摘要：线切割、激光雕刻等科学工程加工中有时加工一些无尺寸图片、具有复杂的非参曲线实物只能以扫描图形或实物生成位图作为输入数据的方法，但此类方法存在严重的局限性，扫描得到位图因由点阵构成，经过缩放等操作后容易失真、层次不够清晰，不能用于精密加工。今天小编为大家精心挑选了关于《栅格图像矢量化研究论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。
栅格图像矢量化研究论文 篇1：
栅格图像矢量化方法及其研究进展
摘要：该文分析了栅格图像矢量化的常用方法存在的问题，介绍并简单评价了多种主要的改进方法，方便技术人员根据具体需要快速的选择合适的矢量化方法，最后，就栅格图像矢量化的研究方向给出了一些建议。
关键词：栅格图像；矢量化；细化；非细化
The Progress of Vectorization Algorithm of Grid image
SHI Gui-xian,ZHANG Ping
(School of Information Science and Engineering,University of Jinan,Jinan 250022,China)
1 引言
计算机中图像文件的格式主要有两大类：一类是栅格图像文件格式，另一类是矢量图文件格式。在现代图像处理技术中，矢量图文件格式相对于栅格图像文件格式具有明显的优点。矢量化就是将栅格数据转换为矢量数据。国内外矢量化的研究始于20世纪70年代，栅格图像矢量化作为图像处理的一个重要分支，已经成为地理信息系统（GIS）、计算机辅助设计和制造时代（CAD/CAM）领域的关键技术。栅格图像矢量化方法的研究与改进具有非常重要的现实意义。
2 经典的矢量化算法
目前矢量化方法大致可分为两类，基于细化的方法和基于非细化的方法。
1) 经典的基于细化的方法主要有：边界重复细化法、距离交换法和适当骨架化方法。这些细化方法的优点是能够保持线段的连续性，主要缺点是有很高的时间复杂度，丢失线宽信息，在交叉区域处以产生变形及错误的分支。
2) 在基于非细化的方法中，主要有：基于轮廓线的方法，基于游码的方法，基于网格模式的方法以及基于稀疏像素的方法。① 由于基于轮廓线的方法在早期比较流行，但是此算法容易使连续矢量之间产生间隙。② 基于游码的方法能够保持线段的连续性并能保存线宽信息，但在游码图形显示过程中，容易产生噪声和引起交叉区域的变形。③ 基于网格模式的方法，由于只考虑网格边框上的图像信息，是研究问题得到相应的简化，但是网格的尺寸很难控制。此方法是用于所含线段直并且少的线图中。④ 基于稀疏像素的方法能够保存线宽以及精确的中心轴和端点，矢量化速度快。其不足之处在于不能对所有的交叉区域提供正确的处理。
一个好的矢量化方法应该能保存线形信息例如线宽、区域交叉点、图像的拓扑结构等信息，同时还要求矢量化的速度比较快。总的来说各种矢量化方法都各有自身的优缺点，从矢量化效果上来说不具有通用性。
3 基于细化的矢量化算法的改进
目前比较普及的矢量化方法是基于细化的方法，细化又叫中轴变换(medial axis transformation)或骨架化(skeletonization)，是指在图像上对于宽度大于一个像素的粗线状目标，删除其轮廓像素，保留骨架像素的过程。
作为基于细化的栅格图像矢量化过程中的一个重要技术环节，细化同样影响工作效率和结果的精度。所以很多改进方法是围绕着细化算法的改进展开的。本节将介绍几种基于细化矢量化方法的改进方法。
3.1 保存节点拓扑的改进方法
