CN110992246A

CN110992246A - 影像的金字塔分层切片方法

Info

Publication number: CN110992246A
Application number: CN201911158841.4A
Authority: CN
Inventors: 黄威生
Original assignee: Guangzhou Pharmaceutical Information Technology Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Pharmaceutical Information Technology Co Ltd
Priority date: 2019-11-22
Filing date: 2019-11-22
Publication date: 2020-04-10
Anticipated expiration: 2039-11-22
Also published as: CN110992246B

Abstract

本发明公开了影像的金字塔分层切片方法，方法包括，读取影像，将所述影像按切割参数切块，按顺序读取影像块，所述影像块加载到内存，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片且标记为第一层切割影像；基于压缩方式和重采样算法重采样第一层切割影像，并记录层数；重复步骤二直至达到预定的切割层数；将得到的瓦片构成影像金字塔，其中，按照切割层顺序，以第一层以底层建立影像金字塔，其中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点具有映射关系。

Description

影像的金字塔分层切片方法

技术领域

本发明涉及影像切割领域，特别是一种影像的金字塔分层切片方法。

背景技术

影像金字塔是栅格数据集的简化的分辨率图像的集合，通过影像重采样方法，建立一系列不同分辨率的影像图层，每个图层分别存储，并建立相应的空间索引机制，从而提高缩放浏览影像时的显示速度。为减小影像的传输数据量和优化显示性能，需要为影像建立影像金字塔。

为影像建立了影像金字塔之后，以后每次浏览该影像时，系统都会获取其影像金字塔来显示数据，当将影像放大或缩小时，系统会自动基于用户的显示比例尺选择最合适的金字塔等级来显示该影像。

当前影像切割成瓦片都是在电脑硬盘上操作，极度依赖于硬盘的IO性能，而硬盘的瓶颈直接导致切割效率不高，在切片上浪费大量时间。

因此，有必要针对以上所述场景，提高影像金字塔的建立效率。

发明内容

本发明人等为了达成上述目的而进行了深入研究，具体而言，本发明提供了一种影像的金字塔分层切片方法，影像的金字塔分层切片方法步骤包括:

在第一步骤中：读取影像，将所述影像按切割参数切块，按顺序读取影像块，所述影像块加载到内存，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片且标记为第一层切割影像，

在第二步骤中：基于压缩方式和重采样算法重采样第一层切割影像，并记录层数；

在第三步骤中：重复步骤二直至达到预定的切割层数；

在第四步骤中：将得到的瓦片构成影像金字塔，其中，按照切割层顺序，以第一层以底层建立影像金字塔，其中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点具有映射关系。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第一步骤，读取影像包括加载影像和读取其影像元数据、波段数量、投影、影像大小和/或仿射变换。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，仿射变换将一个向量空间进行线性变换并平移变换为另一个向量空间，所述仿射变换包括旋转变换、平移变换和缩放变换。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，所述影像元数据包括栅格影像的描述信息、栅格影像数据集的波段数、栅格影像数据的宽度、栅格影像数据的高度和栅格影像数据的投影。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第一步骤，内存开辟缓冲区，将影像块加载到内存的缓冲区。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第一步骤，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片时，基于所述影像的元数据、影像大小或分辨率将影像块切割成瓦片且将切好的瓦片刷新缓存到磁盘。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第二步骤，压缩方式包括有损压缩方式和无损压缩方式，重采样算法包括最邻近法、双线性法和三次卷积法。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第二步骤中，重采样为向下重采样方式，每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，第二步骤中，重采样包括高斯模糊和偶数行采样。

所述的影像的金字塔分层切片方法中，在第四步骤中，映射关系中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点之间的差值小于第一阈值，则建立连接，同时所述连接与周围的连接进行比较，如果差值小于第二阈值，则这两个连接形成一个簇。

发明的效果：

根据本发明的影像的金字塔分层切片方法特别适用于大影像，针对超过30GB大影像的切片及影像金字塔的建立，通过将影像分块加载到内存中进行切片提高切片的效率，可有效缩短影像切片所耗费的时间。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够使得本发明的技术手段更加清楚明白，达到本领域技术人员可依照说明书的内容予以实施的程度，并且为了能够让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，下面以本发明的具体实施方式进行举例说明。

附图说明

图1示出了本发明的一个实施例的影像的金字塔分层切片方法的步骤示意图；

图2示出了本发明的一个实施例的影像的金字塔分层切片方法的影像切片的流程图；

图3示出了本发明的原始影像示意图；

图4示出了本发明的切片完成后建立的影像金字塔示意图；

图5示出了本发明的金字塔第一层的的瓦片示意图；

图6]示出了本发明的原始影像切块加载到内存切片的流程图；

图7示出了本发明的影像切片流程图；

图8示出了本发明的影像金字塔建立后示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。

具体而言，如图1所示的本发明的影像的金字塔分层切片方法的步骤示意图，影像的金字塔分层切片方法步骤包括:

在第一步骤S1中：读取影像，将所述影像按切割参数切块，按顺序读取影像块，所述影像块加载到内存，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片且标记为第一层切割影像，如图5所示的瓦片部分。

