컴퓨터에 의한 도면자동입력 시스템은 화상처리 중에서 중요한 응용분야 중에 하나이다.지도 정보의 데이터 베이스는 교통, 행정, 지원개발 및 계획수립 등의 분야 에서 유용하게 활용된다. 그러나 도로정보 추출시, 지도상의 문자나 기타 심벌에 의해 중첩된 영역에서는 도로가 끊어진 채 추출된다. 이러한 각종 심범에 의해 끊어진 도로의 복원에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 도로정보와 추출 및 지도 기호에 의해 절단된 도로정보의 복원을 위한 계층적 신경회로망을 제안한다. 본 시스템을 국립지원 발행의 1/25,000지도에 적용하여 그 유효성을 보인다.
Computerized map reading system is one of the most important application areas in the image processing.A map databaes can be used for a wide range of scial activities such as narural resource assessment,regional plan-ming,and reaffic nabigation system. The road segments,however,are extracted as briken in the area where they are overlapped and interupted by chracters and symbols.Few approaches have been taken to complete road segnents interupted by map symbols.In this paper,a movel approach for the extracation and completion of road segements interupted by map symbols is proposed using neural networks.The system is applied to 1/25,000 scaled maps published by the Grographical Survey Unstitute of Ministry of Construction of Korea.It will be shown that the system can extract and reconstruct road segmetns for the various areas of maps sucessfully.
