基于Photoshop与ArcMap的扫描地形图等高线自动矢量化方法

邓凯 朱世泉 王浩 岳梓晨 邓虎

摘要：纸质地形图在扫描过程中，由于扫描仪器操作或纸质地形图质量问题，会出现底纹、色彩失真及孔洞、断点等噪声。为避免这些噪声干扰扫描地形图等高线的自动矢量化，利用Photoshop对扫描后的电子地形图进行降噪处理，得到光滑连续的等高线栅格图，继而使用ArcMap的ArcScan工具自动提取等高线，最后，从等高线质量和处理效率角度出发，对提出的方法与手动提取以及未经过降噪处理的自动提取技术方案进行对比分析。结果表明：该方法不仅能够保证等高线的数据质量，作业效率也有显著提升。

关键词：地形图，等高线，矢量化，Photoshop软件，ArcMap软件

中图分类号：P208 文献标志码：A 文章编号：2095-5383（2020）01-0005-08

Abstract：In the process of scanning paper topographic maps，due to the operation of scanners or the quality problems of paper topographic maps，there will be background lines，color distortion，holes，breakpoints and other noises. In order to avoid these noises from interfering with the automatic vectorization of contour lines during scanning the topographic maps，a smooth and continuous contour grid was obtained by using Photoshop to reduce the noise of scanned electronic topographic maps，and then contour lines were automatically extracted by ArcMaps ArcScan tool. Finally，from the point of view of contour quality and processing efficiency，the contour lines were processed. The method proposed in this paper was compared with manual extraction and automatic extraction without de-noising. The results show that this method can not only ensure the data quality of contour lines，but also significantly improve the efficiency of operation.

Keywords：topographic map，contour line，vectorization，Photoshop，ArcMap

等高線是能够正确表示地貌形态的重要数据源之一。实际工程中，等高线数据来源有纸质地形图扫描后矢量化、测绘离散高程点生成等，其中纸质地形图扫描方式较为普遍。然而，由于扫描仪操作不当或是纸质地形图本身质量问题，致使扫描得到的电子地形图出现孔洞、断点等噪声及底纹、色彩失真等问题，极大地影响了地形图等高线自动矢量化作业的效率与质量。

针对该问题，目前主要是利用工具软件或是通过改进算法来提高等高线处理的质量和效率。在利用软件操作方面，较早的有董敏等[1]用ArcGIS自动矢量化提取等高线，薛滨瑞[2]用CorelDraw和ArcGIS制作地形图等高线，但这两种方案易导致矢量化线条变形，王丽等[3]用CASSCAN5_0软件扫描地形图矢量化，方式是单一的手动追踪，工作量大，效率低，不适合大批量的矢量化作业，何立恒等[4]利用AutoCAD提取矢量化地形图要素，但该方案仅适用于1∶2 000、1∶1 000比例尺的地形图，罗虎[5]使用Photoshop与ArcGIS提取地形图等高线，该方法在降噪处理过程中单一地使用人机交互方式[6]剔除干扰要素，并未发挥Photoshop对颜色和图像的处理优势。在算法研究方面，主要有爨莹等[7]通过图像智能跟踪算法开发出地质图件智能数字化系统，主要针对噪声较小的彩色地形图来提取交叉点畸变较小的拓扑骨架，刘人午等[8]根据栅格线体的形态特征设计通过对栅格线体的序贯推扫及截断扫描获取截断处的中心像素的扫描细化算法。Naccache等[9]提出细化算法来提取等高线，虽然速度快、效果好，但算法对于扫描地形图的质量要求较高，且实现方式成本较大，不利于普及。

本文参考了郑华利[10]提出的像素空间关系信息与颜色信息相结合的地形图分色算法，通过噪声分析，利用Photoshop软件在图像处理中的优势，对扫描地形图进行降噪处理，并对地形图中的等高线进行了提取和优化，最后在ArcMap软件中进行等高线自动化处理。

1 数据来源与噪声分析

1.1 数据来源

选取具有代表性的、不同复杂度的3幅1∶10 000栅格电子地形图，均采用高斯克吕格西安1980坐标系，采用分辨率为600×1 200，灰度系数在1.4～1.8之间，24位色彩模式扫描仪扫描处理，获得的地形图图像清晰易辨。3幅地形图等高线分布由稀疏到密集，矢量化工作由易到难，各地形图的基本情况如表1所示，地形图如图1～3所示。

