地图矢量化是建立地理信息系统(GIS)的重要环节，其工作量占整个系统开发的三分之二以上，这一课题的研究关系到GIS的精度和效率。多年来的理论及实践成果为此课题的深入研究奠定了良好的基础，但许多亟待解决的问题仍倍受关注。因此本文以比例尺为1：5万的彩色地图为研究对象，重点对线状要素的识别与获取进行了探索。 本文的研究成果主要包括： 1．首先从颜色、形状、结构三方面综合分析了地图图像的特点，并讨论了扫描过程对图像质量的影响，从根源上说明了从全要素图到单版图的转化难以保持信息完整性、进而地图矢量化问题难以解决的原因。 2．提出先对所有要素整体细化再分层的新思路。经过前人的研究，分层、细化、自动跟踪已成为地图矢量化的必要技术，但本文的思路先通过细化对待处理对象进行了简化，去掉了冗余信息，并为后处理提供了保证。从另一角度讲，也放宽了对分层结果精度的要求。 3．提出直接基于RGB颜色空间的自动分色算法。抓住了要素的本质特征，既省去了与其他颜色空间转换的计算开销，又能达到与其他算法类似的效果。其明显的优点还体现在对图纸质量、地图版本差异等因素有较强的适应性，具有实用价值。 4．分层后的图像普遍存在部分信息丢失的问题，这也是影响自动跟踪效率、增加人工作业负担、降低自动化程度的一个重要原因。本文详细讨论了断点的成因、分类，并根据断点的结构特征提出相应的断点连接算法。 5．根据以上思路和算法，开发了一个基于微机的彩色地图线状要素识别与获取原型系统，并利用多幅真实地图资料进行了综合实验。 对于地图矢量化这一具有实践背景的课题，本文从应用出发，通过对问题的透彻分析，提出了完整的解决方案。同时，实验结果表明本文所述的方法简便易行、计算快速，对图像的亮度及对比度等因素有较强的适应性，对原图线状信息的恢复能够达到90％以上的准确率，显著提高了地图信息获取的效率和自动化程度。