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龙图腾网获悉鲁东大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地申请的专利一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117152185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310983197.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法是由张政;吴孟泉;丁志政;赵燕;张莉娜;王强;郑雪婷;曹兴文;马蕊;陈志鹏;韦胜涛;朱俊宇;张启栎;王时宽;伊长博;朱瑜涵;宋丽媛;万佳霖;杨尧设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法，属于地图数据处理技术领域；该方法首先对初始地图图像进行卡尔曼滤波处理消除噪声，接着对消除噪声后的图像进行边缘检测、二值化和细化，得到边缘像元，然后将边缘像元分类为地理配准控制点和空间要素折点，最终编写空间要素数据文件并以GeoJSON格式保存。

本发明授权一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字符识别和图像处理的空间要素自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：读取初始地图图像，对其进行卡尔曼滤波处理； S2：求解卡尔曼滤波处理后新图像梯度，使用Roberts算子对其进行边缘检测，得到边缘图像； S3：通过式1-3获取类间方差g，以其最大值作为自适应阈值T，在边缘图像中数值高于T的像元重新赋值为1，低于T的像元重新赋值为0，得到二值图像； 式1： 式2： 式3：g＝ω0ω1μ0-μ12， 其中，M为边缘图像的行数、N为边缘图像的列数，N0、N1分别为边缘图像中小于等于和大于遍历参数的像素个数，ω0、ω1分别为N0、N1在总像素数中的占比，μ0、μ1分别为小于等于和大于遍历参数像素的平均值，g为类间方差； S4：对二值图像进行细化，提取矢量骨架线； S5：对初始地图图像中标记网格线的像元坐标值进行识别提取，并记录为v1,v2,…,vn，通过式4计算提取值所在图像空间中的中心点坐标Xn,Yn，通过Cn＝{vn,xn,yn}表示标记网格线的像元坐标值与其对应中心点坐标： 式4： 其中，xn、yn中心点的横、纵图像空间坐标值，xmax、ymax为该值所在图像空间范围的最大横、纵坐标值，xmin、ymin为该值所在图像空间范围的最小横、纵坐标值； S6：对二值图像以5*5窗口矩阵从左到右从上至下顺序遍历，遇到数值为1的像元时，记录其位置Xi m＝xi m,yi m，直至全部遍历结束，将所有被记录横网格线像元表示为X＝[X1,X2,…Xm]；同理，将获取所有的纵网格线像元表示为Y＝[Y1,Y2,…Yn]； S7：以每条网格线Xm、Yn的第一个坐标点X1 mY1 n与最后一个坐标点Xi m、Yi n为起始点与终止点，以起始点或终止点为点A，循环地以所有的坐标中心点为点B，计算两点间距离，以距离最近的坐标中心点对应的坐标值为该条网格线的标值，为网格线Xm、Yn添加表示标值的属性值Cm、Cn； S8：以所有的横网格线Xm为输入图层，所有的纵网格线Yn为叠加图层，一起导入地理空间分析软件进行相交叠加分析，得到作为控制点的网格结点像元，赋予其横、纵网格线的标值作为地理参考坐标属性； S9：将控制点的图像空间坐标和地理参考坐标属性代入式5-6进行趋势面拟合出地理配准模型，同时将所有不具有空间参考信息的像元代入该模型实现整幅图像的地理配准； 式5：x′＝Ax2+By2+Cx+Dy+E， 式6：y′＝Fy2+Gx2+Hy+Ix+J， 其中，x、y分别为初始图像空间的横、纵坐标，x′、y′分别为变换的横、纵坐标，A、B、C、D、E、F、G、H、I、J为变换系数； S10：在二值图像中，将网格线像元重新赋值为0，其余像元保持不变，得到再赋值图像； S11：对再赋值图像以5*5窗口矩阵从左到右从上至下遍历，记录数值为1的像元，当窗口矩阵内没有数值为1的像元时暂停，打包所有被记录的像元为要素像组，然后重复该过程，直到遍历结束； S12：求出要素像组中的像元总数，若为1则其几何类型为点，若不为1则根据式7-8求解判别阈值S，小于S的为线，大于S的为面； 式7： 式8： 其中Dmht为平均曼哈顿距离，k为要素像组中元素的总数，S为判别阈值，e为自然底数，μ、σ分别为该要素像组内各折点之间距离的平均值和标准差； S13：根据GeoJSON数据格式标准，分别按照点、线、面几何类型，新建数据文件并编写表示要素折点的地理参考坐标到其中，最终得到geojson格式的包含初始地图图像空间要素的数据文件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鲁东大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地，其通讯地址为：264000 山东省烟台市芝罘区红旗中路186号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。