本申請(qǐng)涉及軟件領(lǐng)域，特別涉及一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建方法及裝置。

背景技術(shù)：

電子地圖即數(shù)字地圖，是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，以數(shù)字方式存儲(chǔ)和查閱的地圖。電子地圖因其給用戶出行帶來便利，被大眾廣泛應(yīng)用。

在電子地圖技術(shù)中，地理數(shù)據(jù)需要用矢量趨勢(shì)分析圖形實(shí)時(shí)顯示分析，但是傳統(tǒng)的Marching Square方法由于計(jì)算速度慢，而無法應(yīng)用到電子地圖技術(shù)中的矢量圖形繪制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建方法及裝置，以達(dá)到可以生成矢量趨勢(shì)分析圖的目的，技術(shù)方案如下：

一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建方法，包括：

獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，所述矢量輸入?yún)?shù)為一系列輸入散點(diǎn)的集合；

對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣；

將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣；

利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖。

優(yōu)選的，對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣包括：

在所述輸入矩陣的基礎(chǔ)上建立一個(gè)稠密矩陣；

利用公式對(duì)所建立的稠密矩陣進(jìn)行插值；

matrix(x,y)表示坐標(biāo)為(x,y)的元素值，value[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值，dist[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)與坐標(biāo)(x,y)的距離，∑為求和函數(shù)。

優(yōu)選的，將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣包括：

從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形，確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形；

計(jì)算各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)之間的梯度，得到六個(gè)梯度值；

若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值；

將各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形組成的矩陣作為稠密矩陣，并返回執(zhí)行從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形的步驟，直至無法確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形。

優(yōu)選的，利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖包括：

對(duì)所述矢量輸入?yún)?shù)中的各個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值進(jìn)行從低到高的劃分，得到n個(gè)區(qū)間段；

為每個(gè)區(qū)間段分配一種顏色，得到各個(gè)區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

將各個(gè)所述區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系和所述稀疏矩陣中每個(gè)單位矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值作為所述Marching Square算法的輸入值，生成所述趨勢(shì)分析圖。

一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，所述矢量輸入?yún)?shù)為一系列輸入散點(diǎn)的集合；

插值模塊，用于對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣；

化簡(jiǎn)模塊，用于將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣；

生成模塊，用于利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖。

優(yōu)選的，所述插值模塊包括：

建立單元，用于在所述輸入矩陣的基礎(chǔ)上建立一個(gè)稠密矩陣；

插值單元，用于利用公式對(duì)所建立的稠密矩陣進(jìn)行插值；

matrix(x,y)表示坐標(biāo)為(x,y)的元素值，value[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值，dist[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)與坐標(biāo)(x,y)的距離，∑為求和函數(shù)。

優(yōu)選的，所述化簡(jiǎn)模塊包括：

第一確定單元，用于從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形，確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形；

計(jì)算單元，用于計(jì)算各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)之間的梯度，得到六個(gè)梯度值；

保留單元，用于若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值；

第二確定單元，用于將各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形組成的矩陣作為稠密矩陣，并返回執(zhí)行所述第一確定單元，直至無法確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形。

優(yōu)選的，所述生成模塊包括：

劃分單元，用于對(duì)所述矢量輸入?yún)?shù)中的各個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值進(jìn)行從低到高的劃分，得到n個(gè)區(qū)間段；

分配單元，用于為每個(gè)區(qū)間段分配一種顏色，得到各個(gè)區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

生成單元，用于將各個(gè)所述區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系和所述稀疏矩陣中每個(gè)單位矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值作為所述Marching Square算法的輸入值，生成所述趨勢(shì)分析圖。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)的有益效果為：

在本申請(qǐng)中，首先獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，其次對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣，然后將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣；其中，將稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣的處理方式在保證圖像清晰度不變的基礎(chǔ)上，可以減少圖像繪制次數(shù)，提升Marching Square算法的計(jì)算效率，使Marching Square算法可應(yīng)用于矢量圖形繪制，從而利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，可以生成矢量趨勢(shì)分析圖。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建方法的一種流程圖；

圖2-1是本申請(qǐng)?zhí)峁┑妮斎肷Ⅻc(diǎn)的一種標(biāo)記示意圖；

圖2-2是本申請(qǐng)?zhí)峁┑某砻芫仃嚨囊环N示意圖；

圖2-3是本申請(qǐng)?zhí)峁┑南∈杈仃嚨囊环N示意圖；

圖3是本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建方法的一種子流程圖；

圖4是本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建方法的另一種子流程圖；

圖5是本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建方法的再一種子流程圖；

圖6是本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建裝置的一種邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是本申請(qǐng)?zhí)峁┑牟逯的K的一種邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是本申請(qǐng)?zhí)峁┑幕?jiǎn)模塊的一種邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是本申請(qǐng)?zhí)峁┑纳赡K的一種邏輯結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本申請(qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。

