二维等间距投影图的数字化方法与流程

本发明涉及一种二维等间距投影图的数字化方法。

背景技术：

近几十年以来，海洋观测技术发展迅速，特别是随着卫星技术的成熟，海洋数据大量增加，极大的推动了研究工作的进展。很多类型的海洋数据可以通过网络或其他方式直接获取，但同时，还有一部分数据只以图像的形式向外发布，很难直接获得原始数据，比如不公开算法的卫星反演的图像、人工绘制的历史图像等等。此类图像大都具有非常重要的研究价值，但因其数据获取的难度给科研工作带来了极大的不便，因此发展一种图像数字化的方法，特别是难度较大的二维图像，就显得格外重要。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种二维等间距投影图的数字化方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，二维等间距投影图的数字化方法，包括以下步骤：

(1)色标的确定

将图像的色标读入，读入的数据为RGB值，以三维矩阵储存；色标以黑线为外边框，黑色的RGB值都为0，故以此为指标，剔除边框及以外的部分，只留下色标内部数据；

(2)待提取数据图像的处理

(3)数据提取

(4)数据提取优化

(5)确定坐标

由于是二维等间距投影图，得到数据矩阵的行列像素点个数后，将全球的横纵坐标均匀分配即可得到各点的坐标值。

作为优选，步骤(1)中所述色标的确定包括以下步骤：

a)统计出每行RGB值为0的点的个数记为row(i)，i为图像像素点的行数；

b)将统计的相邻两行相减：delt(n)＝row(n+1)-row(n),n＝1,2,…,i-1，得到相邻两行黑点个数的变化情况；

c)将delt(n)均分为上下两部分，从上部分找到delt(n)最小的行数，即相邻两行是从黑点较多的边框转变为黑点较少的非边框部分，即色标的上边界；从下部分找到delt(n)最大的行数，即相邻两行是从非边框转变为边框部分，即色标的下边界；

d)同理统计出每列RGB值为0的个数记为column(j)，j为图像像素点的列数；并将相邻两列相减：delt(m)＝column(m+1)-column(m),m＝1,2…,j-1，得到相邻两列黑点个数的变化情况；将delt(m)均分为左右两部分，从左部分找到delt(m)最小的列数，为色标的左边界；从右部分找到delt(m)最大的列数，为色标的右边界；

e)选取剔除后区域的中间一行的RGB数据，并通过色标的下标将每个RGB值与数据值建立对应关系，建立对应关系数组，储存第一部分为RGB值，第二部分对应的数据值。

作为另外一个优选，步骤(2)中所述待提取数据图像的处理包括以下步骤：

f)读入图像后，剔除边框以及边框外部分，方法同色标的剔除过程，剔除后得到只包含数据点的最小矩阵；

g)在得到数据区域后，需给定陆地点的RGB值；包括以下两种实现方法：第一种，直接输入给定陆地点的RGB值；第二种，从原图像中截取只含陆地区域部分，并将该图像读入后就可提取出RGB值。若原图像中不存在陆地点则可直接输入白点的RGB值，代表无陆地点；

h)区分有数据点和无数据点；定义矩阵mask，矩阵大小等同数据区域。若原数据区域中某点的RGB值都为255，即无数据点，或等于陆地点的RGB值，则对应mask在该点上的值为0，其余存在数据的点，mask对应点的值为1。

还有一个优选是，步骤(3)中所述数据提取包括以下步骤：

i)定义矩阵result，矩阵大小等同数据区域，初始值都赋为无效值，默认无效值设为32767，可按使用需要进行更改；

j)以mask各点的值为依据，若mask(i,j)＝1，则该点为有数据点，将该点的RGB值与cell数组cb中第一维储存的RGB值进行匹配，并将该点赋值为对应的数据值；若mask(i,j)＝0，即该点为无数据点，则自动跳过，不进行匹配，该点的值仍为无效值。

