基于MATLAB圖像處理的潮位數(shù)字化方法及應(yīng)用

，，

(廣東省水利水電科學(xué)研究院 廣東省水動力學(xué)應(yīng)用研究重點實驗室，廣州 510635)

1 研究背景

在研究過程中，常發(fā)現(xiàn)一些重要的數(shù)據(jù)資料以圖像方式保存，而無對應(yīng)的數(shù)據(jù)表格，具體的數(shù)值只能通過目測或者手動量測，精度和效率均較低，影響到一些重要數(shù)據(jù)的保存和獲取，特別是一些年代較為久遠(yuǎn)的文檔的掃描圖像不夠清晰，很難通過其它渠道或目測獲取圖形對應(yīng)的數(shù)據(jù)。另外，一些儀器如測振儀等其測試輸出均為曲線型式而無具體數(shù)據(jù)量，須通過一定算法將曲線進行數(shù)據(jù)量化[1]。鑒于此，本文提出利用數(shù)值處理軟件MATLAB的圖像處理功能，并結(jié)合圖形處理軟件PHOTOSHOP的位圖處理功能，實現(xiàn)對位圖圖像的數(shù)字化，并以某潮位位圖為例，對潮位過程進行精確提取。方法可廣泛地應(yīng)用于類似圖件的數(shù)值化處理。

MATLAB(Matrix Laboratory，矩陣實驗室)是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為數(shù)組[2]?？捎糜谶M行矩陣運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應(yīng)用于工程計算、控制設(shè)計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設(shè)計與分析等領(lǐng)域，是目前使用最廣泛的工程應(yīng)用軟件之一[3]。MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)采用一定的數(shù)字規(guī)格，通過數(shù)組(矩陣)對圖像進行保存和數(shù)字化，矩陣中的每個元素對應(yīng)圖像的一個像素點，其取值大小則由顏色和圖像模式來確定[4-8]。在位圖模式下，其圖像深度為一位，即僅有黑色和白色2種顏色，在矩陣中值表現(xiàn)為0和1，可以通過0或1數(shù)值在矩陣中的相對位置精確確定其坐標(biāo)數(shù)值。

PHOTOSHOP是Adobe公司推出的跨越PC和MAC兩界首屈一指的大型圖像處理軟件，功能強大[9]，內(nèi)嵌眾多實用的工具和強大的圖像處理功能，操作界面簡單清晰，支持眾多的圖像格式，并擁有眾多第三方廠家的支持，是圖像編輯的首選軟件。

2 數(shù)字化流程及方法

2.1 數(shù)字化流程

對于以圖像形式保存的相關(guān)數(shù)據(jù)流，首先進行適當(dāng)?shù)那疤幚?，如除漬、單張化及掃描成圖，然后利用PHOTOSHOP對成圖進行灰度化，并進行旋轉(zhuǎn)扭正和單色色階處理，并對圖像范圍進行裁剪并增設(shè)像素點，同時為方便程序讀取圖像時排除其它非關(guān)鍵色素的干擾，刪除除潮位過程及坐標(biāo)軸以外的圖像，在單像素點尺度下進行關(guān)鍵點的描繪后進行位圖化處理，關(guān)閉原始圖層僅保留關(guān)鍵點圖層后保存圖像；后利用MATLAB的圖像讀取功能讀取僅含有關(guān)鍵點圖層的圖像，并通過程序?qū)D像矩陣中關(guān)鍵點位置進行遍歷和處理，最終得到各關(guān)鍵點的坐標(biāo)值。數(shù)字化流程見圖1所示。

圖1 數(shù)字化流程

2.2 數(shù)字化方法

對于位圖化，PHOTOSHOP提供了非常便利的圖像模式轉(zhuǎn)換功能，首先打開前處理好的掃描圖件，雙擊當(dāng)前圖層解鎖，直接選擇菜單→圖像→模式→灰度；對研究區(qū)域進行裁剪以窄化圖像邊緣；然后增加像素點，選擇菜單→圖像→圖像大小，錄入橫縱寬度和高度像素，使其均超過1 000 pixel(提取后數(shù)據(jù)小數(shù)點位數(shù)可達(dá)0.001)；而后進行色階處理，選擇菜單→圖像→調(diào)整→色階，用一定閾值對圖像灰度進行黑白化處理，進行關(guān)鍵點描繪。因大多點線型曲線圖數(shù)據(jù)的橫標(biāo)基本上為整數(shù)固定值，其潮位點與橫坐標(biāo)對應(yīng)，因此對于點線型圖像，關(guān)鍵點的描繪主要集中在縱坐標(biāo)和潮位點；對于連續(xù)曲線型圖像，則尚需點繪橫坐標(biāo)關(guān)鍵點。點繪時，首先將圖像放大到最大級別，以可見單獨的像素塊為準(zhǔn)，然后新建圖層，利用鉛筆工具(鉛筆大小選擇1 pix)，前景色選擇黑色，按照像素塊的大小位置進行精確的點繪。而后進行位圖化，選擇菜單→圖像→模式→位圖化，分辨率則根據(jù)掃描圖件的尺寸進行適當(dāng)調(diào)整，分辨率大小與提取精度正相關(guān)。關(guān)閉原始圖層僅保留關(guān)鍵點圖層，保存為PNG格式圖片。