實(shí)施例一

請(qǐng)參見圖1，其示出了本申請(qǐng)?zhí)峁┑内厔?shì)分析圖構(gòu)建方法的一種流程圖，可以包括以下步驟：

步驟S11：獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，所述矢量輸入?yún)?shù)為一系列輸入散點(diǎn)的集合。

在本實(shí)施例中，矢量輸入?yún)?shù)為擁有大小和方向的數(shù)據(jù)，且矢量輸入?yún)?shù)與需構(gòu)建的趨勢(shì)分析圖的類型相關(guān)，如需構(gòu)建的趨勢(shì)分析圖的類型為氣溫趨勢(shì)分析圖，則矢量輸入?yún)?shù)則為氣溫矢量輸入?yún)?shù)。

其中，每個(gè)輸入散點(diǎn)包括坐標(biāo)位置和屬性值。如，矢量輸入?yún)?shù)若為氣溫矢量輸入?yún)?shù)，則一系列輸入散點(diǎn)的集合即一系列氣溫輸入散點(diǎn)的集合，輸入散點(diǎn)包括的屬性值即氣溫屬性值。

各個(gè)輸入散點(diǎn)的坐標(biāo)位置以黑點(diǎn)形式標(biāo)記，屬性值以數(shù)字標(biāo)記在黑點(diǎn)右側(cè)，如圖2-1所示。

步驟S12：對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣。

對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到的稠密矩陣請(qǐng)參見圖2-2，圖2-2是圖2-1的局部放大圖，其中，每個(gè)交叉點(diǎn)代表矩陣中的一個(gè)元素。

步驟S13：將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣。

化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣的示意圖請(qǐng)參見圖2-3，其中圖2-3是將圖2-2示出的稠密矩陣進(jìn)行化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣。

稀疏矩陣的元素個(gè)數(shù)少于稠密矩陣的元素個(gè)數(shù)。

步驟S14：利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖。

當(dāng)然，在本實(shí)施例中，矢量輸入?yún)?shù)并不局限于一系列輸入散點(diǎn)的集合，也可以為稀疏矩陣或稠密矩陣。

上述趨勢(shì)分析圖構(gòu)建方法適用于各種類型的趨勢(shì)分析圖的構(gòu)建，如氣溫趨勢(shì)、銷量趨勢(shì)、生產(chǎn)總值趨勢(shì)等。

在本申請(qǐng)中，首先獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，其次對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣，然后將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣；其中，將稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣的處理方式在保證圖像清晰度不變的基礎(chǔ)上，可以減少圖像繪制次數(shù)，提升Marching Square算法的計(jì)算效率，使Marching Square算法可應(yīng)用于矢量圖形繪制，從而利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，可以生成矢量趨勢(shì)分析圖。

在本實(shí)施例中，上述對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣的具體過程可以參見圖3，可以包括以下步驟：

步驟S31：在所述輸入矩陣的基礎(chǔ)上建立一個(gè)稠密矩陣。

所建立的稠密矩陣能夠覆蓋輸入矩陣中的所有數(shù)據(jù)。

步驟S32：利用公式對(duì)所建立的稠密矩陣進(jìn)行插值。

matrix(x,y)表示坐標(biāo)為(x,y)的元素值，value[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值，dist[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)與坐標(biāo)(x,y)的距離，∑為求和函數(shù)。

其中，即對(duì)所有輸入散點(diǎn)的相應(yīng)值進(jìn)行求和運(yùn)算，即對(duì)所有輸入散點(diǎn)的相應(yīng)值進(jìn)行求和運(yùn)算。

在本實(shí)施例中，將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣的過程具體可以參見圖4，可以包括以下步驟：

步驟S41：從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形，確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形。

所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形可以但不局限于為2×2的矩形(即由四個(gè)所述單位矩形組成的矩形)或3×3的矩形(即由9個(gè)所述單位矩形組成的矩形)。

步驟S42：計(jì)算各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)之間的梯度，得到六個(gè)梯度值。

如所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)分別為a、b、c、d，則計(jì)算a、b、c、d之間的梯度即計(jì)算a和b之間的梯度、a和c之間的梯度、a和d之間的梯度、b和c之間的梯度、b和d之間的梯度和c和d之間的梯度，得到六個(gè)梯度值。

步驟S43：若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值。

若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值，即若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則僅保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值，刪除所確定出的面積更大層的矩形中的其他數(shù)據(jù)。