另一个优选是，步骤(4)中所述数据提取优化包括以下步骤：

经过执行步骤(3)，大部分点的数据提取已基本完成，有一部分的点仍为无效值，原因在于数字化所用的图像大多是从文献或网页上获得，部分点的RGB值由于图像截取或在图像保存过程中发生了些许变化，无法与从色标中提取的RGB值相匹配；另外，若图像产生的年份较早，在经几次转载复制之后图像的RGB值也会发生一定的变化，造成无法匹配的现象；为解决上述问题，采用插值的方法将原本有数据，但又无法匹配赋值的点进行补全。

本发明的有益效果是：

本方法可以应用于多个专业领域，将二维等间距投影图像数字化，提取图像中的数据。

1)可以应用于卫星图像的数据提取。文章或网上发布的卫星图像大都不公开其卫星算法，很难获得图像中的原始数据；

2)可以应用于文献中图像的数据提取。发布在文献中的图像基本都不提供原始数据；

3)可以应用于较早图像的数据重现。部分图像产生年代较早，其原始数据已丢失或难以重新计算得到。

从以上三点来看，本方法的应用可以得到大量原本难以得到但又有很高实用价值的数据，且根据专业的不同还存在大量的应用空间。因此本方法的实现有非常大的实用价值。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明二维等间距投影图的数字化方法的流程图。

图2是本发明二维等间距投影图的数字化方法实施例的Levitus全球海表温度图。

图3是本发明二维等间距投影图的数字化方法实施例的数字化结果再现图。

图4是本发明二维等间距投影图的数字化方法实施例的Levitus原始数据与数字化结果的散点对比图。

图5左列是本发明二维等间距投影图的数字化方法实施例的由卫星数据反演得到的2001年2、5、8、11月全球月平均白冠覆盖率图像，右列是数字化再现的2001年2、5、8、11月全球月平均白冠覆盖率图像。

具体实施方式

1图片数字化方法

该方法的流程如图1所示。

1.1数据介绍

Levitus是由美国国家海洋数据中心(NODC)的海洋气候实验室制作的气候态海洋数据，是目前国际上比较常用的气候态温盐资料。具有年平均、季节平均和月平均三种不同时间尺度，空间分辨率为1°，经度范围从0.5°E到0.5°W，纬度范围从89.5°S到89.5°N，垂直方向分为33层。如图2是一月份月平均的全球海表温度资料。

1.2方法介绍

读取图像，可直接获得图像RGB值，但如果要获取各RGB值对应的数据值，则应确定RGB颜色值与数据值的对应关系，通常这些关系包含在色标的内容中。本部分内容以Levitus的全球海表温度为例，先将Levitus原始数据图像化，得到RGB图像，再从RGB颜色值与温度数据值中找到一一对应关系，重现图像的数据。将重现数据与原始数据做了误差分析，得到了可靠的图像信息。具体过程如下：

(1)读取色标图像

欲将图像转化为数据，需要知道每种颜色所对应的数据值的大小。所以，首先读入色标图像，从色标中依次提取各个颜色值，再根据色标的下标确定每种颜色对应的数据值，得到颜色值和数据值的一一对应关系。所需输入参数包括：色标图像名、起始颜色所对应的数据值和色标下标数据值的间隔。运算后输出一矩阵，包括色标中各个颜色值和每个颜色值相对应的数据值，建立颜色值与数据值之间的一一对应关系。

(2)进行颜色值到数据值的转换

确定颜色值和数据值的关系后，为将图像中的颜色值转换到数据值做好了准备。首先读入原始图像，并将图像的边框及以外部分剔除，即只保留含有数据的最小矩形区域。值得注意的是，由于海洋和大气数据图像往往存在陆地区域，因此需从原始图像中截取陆地区域图像，同样读入代表陆地的颜色值，这样在数字化的过程中可以剔除陆地的像素点，只对海水点进行处理。完成了数据区域选取的处理，之后，就可以将原始图像中含有数据的像素点，通过颜色值和数据值的一一对应关系，将原始图片的颜色值转换为数据值。同时因图像本身原因或图像采集过程，某些点的RGB值发生些许变化，无法与原色标中的RGB值相匹配，产生转换不成功现象。为此采用插值进行转换失败点的数据补全。最后通过给定的横纵坐标范围确定每个像素点的坐标值。

