CN103310408A - 适用于超精细影像的图像存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种适用于超精细影像的图像存储方法，包括：对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px；其中，x≥1，x为整数；对图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中的每一个像素为aSxbS的图像Pi均进行分块操作，并对得到的分块按横向索引存储方式、纵向索引存储方式和递归交叉存储方式存储。采用分层分块技术，从多个维度存储目标图像，能够快速读取和展示所需图像，从而提高了用户浏览图片的体验。

Description

适用于超精细影像的图像存储方法

技术领域

本发明属于数据存储技术领域，具体涉及一种适用于超精细影像的图像存储方法。

背景技术

近年来，随着计算机软硬件技术的不断提高以及多媒体技术的日新月异，通过计算机本机或网络环境下快速读取和展示超精细影像图像的需求也起来越大。

传统的图像存储方式为：一维存储超精细影像的整张图像，并且，所存储的整张图像的分辨率为最高分辨率，因此，受到网络带宽、计算机内存容量以及处理能力的限制，从网站服务器上下载图像到客户端往往十分耗时。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种适用于超精细影像的图像存储方法，采用该种存储方法时，能够快速读取和展示所需图像。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种适用于超精细影像的图像存储方法，包括以下步骤：

S1，设定基本图像单元R为S x S像素；

S2，对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px；其中，x≥1，x为整数；

S3，对图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中的每一个像素为aSxbS的图像Pi均进行以下操作：其中，aS代表a和S的乘积，bS代表b和S的乘积；

如果a和b均为整数，则将图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式1

如果a和b为非整数，则令a＝[a]+1，b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

如果a为非整数，b为整数，则令a＝[a]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

如果a为整数，b为非整数，则令b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

S4，在存储介质中按式2所示横向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式2

和/或在存储介质中按式3所示纵向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R21...& \mathrm{Rb}1\\ R12& R22& \mathrm{Rb}2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ R1a& R2a...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式3

和/或在存储介质中使用递归交叉存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元。

优选的，S2，所述对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px，具体为：

设目标高精度图像P0为M x N像素，首先对目标高精度图像P0进行采样，得到像素为M/2x N/2的图像P1；

对像素为M/2x N/2的图像P1进行采样，得到像素为M/4x N/4的图像P2；

对像素为M/4x N/4的图像P2进行采样，得到像素为M/8x N/8的图像P3；

依此类推，直到所得到的图像Px的像素只包含一个所述基本图像单元R为止。

优选的，S4之后，还包括：

S5，当接收到需要显示指定分辩率的图像P0时，搜索存储介质，在图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中选取分辨率与所述指定分辨率最接近的图像Py；然后将图像Py显示到显示屏上；然后执行S6；

S6，判断显示屏上显示的所述图像Py的分辨率是否与所述指定分辩率相同，如果相同，则结束流程；如果不相同，则调整图像Py的分辨率，使调整后得到的图像的分辨率与所述指定分辨率相同。

优选的，S4之后，还包括：

建立多维索引存储结构；具体为：按照式2所示横向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照式3所示纵向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照递归交叉存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；

客户端向所述服务器端发送对图像P0的浏览请求消息；其中，所述浏览请求消息中携带有图像P0的局部关注区域参数；

所述服务器端解析所述浏览请求消息，获取所述图像P0的局部关注区域参数；然后，通过查找所述多维索引存储结构，快速读取到包含局部关注区域的至少一个特定基本图像单元；

所述服务器端向所述客户端返回所述特定基本图像单元；

所述客户端显示所述特定基本图像单元。

优选的，所述局部关注区域参数包括局部关注区域的分辨率信息、局部关注区域的位置信息、局部关注区域的大小信息、局部关注区域的中心坐标信息以及局部关注区域的显示窗口大小信息中的一种或几种。

本发明的有益效果如下：

本发明提供的适用于超精细影像的图像存储方法，采用分层分块技术，从多个维度存储目标图像，能够快速读取和展示所需图像，从而提高了用户浏览图片的体验。

附图说明

图1为本发明提供的适用于超精细影像的图像存储方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细说明：

如图1所示，本发明提供一种适用于超精细影像的图像存储方法，包括以下步骤：

S1，设定基本图像单元R为S x S像素；

S2，对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px；其中，x≥1，x为整数；

本发明对具体的采样方式并不限制，作为一种优选实施例，可以采取以下采样方式：如表1所示，设目标高精度图像P0为M x N像素，首先对目标高精度图像P0进行采样，得到像素为M/2x N/2的图像P1；

对像素为M/2x N/2的图像P1进行采样，得到像素为M/4x N/4的图像P2；

对像素为M/4x N/4的图像P2进行采样，得到像素为M/8x N/8的图像P3；

依此类推，直到所得到的图像Px的像素只包含一个基本图像单元R为止。

表1

S3，对图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中的每一个像素为aSxbS的图像Pi均进行以下操作：其中，aS代表a和S的乘积，bS代表b和S的乘积；

如果a和b均为整数，则将图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；式1中共包含a*b个基本图像单元，每一个基本图像单元的像素均为S x S像素。例如：如果a为10，b为7，则将图像Pi划分为70个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式1

如果a和b为非整数，则令a＝[a]+1，b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；其中，a＝[a]+1含义为：a取整数再加1的值赋给a，例如，如果图像Pi像素为10.2S x7.8S，则向图像Pi中补充空白像素，得到像素为11Sx8S的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的11*8个基本图像单元。

如果a为非整数，b为整数，则令a＝[a]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

如果a为整数，b为非整数，则令b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

S4，在存储介质中按式2所示横向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式2

和/或在存储介质中按式3所示纵向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R21...& \mathrm{Rb}1\\ R12& R22& \mathrm{Rb}2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ R1a& R2a...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$ 式3

