栅格数据到矢量数据转换的一般过程可描述为如下过程。

一、 二值化

由于扫描后的图像是以不同灰度级存储的，为了进行栅格数据矢量化的转换，需压缩为两级（0和1），这就称为二值化。

二值化的关键是在灰度级的最大值和最小值之间选取一个阈值，当灰度级小于阈值时取值为0，当灰度级大于阈值时取值1。阈值可根据经验进行人工设定，虽然人工设定的值往往不是最佳阈值，但在扫描图比较清晰时是行之有效的。当扫描图不清晰时，需由灰度级直方图来确定阈值，其方法为：

设M为灰度级数，Pk为第k级的灰度的概率，nk为某一灰度级的出现次数，n为像元总数，则有：

Pk = nk / n k=1,2,…，M

对于地图，通常在灰度级直方图上出现两个峰值（见图4-20），这时，取波谷处的灰度级为阈值，二值化的效果较好。

二、二值图像的预处理

对于扫描输入的图幅，由于原稿不干净等原因。总是会出现一些飞白、污点、线划边缘凹凸不平等现象。对此，除了依靠图像编辑功能进行人机交互处理外，还可以通过一些算法来进行处理。

例如，用3×3的像素矩阵，规定各种情况的处理原则，图4-21是两个简单的例子。其中“×”表示任何像素值。

除了上述方法外，还可用其他许多方法。例如，对于飞白和污点，给定其最小尺寸，不足的消除；对于断线，采取先加粗后减细的方法进行断线相连；用低通滤波进行破碎地物的合并，用高通滤波提取区域范围等。

三、细化 所谓细化就是将二值图像像元阵列逐步剥除轮廓边缘的点，使之成为线划宽度只有一个像元的骨架图形。细化后的图形骨架既保留了原图形的绝大部分特征，又便于下一步的跟踪处理。 细化的基本过程是：

（1）确定需细化的像元集合；

（2）移去不是骨架的像元；

（3）重复（1）（2），直到仅剩骨架像元。