郁誠(chéng)成,孫寶楠*,楊永增,連 展

(1.國(guó)家海洋局第一海洋研究所,山東青島266061; 2.青島海洋科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室區(qū)域海洋動(dòng)力學(xué)與數(shù)值模擬功能實(shí)驗(yàn)室,山東青島266237; 3.海洋環(huán)境與數(shù)值模擬國(guó)家海洋局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東青島266061)

白冠統(tǒng)計(jì)物理模型的驗(yàn)證
——I.二維等間距投影圖的數(shù)字化方法研制與應(yīng)用

郁誠(chéng)成1,2,3,孫寶楠1,2,3*,楊永增1,2,3,連 展1,2,3

(1.國(guó)家海洋局第一海洋研究所,山東青島266061; 2.青島海洋科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室區(qū)域海洋動(dòng)力學(xué)與數(shù)值模擬功能實(shí)驗(yàn)室,山東青島266237; 3.海洋環(huán)境與數(shù)值模擬國(guó)家海洋局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東青島266061)

近幾十年以來(lái),隨著海洋觀測(cè)技術(shù)的提高,海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)大量增加,極大地推動(dòng)了海洋研究的發(fā)展,但由于某些原因,部分?jǐn)?shù)據(jù)只以圖像形式對(duì)外發(fā)布,很難獲取其原始數(shù)據(jù),這給科研工作的及時(shí)開(kāi)展帶來(lái)了諸多不便。本文基于MATLAB軟件的圖像和數(shù)據(jù)處理功能,提出了一種二維等間距投影圖像的數(shù)字化方法,可實(shí)現(xiàn)圖像信息快速準(zhǔn)確的抓取,并以Levitus的全球海表溫度為例,驗(yàn)證了數(shù)字化過(guò)程的可靠性。數(shù)字化結(jié)果與原始數(shù)據(jù)比較顯示,平均誤差為0.147℃,絕對(duì)平均誤差為0.215℃,均方根誤差為0.275℃,數(shù)字化結(jié)果與原始數(shù)據(jù)吻合較好。最后,本文將該方法應(yīng)用到2001-02,2001-05,2001-08和2001-11衛(wèi)星反演的白冠覆蓋率圖像中,所獲數(shù)字化結(jié)果將應(yīng)用到下一步統(tǒng)計(jì)物理白冠模型的驗(yàn)證工作中。

圖像處理;SST圖像數(shù)字化和檢驗(yàn);白冠圖像數(shù)字化;MATLAB軟件

近幾十年以來(lái),海洋觀測(cè)技術(shù)發(fā)展迅速,特別是隨著衛(wèi)星觀測(cè)技術(shù)的成熟,海洋數(shù)據(jù)大量增加,極大地推動(dòng)了海洋研究的發(fā)展。很多類型的海洋數(shù)據(jù)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)或其他方式直接獲取,但同時(shí),還有一部分?jǐn)?shù)據(jù)只以圖像的形式向外發(fā)布,很難直接獲得原始數(shù)據(jù),比如不公開(kāi)算法的衛(wèi)星反演圖、人工繪制的歷史圖等。此類圖像大都具有非常重要的研究?jī)r(jià)值,但因其數(shù)據(jù)不易獲取給科研工作的開(kāi)展帶來(lái)了極大的不便。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人們發(fā)現(xiàn)圖像數(shù)字化方法可以解決這一問(wèn)題。圖像數(shù)字化是將連續(xù)色調(diào)的模擬圖像經(jīng)采樣量化后轉(zhuǎn)換成數(shù)字影像的過(guò)程。目前,常見(jiàn)的點(diǎn)、線圖形的數(shù)字化應(yīng)用較為廣泛,但對(duì)于二維圖像沒(méi)有直接的工具可以對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,相關(guān)文獻(xiàn)也鮮有報(bào)道,所以研究一種二維圖像的數(shù)字化方法并在將來(lái)形成一個(gè)可方便研究人員直接調(diào)用的程序包,就顯得格外有意義。

