CN102831605B - 用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法 - Google Patents

Abstract

一种用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法：对原始的影像进行区域分割及存储时，将原始的影像分割为若干区域，每个区域内部的像素都使用相应的ID值标识，得到对象ID影像，建立影像金字塔。当用户浏览时，预先加载影像金字塔中分辨率最低层的影像；根据用户操作判断用户操作之后的空间分辨率，确定选择抽取影像金字塔相应层的数据，根据当前视图范围读取影像金字塔相应层中相应的像素；在绘制分割结果的边缘时，遍历每个像素并使用最邻近采样判断是否为边界；当用户在当前视图范围中用鼠标点选某个区域时，首先判断鼠标点击的像素的ID值，然后将相同ID值的像素高亮显示。

Description

用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法

技术领域

本发明属于遥感影像分割技术领域，特别是涉及一种针对大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法。

背景技术

       遥感影像分割技术是遥感影像处理领域一直以来的重点研究问题之一，遥感影像分割结果如何存储和可视化也是每个遥感影像分割系统必须解决的事情，目前常用的解决方法是用矢量形式来存储和可视化影像的分割结果。

       矢量数据是用（x，y）坐标对、坐标串和封闭的坐标串表示实体要素点、线、面的位置及其空间关系的一种数据格式。它适宜表达离散的空间实体要素。在面向对象的影像分割结果可视化中，影像分割结果由大量的面状对象构成，表示分割之后的边缘，边缘又由大量的像素点构成。保存这些信息非常复杂，需要将像素点抽象成矢量数据的点对象，记录其空间坐标，并保存分割结果边缘和点的对应关系，以及每个边缘构成的面之间的相互关系。

矢量数据的存储系统目前应用以及比较成熟，主要分为文件存储和数据库管理系统存储两种形式，前者如ESRI公司的Coverage、Shapefile等，后者如ESRI公司的GeoDatabase、ArcSDE，甲骨文公司的Oracle Spatial等。

由于矢量数据数据量大，空间结构复杂，有时还要存储对象之间的拓扑关系，导致矢量数据可视化时速度一直不能令人满意。尤其对于大型影像的多尺度图像分割结果来说，更是如此，分割结果是幅栅格影像，其像素数量巨大，转换成矢量数据形式之后，存在大量的点对象存在，影响可视化的速度。

TIFF (Tag Image File Format) 图像文件是图形图像处理中常用的格式之一, 对图像信息的存放灵活多变, 支持多种色彩系统, 而且独立于操作系统, 因此得到了广泛应用。但是，在各种地理信息系统、摄影测量与遥感等应用中, 要求图像具有地理编码信息, 例如图像所在的坐标系、比例尺、经纬度等等。对于存储和读取这些信息, 纯TIFF格式的图像文件是很难做到的。GeoTIF作为TIFF 的一种扩展, 在TIFF的基础上定义了一些 GeoTag (地理标签), 来对各种坐标系统、椭球基准、投影信息等进行定义和存储, 使图像数据和地理数据存储在同一图像文件中, 这样就为广大用户制作和使用带有地理信息的图像提供了方便的途径。

相关文献：

刘永学，李满春，毛亮. 基于边缘的多光谱遥感图像分割方法. 遥感学报，2006年5月第10卷第3期；谭衢霖，刘正军，沈伟. 一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法. 北京交通大学学报：自然科学版，2007年第4期；李建松. 《地理信息系统原理》武汉大学出版社，2006.8；陈飞翔，周治武，张建兵. 基于动态规划算法的矢量数据压缩改进算法. 计算机应用，2008年第1期；王建，杜道生. 矢量数据向栅格数据转换的一种改进算法. 地理与地理信息科学，2004年第1期；牛芩涛，盛业华. GeoTIFF图像文件的数据存储格式及读写. 四川测绘, 2004年9月第27卷第3期待。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种在保证分割效果的前提下，能提高大型多尺度影像分割结果可视化速度的方法。

本发明的技术方案为一种用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法，对原始的影像进行区域分割并存储分割之后的结果；当用户浏览时读取相应存储数据，实现快速可视化，支持快速点击查询对象，利用最邻近采样法绘制分割边界； 

对原始的影像进行区域分割并存储分割之后的结果包括以下步骤，

步骤1.1，将原始的影像分割为若干区域，为不同区域分配不同的ID值，每个区域内部的像素都使用相应的ID值标识，得到对象ID影像；

步骤1.2，将步骤1所得对象ID影像作为一幅单波段影像保存为GeoTiff文件并存储，每个像素的波段值为像素的ID值；  

步骤1.3，使用面积占优法将对象ID影像进行抽稀处理，建立影像金字塔，影像金字塔中任意相邻两层中，上层的一个像素代表下层对应的四个像素；

当用户浏览时，执行以下步骤，

步骤2.1，预先加载影像金字塔中分辨率最低层的影像；

步骤2.2，根据用户操作信息判断操作之后的空间分辨率，确定选择抽取影像金字塔相应层的数据，根据当前视图范围从GeoTiff文件中读取影像金字塔相应层中相应的像素，包括当前视图范围内以及当前视图范围的右侧一列和下方一行的像素；

