基于場值梯度的位場數(shù)據(jù)色標(biāo)文件生成方法

基于場值梯度的位場數(shù)據(jù)色標(biāo)文件生成方法

隨著計算機科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，通過計算機處理能力、計算機圖像和圖形可視化算法，大量數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換為靜態(tài)圖像和圖形。并允許通過交互手段控制數(shù)據(jù)的抽取和畫面的顯示,使隱含于數(shù)據(jù)之中不可見的現(xiàn)象成為可見。在地學(xué)研究領(lǐng)域中,由于地學(xué)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、信息量豐富的特點,常需借助圖形或圖像等數(shù)據(jù)可視化表達(dá)技術(shù),使大量數(shù)據(jù)中所包含的多重信息或某一方面的信息得以充分表現(xiàn)出來,為人們分析、理解地學(xué)數(shù)據(jù)進而形成概念和找出規(guī)律,提供了強有力的手段。所以,對地學(xué)數(shù)據(jù)可視化表達(dá)技術(shù)的研究,已經(jīng)成為地學(xué)研究領(lǐng)域的一個重要方面。在重力、地磁等研究領(lǐng)域中,常需要用等值線圖(ContourMap)或影像圖(ImageMap)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化,以助于對數(shù)據(jù)的分析與解釋。影像圖是對地球物理場按其場值的大小賦予顏色,從而將地球物理場的信息轉(zhuǎn)化為生動的視覺形象。它不僅能比較客觀地反映地球物理場在空間的分布,而且具有圖像色感強、層次豐富的特點,因而,能達(dá)到提高視覺分辨率的目的。此外,還可對地球物理影像圖進行圖像處理,以使其更便于分析與解釋。在利用影像圖實現(xiàn)位場數(shù)據(jù)的可視化表達(dá)過程中,生成的影像圖能否客觀真實地將位場數(shù)據(jù)的特征表現(xiàn)出來,關(guān)鍵取決于采用的色標(biāo)是否合理。在通常的位場數(shù)據(jù)可視化表達(dá)過程中,采用的色標(biāo)都是根據(jù)場值大小平均分配色階來生成的。但由于位場數(shù)據(jù)通常具有強背景的特殊性,尤其是磁異常,幅值在某些局部區(qū)域可能發(fā)生急劇變化,而在其它區(qū)域則變化平緩,按照常規(guī)的映射方法生成的圖像無法將數(shù)據(jù)中包含的局部急劇變化的細(xì)節(jié)信息充分表現(xiàn)出來,而往往這些變化的細(xì)節(jié)信息卻是我們所感興趣的。針對上述存在的問題,考慮借鑒圖像灰度非均勻整量的思想來解決。眾所周知,位場數(shù)據(jù)梯度的空間分布表達(dá)了等線距的位場數(shù)據(jù)平面等值線分布的疏密程度。在等值線分布稀疏的地方,為了將這一部分位場數(shù)據(jù)中包含的細(xì)節(jié)信息充分表現(xiàn)出來,應(yīng)增加色階的數(shù)量。由此建立了依據(jù)位場數(shù)據(jù)梯度來分配色階的原則,形成一種基于位場數(shù)據(jù)梯度空間分布的色標(biāo)生成方法。應(yīng)用該方法所確定出的色標(biāo),可有效地提高圖像表達(dá)位場數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)信息的能力。1方法原理1.1灰階的微細(xì)分層為了用數(shù)字計算機對圖像進行處理,首先必須把連續(xù)圖像函數(shù)f(x,y)進行空間和幅值的離散化處理。空間連續(xù)坐標(biāo)(x,y)的離散化,稱為圖像的采樣;幅值f(x,y)的離散化,稱為灰度級的整量。離散化的結(jié)果圖像便稱為數(shù)字圖像。在對圖像進行灰度的整量時,宜采用不相等的間隔。