降水自记纸是客观记录降水情况的十分宝贵的气象实测资料之一,是研究我国近代气候及环境不可替代的宝贵财富,也是区域气候变化和全球气候变化研究的基础资料。本文主要是针对降水自记纸资料的数字化问题,提出了一种基于自适应方向滤波的降水曲线跟踪算法。同时,其数字化过程也为风速、气压、温度和湿度等气象自记纸资料的数字化提供了模板。对降水自记纸数字化主要步骤有图像的倾斜校正、坐标线提取、降水曲线的跟踪和提取。首先,由于自记纸图像中存在较长的水平坐标线,本文采用Canny算法对图像进行边缘检测,并通过Radon变换求解图像的旋转角度,进而对自记纸图像进行倾斜校正。其次,根据坐标线之间的排列规则,对自记纸图像进行水平、竖直方向进行投影,利用投影分析方法检测所有水平、竖直坐标线的位置,从而限定降水曲线的图像区域。然后,本文提出一种基于自适应方向滤波的曲线跟踪算法,该算法采用自适应阈值算法对降水自记纸图像进行阈值分割,并通过形态学滤波消除干扰连通体,对二值图像采用方向滤波算法进行增强后,可根据竖直方向的最大值位置提取降水曲线的中心线。最后,采用“四舍六入五成双”的方法进行降水数据判读。该算法能够自适应地处理噪声、墨迹污染、断裂以及铅笔划痕等干扰因素的影响,可以从降水自记纸图像中提取精确的1分钟、10分钟、1小时的降水数据。本文除了对降水自记纸数字化算法的理论进行了细致地分析和比较,还通过MATLAB语言对图像倾斜校正、水平和竖直方向坐标线提取、降水曲线的提取拟合与量化分析等算法进行了仿真实验,与此同时,还对文章中所提出的算法进行了改进。从实验结果的显示和对比来看,证明该算法可以准确地提取自记纸中的降水数据。