在第二步骤S2中：基于压缩方式和重采样算法重采样第一层切割影像，并记录层数；

在第三步骤S3中：重复步骤二直至达到预定的切割层数；

在第四步骤S4中：将得到的瓦片构成影像金字塔，其中，按照切割层顺序，以第一层以底层建立影像金字塔，其中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点具有映射关系。如图4所示的切片完成后建立的影像金字塔。

本发明将相邻部分的影像块加载到内存进行切片，高效快速地生成影像金字塔瓦片，有助于显著地提高影像缩放显示渲染的速度和性能，降低对影像显示设备的硬件要求。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第一步骤S1，读取影像包括加载影像和读取其影像元数据、波段数量、投影、影像大小和/或仿射变换。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，仿射变换将一个向量空间进行线性变换并平移变换为另一个向量空间，所述仿射变换包括旋转变换、平移变换和缩放变换。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，所述影像元数据包括栅格影像的描述信息、栅格影像数据集的波段数、栅格影像数据的宽度、栅格影像数据的高度和栅格影像数据的投影。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第一步骤S1，内存开辟缓冲区，将影像块加载到内存的缓冲区。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第一步骤S1，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片时，基于所述影像的元数据、影像大小或分辨率将影像块切割成瓦片且将切好的瓦片刷新缓存到磁盘。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第二步骤S2，压缩方式包括有损压缩方式和无损压缩方式，重采样算法包括最邻近法、双线性法和三次卷积法。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第二步骤S2中，重采样为向下重采样方式，每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，第二步骤S2中，重采样包括高斯模糊和偶数行采样。

所述的影像的金字塔分层切片方法的优选实施方式中，在第四步骤S4中，映射关系中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点之间的差值小于第一阈值，则建立连接，同时所述连接与周围的连接进行比较，如果差值小于第二阈值，则这两个连接形成一个簇。

图2是本申请所示影像金字塔分层的影像切片的流程图，如图所示包括以下步骤：

步骤1：读取影像，切割相邻部分影像加载到内存，根据指定尺寸切割成瓦片，并定义为第一层；

步骤2：根据指定的压缩方式和重采样算法，对前层切割影像进行重采样，并记录层数；

步骤3：重复步骤二，直至达到指定的切割层数；

步骤4：将得到的瓦片构成影像金字塔；

如图3所示，本方法主要针对于遥感影像过大时大于30GB的影像切片及影像金字塔的构建，通过影像分块加载到内存切片，可大大提高切片的效率。

一些实施例中，所述步骤1，对所述对读取影像，包括：

加载影像，读取影像元数据、波段数量、投影、影像大小、仿射变换等基本信息。

步骤1中影像元数据包括：

栅格影像的描述信息

栅格影像数据集的波段数

栅格影像数据的宽度 (X 方向上的像素个数)

栅格影像数据的高度 (Y 方向上的像素个数)

栅格影像数据的投影

一些实施例中，所述步骤1，对切割相邻部分影像加载到内存，包括：

将影像按切割参数切块，按顺序分块读取；

在内存开辟缓冲区，将影像块加载到内存。

如图6所示为加载影像块到内存进行切片的流程，具体步骤为：

步骤1：根据指定路径，读取原始影像；

步骤2：根据设定分块参数，将影像分块；

步骤3：判断给定的分块大小是否大于内存的大小，如果是，则返回步骤2重新设置参数；否则进入4；

步骤4：根据切割参数，调整切割算法至最优策略；

步骤5：在内存中开辟缓冲区，做切片所用；

步骤6：将影像分块得到的第一块影像，载入内存；

步骤7：在内存中进行切片详见影像切片的流程；

步骤8：当当前影像块切片完毕，判断是否还有下一待切影像块，如果有，则进入步骤9；否则结束流程；

步骤9：按顺序加载下一影像块到内存；

一些实施例中，所述步骤1，所述根据指定尺寸切割成瓦片，包括：

读入影像的元数据、影像大小、分辨率等信息；

将切好的瓦片刷新缓存到磁盘;

图7所示为影像切片流程，具体步骤为：

步骤1：读入原始影像的地理坐标范围、分辨率、波段数等基本信息；

步骤2：确定影像的起始点和指定的尺寸的矩形

步骤3：根据原始影像地理范围计算切片行列号

步骤4：求原始影像地理范围与指定缩放级别指定行列号的切片交集

步骤5：计算当前切片的像素分辨率可由切片参数指定

步骤6：计算交集的像素信息

步骤7：对影像指定范围进行读取与压缩

步骤8：将切片数据写入文件

一些实施例中，所述步骤1，所述仿射变换，包括：

是根据切片的投影信息，将一个向量空间进行线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间；

一般有旋转、平移和缩放三种变换形式；

本质是一个23的矩阵M乘上原图的每个坐标，得到目标图的对应点坐标。23矩阵M中的2表示目标点坐标的x与y，3中的第三维是平移分量。Image2是Image1经过仿射变换得来的，Image1拿出三个点1,2,3，Image2也拿出对应的三个点1,2,3，就可以求出两图间的映射关系。

