一種Linux環境下生成遙感圖像快視圖的方法技術

一種Linux環境下生成遙感圖像快視圖的方法，屬遙感圖像處理技術領域，該方法步驟為：1）BSQ格式圖像生成TIF格式圖像：a.線性映射；b.圖像數據小數部分預處理；c.圖像數據按閾值裁剪；d.直方圖均衡化；e.生成TIF格式影像文件；2）生成JPEG格式快視圖文件。本發明專利技術的有益效果如下：1、本方法提供的快視圖生成方法簡單，易操作，生成的快視圖能較為準確的描述高光譜圖像當前波段的數據信息；2、本發明專利技術提供的數據處理從32位單精度浮點型轉換為8位無符號字符型數據,該量化方法噪聲較小。

【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于遙感圖像處理
,特別是涉及一種Linux環境下遙感圖像快視圖的生成方法。
技術介紹
遙感圖像快視圖在以下領域中具有廣泛的應用前景(I)高光譜遙感是當前遙感技術的前沿領域，它利用感興趣的物體所反射的電磁波獲得相關數據，它包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。高光譜遙感的出現是遙感界的一場革命，它使本來在寬波段遙感中不可探測的物質，在高光譜遙感中能被探測。而快視圖則是高光譜圖像處理過程中必要的一個實時的檢測方法和輔助手段。 (2)高光譜遙感圖像處理領域中使用快視圖可以大大提高遙感圖像的分析處理效率。高光譜遙感圖像具有幾十甚至上百個波段，圖像數據維數高，信息量非常巨大。要利用其有效信息，必須對圖像進行處理，在每個處理過程可以用快視圖來檢測處理結果是否正確，防止處理錯誤后，再做無意義的后續工作。(3)在大數據量圖像處理方面，快視圖使得結果檢測更加直觀，迅捷。高光譜遙感技術發展非常迅速，高光譜遙感圖像的應用也更加廣泛，但是鮮有人研究高光譜遙感圖像快視圖的生成方法，作為高光譜遙感圖像研究的一個輔助手段，快視圖生成的主要性能指標是快視圖生成速度和其準確性(能不能準確的顯示當前數據所包含的圖像數據信息)；作為一種檢測方法，快視圖相比于專門觀測遙感數據的工具，例如ENVI、ERDAS等更加的便捷，直觀，使得研究人員在圖像處理中，不需要專門的檢測工具和軟件設施，可以在每個處理階段實時的檢測數據處理的結果，節約了研究人員的時間。浙江大學的章孝燦等在《中國圖象圖形學報》2002年10月第10期發表的文章《海量遙感圖象快速顯示技術》(第七卷，102廣1024頁)提出了一種中間圖像顯示技術，該技術較為復雜，不夠便捷，且實時性差。
技術實現思路
為了克服現有技術存在的缺陷與不足，本專利技術提出一種在Linux環境下生成遙感圖像快視圖的方法，以解決遙感圖像處理過程中由于中間處理錯誤引起的無效運算過多、實時檢測性差的問題，保證高光譜遙感圖像處理的高效性和有效性。為了實現上述專利技術目的，本專利技術采用的技術方案如下一種Linux環境下遙感圖像快視圖生成的方法，生成快視圖過程中所用到的遙感圖像數據都是由原始高光譜圖像經處理后得到的BSQ格式的圖像數據文件(BSQ為按波段順序存儲的高光譜圖像格式的縮略語)，該圖像文件數據格式為32位單精度浮點型類型，生成快視圖時需要處理的都是單波段的圖像數據信息，該方法步驟如下I) BSQ格式圖像生成TIF格式圖像因為不能直接將高光譜圖像數據從BSQ格式轉換成JPEG格式，所以必須先將BSQ格式的高光譜圖像數據轉換成TIF格式的圖像，然后再從TIF格式轉換成JPEG格式(均是8位的位圖)；生成TIF格式圖像步驟處理如下a.