利用现有的矢量化软件，如：ArcGIS、ENVI、PCI等进行栅格图像矢量化时所获得的矢量图会出现一些岛和自交多边形，或者是一些连接关系杂乱无章的矢量线，而不是多边形。
一种改进方法是以拓扑关系原理为指导，同时提取栅格图像中节点和坐标点以及所有的水平和垂直线段，目的是在提取骨架线的同时更好地从栅格数据获取节点信息，依据节点和线段两者信息共同来生成弧段，再由弧段生成多边形[1]。
文献[2]对细化后的图像识别端点和节点信息，并用相同大小的参考图像记录节点信息，利用节点对应位置的像素值来表示节点类型，如值为1则表示端点，值为3则表示3链节点。在设计节点和骨架线的适量数据结构时，考虑到处理骨架线节点畸变和冗余的需要，记录节点坐标的同时还记录了相关的拓扑关系，如是否舍去，是否悬挂节点，节点连接线数，节点相关线的ID等。
上述两种改进方法由于保存了节点的拓扑信息，在用于矢量面状地物的骨架线提取时，能够在一定程度上防止节点畸变并减少骨架线的冗余小分枝。
3.2 基于数学形态学的改进方法
数学形态学是一种新型的图像处理工具，研究人员利用数学形态学的薄化运算作为细化的基本运算模式。这种算法相对与经典的基于细化的方法具有明显的优点：可以实现并行运算，提高算法运算速度；可以较好的保持图像各图元间的拓扑结构特性。缺点是不能保持线段的连续性。这种基于细化的方法是近年来研究的一个热点。
3.3 基于Freeman链码的矢量化方法改进
基于细化的矢量化算法在对栅格图像进行细化提取了骨架线后，多数采用了基于Freeman链码的矢量化方法。文献[3]对基于Freeman链码的变步长矢量化方法进行改进，即要求初始步长（最小取样间隔）是2的N(N是非负整数)次幂，每次步长的改变量是上一步长的一半，直到步长的改变量为1并且链码中两点间任意像素点到这两点间弦线垂距满足大于等于最大允许垂线偏差的条件为止。这种改进算法减少了算法迭代次数，提高运算效率。
4 基于非细化的矢量化算法的改进
由于基于细化的矢量化方法普遍存在丢失线宽信息，在交叉区域处容易产生变形及错误的分支等缺点。部分学者仍在为设计具有良好自适应性的基于非细化的栅格图像矢量化算法而努力。本节将介绍近几年针对这类算法的一些主要改进发法。
4.1 基于游程编码的矢量化方法改进
解决规模大、复杂度高的栅格图像高效矢量化问题的有效途径是找到一种完全基于内存数据处理的弧段提取技术。吴华意等[4]提出了一种无边界游程编码及其矢栅互转换算法，标记矢量化时的追踪，对游程进行了扩充。但是这种算法额外的内存开销降低了游程的压缩效率，限制了处理图像的规模和复杂度。文献[5]在此基础上提出了一种基于游程编码的矢量化改进方法。利用最简的游程编码形式并与区位表和折半查找技术相结合，实现对栅格图斑边界的追踪和矢量化提取，直接由游程编码提取含有拓扑关系的图斑边界弧段，其效率较以往方法有一定幅度的提高。
4.2 基于圆跟踪的矢量化方法
这种方法针对地形等高线的特性提出的。算法的具体方法是：首先查找等高线的起始点A，并记录该点，然后以A点为圆心，以指定的长度为半径画圆，并记录该圆与等高线的交点B，然后以B点为圆心，再以同样的半径画圆，以此类推，每一次画一个圆都记录一个交点（忽略落在前一个圆内部的那个交点），直至所画的圆和等高线没有交点为止，把这个过程叫做跟踪等高线，这一系列的圆叫做跟踪圆。该方法可以从等高线的任意一个端点开始跟踪，在遇到等高线较稠密或者等高线急拐弯的情况下，跟踪圆和等高线按照一定的步长缩小跟踪圆的半径重新跟踪，直到跟踪圆和等高线重合的像素点在一个指定的阈值范围内为止[6]。该矢量化算法具有一定的自适应性，但是得到的是等高线上一些距离间隔不等的离散的坐标点，为了还原等高线或者作为后续的插值求其它点的高程或者其它属性，必须对这些离散的数据点进行曲线拟合。可以采用三次B-样条进行拟合。