一些实施例中，所述步骤2，所述压缩方式，包括：

有有损压缩方式和无损压缩方式两种；

有损压缩方式：可以设置压缩质量。对于影像数据，通常选择此种压缩方式，如果对影像质量要求不高，可以将压缩比设置为25。

无损压缩方式：不对影像进行压缩，保持原始影像质量，也适合于任何类型的数据

一些实施例中，所述步骤2，所述重采样算法，包括：

最邻近法(Nearest Neighbour Resampling,最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中像元的任何值。输入栅格中的值 2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2 或 2.3。由于输出像元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或序数数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类；

双线性法Bilinear Resampling,双线性法使用四个最邻近输入像元中心的值来确定输出栅格上的值。输出像元的新值是这四个值的加权平均值，将根据它们与输出像元中心的距离进行调整。与最邻近分配法相比，此插值法可生成更平滑的表面；

三次卷积法 Cubic Convolution Resampling,三次卷积法与双线性法类似，它是通过16 个最邻近输入像元中心及其值来计算加权平均值。

与双线性法相比，三次卷积法倾向于锐化数据的边缘，因为计算输出值时涉及的像元较多。

一些实施例中，所述步骤2，所述重采样，包括：

根据影像金字塔的原理，采用向下重采样方式。

对一张图像不断的模糊之后向下采样，得到不同分辨率的图像，同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2, 最常见就是基于高斯的模糊之后采样；

重采样也可以成为金字塔的Reduce过程，重采样直至得到指定的层数G0,G1,G2…Gn。

此过程有两步组成：高斯模糊和偶数行采样；

公式表示如下：

其中，

是长度为5 的高斯卷积核。

一些实施例中，所述步骤3，所述直至达到指定的切割层数，包括：

根据每次重采样所记录的层数进行判断；

如果达到指定层数，则停止重采样操作。

一些实施例中，所述步骤4，所述将得到的瓦片构成影像金字塔，包括：

按照切割层顺序，以第1层以底层建立影像金字塔。

原理是，根据相邻金字塔采样的原理，上层金字塔是下层金字塔下采样得到，那么上层金子塔的一个点和下层金字塔的四个点就有一个映射关系，若他们的差值小于阈值1，则被连接建立起来。同时与周围的连接进行比较，如果差值小于阈值2，则这两个连接形成一个簇。分辨率从小到大不断进行此过程。

公式表示如下：

每一层的层数即可作为影像金字塔索引。其基本思想就是利用采样自底向上生成金字塔，根据需求直接取其中某一级作为操作对象，以提高整体效率。当然就像这个世界中的其它事物一样，效率的提高是有代价的，这就是建塔带来的额外空间开销，建的级越多，越方便查询，当然数据冗余也越大。所以金字塔不可分层过多，否则将影响显示的效率。最终效果如图8所示。

工业实用性

本发明的影像的金字塔分层切片方法可以在影像切割领域使用。

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims

1.一种影像的金字塔分层切片方法，其步骤包括:

在第一步骤（S1）中：读取影像，将所述影像按切割参数切块，按顺序读取影像块，所述影像块加载到内存，根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片且标记为第一层切割影像；

在第二步骤（S2）中：基于压缩方式和重采样算法重采样第一层切割影像，并记录层数；

在第三步骤（S3）中：重复步骤二直至达到预定的切割层数；

在第四步骤（S4）中：将得到的瓦片构成影像金字塔，其中，按照切割层顺序，以第一层以底层建立影像金字塔，其中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点具有映射关系。

2.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第一步骤（S1），读取影像包括加载影像和读取其影像元数据、波段数量、投影、影像大小和/或仿射变换。

3.根据权利要求2所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：仿射变换将一个向量空间进行线性变换并平移变换为另一个向量空间，所述仿射变换包括旋转变换、平移变换和缩放变换。

4.根据权利要求2所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：所述影像元数据包括栅格影像的描述信息、栅格影像数据集的波段数、栅格影像数据的宽度、栅格影像数据的高度和栅格影像数据的投影。

5.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第一步骤（S1），内存开辟缓冲区，将影像块加载到内存的缓冲区。

6.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第一步骤（S1），根据预定尺寸在内存中将影像块切割成瓦片时，基于所述影像的元数据、影像大小或分辨率将影像块切割成瓦片且将切好的瓦片刷新缓存到磁盘。

7.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第二步骤（S2），压缩方式包括有损压缩方式和无损压缩方式，重采样算法包括最邻近法、双线性法和三次卷积法。

8.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第二步骤（S2）中，重采样为向下重采样方式，每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2。

9.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：第二步骤（S2）中，重采样包括高斯模糊和偶数行采样。

10.根据权利要求1所述的影像的金字塔分层切片方法，其特征在于：在第四步骤（S4）中，映射关系中，上一层金子塔的一个点和下一层金字塔的四个点之间的差值小于第一阈值，则建立连接，同时所述连接与周围的连接进行比较，如果差值小于第二阈值，则这两个连接形成一个簇。