線性映射由于處理高光譜圖像數據時，其數據范圍大小不一，不存在統一的區間，不方便后續處理，所以預先將待處理的BSQ格式的圖像數據大小統一映射到區間[O. O, 65535. O]，之所以選擇該區域的原因在于其原始數據處理成BSQ格式數據文件時，其數據整數部分完全在16位無符號短整型數據大小范圍之內；根據全域線性拉伸函數將圖像數據線性拉伸到區間[O. O, 65535. O]；全域線性拉伸基本思想如下假定原圖像像素f(x，y)的灰度區間范圍為[3，13]，希望增強后圖像像素8(17)的灰度范圍擴展到[c，d]，則線性拉伸的基本公式為 ^ — Og(x,v) = 7~/(U) + c b —a'由此,先計算BSQ格式的單波段圖像像素中的最大灰度值max及最小灰度值min,然后確定其映射公式如下g(x,j)= 65535,0 f{x,y) / max-mm該部分處理完后數據類型仍然為32位單精度浮點型；b.圖像數據小數部分預處理采用強制類型轉換直接將32位單精度浮點型數據轉換為16位無符號短整型數據由于強制類型轉換時計算機采用的是退I算法，直接將小數部分截斷，故采取了將圖像數據值加上O. 5之后再進行強制類型轉換，由此實現了計算機對小數的四舍五入算法，例如假設圖像像素值為I. 2，計算機強制類型轉換I. 2為1，采用該算法1. 2+0. 5=1. 7，強制轉換數據類型后為I ;又例如像素值為I. 7，而計算機對I. 7強制類型轉換也為1，采用該算法1. 7+0. 5=2. 2，強制轉換數據類型后為2 ；c.圖像數據按閾值裁剪在圖像數據小數部分處理完畢之后，將累積概率分布在2%至98%之外的圖像數據值進行裁剪，將累積概率在O到2%范圍內的數據值賦值為累積概率為2%時所對應的數據值，將累積概率在98%到100%范圍內的數據值賦值為累積概率為98%時所對應的數據值；d.直方圖均衡化對預處理后的圖像數據進行直方圖均衡化，在均衡的過程中同時將16位的無符號短整型圖像數據轉化為8位的無符號字符型圖像數據，即將生成的圖像像素值映射到區間，以便于生成8位的TIF格式圖像影像；直方圖均衡化的基本思想是對原始圖像中的像素灰度做某種映射變換，使變換后的圖像灰度的概率密度是均勻分布的，即變換后圖像是一幅灰度級均勻分布的圖像，從而圖像灰度的動態范圍得到了增加，提高了圖像的對比度；直方圖均衡化具體實現方法先將直方圖歸一化，即把灰度范圍壓縮至，歸一化的直方圖相當于一個概率密度函數(PDF, probability density function),均衡化就是令概率密度為I ;r、s分別代表均衡化前后的灰度值，r，s e ;對于圖像而言，需要利用其離散形式公式，原圖像中某個灰度級像素出現的概率為已0\)=111;/^;其中1\(1·,)是原圖像中第k個灰度級像素出現的概率，rk是第k個灰度級，nk是第k個灰度級rk出現的像素個數，N是圖像像素總數(圖像大小)；由圖像的灰度直方圖均衡化公式得出均衡化之后的圖像的灰度值s本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種Linux環境下遙感圖像快視圖生成的方法，生成快視圖過程中所用到的遙感圖像數據都是由原始高光譜圖像經處理后得到的BSQ格式的圖像數據文件，該圖像文件數據格式為32位單精度浮點型類型，生成快視圖時需要處理的都是單波段的圖像數據信息，該方法步驟如下：1）BSQ格式圖像生成TIF格式圖像因為不能直接將高光譜圖像數據從BSQ格式轉換成JPEG格式，所以必須先將BSQ格式的高光譜圖像數據轉換成TIF格式的圖像，然后再從TIF格式轉換成JPEG格式；生成TIF格式圖像步驟處理如下：a．