預(yù)設(shè)閾值的設(shè)定原理可以參見以下過程：若輸入數(shù)據(jù)是輸入散點(diǎn)的集合和等值帶的集合，假設(shè)輸入散點(diǎn)的集合為{(x1,y1,val1),(x2,y2,val2)......(xn,yn,valn)}，其中x,y表示輸入散點(diǎn)的坐標(biāo)，val表示輸入散點(diǎn)的屬性值，可以為任意業(yè)務(wù)含義，如溫度、海拔、營(yíng)業(yè)額等。設(shè)等值帶的集合為{(val1,val2,color1),(val2,val3,color2)......(val n,val n+1,color n)}，兩個(gè)val表示該等值帶的下限值和上限值，color表示位于該上下限區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)的顏色，兩個(gè)val之間的上下限范圍即“預(yù)設(shè)閾值”。

步驟S44：將各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形組成的矩陣作為稠密矩陣，并返回執(zhí)行從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形的步驟，直至無法確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形。

其中，直至無法確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形即直至稠密矩陣中的所有元素不再發(fā)生變化。

在本實(shí)施例中，上述利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖的具體過程請(qǐng)參見圖5，可以包括以下步驟：

步驟S51：對(duì)所述矢量輸入?yún)?shù)中的各個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值進(jìn)行從低到高的劃分，得到n個(gè)區(qū)間段。

步驟S52：為每個(gè)區(qū)間段分配一種顏色，得到各個(gè)區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

步驟S53：將各個(gè)所述區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系和所述稀疏矩陣中每個(gè)單位矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值作為所述Marching Square算法的輸入值，生成所述趨勢(shì)分析圖。

將各個(gè)所述區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系和所述稀疏矩陣中每個(gè)單位矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值作為所述Marching Square算法的輸入值，之后Marching Square算法的計(jì)算過程與傳統(tǒng)的計(jì)算過程相同，在此不再贅述。

實(shí)施例二

與上述方法實(shí)施例相對(duì)應(yīng)，本實(shí)施例提供了一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建裝置，請(qǐng)參見圖6，趨勢(shì)分析圖構(gòu)建裝置包括：獲取模塊61、插值模塊62、化簡(jiǎn)模塊63和生成模塊64。

獲取模塊61，用于獲取矢量輸入?yún)?shù)作為輸入矩陣，所述矢量輸入?yún)?shù)為一系列輸入散點(diǎn)的集合。

插值模塊62，用于對(duì)所述輸入矩陣進(jìn)行插值，得到稠密矩陣。

化簡(jiǎn)模塊63，用于將所述稠密矩陣化簡(jiǎn)為稀疏矩陣。

生成模塊64，用于利用Marching Square算法和化簡(jiǎn)得到的稀疏矩陣，生成趨勢(shì)分析圖。

插值模塊62具體可以包括：建立單元621和插值單元622，如圖7所示。

建立單元621，用于在所述輸入矩陣的基礎(chǔ)上建立一個(gè)稠密矩陣。

插值單元622，用于利用公式對(duì)所建立的稠密矩陣進(jìn)行插值。

matrix(x,y)表示坐標(biāo)為(x,y)的元素值，value[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值，dist[i]表示第i個(gè)輸入散點(diǎn)與坐標(biāo)(x,y)的距離，∑為求和函數(shù)。

化簡(jiǎn)模塊63具體可以包括：第一確定單元631、計(jì)算單元632、保留單元633和第二確定單元634，如圖8所示。

第一確定單元631，用于從所述稠密矩陣的左上角開始遍歷矩陣中的每個(gè)單位矩形，確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形.

計(jì)算單元632，用于計(jì)算各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)之間的梯度，得到六個(gè)梯度值。

保留單元633，用于若六個(gè)梯度值均小于預(yù)設(shè)閾值，則保留所確定出的面積更大層的矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值。

第二確定單元634，用于將各個(gè)所確定出的面積更大層的矩形組成的矩陣作為稠密矩陣，并返回執(zhí)行所述第一確定單元631，直至無法確定出各個(gè)所述單位矩形與周圍鄰域單位矩形所形成的面積更大層的矩形。

在本實(shí)施例中，生成模塊64具體可以包括：劃分單元641、分配單元642和生成單元643，如圖9所示。

劃分單元641，用于對(duì)所述矢量輸入?yún)?shù)中的各個(gè)輸入散點(diǎn)的屬性值進(jìn)行從低到高的劃分，得到n個(gè)區(qū)間段。

分配單642元，用于為每個(gè)區(qū)間段分配一種顏色，得到各個(gè)區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

生成單元643，用于將各個(gè)所述區(qū)間段與顏色的對(duì)應(yīng)關(guān)系和所述稀疏矩陣中每個(gè)單位矩形的四個(gè)頂點(diǎn)的值作為所述Marching Square算法的輸入值，生成所述趨勢(shì)分析圖。

需要說明的是，本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。對(duì)于裝置類實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上對(duì)本申請(qǐng)所提供的一種趨勢(shì)分析圖構(gòu)建方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本申請(qǐng)的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本申請(qǐng)的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本申請(qǐng)的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本申請(qǐng)的限制。