由于人眼通常對于急劇的灰度級變化比較容易辨認(rèn),因此沒有必要進行過細(xì)的分層,僅做粗糙的分層就夠了;而對于那些灰度級變化比較平緩的部分,為了使細(xì)致變化得以表現(xiàn)出來,進行較細(xì)微的分層就顯得十分重要了。顯然,這將比均勻量化更易獲得良好的數(shù)字圖像質(zhì)量,同時也使得灰度的細(xì)微變化得以表現(xiàn)出來。同樣,當(dāng)位場數(shù)據(jù)用圖像表達(dá)時,如果根據(jù)場值的大小平均分配色階來產(chǎn)生色標(biāo),由此生成的地球物理場數(shù)據(jù)影像圖中,對某一給定的顏色段(或灰度段),若其對應(yīng)的場值區(qū)域內(nèi)場值梯度過大(場值急劇變化的區(qū)域),則會使顏色(或灰階)的利用率不高,造成灰階的浪費;若梯度過小(場值平緩變化的區(qū)域),則給定的灰階數(shù)又相對較少,無法充分表達(dá)該段內(nèi)的細(xì)節(jié)信息。為了能充分表現(xiàn)出重磁異常變化平緩區(qū)域中的異常細(xì)微變化,場值映射成灰度宜采用不相等的間隔。1.2gni—基于位場數(shù)據(jù)梯度的色標(biāo)的生成基于位場數(shù)據(jù)梯度空間分布的色標(biāo)生成方法,就是根據(jù)位場數(shù)據(jù)梯度在空間的大小分布來確定影像圖各處所使用的色階量。對場值急劇變化的區(qū)域(該區(qū)域?qū)?yīng)的位場數(shù)據(jù)梯度也相對較大),在影像圖上用較少的色階來反映,由于人眼對急劇的變化比較容易辨認(rèn),所以不會降低視覺分辨率;對場值平緩變化的區(qū)域(該區(qū)域?qū)?yīng)的位場數(shù)據(jù)梯度也相對較小),在影像圖上用較多的色階來反映,進行較細(xì)的分層,使其中的細(xì)節(jié)信息得以表現(xiàn)出來,從而提高了視覺分辨率?；谝陨戏治?作者給出參考量GN作為生成色標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),定義如下GNi=Gradsi*GNumi(i=1,2,…,L)(1)式中L為整個數(shù)據(jù)場的場值取值范圍被均勻分割的段數(shù);Gradsi為第i段場值區(qū)域內(nèi)的平均梯度;GNumi為第i段場值區(qū)域所分配的灰階數(shù),分別定義如下式中numi為第i段場值區(qū)域內(nèi)包含的數(shù)據(jù)量;grads(j)為每個場值對應(yīng)的空間位置處的場值梯度。給定參考量GN的標(biāo)準(zhǔn)值GNst如下GNst=TAGrads*ANum(3)式中TAGrads為整個數(shù)據(jù)場范圍內(nèi)的平均梯度;ANum為每段根據(jù)場值被分割的段數(shù)平均分配的灰階數(shù)。分別定義為式中num為整個數(shù)據(jù)場范圍內(nèi)包含的數(shù)據(jù)量;grads(j)為每個場值對應(yīng)空間位置處的梯度。ANum=256/L(5)灰階取值范圍為0～255。在生成色標(biāo)時,對每個場值段的GNi進行修正,使得每一段的GNi與標(biāo)準(zhǔn)參考量GNst趨于一致。對于確定分割段數(shù)L的待表達(dá)的數(shù)據(jù)場,GNst是一定的。為了讓每個場值段的GNi與GNst趨于一致,如果該區(qū)域內(nèi)的平均梯度Gradsi比較大,則相應(yīng)該段分配的灰階數(shù)GNumi就會比較少,只進行較粗的分層;反之,分配的灰階數(shù)就比較多,對場值能夠進行較細(xì)的分層。2模型試驗的實現(xiàn)2.1計算每段灰階數(shù)的gradsi基于位場數(shù)據(jù)梯度的色標(biāo)生成方法可分以下六個步驟實現(xiàn)。(1)計算整個區(qū)域位場數(shù)據(jù)的梯度值;確定場值分隔段數(shù)L。(2)計算出TAGrads、ANum和GNst的值。(3)按照從場值低到場值高的順序,依次根據(jù)每個場值段場值的范圍,計算出場值處于該段內(nèi)的數(shù)據(jù)的平均梯度Gradsi。