1.2 噪声分析

1）底纹：底纹与扫描仪感光元件、透镜组等本身特性[11]有关，客观上很难消除。而且扫描仪的分辨率越低，底纹现象越严重。所以在扫描纸质地形图时，对设备与操作技术的要求不容忽视。底纹较容易判断，参杂在白色背景区域内的粉红色、排布有规律且断断续续的线，就是底纹，如图4所示。

2）与等高线相交的水系：水系是地形图组成的基本要素，如图5所示。根据自动分色原理[10]，水系线体现为蓝色，在二值化时，水系线若不去除，会被识别为等高线的一部分，给自动矢量化等高线造成极为严重的影响。可根据图斑颜色特征与等高线明显不同的特点，利用Photoshop的颜色识别功能去除。

3）与等高线相交的图斑：经纬线、道路、注记，这些图斑之所以难以去除，是因为这些图斑与等高线颜色相近，如图6所示。该误差可以采用人机交互剔除[12]或在ArcMap中用像素清除。

4）等高线断裂：如图7所示，纸质地图扫描成栅格图像时，由于仪器操作和图像颜色分布不均匀，都会使线条会出现孔洞、断点等噪声，但正确的等高线应该是连续、独立的。可通过在Photoshop中扩展与收缩填补孔洞。

2 数据处理与结果分析

2.1 处理流程

为了方便后续对比分析工作，本次实践选用3幅1∶10 000地形图，并制定了A、B、C 3种方案，其中方案C为本文采用的技术方案，方案A、B用于对比，具体说明如表2所示。

处理流程如图8所示。第1步，将纸质地形图扫描得到电子栅格地形图。第2步，利用Photoshop分离原始图的色调，赋予地形图中各类要素不同的特征颜色，重点要突出等高线的红棕色，再通过对颜色的选取与编辑剔除非等高线图斑噪声，对于等高线线条质量问题，通过平滑曲线和调整阈值等操作优化线条质量。第3步，将符合要求的影像加载到ArcMap中，经过配准、创建要素等工作，激活Editor和Arcscan工具栏，即可进行自动矢量化。

2.2 Photoshop处理

2.2.1 等高线分色处理

根据自动分色原理，由于地形图上等高线与注记、水系等要素相比具有红棕色特征，地形图中红棕色等高线的饱和度分量值相对黑色、蓝色较高，据此可以有效提取等高线。红棕色的RGB值为144、164、96，通过RGB的调整，增强等高线的棕色特征。但要徹底分离出等高线，还需淡化其他杂色。HSV是一种直观而且比较符合人体视觉对色彩感知特征的色域空间，H是色调、S是饱合度、V是明度，通过判别各个分量的阈值，修改饱合度，描绘出等高线的轮廓。分色处理的效果如图9所示。

2.2.2 底纹噪声处理

底纹的产生主要是因为扫描仪的元器件材料本身、扫描头的机械抖动及扫描仪中光源的光照均匀程度等因素。同时，扫描仪的光电稳定性能直接影响所得到的RGB三分色单版图像的灰度，扫描仪滤光片的非理想性也可引起颜色误差。色阶是表示图像亮度强弱的指数标准，由于底纹通常显示为粉红色，色阶的值越小，深色越深、浅色越浅，粉红色逐渐向白色（背景色）变化，有利于去除底纹。故利用色调分离工具，调整底图的色阶来改变图像的亮暗程度，从而达到去除底纹的目的。但色阶值过小，等高线容易出现断裂，所以，通常将色阶设为2～4。

底纹去除效果如图10所示。

2.2.3 非等高线噪声处理

由于色彩的散射作用[11]，扫描地形图图像含有成千上万种不同颜色，但都是以黑、棕、绿、蓝4色为主衍生而来，与其他图像的分色相比，分色范围更加明确。下面以水系线为例，说明如何去除水系、注记等颜色与等高线明显不同的图斑。因水系用蓝色表示，若采集到图中蓝色的样本颜色，将其填充为白色，即让水系要素与背景融为一体，最终只区别于背景色的只有等高线。在使用魔棒工具选取水系的颜色时，注意调整容差，容差越大，样本选取的范围也越大。在处理水系线时，将容差选为32～60。处理完水系后，有很多小且多的短微线以及线条断裂或色调分离未完全产生的点，在后续步骤中通过Photoshop的选择填充功能去除。

