本文采用了保留輪廓上多重象素的輪廓跟蹤法對道路進行細化，基于對輪廓上多重象素特性的分析，發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：區域中的象素用數值“1”標記，尋找到的輪廓上的象素用數值“2”標記，判別出的輪廓上的多重象素用數值“3”標記。迭代輪廓跟蹤算法時，檢查輪廓上的象素是否是多重的。如果是，則保留它們作為區域的骨架象素；否則，把標記為“2”的象素刪除并標記為“0”，直到區域中再沒有標記為“1”的象素為止。下面介紹這一算法的完整判別條件。

　　作為一個區域的骨架象素，下面條件之一必為真[3]：

　　(1)它是一個多重象素。

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

　　(3)它的二個8-鄰域象素能形成一個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)是用于保留區域的拐點信息。

　　用S代表骨架；Q表示即將被細化的區域的象素集合；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，但集合中的每個象素的8-鄰域中至少有一個象素存在于S中，或者滿足上述可選擇條件(3)。細化處理過程如下：

　　(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)重復步驟(2)～(6)，直到Q為空集。

　　利用上述思想，對圖3(a)所示的車輛軌跡進行處理，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際位置。

５結果與分析

　　通過對車輛所行駛過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字地圖之上即可得到圖4。通過對比可以看到：所提取的道路和地圖實際道路之間在某些地方存在一定的偏差。

　　為了在數字交通地圖上準確地顯示車輛的實際位置，有必要對數字地圖的精度進行校正。校正后的數字交通地圖見圖5。車輛行駛軌跡曲線為數字地圖的精度校正工作提供了依據，利用車輛行駛軌跡對矢量地圖的線性校正方法參見文獻[4]。

6.參考文獻

　　【1】謝曉娟，“GPS數據采集系統”，微機發展， 第2期，p.55-56，1997.4；

　　【2】鮑遠律，夏冰，鮑遠慧，“GPS車輛監控系統開發的關鍵技術”，中國公路-交通信息產業，p42-44, 總第9期，N0.3, 2001.5

　　【3】張遠鵬，董海，周文靈，《計算機圖像處理技術基礎》，北京大學出版社 1996年。

　　【4】郭杰華，姚振旺，鮑遠律，張旺生, "矢量地圖的一種自動校正算法", 中國圖象圖形學報, 第4卷第5期，p.423-426,1999.5