和/或在存储介质中使用递归交叉存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元。

上述S1-S4实现了采用分层分块技术，从多个维度存储目标图像的过程。该种存储方式可以简称为知识云图存储格式。当图像采用知识云图存储格式之后，采用下述方法读取和展示图像，能够快速读取和展示所需图像。具体的，本发明介绍两种图像展示过程：

(一)第一种图像展示过程，为S5-S6：

S5，当接收到需要显示指定分辩率的图像P0时，搜索存储介质，在图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中选取分辨率与所述指定分辨率最接近的图像Py；然后将图像Py显示到显示屏上；然后执行S6；

S6，判断显示屏上显示的所述图像Py的分辨率是否与所述指定分辩率相同，如果相同，则结束流程；如果不相同，则调整图像Py的分辨率，使调整后得到的图像的分辨率与所述指定分辨率相同。

通过知识云图存储格式，可以快速读取到与指定分辨率最接近的图像，然后只需要微调，即可使展示的图像分辨率符合要求。因此，提高了图像读取和展示速度。

(二)第二种图像展示过程：

建立多维索引存储结构；具体为：按照式2所示横向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照式3所示纵向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照递归交叉存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；

客户端向所述服务器端发送对图像P0的浏览请求消息；其中，所述浏览请求消息中携带有图像P0的局部关注区域参数；其中，局部关注区域参数包括局部关注区域的分辨率信息、局部关注区域的位置信息、局部关注区域的大小信息、局部关注区域的中心坐标信息以及局部关注区域的显示窗口大小信息中的一种或几种。

所述服务器端解析所述浏览请求消息，获取所述图像P0的局部关注区域参数；然后，通过查找所述多维索引存储结构，快速读取到包含局部关注区域的至少一个特定基本图像单元；

所述服务器端向所述客户端返回所述特定基本图像单元；

所述客户端显示所述特定基本图像单元。

综上所述，本发明提供的适用于超精细影像的图像存储方法，采用分层分块技术，从多个维度存储目标图像，能够快速读取和展示所需图像，从而提高了用户浏览图片的体验。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种适用于超精细影像的图像存储方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，设定基本图像单元R为S x S像素；

S2，对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px；其中，x≥1，x为整数；

S3，对图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中的每一个像素为aSxbS的图像Pi均进行以下操作：其中，aS代表a和S的乘积，bS代表b和S的乘积；

如果a和b均为整数，则将图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$   式1

如果a和b为非整数，则令a＝[a]+1，b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

如果a为非整数，b为整数，则令a＝[a]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

如果a为整数，b为非整数，则令b＝[b]+1，然后向图像Pi中补充空白像素，得到像素为aSxbS的新图像Pi，然后将新图像Pi划分为式1所示的a*b个基本图像单元；

S4，在存储介质中按式2所示横向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R12...& R1a\\ R21& R22...& R2a\\ .& .& .\\ .& .& .\\ \mathrm{Rb}1& \mathrm{Rb}2...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$     式2

和/或在存储介质中按式3所示纵向索引存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元；

$\left[\begin{array}{ccc}R11& R21...& \mathrm{Rb}1\\ R12& R22...& \mathrm{Rb}2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ R1a& R2a...& \mathrm{Rba}\end{array}\right]$     式3

和/或在存储介质中使用递归交叉存储方式存储图像Pi的a*b个基本图像单元。

2.根据权利要求1所述的适用于超精细影像的图像存储方法，其特征在于，S2，所述对目标高精度图像P0按分辨率进行x级采样，得到分辨率按从大到小顺序排列的图像P1、图像P2...图像Px，具体为：

设目标高精度图像P0为M x N像素，首先对目标高精度图像P0进行采样，得到像素为M/2x N/2的图像P1；

对像素为M/2x N/2的图像P1进行采样，得到像素为M/4x N/4的图像P2；

对像素为M/4x N/4的图像P2进行采样，得到像素为M/8x N/8的图像P3；

依此类推，直到所得到的图像Px的像素只包含一个所述基本图像单元R为止。

3.根据权利要求1所述的适用于超精细影像的图像存储方法，其特征在于，S4之后，还包括：

S5，当接收到需要显示指定分辨率的图像P0时，搜索存储介质，在图像P0、图像P1、图像P2...图像Px中选取分辨率与所述指定分辨率最接近的图像Py；然后将图像Py显示到显示屏上；然后执行S6；

S6，判断显示屏上显示的所述图像Py的分辨率是否与所述指定分辨率相同，如果相同，则结束流程；如果不相同，则调整图像Py的分辨率，使调整后得到的图像的分辨率与所述指定分辨率相同。

4.根据权利要求1所述的适用于超精细影像的图像存储方法，其特征在于，S4之后，还包括：

建立多维索引存储结构；具体为：按照式2所示横向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照式3所示纵向索引存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；以及，按照递归交叉存储结构将各个图像Pi的a*b个基本图像单元存储到服务器端；

客户端向所述服务器端发送对图像P0的浏览请求消息；其中，所述浏览请求消息中携带有图像P0的局部关注区域参数；

所述服务器端解析所述浏览请求消息，获取所述图像P0的局部关注区域参数；然后，通过查找所述多维索引存储结构，快速读取到包含局部关注区域的至少一个特定基本图像单元；

所述服务器端向所述客户端返回所述特定基本图像单元；

所述客户端显示所述特定基本图像单元。

5.根据权利要求4所述的适用于超精细影像的图像存储方法，其特征在于，

所述局部关注区域参数包括局部关注区域的分辨率信息、局部关注区域的位置信息、局部关注区域的大小信息、局部关注区域的中心坐标信息以及局部关注区域的显示窗口大小信息中的一种或几种。

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