步骤2.3，根据步骤2.2读取的影像金字塔相应层中相应的像素绘制，在绘制分割结果的边缘时，遍历每个像素并使用最邻近采样判断是否为边界，

对某像素判断是否为边界的实现方法为，设该像素的值为V1，相邻的右侧和下方的像素的值为V2和V3，如果V1和V2、V3中存在有至少一个值不相同，则把该像素标记为边缘色，否则，标记为普通色。

步骤2.4，当用户在当前视图范围中用鼠标点选某个区域时，首先判断鼠标点击的像素的ID值，然后将相同ID值的像素高亮显示。

而且，以分块的方式将步骤1.1分割所得对象ID影像存储在GeoTiff文件中，每次写入和读取影像数据时以块为单位，支持快速可视化。

本发明将大型影像的多尺度图像分割结果分块存储在GeoTiff文件，并且使用面积占优法建立了影像金字塔。可视化时，可以快速读取屏幕区域内的影像，具有较快的可视化速度，支持快速放大、缩小和浏览。由于图像分割边缘的每个像素值都保存了下来，本发明支持无极放大功能，不会出现当放大到非常高的分辨率时，边缘变得不清楚的情况。而且图像分割的边界绘制时，相邻的多边形使用一条共同边，不会有裂缝出现。本发明还改进了矢量对象可视化实现方式，点击查询某个对象，只要找到和点击的像素ID值相同的像素即可，大大加快了点击查询的速度。

附图说明

图1为本发明实施例的影像分割结果表示方法示意图；

图2为本发明实施例的面积占优法建立影像金字塔示意图；

图3为本发明实施例的分割结果边界绘制示意图。

具体实施方式   

影像金字塔的建立是由原始影像按一定规则生成的由细到粗不同分辨率的影像集，在同一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示，形成分辨率由粗到细、数据量由小到大的金字塔结构。影像金字塔每层的空间分辨率都不同，在用户浏览过程中，比如放大、缩小或者平移操作，都要先计算出操作之后的空间分辨率以及当前视图范围内会显示的地图坐标的范围，然后从影像金字塔中选择分辨率最接近的影像来显示，并且根据当前的视图范围决定显示该层金字塔上哪几块的影像。金字塔是一种能对栅格影像按逐级降低分辨率的拷贝方式存储的方法。通过选择一个与显示区域相似的分辨率，只需进行少量的查询和少量的计算，从而减少显示时间。影像金子塔的构建方法有很多，常见的有中心点法，面积占优法，重要性法，百分比法等。

大型影像文件由于像素数量巨大，往往占用大量的磁盘空间，所以存储时常使用一些压缩方式，常见的有链式编码、行程编码、块式编码、四叉树编码等，对于一般影像文件来说压缩之后的文件大小常常会有较大降低，不过，相应的影像的读取速度也有一定的影像。为了得到更快的可视化速度，本发明存储影像文件时不进行任何压缩。

本发明的技术方案提供可视化方案，包括对原始的影像进行区域分割及存储，以及当用户浏览时读取相应存储数据并显示用户点选的区域的具体方式。具体实施时可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程。以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。

对原始的影像进行区域分割并存储分割之后的结果包括以下步骤：

步骤1.1，将原始的影像分割为若干区域，为不同区域分配不同的ID值，每个区域内部的像素都使用相应的ID值标识，得到对象ID影像。

实施例将大型影像利用多尺度图像分割技术分割为若干个小范围的影像，每个小范围影像称为一个区域，每个区域即为一个对象。具体分割实现为现有技术，本发明不予赘述。为每个区域生成一个唯一ID值，其内部的像素均使用该ID值作为波段值，将使用该方法标识后的影像成为对象ID影像，参见图1：区域1、2、3中的像素分别标识ID值1、2、3，得到对象ID影像。

步骤1.2，将步骤1所得对象ID影像作为一幅单波段影像保存为GeoTiff文件并存储，每个像素的波段值为像素的ID值。具体实施时，也可采用其他格式的文件存储。

该影像文件的空间参考、空间范围、空间分辨率等信息和原始影像保持一致。

实施例以分块的方式将步骤1.1分割所得对象ID影像存储在GeoTiff文件中，每次写入和读取影像数据时以块为单位，而不是以像素为单位，可以提高影像数据的存取速度。一块数据通常是m行×n列个像素，m和n可根据影像文件的大小动态设定。

步骤1.3，使用面积占优法将对象ID影像进行抽稀处理，建立影像金字塔，影像金字塔中任意相邻两层中，上层的一个像素代表下层对应的四个像素。影像金字塔的信息可以另存为一个新文件，例如金字塔文件（.rrd）。