去除效果如图11所示。

2.2.4 等高线线条质量优化

在扫描过程中，由于图像边缘效应[11]存在，地形图上要素从一种颜色转变到另一种颜色时会产生连续的过渡颜色，比如受扫描仪滤光片的实际透射性质影响，等高线边缘经常表现为红黑混合，通过色调分离使等高线呈现出与其他颜色特征相近的图斑不一样的像素，方便后续操作。

孔洞、断点和线线相交，使用人机交互方式剔除[12]。用魔棒选中线条，结合阈值设置与填充工具，通过“扩展”和“收缩”改善线条的断裂与相交：“扩展”可以有规则地将等高线的孔洞、断点扩张，使孔洞左右的2个断点聚拢在一起，但也会导致距离过近的等高线相交在一起，“收缩”可以让原本粗的线条在一定程度上变细进而线线分离。

但在转换色阶时，部分毛刺及断线颜色变浅，难以观察。考虑到这些噪声的像素大小与等高线相差甚远，需要使用色阶工具进行分离，设定一个色阶阈值，以此值为标准，比阈值亮的像素转换为白色，比阈值暗的像素转换为黑色，将原来的彩色图像转换为高对比度的黑白图像。

本文根据用到的地形图中等高线的亮度判断，其色阶位于中间值附近。通过观察毛刺、碎线以及等高线的边缘变化，当毛刺、碎线成为极易观察的黑色，同时等高线断裂不明显的时候，此时阈值最为合适。经过反复试验，将色阶直方图的阈值定义在中值128处比较合适，最后通过调整边缘的命令，修改形状的半径大小，剔除细碎的像素。

由于文字、注记等因素干扰等高线线条边缘走向，产生毛刺，在自动矢量化工作中会产生短折线。本文通过平滑处理毛刺[13]，光滑等高线的边缘，结合阈值设置与填充工具，使等高线达到如图12所示的效果。

2.3 ArcMap矢量化处理

矢量化的产品都有属性信息，因此没有地理信息的栅格图像是不能被矢量化的。首先通过地形图左上角的标注，找到该幅地形图的分带，在经纬线交点处判断坐标并配准。方案A与方案B中配准时的点文件注意保存。由于方案C中的经纬线和坐标模糊不清，实行方案C时需要在配准工作中要将方案A、B的点文件加载进去。创建可供编辑的等高线要素集，给ArcScan提供可供编辑与保存数据的图层。

自动矢量化的ArcScan只能识别二值化的图像，二值化就是在Spatial Analyst工具中选择重分类，把图中的背景色与等高线（包括未完全清理的干扰要素）划分成如图13所示的2个波段，将图像的灰度值设为2个值，使整幅图像显出明显的2种颜色的特征，突显出目标的轮廓。

由于在Photoshop图中的文字、注记等地物符号清理得不彻底，且这些干扰因素的像素与等高线不同，干扰像元主要聚集在图框和要素密集处，利用ArcScan选择像素清理像元。

在ArcScan中生成要素后，3种方案的矢量化完成后最终效果如图14所示。

由图14可知，方案A手动矢量化的线条与原始等高线吻合度较高，极少出现错误，但效率低，方案B是未经过降噪处理自动提取的等高线，发生了距离较近的线条易相交、颜色不均匀的线条断裂等情况、且生成了大量杂点，给后续的拓扑检查与纠错带来大量难题，方案C效率高，质量较方案B有了明显提高，虽然在少数噪声清理不完全的地方发生线线相交与线条断裂，但整体上还原了原始图等高线的走向。

3 效率与质量分析

3.1 效率对比

为了证实效率有所提高，选用了3幅地形图，适合自动矢量化与手动矢量化，设定每次矢量化的范围为一整张地图：在地形图内由同一起点开始打点或框选，矢量化相同范围的地形图等高线，通过耗时长短来比较3种方案的效率，数据如表3所示。

方案A需要操作人员的判断和描点，且通常需要将数据框比例尺放大至1∶4 000以上，在等高线分布密集的区域甚至要将数据框比例尺增大到1∶2 000。数据框比例尺越大，每次操作之后矢量化范围就越小。但方案A在后续的拓扑检查及处理中耗时较少，考虑到方案A省略了Photoshop预处理步骤，遇到等高线排布简单的地形图时，方案A的手动矢量化与拓扑检查及纠错步骤节省了更多的时间，因此遇到线条简单的地形图时，方案A的效率比方案B高。