4.3 基于轮廓线的矢量化方法的改进
基于轮廓线的矢量化过程可以分为轮廓提取，跟踪，轮廓特征点提取，轮廓矢量化。轮廓特征点的提取直接影响到矢量化的效果，即怎样从轮廓跟踪后得到的紧密排列的有序轮廓点中，提取出表示图像轮廓关键特性的点。文献[7]主要针对特征点提取提出了一种基于以“径向增量同向段”和“径向增量异向段”为基本元素构成位图轮廓边界的轮廓特征点提取算法，并对特征点进行插值；得到最终的图像轮廓特征点。由这些特征点可以表征原图像的形体特征，且算法具有计算简单和工作量少的特点。
5 其他方面的改进
近年来也有学者尝试将计算智能中的遗传算法，神经网络等引入到图像矢量化方法的某些环节如：图像分类、分层、细化、曲线特征点提取等，从而对算法进行适当的改进。
6 结束语
本文概述了栅格图像矢量化的常用方法和存在的问题，并介绍了多种主要的改进方法。其中，仍有一些方法需要得到进一步的改进，在实际应用中，我们可以根据矢量化对象的特点和各改进方法的优点将不同的算法进行结合和运用。国际上商品化的矢量化软件有德国Softelec公司的VPStudio、挪威RxSpotlight、美国GTX公司的GTXRasterCAD PLUS，Able公司的R2v等等，国内的有MapGIS、中科院的VWAN、清华山维的EPScan等，这些软件都能对栅格图像进行矢量编辑或进行一定程度上的自动矢量化，但是矢量化精度和速度上尚不能完全达到工程自动化的需要，普遍具有对噪音、缺损敏感等缺点。可见栅格图像自动矢量化是一个非常困难而远远没有被解决的问题，其难点主要在于图像要素的复杂性和多样性。预计栅格图像自动矢量化技术还将在以下几个方面得到进一步的研究和发展：
1) 基于细化的矢量化方法设计中，复杂的图像要素的自动识别比较困难，有效的特征提取显得尤为重要；
2) 提高矢量化算法的自适应性，提高矢量化软件的自动化程度；
3) 栅格图像的智能与自动矢量化涉及到计算机图形学、图像处理、模式识别、人工智能等多种技术，与各相关技术的新的高效的科研成果相结合也是栅格图像矢量化改进的一种途径；
4) 研制公共的数据转换器实现不同软件之间的数据交换，从而促进不同的矢量化软件之间的相互兼容。
参考文献：
[1] 扶卿华,倪绍祥,郭剑.栅格数据矢量化及其存在问题的解决[J].现代测绘,2004,27(3):8-11.
[2] 王辉连,武芳.利用数学形态学提取骨架线的改进算法[J]. 测绘科学,2006,31(1):29-33.
[3] 孙景荣,许录平.一种改进的图形矢量化方法[J].计算机工程与应用,2004,(1):88-90.
[4] WU Hua-yi,GONG Jian-ya,LI De-ren.Non-boundary Run-length Encoding System for Raster and Its Relevant Algorithms[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,1998,27(1):63-64.
[5] 谢顺平,都金康.基于游程编码的GIS栅格数据矢量化方法[J].测绘学报,2004,33(4):323-327.
[6] 陈争光,吴裕树,王玉芳.一种新型的地形等高线矢量化方法[J].计算机工程与应用,2004,(3):84-86.
[7] 严素蓉,朱桂林,徐从富.一种位图矢量化新方法[J].计算机工程与应用,2005,(14):85-87.