用MATLAB對PNG圖片進行讀取，選用Imread函數(shù)。Imread的讀取格式為：A=imread(filename,fmt)，A為讀取后的圖像矩陣，filename為圖像名稱，fmt為圖像格式。對于連續(xù)曲線型圖像，因曲線部位并非為單獨像素塊，因此可利用MATLAB提供bwmorph位圖處理函數(shù)對曲線進行細(xì)化。通過圖像矩陣A的解析和程序化處理，可得到關(guān)鍵點的相對位置，從而得到各關(guān)鍵點的坐標(biāo)值。

3 潮位數(shù)字化

3.1 點線型圖

3.1.1 潮位資料

某潮位站冬季小潮流速圖以紙質(zhì)形式保存，掃描后經(jīng)旋轉(zhuǎn)扭正及灰度化后見圖2所示。以此為底圖，進行關(guān)鍵點描繪。關(guān)鍵點的選擇以可以程序推算某時刻潮位點的縱坐標(biāo)值為原則，選擇坐標(biāo)點[0.00，0.20，0.40，0.60，0.80，1.00]6個點位為縱坐標(biāo)值關(guān)鍵點，選擇每個時刻潮位點的中心作為潮位關(guān)鍵點，為盡可能將關(guān)鍵點點繪于中心位置，將圖像放至最大時進行單像素點(1 Pix)點繪，某點點繪圖見圖3(a)所示。點繪后進行色階處理，選擇黑色閾值為253(最大值)，然后將圖像模式轉(zhuǎn)換成位圖模式，點繪完成關(guān)于原始圖層后圖像見圖3(b)，保存為PNG格式。

圖2 某潮位站冬季小潮潮位掃描圖片

(a)點繪示意

(b)點繪后圖像

3.1.2 程序處理

通過程序讀取圖像，通過數(shù)值分析確定實測值與讀取的縱坐標(biāo)關(guān)鍵點位置之間的線性相關(guān)關(guān)系，將潮位點關(guān)鍵點讀取坐標(biāo)值代入相關(guān)關(guān)系得到潮位值的實測值。具體程序如下：

function fout=dutu(imname) %建立函數(shù)，輸入為圖像名稱；

clc;clear all; %清除系統(tǒng)內(nèi)存的所有變量；

tu=imread(imname); %圖像讀入到變量tu中；

[xcor,ycor]=find(tu==0); %找到tu矩陣中值為0的位置(所有關(guān)鍵點位置)；

orginz=[xcor ycor];

for i=1:size(ycor)；

if ycor(i+1) ～= ycor(i)

suo=i; %通過找到關(guān)鍵點中縱坐標(biāo)關(guān)鍵點數(shù)量；

break

end

end

zong=orginz(1:suo,:); %圖中縱坐標(biāo)關(guān)鍵點位置；

heng=orginz(suo+1:end,:); %圖中潮位值關(guān)鍵點位置；

realycor=[1.0,0.8,0.6,0.4,0.2,0.0]′; %輸入對應(yīng)縱坐標(biāo)關(guān)鍵位置的實際縱坐標(biāo)值；

P=polyfit(zong(:,1),realycor,1); %確定縱坐標(biāo)關(guān)鍵位置和實際縱坐標(biāo)值的相關(guān)關(guān)系；

fout=polyval(P,heng(:,1)); %將潮位值關(guān)鍵點位置代入相關(guān)關(guān)系，得到實際的潮位值；

plot(fout,′-.o′); %對結(jié)果進行繪圖；

set(gca,′ylim′,[0,(1)],′ygrid′,′on′); %繪圖設(shè)置

set(gcf,′position′,[597 516 612 281],′color′,′white′); %繪圖設(shè)置；

程序運行之后，直接輸出數(shù)字化潮位過程圖，并輸出潮位點坐標(biāo)值。數(shù)字化結(jié)果與實測值對比見表1。

表1 數(shù)字化值和實測值對比(點線型)