(4)根據(jù)每一段的GNi與GNst趨于一致的原則,依次計算每段分配的灰階數(shù)GNumi,GNumi=GNst/Gradsi?？紤]到對于具有不同特征的數(shù)據(jù)場,可能由于分段較多,使得某一段的Gradsi過大(或過小),導(dǎo)致分配的色階數(shù)過少(或過多)會影響整幅圖的色階平衡和協(xié)調(diào),給定了一個色階分配數(shù)的范圍,當(dāng)求得的GNumi>L/3*ANum(或GNumi<3/L*ANum),取GNumi=L/3*ANum(或GNumi=3/L*ANum)。(5)將每一段實際分配的灰階數(shù)GNumi按各自的大小比例,壓縮到0～255灰階內(nèi)。(6)根據(jù)每段的灰階數(shù),按照色標(biāo)文件的格式,生成色標(biāo)文件。2.2基于梯度生成的色標(biāo)為了驗證本方法對提高表達(dá)位場數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)能力的有效性,作者根據(jù)要表達(dá)的位場數(shù)據(jù)特征,構(gòu)造了一個三維數(shù)據(jù)場f(x,y),該數(shù)據(jù)場是在含有較強背景場的情況下,加入了微小的波動細(xì)節(jié):式中r=x2+y2??????√r=x2+y2;x∈[-15,15];y∈[-15,15]。分別采用兩種方法生成的色標(biāo),利用影像圖來表達(dá)該數(shù)據(jù)場。圖1(a)采用的是本方法生成的色標(biāo);圖1(b)采用的是按場值的大小平均分配色階產(chǎn)生的色標(biāo);圖1(c)是該數(shù)據(jù)場y=0剖面(如圖1(b)中黑線所示)上的場值。對比圖1(c)可知,圖1(a)采用了基于梯度生成的色標(biāo),影像圖不僅較好的突出表現(xiàn)了場值極大區(qū),同時也清晰地表達(dá)了數(shù)據(jù)場邊緣部分的細(xì)微波動,而圖1(b)則沒能充分的將數(shù)據(jù)場邊緣部分的微小細(xì)節(jié)表達(dá)出來。模型試驗顯示了本方法在提高圖像表達(dá)數(shù)據(jù)場細(xì)節(jié)信息方面的有效性和優(yōu)越性。3圖像的色標(biāo)生成應(yīng)用圖像對某地區(qū)的航磁異常數(shù)據(jù)進行表達(dá)(見下頁圖2)。圖2(a)采用了作者在本文給出的基于場值梯度法生成的色標(biāo);圖2(b)采用了平均分配色階法生成的色標(biāo)。比較兩圖可知:圖2(a)整體色階比較平衡,圖像的細(xì)節(jié)更豐富。為了更清楚地表示兩者的差異,把這兩張圖像的.tif格式轉(zhuǎn)換為.jpg圖像格式(見下頁圖3)。在圖3上,原對應(yīng)磁異常高低急劇變化的Ⅰ區(qū)域和Ⅲ區(qū)域在兩張圖像上都有相同表達(dá)。Ⅱ區(qū)位置為一系列較小的串珠狀磁異常帶,相對屬微弱信息,在圖2(b)中反映就不是十分明顯了,而在圖2(a)中相對來說還是得到清晰反映,說明作者在本文中提出的映射方法是有效果的。4基于場梯度的不等間隔整量技術(shù)在重力、地磁等研究領(lǐng)域中,好的位場圖像表達(dá)是后面資料進一步處理和解釋的重要基礎(chǔ)。由于位場數(shù)據(jù)的特殊性,尤其是磁異常,幅值在某些局部區(qū)域可能發(fā)生急劇變化,而在其它區(qū)域則變化平緩,這就導(dǎo)致了在采用常規(guī)的映射方法對位場數(shù)據(jù)進行圖像表達(dá)時,幅值變化急劇的區(qū)域分配的灰階多,造成灰階浪費,而在變化平緩的區(qū)域分配的灰階少,使細(xì)節(jié)信息無法表達(dá)出來。針對上述存在的問題,作者在本文中考慮到人的視覺對于急劇的灰度級變化比較容易辨認(rèn)的特征,在灰度級變化急劇的地方進行較粗的分層并不會影響視覺分辨率。為此,提出了基于場梯度的不等間隔的整量技術(shù),將位場數(shù)據(jù)映射成灰度。根據(jù)位場