在以往的研究中,人們常用MATLAB軟件進(jìn)行圖像的研究,因其具有圖像處理功能強(qiáng)大、功能全面、界面友好、開(kāi)放性強(qiáng)等特點(diǎn),不僅有助于提高研究效率,還有助于加快科研進(jìn)展[1-3]。鄧巍等[4]利用MATLAB圖像工具箱實(shí)現(xiàn)了不同類型的圖像的處理;周廣芬等[5]利用MATLAB圖像處理工具箱對(duì)一維數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行了數(shù)據(jù)化;郭磊等[6]結(jié)合MATLAB圖像數(shù)值分析程序和專業(yè)位圖軟件PHOTOSHOP圖像操作模塊,實(shí)現(xiàn)了對(duì)一維潮位圖的數(shù)字化處理;崔紅等[7]利用MATLAB對(duì)尾流圖像進(jìn)行了灰度變換、濾波等數(shù)字化處理,為尾流圖像進(jìn)入信息化系統(tǒng)提供了基礎(chǔ);夏長(zhǎng)水和袁業(yè)立[8]對(duì)塘沽地區(qū)的SAR圖像進(jìn)行了數(shù)字化,并應(yīng)用到地形的反演研究中;王淑娟和張玉葉[9]以MODAS的SST數(shù)據(jù)為例,介紹了一種從索引圖像中提取數(shù)據(jù)的方法。宋瑋等[10]通過(guò)像素值對(duì)南沙雙子裙礁SAR和TM圖像進(jìn)行了噪聲濾除和幾何校正處理。上述大部分研究中,或只對(duì)MATLAB在圖像處理中的功能做了介紹,沒(méi)有運(yùn)用到圖像的數(shù)字化中;或只對(duì)一維數(shù)據(jù)圖像做了數(shù)字化處理和檢驗(yàn);鮮有實(shí)現(xiàn)將二維圖像轉(zhuǎn)化為實(shí)際數(shù)據(jù)的完整的方法討論、數(shù)字化展示以及相應(yīng)的結(jié)果驗(yàn)證。究其原因,二維圖像的量化過(guò)程(即色標(biāo)顏色值與數(shù)據(jù)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系以及顏色值到數(shù)據(jù)值的轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié))較為復(fù)雜。同時(shí)二維圖像的投影種類繁多,按照投影的變形性質(zhì)可以分為等角投影、等積投影和任意投影。其中等距投影是任意投影中比較特殊的投影,存在正軸投影中經(jīng)線長(zhǎng)度比為1,在斜軸或橫軸投影中垂直圈長(zhǎng)度比為1的性質(zhì)。本文將數(shù)字化方法應(yīng)用于等間距投影的二維圖像,給出一個(gè)較為實(shí)用的二維等間距投影圖的數(shù)據(jù)獲取方法,并驗(yàn)證數(shù)字化結(jié)果的可靠性,以期為此類問(wèn)題提供一個(gè)有效的解決方案。

(李 燕 編輯)

1 圖片數(shù)字化方法研究

1.1 數(shù)據(jù)介紹

Levitus[11-12]是由美國(guó)國(guó)家海洋數(shù)據(jù)中心(NODC)的海洋氣候?qū)嶒?yàn)室制作的氣候態(tài)海洋數(shù)據(jù),是目前國(guó)際上比較常用的數(shù)據(jù)資料。具有年平均、季節(jié)平均和月平均三種不同時(shí)間尺度,空間分辨率為1°,范圍覆蓋全球,垂直方向分為33層。本文實(shí)驗(yàn)中使用的是1月月平均的全球海表溫度資料(圖1)。

圖1 Levitus全球1月月平均海表溫度圖Fig.1 Levitus monthly averaged sea surface temperature(SST)of January

1.2 方法介紹

MATLAB可以讀取圖像的RGB值,如果要獲取RGB對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值,應(yīng)將RGB顏色值與數(shù)據(jù)值的關(guān)系確定出來(lái),通常這些關(guān)系包含在色標(biāo)的內(nèi)容中。本部分內(nèi)容以Levitus的全球海表溫度為例,先將Levitus原始數(shù)據(jù)圖像化,得到RGB圖像,再?gòu)腞GB顏色值與溫度數(shù)據(jù)值中找到一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,重現(xiàn)圖像的數(shù)據(jù)。將重現(xiàn)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)做了誤差分析,得到了可靠的圖像信息。具體過(guò)程如下:

