中的所述图形类型为点符号时,对应的配置参数包括输出点的绝对坐标;当所述参数模型中的所述图形类型为线符号时,对应的配置参数包括输出线路径的绝对坐标,所述输出线路径包括线路径的坐标点集;当所述参数模型中的所述图形类型为面符号时,对应的配置参数包括输出面路径的绝对坐标,所述输出面路径包括面路径外沿坐标点集和面路径内岛坐标点集。
3.根据权利要求2所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:在所述步骤3中,当所述参数模型中的所述图形类型为线符号时,计算该输出线路径长度与画板对角线的比值,并将该比值与给定的阈值进行比较,当所述比值大于阈值则所述画板确定为所述采样区图像,否则按照设定的步长沿输出线路径设置子采样区图像。
4.根据权利要求3所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:所述阈值设置为所述设定的步长设置为路径长度的1/3至1/5。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:当所述矢量图形需要进行缩放显示时,则应先缩放矢量图形的相对坐标再进行绘制,此时步骤2中生成的所述最小外接矩形为相对坐标缩放后的最小外接矩形。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:所述采样区图像高和宽的像素值设置为4的整数倍,当步骤2中确定的所述最小外接矩形的高和宽像素值不是4的整数倍时,适当增加1-3个像素至4的整数倍;并且所述采样区图像的每个像素的指定格式为每像素不少于32位,包含alpha、红色、绿色和蓝色分量。
8.根据权利要求6所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:所述滤波采用的滤波器为:
频域滤波:G(u,v)=H(u,v)F(u,v);
式中,F(u,v)是含噪图像的傅里叶变换;G(u,v)是平滑后图像的傅里叶变换;H(u,v)是传递函数;得到G(u,v)后再经过傅里叶反变换就得到平滑后的图像g(x,y),x,y为像素的模板坐标,模板中心位置为原点。
10.根据权利要求1-9中任意一项所述的矢量图形绘制方法,其特征在于:所述显示设备是光栅图形显示器。
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