作者：史桂娴 张 平
栅格图像矢量化研究论文 篇2：
基于CorelDRAW的位图矢量化方法研究
摘要：线切割、激光雕刻等科学工程加工中有时加工一些无尺寸图片、具有复杂的非参曲线实物只能以扫描图形或实物生成位图作为输入数据的方法，但此类方法存在严重的局限性，扫描得到位图因由点阵构成，经过缩放等操作后容易失真、层次不够清晰，不能用于精密加工。针对上述情况本文介绍了coreIDraw栅格数据矢量化结合人工后期编辑处理将其转化成能用于此类科学加工的精确、无交叠矢量图形过程。同时探究了基于CorelDRAW的位图矢量化原理、目前存在问题及未来发展方向。
关键词：位图矢量图coreIDraw矢量化
The bitmap vector quantization method based on CorelDRA
Ni QingYang Peng
（Southwest University of Science and Technology， Sichuan Mianyang 621000）
1 计算机中的图像主要显示形式
计算机中的图像主要以位图和矢量图的形式显示。
1.1 位图
位图亦称点阵图或栅格图，构成其基本单位为像素。每个像素在RGB模式下都是由RGB三原色按一定比例合成而来，每一种原色具有0-255的灰度。这些具有不同颜色信息的像素点按照一定的顺序排列便构成了位图，图像单位面积的像素点越多，包含信息越丰富，图像越真实。位图的放大是将单个像素点放大，当像素点放大到一定程度时单位面积所包含的像素点减少，单个像素点呈现出一定的轮廓使表达的图像边缘呈现锯齿状；而位图的缩小则是通过减少像素点实现的，因此对位图进行缩放操作会使其像素信息缺失造成失真。
1.2矢量图
矢量图也称向量图，其基本构成单位为矢量轮廓线和矢量色块[1]。这些基本单位都是由特定的数学函数表达其形状及颜色，在进行缩放等其他操作时数学算法保持不变，因此所显示的图像信息保持不变，不会出现轮廓形状及颜色改变。同时，矢量图占用较少的存储空间、轮廓表达清晰流畅、易于后期编辑，这些特性使其广泛地用于科学工程加工中。
将位图转换为CAD/CAM软件能够识别并加工的格式需要位图矢量化。目前市场上有很多优秀的矢量化软件，如CorelDRAW、AI、caxa等。CorelDRAW是一款顶尖平面设计软件，具有强大的矢量图形编辑能力。它能减少普通位图中的色彩数量并用光栅来引导普通位图中的彩色像素转换为矢量信息，仅几个步骤就能完成繁复的矢量化边界提取等处理，得到有序化的高质量光栅矢量图。若使用者有特殊的需求，CorelDRAW也提供了进阶设定的功能实现更为精确的矢量效果[2]。
2 矢量化原理探究
位图的矢量化是将位图中的像素点进行描摹，并将之记录为矢量坐标点的形式[3]。软件矢量化的处理步骤一般为：位图—预处理—矢量化—综合处理—矢量文件。
预处理是为了尽可能的消除无关信息、提高图像辨识度、简化后期处理。一般步骤有：二值化、噪声消除、几何变换及平滑处理。
二值化是预处理中至关重要的一步，旨在将有价值的目标从背景中分离，具体做法是将图像中每个像素点的灰度值与某一灰度值（阈值）比较。若将每个点灰度函数设为h（x，y），输出图像函数设为f（x，y），阈值设为k，则二值化具有如下算法：，该算法的关键是阈值的选取。现有的阈值选取算法如最大类间方差法、一致性准则法、otsu[4]法及其改进算法虽然优点显著，但是某些情况下根据整体图像选定一个全局阈值的方法不便使用。另一种更好的方法就是局部阈值法，即将图像分割为多个块单独选取每个块的阈值。分割技术中的难点是从复杂的背景中快速准确地识别提取到需要的轮廓，而边缘检测是轮廓提取的重点，边缘检测的基本步骤[5]是：
（1）滤波。边缘检测算法是建立在图像灰度值的微分基础上的，微分运算对噪声很敏感，需要用滤波器适中地滤波降噪，提高信噪比。
（2）增强。增强算法是将边缘灰度变化值大的像素点周围的像素点加深着重显示。
（3）检测。检测算法用于鉴别真正的边缘点及某些不属于边缘而灰度值变化却比较大的点。
（4）定位。准确地定位边缘的位置。