1)建立像素值與顏色值的對(duì)應(yīng)關(guān)系

欲將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),需要知道每種顏色所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值的大小。所以,首先利用MATLAB將色標(biāo)圖像讀入,以色標(biāo)外邊框?yàn)榻鐚?duì)圖像進(jìn)行剔除,選取有效區(qū)域RGB數(shù)據(jù),依次提取各個(gè)顏色值,再根據(jù)色標(biāo)的下標(biāo)確定每種顏色對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值,得到顏色值和數(shù)據(jù)值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。以上處理過(guò)程函數(shù)為

輸入?yún)?shù)Filename為colorbar圖像名,val_init為colorbar第一個(gè)顏色所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值,val_delt為colorbar值的間隔。

輸出量cb是一個(gè)cell數(shù)組cb{[R G B],value},cb{N,1}為顏色值,cb{N,2}為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值。通過(guò)該功能函數(shù)建立了顏色值與數(shù)據(jù)值之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

2)顏色值到數(shù)據(jù)值的轉(zhuǎn)換

確定顏色值和數(shù)據(jù)值的關(guān)系后,為將圖像中的顏色值轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)值做好了準(zhǔn)備。首先讀入原始圖像,并將圖像的邊框及以外部分剔除,即只保留含有數(shù)據(jù)的最小矩形區(qū)域。值得注意的是,由于海洋和大氣數(shù)據(jù)圖像往往存在陸地區(qū)域,因此需從原始圖像中截取陸地區(qū)域圖像,同樣通過(guò)MATLAB來(lái)讀取代表陸地的顏色值,或直接給定輸入陸地的顏色值,這樣在數(shù)字化的過(guò)程中可以剔除陸地的像素點(diǎn),只對(duì)海水點(diǎn)進(jìn)行處理。

完成數(shù)據(jù)區(qū)域選取的處理,之后,就可以將原始圖像中含有數(shù)據(jù)的像素點(diǎn),通過(guò)顏色值和數(shù)據(jù)值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,將原始圖片的顏色值轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)值。有時(shí)因圖像本身原因或圖像采集過(guò)程,某些點(diǎn)的RGB值發(fā)生些許變化,無(wú)法與原色標(biāo)中的RGB值相匹配,產(chǎn)生轉(zhuǎn)換不成功現(xiàn)象。為此采用CRESSMEN插值[13]進(jìn)行轉(zhuǎn)換失敗點(diǎn)的數(shù)據(jù)補(bǔ)全。同時(shí),若原始圖像中有等值線標(biāo)注,等值線的顏色值不同于陸地點(diǎn)的顏色值又無(wú)法與色標(biāo)中的顏色值匹配,等值線所在的像素點(diǎn)也會(huì)以插值的形式補(bǔ)全。最后,由于本次方法應(yīng)用于等間距投影圖,將給定的坐標(biāo)范圍均勻的分配到每個(gè)像素點(diǎn)上,就完成了像素點(diǎn)的坐標(biāo)確定。以上處理過(guò)程函數(shù)為

輸入?yún)?shù)Picname為待提取數(shù)據(jù)圖像的圖像名;cb為上一函數(shù)的輸出量,即顏色值與數(shù)據(jù)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系;lon_range和lat_range分別為數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度范圍,如:lon_range=[90 270],lat_range[-45 45],表示經(jīng)度范圍為90°到270°,緯度范圍為-45°到45°,可選輸入量varargin可以是陸地圖像或陸地顏色的RPG值。

輸出量包括result,mask,lon和lat。Result為M×N的數(shù)組,M和N分別為圖像的縱橫像素點(diǎn)數(shù)的個(gè)數(shù),儲(chǔ)存各個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值,若值為32 767,則該點(diǎn)為陸地點(diǎn)或缺測(cè)點(diǎn),即無(wú)數(shù)據(jù)點(diǎn);mask為M×N個(gè)像素點(diǎn)的水陸判別信息,1代表水點(diǎn),0代表陸地點(diǎn);lon(N)為橫向各個(gè)像素點(diǎn)的經(jīng)度值,lat(M)為縱向各個(gè)像素點(diǎn)的緯度值。

圖2為數(shù)字化數(shù)據(jù)結(jié)果的再現(xiàn)圖,圖3為數(shù)字化方法的流程圖。

圖2 數(shù)字化結(jié)果再現(xiàn)圖Fig.2 Map based on digitized SST

圖3 數(shù)字化方法流程圖Fig.3 Flow chart of the digitization method

1.3 圖像數(shù)字化模型檢驗(yàn)