所需输入参数包括待提取数据图像的图像名，颜色值与数据值的对应关系矩阵，数据的坐标范围，可选输入参数可以是陆地图像或陆地颜色的RPG值。经运算后，输出量包括图像各像素点的数据值，若值为32767，则该点为陆地点或无数据点；各像素点的水陆判别信息，1代表水点，0代表陆地点；横向各个像素点的坐标值，纵向各个像素点的坐标值。

图3是将数字化的数据结果进行作图再现，通过对原始图像进行数字化处理，提取出其中的数据后，将得到的数据重新作图，与原始图像进行直观的对比。

1.3图像数字化模型检验

图4为原始数据与数字化结果的散点对比图。可以看出数字化的提取结果与原始数据具有较好的一致性，经计算，原始数据与再现数据平均误差(ME)为0.14679℃，绝对平均误差(MAE)为0.21501℃，均方根误差(RMSE)为0.27504℃，相关系数(R)为0.99986，结果良好。故总体而言，通过本实施例的数字化方法提取的数据是可信的，可以运用到进一步的研究工作中。

2图片数字化方法实际应用

将该方法应用到2001年2、5、8、11月全球月平均白冠覆盖率图像，如图5左列的(a)～(d)，图像原始数据是从卫星资料反演得到，其中包括SSM/I的海表面亮温(TB)、大气柱水汽含量(V)、云中液态水含量(L)数据、AVHRR的海表面温度(TS)数据、WOA05的海表面盐度(S)数据和QuikSCAT的海面10米风场(U10)数据等。该反演方法较复杂，对于物理模型的验证来说非常的耗时。

按照上一部分中图片的数字化方法，经过选取色标颜色值，建立颜色值与数据值对应关系，选取数据矩形区域，剔除陆地点，颜色值与数据值的转换，经纬度的确定等一系列处理，最终从图像中提取出数据，图5右列的(e)～(h)即为将提取的数据重新作图的结果。从图中可以发现，数字化再现图像与原图像的空间布局基本一致，数据大小基本吻合，数字化提取结果较为满意，实现了快速获取图像信息的功能。

3结语

本数字化方法能够很方便的对图像进行有效的数据提取。该数字化方法应用于等间距投影的二维图像，并且主要针对因某些原因只向外提供图像但没有原始数据的情况，如原始数据具有较高研究价值的卫星图像，绘制时间较早且原始数据丢失的图像，人工绘制的历史图像等。

上述图像数字化方法可为此类无法直接获取的数据提供便捷的数字化，相对于图像，数字化后得到的数据更具有灵活性。并且，若进行数字化的图像包含的数据范围较大，如全球范围的数据，其原始数据的分辨率一般较低，而数字化过程中将数据范围均匀分配到各个像素点上，对于一般分辨率的图像，横纵像素点个数相对较大，因此最后提取得到的数据分辨率相对与原始数据有所提高，而对于包含较小数据区域的图像，原始数据分辨率相对较高，通过数字化提取的数据也能保持相当的分辨率。

同时对数字化提取结果的有效性进行了检验，原始数据与再现数据平均误差为0.14679℃，绝对平均误差为0.21501℃，均方根误差为0.27504℃，相关系数为0.99986，检验结果较为满意，可将数据运用到进一步的研究工作中以供后续使用。

目前上述提出的方法仅仅适用于空间等间距投影图像，对于那些空间非等间距投影的图像暂时无法取得令人满意的结果，有必要对该类问题做进一步的研究。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。