当边缘的位置被确定后，由于经过了微分运算产生了一定的噪声，下一步处理需要再次降噪处理，再进行求导运算求得灰度的二阶导数的过零点，并根据过零点选取适当的值作为阈值。阈值选定后CorelDRAW便能按照算法将图片二值化了。
位图的矢量化处理是将上一步得到的边缘轮廓用已知的矢量线条如直线、圆弧、折线等进行矢量拟合。在矢量化过程中可能包含各种后处理，如圆的合并、圆弧合成圆以及边缘的光滑化等。
现以西南科技大学照片为例，说明基于CorelDRAW的位图矢量化方法。
3 原始图像前期处理
（1）打开CorelDRAW×6新建空白文档，并导入需要加工的图片。
（2）选择左侧工具栏的钢笔工具，绘制所需图形大致轮廓。
（3）同时选取绘制的轮廓和图片，使用上方菜单栏中排列功能-造型-移除后面的对象（图1）。
（4）使用上方菜单栏中的效果命令-调整-高反差，使用滴管取样调整图像对比度（图2）。
图1 初步移除背景图像图2高反差操作后图像
前期处理中，图片背景的移除去掉了大量的冗余信息，高反差操作加大了目标图像与边界的对比度、轮廓清晰度，增强了图像判读和识别效果，减少了因字线边缘灰度渐变而引起的字与字、字与线、线与线矢量化过程中出现的粘连。
4 CorelDRAW矢量化过程
（1）选择上方菜单栏的位图，点击位图中的轮廓描摹，选择线条图。我们的目的是得到便于后期加工的工程的图形，虽然轮廓描摹中的高质量图像适用于高质量相片，但细节繁多，不易于后期编辑。线条图恰能以粗且突出的线条得到易于识别的黑白图。
（2）CorelDRAW自动跳转到PowerTRACE界面，进行矢量化处理。细节、平滑、拐角平滑度是生成最终处理结果的关键参数。CorelDRAW×6系统默认处理细节为70，平滑为20，拐角平滑为0。其中细节与精度有关，细节越大节点数越多，曲线数与矢量色块所表达的颜色也越多；平滑功能主要能消除位图矢量化过程中边缘不平整现象，使线条弯曲处以调整节点位置方式变得连续平滑；拐角平滑功能则能使图像在拐角处以调整节点位置或是增减节点数的方式使图像拐点处不致出现锯齿化甚至尖角现象。结合实际需要及预览效果，不断手动修改以上三个参数，并选择根据颜色分组对象，得到能够最佳输出的图像。本例最终参数中细节为80，平滑为20，拐角平滑度为9。
图3 coreldraw矢量化后图像
（3）将生成的矢量图另存为DXF格式。从生成的效果图可以看出图像存在多处曲线的重叠交叉，这种没有明确层次的矢量图像会使激光雕刻机不能分辨激光的发出和中止而不能用于激光雕刻，更不能用于线切割，需要进一步处理以达到加工要求。
5 图片后期处理
在AutoCAD2014中针对上面得到的图形进行了如下编辑：
（1）删除冗余线条。矢量化过程中细化、轮廓追踪产生了许多不利于后期加工的元素，如石头纹理、同一元素多重线段表达现象等。
（2）文字矫正。矢量化后的文字出现部分粘连、轮廓锯齿化、交错现象。先将其打散或打断，删除需要矫正的部分并使用艺术线条将其修正为光滑、符合标准且易于加工的字体。
（3）外轮廓修正。删除线条过程中无关线条往往与外轮廓粘连，用艺术线条直接补出删除的轮廓线，或将照片导入AutoCAD并将外轮廓描图，因为轮廓简单此处我们选择后者。
（4）线宽调整。矢量化后图像线段均表达为单像素宽线条，根据标准将轮廓线宽增加。
经过以上步骤处理我们最终得到下列图像。该图像纹理、层次分明、无交错，方便进行储存及各种后期科学工程加工。
图4 经人工编辑后最终图像
6 结语
（1）从上述的矢量化过程中，我们能看出位图矢量化软件自动转换过程还不够成熟与完善。
（2）彩色位图颜色错综复杂、包含大量的过渡色彩和失真使轮廓识别存在很大问题，矢量化处理基本完成后效果不佳，如同一条线多次表达、文字轮廓边缘粘连锯齿化、外轮廓与其他无关要素粘连，这些都需要后期综合处理中使用AutoCAD等工具进行一定量的人工修正操作。
（3）减少软件与人工交互处理方式中人工的工作量必将成为未来位图矢量化的研究重点。更优的区域分割与轮廓提取算法也是我们将进一步研究的工作。
参考文献
[1]杨柏婷.位图与矢量图转换方法研究[J].科技传播，2011（15）：209+218.