圖4為原始數(shù)據(jù)與數(shù)字化結(jié)果的散點(diǎn)對(duì)比圖?？梢钥闯鰯?shù)字化的提取結(jié)果與原始數(shù)據(jù)具有較好的一致性。圖中極個(gè)別點(diǎn)偏差較大,且相對(duì)于原始數(shù)據(jù)都偏小。原因在于這些點(diǎn)為水陸交界點(diǎn),并且在數(shù)據(jù)提取中匹配失敗,是由插值補(bǔ)全得到,而由于陸地點(diǎn)的影響使所得數(shù)據(jù)變小。經(jīng)計(jì)算,原始數(shù)據(jù)與再現(xiàn)數(shù)據(jù)平均誤差(ME)為0.147℃,絕對(duì)平均誤差(MAE)為0.215℃,均方根誤差(RMSE)為0.275℃,相關(guān)系數(shù)(R)為0.999 86,結(jié)果良好。故總體而言,通過(guò)本文的數(shù)字化方法提取的數(shù)據(jù)是可信的,可以運(yùn)用到進(jìn)一步的研究工作中。

圖4 Levitus原始數(shù)據(jù)與數(shù)字化結(jié)果的散點(diǎn)對(duì)比圖Fig.4 A scatter plot of Levitus SST and digitized SST

2 圖片數(shù)字化方法實(shí)際應(yīng)用

將該方法應(yīng)用到全球月平均白冠覆蓋率圖像[14],此處只給出2001-02,2001-05,2001-08和2001-11(圖5a～5d)四個(gè)月份的原始圖像并給出相應(yīng)月份的數(shù)據(jù)化結(jié)果再現(xiàn)圖像(圖5e～5h)。圖像原始數(shù)據(jù)是從衛(wèi)星資料反演得到,其中包括SSM/I的海表面亮溫(TB)、大氣柱水汽含量(V)、云中液態(tài)水含量(L)數(shù)據(jù)、AVHRR的海表面溫度(TS)數(shù)據(jù)、WOA05的海表面鹽度(S)數(shù)據(jù)和QuikSCAT的海面10 m風(fēng)場(chǎng)(U10)數(shù)據(jù)等。該反演方法較復(fù)雜,對(duì)于物理模型的驗(yàn)證來(lái)說(shuō)非常耗時(shí)。

按照上部分圖片的數(shù)字化方法,經(jīng)過(guò)選取色標(biāo)顏色值,建立顏色值與數(shù)據(jù)值對(duì)應(yīng)關(guān)系,選取數(shù)據(jù)矩形區(qū)域,剔除陸地點(diǎn),顏色值與數(shù)據(jù)值的轉(zhuǎn)換,經(jīng)緯度的確定等一系列處理,最終的數(shù)據(jù)提取結(jié)果如圖5e～5h所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),數(shù)字化再現(xiàn)圖像與原圖像的空間布局基本一致,數(shù)據(jù)大小基本吻合,提取結(jié)果較為滿意,實(shí)現(xiàn)了快速獲取圖像信息的功能。

圖5 由衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到(a～d)[14]和數(shù)字化再現(xiàn)(e～h)的2001-02,2001-05,2001-08和2001-11月平均全球白冠覆蓋率圖像Fig.5 Monthly average global whitecap coverage images in February,May,August,and November 2001 based on satellite measurements(a～d)[14]and digitized data(e～h)

3 結(jié) 語(yǔ)

本文的數(shù)字化方法能夠一站式的對(duì)圖像進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)提取,將圖像的像素值轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)值。該數(shù)字化方法應(yīng)用于等間距投影的二維圖像,并且主要針對(duì)因某些原因只向外提供圖像但沒(méi)有原始數(shù)據(jù)的情況,如原始數(shù)據(jù)具有較高研究?jī)r(jià)值的衛(wèi)星圖像,繪制時(shí)間較早且原始數(shù)據(jù)丟失的圖像,人工繪制的歷史圖像等。該方法數(shù)字化過(guò)程包括色標(biāo)的確定、待提取數(shù)據(jù)圖像的處理、數(shù)據(jù)提取和坐標(biāo)確定等幾個(gè)步驟。