由表1可知，平均誤差<4%，最大誤差≤±7.0%。通過數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)整體偏小，且各縱坐標(biāo)點的位置為非等間距，存在一定的系統(tǒng)誤差。為此可對上述程序進行優(yōu)化，設(shè)定縱坐標(biāo)值之間為等間距，即僅考慮上下2個極值點(0.00和1.00)的縱坐標(biāo)值，中間值(0.2, 0.4,0.6,0.8)則按照極值的縱坐標(biāo)值進行等間距內(nèi)插；同時對2個極值點進行精細(xì)化點繪，以減少系統(tǒng)誤差和手動點繪中間點帶來的偶然誤差。程序則做如下改進：

zong=orginz(1:suo,:); %圖中縱坐標(biāo)關(guān)鍵點位置；

SameInterval=round(linspace(zong(1,1),zong(end,1),suo)); %由縱坐標(biāo)最大和最小值對中間值進行等間距內(nèi)插；

zong=[SameInterval′ zong(:,2)];

heng=orginz(suo+1:end,:); %圖中潮位值關(guān)鍵點位置；

運行程序后的數(shù)字化結(jié)果與實測值對比見表1和圖4，可見兩者吻合良好，平均值誤差小于1%，最大誤差不大于±5.0%。

圖4 數(shù)字化值與實測值點線型圖

3.2 連續(xù)曲線型圖

相比點線型圖，連續(xù)曲線圖因無關(guān)鍵潮位點，故須對橫坐標(biāo)關(guān)鍵點進行點繪，從而通過程序計算某時刻點對應(yīng)的潮位值。某潮位站冬季大潮流速圖掃描經(jīng)扭正和灰度化見圖5(a)所示。采用曲線單獨處理和坐標(biāo)點重點描繪結(jié)合方式進行數(shù)字化。首先對圖像進行灰度、色階、增加像素點處理，后進行橫縱坐標(biāo)關(guān)鍵的點繪，并刪除曲線和關(guān)鍵點以外的圖像信息，見圖5(b)所示。進行反色及位圖化后存儲為PNG文件。

圖5 某潮位站冬季大潮潮位掃描圖片及橫縱坐標(biāo)點繪后圖像

由MATLAB直接讀取PNG文件，進行程序處理如下:

function fout=dutu(imname)

clc; clear all;

tu=imread(imname) ;

tu1=bwmorph(tu,′thin′,Inf); %移除曲線周邊多余像素點，使曲線單線化。

[xcor,ycor]=find(tu==1) ; %確定線條和關(guān)鍵位置

orginz=[xcor ycor];

hengd=[xcor(xcor==max(unique(xcor)))

ycor(xcor==max(unique(xcor)))];%通過橫軸位于圖形最下部位關(guān)系確定橫坐標(biāo)關(guān)鍵點位置

zongd=[xcor(ycor==min(unique(ycor)))

ycor(ycor==min(unique(ycor)))];%通過縱軸位于圖形最右部位關(guān)系確定縱坐標(biāo)關(guān)鍵點位置。

orginz(orginz(:,1)==max(unique(xcor)),:)=[];

orginz(orginz(:,2)==min(unique(ycor)),:)=[];

quxiand=orginz;%除去橫、縱坐標(biāo)關(guān)鍵點之后的所有點均為曲線點。

%將橫坐標(biāo)通過線性插值，確定1到30時刻點位置

P=polyfit([0，5，10，15，20，25，30]′,hengd(:,2),1); %[0，5，10，15，20，25，30]為橫坐標(biāo)序列

skd=ceil(polyval(P,1:30)); skd=skd′; %1:30為橫坐標(biāo)序列。

%確定1到30時刻點對應(yīng)曲線的縱坐標(biāo)位置，

quxianskd=zeros(length(skd),2);

for i=1:length(skd)

tmp=quxiand(quxiand(:,2)==skd(i),:);

quxianskd(i,:)=round(mean(tmp));

end

quxianskd(isnan(quxianskd(:,2)),:)=[];

SameInterval=round(linspace(zongd(1,1),zongd(end,1),6)); %由縱坐標(biāo)最大和最小值對中間值進行等間距內(nèi)插；

zongd=[SameInterval′ zongd(:,2)];

realycor=[1.0，0.8，0.6，0.4，0.2，0.0]′; %縱坐標(biāo)實測值P=polyfit(zongd(:,1),realycor,1);

fout=polyval(P,quxianskd(:,1));

plot(fout,′-.o′);

set(gca,′ylim′,[0,(1)],′ygrid′,′on′);

set(gcf,′position′,[597，516，612，281],′color′,′white′);

程序運行之后，直接輸出數(shù)字化潮位過程圖，并輸出潮位點坐標(biāo)值。數(shù)字化結(jié)果與實測值對比見表2和圖6，可見，平均誤差<1%，最大誤差≤±5.0%，效果較好。

表2 數(shù)字化值和實測值對比(連續(xù)曲線型)

圖6 數(shù)字化值與實測值連續(xù)曲線型圖

4 結(jié) 語

(1) 結(jié)合MATLAB圖像數(shù)值分析及程序功能，并輔以專業(yè)位圖軟件PHOTOSHOP的圖像操作模塊，可實現(xiàn)對潮位圖像的數(shù)字化處理，方法簡單實用，精度高。某潮位站點線型圖和連續(xù)曲線型圖的數(shù)字化過程過表明，該方法提取數(shù)據(jù)的平均誤差均小于1%，最大單點誤差不超過7%，數(shù)字化效果和精度尚可。

(2) 通過對方法和程序的擴展和延伸開發(fā)，可廣泛應(yīng)用于類似科技圖像數(shù)據(jù)的提取。

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