[2]陈挺.激光雕刻柔性版图像处理及加工工艺的研究[D].湖南大学，2011.
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[4]孙少林，马志强，汤伟.灰度图像二值化算法研究[J].价值工程，2010（5）：142-143.
[5]董鸿燕.边缘检测的若干技术研究[D].国防科学技术大学，2008.
[6]吴学毅，杨德龙，张二虎，薛延学.扫描图矢量化研究与实现[J].西安理工大学学报，2003（2）：177-181.
作者：倪清 杨鹏
栅格图像矢量化研究论文 篇3：
讨论PhotoShop在地理信息系统中的运用
摘要：在地理信息系统运行期间，少不了地理数据的收集以及整合，地理信息系统提供决策服务期间一般是借助地图和专项图进行清晰的表达，基于此，做好地理栅格数据矢量化的效率和地图以及专题图的专业性是非常重要的，可以借助PhotoShop软件将相关问题彻底解决。在本篇文章中，主要阐述了地理信息系统中对于PhotoShop的实际应用情况，阐述了PhotoShop在数据收集和可视化表达中的现象为后期提供良好参考依据。
关键词：PhotoShop;地理信息系统;GIS;应用;影像;矢量化
对于地理信息系统来讲，是根据地理空间信息以及采取地理模型方式把空间坐标和表格属性数据转换成地理图形显示，为地理研究和地理决策提供一定的依据。在地理信息系统发展阶段中，栅格数据矢量化还存在着各种各样的问题，具体表现为栅格数据矢量化效率较低，栅格数据（如影像）可视化较差时，专业性有待提升，而且PhotoShop提供了合理的绘图以及编制工具，将PhotoShop的优势在地理信息化系统中体现出来，有利于提高数据收集效率，确保栅格数据（如影像）清晰性和地图的专业性。文章内对PhotoShop软件和地理信息化系统进行了简单的论述，提出了在地理信息化系统中对于PhotoShop的实际应用情况。
1、对于地理信息化系统的论述
地理信息系统简单称之为GIS，是借助计算机软件收集和储存以及编辑、管理地表内的自然现象和人文现象等，动态性的分析和处理，以此确保数据完善性和准确性。
我国地理信息系统出现于上个世纪80年代，经过几十年的发展和完善之后，已经从刚开始的应用技术逐渐转变为了具备完善理论体系的空间信息系统，其由于性能良好，受到了各个领域的广泛关注，其中主要被应用于经济建设以及科学研究等方面，产生的作用较大。
2、在地理信息化系统中对于PhotoShop的实际应用
地图作为一种描述、研究人类生存环境的信息载体，融合科学与艺术为一体，成为人类生产与生活中必不可少的一种工具。GIS是指地理信息系统，主要是综合处理和分析空间数据的一种技术手段，它以空间数据库为基础，在计算机技术的支持下，对空间相关数据进行了采集、管理、操作、分析、模拟等处理，来实现地理信息的空间和动态效果，本身是为地理研究和社会服务而建立的计算机系统。在地理信息工程的不断推进下，如何能有效利用现有的GIS数据，采用高效快速的数据加工流程，在保障实用性和科学性的基础上快速生产出高质量的地图已经成为制图行业研究的热点课题。
2.1在数据采集期间对于PhotoShop的应用
其一，批处理。在地理信息系统应用过程中，应当动态性的收集数据，采取校正处理好的遥感影像图形成矢量数据，有的情况下可以将纸质图纸转变为能够有效处理的矢量数据，无论是采取何种类型的方式获取矢量数据，都离不开栅格数据矢量化底图的大力支持。在将遥感影像当成底图矢量化的过程中，获取的影像图并不是所有格式都是TIF以及TIFF，剩下的部分为JPEG、JPG、BMP图片等，这就需要转换图片形式，为后期矢量化提供良好的依据。当此刻逐个转换图片期间，消耗的时间是非常多的，在该项过程中应用PhotoShop图像管理器的过程中，可以批量性的转换图片格式，PhotoShop的图像管理器支持将JPEG、JPG、BMP格式图片转换成TIFF以及TIF格式。