上述圖像數(shù)字化方法可為此類無(wú)法直接獲取的數(shù)據(jù)提供便捷的數(shù)字化,相對(duì)于圖像,數(shù)字化后得到的數(shù)據(jù)更具有靈活性。并且,若進(jìn)行數(shù)字化的圖像包含的數(shù)據(jù)范圍較大,如全球范圍的數(shù)據(jù),其原始數(shù)據(jù)的分辨率一般較低,而數(shù)字化過(guò)程中將數(shù)據(jù)范圍均勻分配到各個(gè)像素點(diǎn)上,對(duì)于一般分辨率的圖像,橫縱像素點(diǎn)個(gè)數(shù)相對(duì)較大,因此最后提取得到的數(shù)據(jù)分辨率相對(duì)與原始數(shù)據(jù)有所提高,而對(duì)于包含較小數(shù)據(jù)區(qū)域的圖像,原始數(shù)據(jù)分辨率相對(duì)較高,通過(guò)數(shù)字化提取的數(shù)據(jù)也能保持相當(dāng)?shù)姆直媛省?/p>

同時(shí)本文對(duì)數(shù)字化提取結(jié)果的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn),原始數(shù)據(jù)與再現(xiàn)數(shù)據(jù)平均誤差為0.147℃,絕對(duì)平均誤差為0.215℃,均方根誤差為0.275℃,相關(guān)系數(shù)為0.999 86,檢驗(yàn)結(jié)果較為滿意,可將數(shù)據(jù)運(yùn)用到進(jìn)一步的研究工作中以供后續(xù)分析使用。

目前上述提出的方法僅僅適用于空間等間距投影圖像,對(duì)于那些空間非等間距投影的圖像暫時(shí)無(wú)法取得令人滿意的結(jié)果,有必要對(duì)該類問(wèn)題做進(jìn)一步的研究。

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Validation of Statistical Physics Models for Whitecap:I.Development and Application of Digitization Technique of 2D Equidistant Projection Image

YU Cheng-cheng1,2,3,SUN Bao-nan1,2,3,YANG Yong-zeng1,2,3,LIAN Zhan1,2,3

(1.The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China; 2.Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling,Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao 266237,China; 3.Key Laboratory of Marine Science and Numerical Modeling,SOA,Qingdao 266061,China)

In recent decades,with the rapid development of ocean observing technology,marine data has increased rapidly and given a big boost to the marine research.However,some of those data were published only in the form of images,which are difficult to get the original data,bringing a lot of inconvenience to research work.Basing on the image and data processing function of MATLAB software,we developed a digitization method for 2D equal-distant projection image.Utilize the global sea surface temperature (SST)from Levitus as an example,reliability of our digitization method is verified.Compared with the original SST,the average error of the digitized SST is 0.147℃,the averaged absolute error is 0.215℃, and the root mean square error is 0.275℃.The digitized SSTs agree well with the original data,and thus can be used for further study.Finally,the digitization method was applied to whitecap coverage in satellite image of February,May,August,and November 2001,and the digitized results will be further used in verification of a statistical physics model for whitecap simulation.

image processing;SST image digitization;whitecap image digitization;MATLAB software

August 25,2016

p731.22

A

1671-6647(2017)03-0362-07

10.3969/j.issn.1671-6647.2017.03.006

2016-08-25

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目——南海與周邊海域風(fēng)浪流耦合同化精細(xì)化數(shù)值預(yù)報(bào)與信息服務(wù)系統(tǒng)(2013AA09A506);國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)-山東省人民政府聯(lián)合資助海洋科學(xué)研究中心項(xiàng)目——海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)和數(shù)值模擬(U1406404);山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目——南海內(nèi)波致跨等密度面湍流混合的數(shù)值模擬研究(2015ASKJ01);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目——南海北部溫躍層季節(jié)內(nèi)變化特征及其與海洋渦旋的關(guān)系研究(41506037);國(guó)家海洋局中國(guó)-印尼海上合作基金子課題-青年基金項(xiàng)目——南海及其周邊海域內(nèi)波致混合數(shù)值模擬研究(QY0516015)

郁誠(chéng)成(1992-),男,浙江寧波人,碩士研究生,主要從事物理海洋學(xué)方面研究.E-mail:yucc@fio.org.cn

*通訊作者:孫寶楠(1984-),女,山東青島人,助理研究員,在職博士,主要從事物理海洋學(xué)方面研究.E-mail:sunbn@fio.org.cn