图像矢量化技术是一种重要的图像处理技术,同时也是一门交叉技术,图像矢量化涉及到图形学等相关领域的知识。特别是近年来计算机CAD制图、地理信息系统(GIS)相关领域的快速发展,图像矢量化技术作为其中关键步骤,具有重要的研究价值和商用价值。由于不同图像的特点千差万别,所以即使目前有多种通用图像矢量化技术,也无法针对不同特点的图像都做到符合矢量化要求。因此本文仅仅针对一类以线划为主和一类可以进行颜色聚类的地形图作为可处理对象,研究这类图像的矢量化方法。对于一类以线划作为主要图像元素的地形图而言,本文提出了以数学形态学为主的图像增强方法,并针对线划图像易断裂,易粘连的情况进行了修正。本文针对线划图像的特点,提出了一种基于细化的矢量化算法,其中利用遗传算法找出线划关键点,并使用直线段和圆弧进行线划拟合。对于可以颜色聚类的地形图而言,与其他方法相比,本文提出使用FCM颜色聚类算法对图像区域进行颜色聚类,实验结果表明这种聚类方法能很好保持原图像区域间的拓扑关系,收到良好的效果。本文使用链表描述区域拓扑关系获得区域轮廓骨架图像。最后利用前述细化骨架的矢量化方法对其进行矢量化。本文针对矢量化后的数据特点,提出利用SVG标准图像格式对矢量数据进行存储,利用SVG存储矢量图像的优点在于便于修改和跟GIS软件进行交互。运用生成的SVG矢量等高线地形图,结合改进后的插值算法,获得网格点的近似高程值,利用GIS工具对这类地形图进行三维重建。通过实验,这种改进后的插值算法具有高度的准确性,重建也达到预期的效果。总而言之,利用本文提出的针对某一类地形图像的矢量化方法,可以较好的保持原图像中的图元的特点,为扫描图像的数字化提供了便利。