   实施例使用面积占优法为对象ID影像建立影像金字塔，抽稀比例一般为2×2，即设某层记为第N层，第N+1层的横向和纵向的空间分辨率为第N层的分辨率的两倍，像素数量是其1/2；面积占优法是以占矩形区域面积最大的地物类型作为确定栅格栅格单元属性的方法，对于该对象ID影像金字塔来说，上层的一个像素对应下层的四个像素，其值为四个像素中出现次数最多的那个像素值，参见图2：第N+1层中某个ID标识为1的像素与第N层中4个ID标识为1的像素对应，第N+1层中某个ID标识为2的像素与第N层中4个ID标识为2的像素对应。

   基于按以上方式存储的影像数据，当用户浏览时，执行以下步骤：

步骤2.1，预先加载影像金字塔中分辨率最低层的影像。

    具体实施时，根据本发明实现的可视化系统初始化时，只加载影像金子塔中分辨率最低的那层影像。

步骤2.2，根据用户操作信息判断操作之后的空间分辨率，确定选择抽取影像金字塔相应层的数据，根据当前视图范围从GeoTiff文件中读取影像金字塔相应层中相应的像素，包括当前视图范围内以及当前视图范围的右侧一列和下方一行的像素。

实施例在用户执行浏览、放大、缩小操作时，首先，根据操作之后的空间分辨率，从影像金字塔中抽取空间分辨率最相近的影像；其次，根据当前视图范围，判断从GeoTiff文件中抽象哪几块的影像。由于绘制影像分割结果的边界时，需要当前视图范围右侧一列和下方一行的像素，如果已读取的影像块中没有包含这些像素，则继续读取它们所在的影像块。

步骤2.3，根据步骤2.2读取的影像金字塔相应层中相应的像素绘制，在绘制分割结果的边缘时，遍历每个像素并使用最邻近采样判断是否为边界。

实施例对某像素判断是否为边界的实现方法为，设该像素的值为V1，相邻的右侧和下方的像素的值为V2和V3，如果V1和V2、V3中存在有至少一个值不相同，则把该像素标记为边缘色，否则，标记为普通色。参见图3，用户在当前视图范围（一般就是屏幕范围）内点选了ID值为3的像素，通过这种判断得到分割结果，图中阴影部分显示了相应区域3的分割结果边界。

步骤2.4，当用户在当前视图范围中用鼠标点选某个区域时，首先判断鼠标点击的像素的ID值，然后将相同ID值的像素高亮显示。具体实施时，也可以采用颜色等手段来替代高亮显示。

在针对具体矢量对象可视化时，一般是由用户点击查询某个对象，计算机需要根据鼠标点击的地理位置计算落在了哪个多边形区域。现有技术中判断的方法为：计算每个多边形的空间范围，判断其是否包含了该点。由于每个多边形都包含了大量的点，这是个非常耗时的过程。而只要找到和点击的像素ID值相同的像素即可进行矢量对象显示，大大加快了点击查询的速度。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (2)

1.一种用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法，其特征在于：对原始的影像进行区域分割并存储分割之后的结果；当用户浏览时读取相应存储数据，实现快速可视化，支持快速点击查询对象，利用最邻近采样法绘制分割边界； 

对原始的影像进行区域分割并存储分割之后的结果包括以下步骤， 

步骤1.1，将原始的影像分割为若干区域，为不同区域分配不同的ID值，每个区域内部的像素都使用相应的ID值标识，得到对象ID影像； 

步骤1.2，将步骤1.1所得对象ID影像作为一幅单波段影像保存为GeoTiff文件并存储，每个像素的波段值为像素的ID值； 

步骤1.3，使用面积占优法将对象ID影像进行抽稀处理，建立影像金字塔，影像金字塔中任意相邻两层中，上层的一个像素代表下层对应的四个像素； 

当用户浏览时，执行以下步骤， 

步骤2.1，预先加载影像金字塔中分辨率最低层的影像； 

步骤2.2，根据用户操作信息判断操作之后的空间分辨率，确定选择抽取影像金字塔相应层的数据，根据当前视图范围从GeoTiff文件中读取影像金字塔相应层中相应的像素，包括当前视图范围内以及当前视图范围的右侧一列和下方一行的像素； 

步骤2.3，根据步骤2.2读取的影像金字塔相应层中相应的像素绘制，在绘制分割结果的边缘时，遍历每个像素并使用最邻近采样判断是否为边界， 

对某像素判断是否为边界的实现方法为，设该像素的值为V1，相邻的右侧和下方的像素的值为V2和V3，如果V1和V2、V3中存在有至少一个值不相同，则把该像素标记为边缘色，否则，标记为普通色；

步骤2.4，当用户在当前视图范围中用鼠标点选某个区域时，首先判断鼠标点击的像素的ID值，然后将相同ID值的像素高亮显示。 

2.如权利要求1所述一种用于大型影像的多尺度图像分割结果快速可视化方法，其特征在于：以分块的方式将步骤1.1分割所得对象ID影像存储在GeoTiff文件中，每次写入和读取影像数据时以块为单位，支持快速可视化。