目前,数字图像处理技术已广泛应用于许多领域。军事地图的自动识别对国防建设有着重要的意义,帮助实现纸质地图向数字化生产的转轨,且为三维立体地图的生成提供数据。地图的自动识别一直是一个重要而又难以彻底解决的问题,它涉及学科广泛,且集理论与实践为一体。尤其军事地图自动识别更需要智能化程度高,通用性能好,在生成电子沙盘的过程中人工参与尽可能地少,构建速度尽可能地快。本文把数字图像处理技术应用于地图的识别过程中,利用模糊聚类、数学形态学等知识,研究了地图的分色和细化等算法的设计问题。最后将以上算法综合,自主开发了一个纸质军事地图生成电子沙盘系统,这既是对本文算法的检验,也为整体系统进一步开发和完善打下良好基础。针对军事地形图的非线性几何畸变和旋转角度的校正问题,采用了基于栅格控制点的几何拉伸图像复原方法,该方法应用灵活,对各种不可预测的几何畸变均有良好复原效果,然后采用了双线性灰度级插补法,处理空间变换后图像中像素灰度级的赋值问题。对于非线性的畸变复原难点在于配准控制点对的选取,本文针对军事地形图的固有特点,根据网格交点计算出了配准控制点对；对于旋转角度的校正,采用了识别分类经纬度数字标注方法,获得了较好的配准效果。针对军事地形图进行了空间坐标位置配准问题的研究,采用彩色特征的交互相关配准准则测评待拼接图片间的配准区域的相似程度,其中,选取含有控制点的配准区域是一个难点,本文应用一种根据含有彩色特征的频数,自动选取边缘重叠区内最大彩色特征区域作为配准区域的方法,取得了较好的效果,并且应用空间坐标配准技术,使用VC++6.0作为开发工具,运用MFC、BOOST库和ImageStone图像处理库,开发出了一个拼接软件系统,成功的实现对军事地图的自动拼接、半自动拼接和手动拼接。在分色算法的研究中,首先进行色彩空间模型转换,然后提出了基于样本加权的改进FCM算法,对隶属度进行调整,将二维彩色直方图引入到加权系数中。本算法克服了已有的模糊c均值算法中的两点不足,即当隶属度相近时,分类会变得模糊,且对于不同的样本矢量,聚类效果不同。算法已用Visual C++6.0编程实现,效果比较理想。在细化算法的研究中,提出了一种改进的快速并行细化算法。不但考虑到模板的对称性问题,同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度。本算法也是通过VC++6.0实现的,从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性。在矢量化算法的研究中,提出了一种变步长的基于圆跟踪的自动适应矢量化方法。依据线条的复杂程度改变跟踪圆半径的大小,等高线变化平缓的地方,半径选取的大些,等高线变化剧烈的地方,半径选取的小些,以斜率作为半径选取的依据。变步长的方法提取具有代表性的数据点,可以更准确地保持等高线的特性。采用Delaunay三角网进行三维建模,用插值算法重建数字地面模型,用OpcnGL进行三维显示来生成三维地形图,结合开发实例分析每一个步骤及相应算法,对某一军用地图进行建模和可视化,生成三维电子地图。最后,结束语部分对前面所做的工作进行了总结,并对地图数字化的现状和未来的发展状况进行了阐述。