地理信息的提取和识别是地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)发展的基础和迫切需要。自动矢量化因其效率、精度、自动化程度和可靠性方面的显著优势，已经成为获取地理信息的主要途径之一。本文在研究、分析目前具有代表性的扫描图像矢量化方法的基础上，针对地图扫描图像的特点，给出了一种基于图像细化算法的地图信息识别与提取的方法，并基于此理论用VisualC++6.0编程语言实现了一个地图自动矢量化系统RasToVec。 本文采用目前比较流行的基于细化的矢量化方法作为整体设计思想。首先将扫描的灰度地图根据地图不同地理对象灰度级不同的特点，将地图的中的文字等标注从地图中分离，然后用最大类间方差阈值分割法将地图进行二值化。对二值化后的地图运用数学形态学进行噪声滤除。在对图像进行细化时，本文借鉴传统细化方法的基础上，实现了一种基于标记的保留节点域的细化方法，该方法避免了传统细化方法中节点变形从而改变图形拓扑结构的问题。 在矢量化时，本文根据地图的整体拓扑特征，先将地图中的节点域和连通弧段提取出来，然后利用改进的二分步长矢量化方法将连通弧段进行矢量化得到连通矢量弧段，根据最长延伸原则合并矢量弧段，确定节点，并得到最终的矢量段。在细化及连通弧段编码过程中都采用边处理象素边擦除象素的方法，有效避免象素的重复处理，降低图像的复杂度，并提高了矢量化的速度。本文所改进的二分步长矢量化方法较传统的变步长矢量化方法，有更大的灵活性，弥补了变步长矢量化方法步长过大丢失信息和步长过小使信息冗余的缺点，提高了矢量化的准确度。 目前矢量化研究大多是在工程图领域进行的，本文实现的算法是根据地理信息系统的要求设计的，在保持地图拓扑结构及矢量化准确性方面取得很好的效果，并实现了与GIS软件MapInfo的接口，在地理信息系统领域有一定的理论意义和应用价值。