论文摘要
随着我国航天事业的发展,尤其是“十一五”以来卫星获取遥感数据能力的增强,如何有效的利用海量影像数据,成为越来越重要的研究课题。本课题源自某研究项目,该项目的目标是利用海量卫星信息来支持实践行动。本论文所阐述的即是为了完成该项目,对海量影像存储与管理中若干关键技术进行的研究,主要包括以下四个方面。进行海量影像数据存储的首要任务是建立存储模型。图像金字塔是一种重要的多分辨率存储结构;针对现有金字塔普遍存在的精度截断和数据膨胀问题,本文提出了一类改进的Reduced-sum金字塔;只要满足文中所给出的通式,所构建的金字塔均能同时解决精度截断和数据膨胀问题。文中进而给出此类金字塔的三种具体模型。理论分析和实验结果均表明,这类金字塔在解决上述两个问题的同时仍然具有良好的存储特性和视觉效果。对于海量影像数据而言,即使建立了高效的存储模型、消除了数据膨胀,仍然有必要进行数据压缩。研究表明,像素数据的分布能够影响压缩算法的性能;基于这一思想,本文分别提出了一种无损和一种近无损压缩算法,利用预处理环节改变待压缩数据的特性,从而增强LZW算法的压缩效果。实验结果表明,这两种方法都取得了压缩比的总体提升。本课题涉及了多种来源的遥感影像与地图数据,其投影方式各不相同,因此常常需要进行地图投影变换。针对这一问题,本文提出了一种将解析法和数值法相结合的算法,将待变换的像素分成四个级别用不同的方式处理;只需调节几个参数就能够在变换精度与速度之间灵活的调节,能够适应各种应用需求。实验结果验证了这一特性,并表明该方法只需较少的时间就能达到较高的精度。作为项目的基础性部分,本课题需要为其它相关的课题提供所需的数据,其中很重要的一项任务就是从栅格影像中获取矢量数据。影像分类是将栅格影像转换为矢量数据的一种重要途径;本文对K均值算法进行改进,将空间上下文引入其中;在保持其非监督、易于实现等优点的前提下,弥补其单纯依赖光谱信息的不足。通过对大量真实影像进行实验,结果不仅验证了这一改善,而且表明该算法的抗噪性能远远优于K均值和ISODATA.本文的研究内容是实际项目不可分割的组成部分。因此,本文作者已将上述研究成果应用到该系统中,并获得了满意的结果。
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相关论文文献
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- [2].基于GXL的“天绘一号”卫星影像数据处理[J]. 测绘与空间地理信息 2017(10)
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