自动矢量化一般不用考虑比例尺，只要保证选中的区域质量符合要求，对于同样大小的区域，自动矢量化可以在选中的区域同时矢量化多条等高线，而手动追踪矢量化每次最多只能矢量化一条等高线其中的某一段，对于相同长度一条等高线时，基于ArcMap所提供的算法支持，自动矢量化可以通过计算机在该条等高线范围内立刻生成要素，手动矢量化则需要操作人员根据等高线的走向逐个打点。

根据以上信息，在地形复杂的区域，自动矢量化的速度是手动追踪矢量化的3倍以上。地形图等高线分布越密集，自动矢量化能够节省的时间就越多，尤其在地形复杂且的地形图Ⅲ中，方案C较方案A节省了近40 h，而对于地形简单的地形图Ⅰ，方案B拓扑检查和纠错的时间与方案A的手动追踪打点相差不大，但随着难度指标增高，3种方案的效率优势差异愈加明显。但方案B容易出错，比如线线相交未处理完毕，矢量化的等高线可能会出现交点，给拓扑检查及纠错工作带来了大量难题。因此，方案C是效率最高的方案。

3.2 质量对比

等高线的质量指标可以参考矢量化等高线与原始地形图等高线的吻合程度[14]，依据汤国安等[15]提出的等高线套合积差AP可以评定该吻合程度。

设定手动矢量化与原始地形图等高线之间的AP=0，以手动矢量化结果为准，计算自动矢量化等高线与手动矢量化等高线之间的套合积差，评定自动矢量化等高线与原始地形图等高线的吻合程度。如果测得自动矢量化生成等高线与手动追踪矢量化的套合积差在0.05以内，则说明其吻合度较高，矢量化等高线质量合格。

单条等高线套合差：

（1）整幅地形图的等高线套合积差：

（2）其中：Si为该条自动矢量化等高线与手动追踪矢量化等高线复合后细碎多边形的面积，M为相邻2条间曲线的面积，m为等高线的条数。首先计算手动追踪矢量化与自动矢量化生成的两种等高线相交而产生的面积与相邻的每3条等高线之间的面积之和的比值，再收集所有的比值计算出AP值。经过提取半距等高线和分带统计与计算，得到各方案AP值，如图15所示。

由式（1）、（2）可知，P值表示的是每一条自动矢量化等高线的吻合度，P值越小，吻合度越高，越能还原原始栅格地形图的走向，AP值的大小可以反映出该矢量化等高线方案在全图范围内的各种地形是否会产生大幅度波动。

方案B在全图范围内等高线受到干扰变形严重，即便在拓扑检查及纠错之后，偏离了原图等高线的矢量化线条也不便纠正，而方案C的AP值均为0.03，矢量化线条与原始地形图吻合度高，质量好。

4 结论与讨论

随着地图学的快速发展，如何高效提取地图上有价值的信息，使扫描纸质地形图矢量化成为一项具有挑战性的课题。本文分析了纸质地形图等高线矢量化的研究现状，以快速高质量提取等高线为目的，制订了3种方案，分别在3种具有代表性的地形图上进行等高线的提取，最后通过测算矢量化作业耗时与套合积差来反映等高线提取的效率与质量，得出了以下成果与结论：

1）地形图等高线噪声的根本来源在于仪器扫描地图的操作以及地形图原图质量问题，可以通过优化仪器性能、提高纸质地形图的印刷工艺使扫描得到的电子栅格地形图的分辨率有所提高，为降噪工作减轻负担;

2）利用Photoshop与ArcMap自动矢量化提取等高线的降噪技术较以往有了改进，主要依据等高线饱和度分量值与其他要素的差别，通过对彩色电子栅格地形图的分色来实现，可以在复杂地形图环境下，有效地凸出等高线的轮廓，比目前较通用的人机交互剔除方式节省了大量时间，提高了矢量化等高线工作降噪步骤的效率;

同时，本文所阑述的方案也有不足之处，比如在等高线线条质量优化过程中，阈值的调整可能额外生成杂点，但在本次实验中并未对矢量化操作结果造成严重影响，另外，扩展、收缩操作是在全图范围内同时实现的等量变化，不能针对某一处断点或孔洞给出最优的变化数值，导致对排列过于紧密、或者粗细分布不均匀的线条处理不当。所以某些微小的噪聲可以依据实际情况添加手动操作，或者在拓扑检查后逐个纠错。

如果有更好的方案还需依赖通过算法或其他更先进的图像处理软件实现高效率高质量的降噪工作。后续研究将立足于简化降噪工序的流程和提高降噪工序的效率与质量，找到更适用于所有地形图的矢量化方案。

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