其二，增强图像。在获取的底图数据来源于已经有的纸质地图和书本内专题图的话，或者是采取拍照形式获取图片时，都需要有效处理获取的各项底图，以此实施栅格数据矢量化作业中，PhotoShop本身有着对比度、亮度和色彩以及色调等多项调整功能，便于合理的处理第一手的底图资源，假设第一手底图资源数据图片过于模糊和灰暗以及偏色等问题以后，可以利用PhotoShop处理底图图片，在规范性调整对比度和亮度的基礎上增强图片对比性，使图片越来越清晰，便于看清楚底图数据，提升底图数据的效果，结合锐化功能降低图片自身的模糊性，根据色彩平衡功能校正图片偏色现象。而且还需要做好色彩以及色调的调整工作，使图片有合适的色彩色调状态。通过规范性调整以后增强图像，这是地理信息化系统中应用PhotoShop的基本表现形式。
其三，快速矢量化。在地理信息化系统矢量化方面应用PhotoShop期间有着极高的价值，以往传统类型的栅格数据矢量化方式是一比一的对底图数据加以编辑描绘，形成完善的要素数据储存在图层内，可是该项方式消耗的时间和资源非常多，难以有效提升矢量化的效率和精准性，此种现象演变为了重点探究的一项难点。将PhotoShop和ArcGIS相互结合到一起有利于提升矢量化的准确性以及效率，借助PhotoShop橡皮擦工具以及画笔工具、魔棒工具等基本工具，利用抓手和缩放等多项功能精准的实施底图内各项要素的分层作业，利用ArcGIS中包含的Arc Scan拓展模块，以此实现快速矢量化目的。当底图的图斑数量非常多、分散性强以及图斑破碎严重时，利用以往传统矢量化方式消耗的时间多，并且准确性不佳，对此，可以按照PhotoShop的色彩范围命令把要素色斑颜色设置成目标色，在合理调整的基础上选种分散破碎的图斑，复制成新的图层，通过实施反选和删除多余选取以及填充目标颜色等多方面操作筛选图斑，删除多余的图斑，凸显出有效的图斑，然后进行图形矢量化。以上是在地理信息化系统快速矢量化方面应用PhotoShop的主要体现。
2.2在可视化表达方面对于PhotoShop的实际应用情况
当应用地理信息化系统提供一定决策依据的过程中，需要按照相应指标将地理数据处理为与之对应的专题图和地图，对于地理信息化系统来讲，专题图和地图制作少不了图像可视化表达的大力支持，而且在美化图片期间应用PhotoShop也有着合理的方式，将PhotoShop落实于地理信息化系统可视化表达环节中可以产生极高效果，通过PhotoShop调整地图的色彩、饱和程度和明亮度，提升地图效果，将偏色问题彻底解决。或者是采取通道混合器形式单色调整黑白的地形图和等高线图，体现出对比度功能，将图像图元体现出来。而且在地图和专题图没有出图的情况下，应用PhotoShop设计相对复杂化的地图符号，结合规范性的符号库制作地图符合库，达到快速实现地图和专题图的符号化表达目的，强化地图以及专题图可视化表达的专业度。
3、结语
从以上论述来看，在地理信息化系统发展背景下，PhotoShop得到了十分重要及广泛的应用。在本篇文章中，主要阐述了数据采集和可视化表达期间对于PhotoShop的实际应用情况，基于PhotoShop本身有着较强的图片处理功能，不管是在制作图片还是处理图形图片等方面中都有着极高的价值，地理信息系统运行过程中少不了地图制作和专题图制作的大力支持，所以在地理信息系统中对PhotoShop应用过程中，可以提升地理数据的收集效率，确保地图数据的完善性。
参考文献
[1]谢颖颖.浅谈PhotoShop在地理信息系统中的应用[J].电脑知识与技术，2021，17（27）：124-125.
[2]刘亮.GPS控制测绘技术在地理信息系统中的应用[J].智能城市，2021，7（13）：57-58.
[3]王军，贾超.GPS控制测绘技术在地理信息系统中的应用思路总结[J].冶金管理，2021（09）：46-47.
作者：龚正坤