線性映射由于處理高光譜圖像數據時，其數據范圍大小不一，不存在統一的區間，不方便后續處理，所以預先將待處理的BSQ格式的圖像數據大小統一映射到區間[0.0,65535.0]，之所以選擇該區域的原因在于其原始數據處理成BSQ格式數據文件時，其數據整數部分完全在16位無符號短整型數據大小范圍之內；根據全域線性拉伸函數將圖像數據線性拉伸到區間[0.0,65535.0]；全域線性拉伸基本思想如下：假定原圖像像素f(x,y)的灰度區間范圍為[a,b]，希望增強后圖像像素g(x,y)的灰度范圍擴展到[c,d],則線性拉伸的基本公式為：g(x,y)=d-cb-af(x,y)+c由此，先計算BSQ格式的單波段圖像像素中的最大灰度值max及最小灰度值min，然后確定其映射公式如下：g(x,y)=65535.0max-minf(x,y)該部分處理完后數據類型仍然為32位單精度浮點型；b．圖像數據小數部分預處理采用強制類型轉換直接將32位單精度浮點型數據轉換為16位無符號短整型數據：由于強制類型轉換時計算機采用的是退1算法，直接將小數部分截斷，故采取了將圖像數據值加上0.5之后再進行強制類型轉換，由此實現了計算機對小數的四舍五入算法，例如：假設圖像像素值為1.2,計算機強制類型轉換1.2為1，采用該算法：1.2+0.5=1.7，強制轉換數據類型后為1；又例如像素值為1.7，而計算機對1.7強制類型轉換也為1，采用該算法：1.7+0.5=2.2，強制轉換數據類型后為2；c．圖像數據按閾值裁剪在圖像數據小數部分處理完畢之后，將累積概率分布在2%至98%之外的圖像數據值進行裁剪，將累積概率在0到2%范圍內的數據值賦值為累積概率為2%時所對應的數據值，將累積概率在98%到100%范圍內的數據值賦值為累積概率為98%時所對應的數據值；d．直方圖均衡化對預處理后的圖像數據進行直方圖均衡化，在均衡的過程中同時將16位的無符號短整型圖像數據轉化為8位的無符號字符型圖像數據，即將生成的圖像像素值映射到區間[0,255]，以便于生成8位的TIF格式圖像影像；直方圖均衡化的基本思想是對原始圖像中的像素灰度做某種映射變換，使變換后的圖像灰度的概率密度是均勻分布的，即變換后圖像是一幅灰度級均勻分布的圖像，從而圖像灰度的動態范圍得到了增加，提高了圖像的對比度；直方圖均衡化具體實現方法：先將直方圖歸一化，即把灰度范圍壓縮至[0,1]，歸一化的直方圖相當于一個概率密度函數，均衡化就是令概率密度為1；r、s分別代表均衡化前后的灰度值，r,s∈[0,1]；對于圖像而言，需要利用其離散形式公式，原圖像中某個灰度級像素出現的概率為：Pr(rk)=nk/N；其中Pr(rk)是原圖像中第k個灰度級像素出現的概率，rk是第k個灰度級，nk是第k個灰度級rk出現的像素個數，N是圖像像素總數（圖像大小）；由圖像的灰度直方圖均衡化公式得出均衡化之后的圖像的灰度值s：s=T(rk)=Σj=0knj/N=Σj=0kPr(rj)公式中，T(rk)來表示原圖像的第k個灰度級的轉換函數，表示0~k個灰度級的像素數量之和和與圖像像素總數的比值，也就是當前灰度級rk出現的累積概率，則表示第0~k的灰度級出現概率累積相加；因為s是歸一化的數值，要轉換為0~255的顏色值，需要再乘上255，即S為灰度范圍均衡化到[0,255]范圍后的圖像的灰度值；e．生成TIF格式影像文件對圖像數據進行預處理，按閾值裁剪和直方圖均衡之后，調用GDAL數據庫中的GDALDatasetRasterIO（）函數，將處理后的單波段圖像波段數據寫入TIF格式文件，生成相應的TIF格式影像文件；2）生成JPEG格式快視圖文件調用GDAL數據庫中的GDALOpen（）函數，打開生成的TIF格式圖像影像文件，然后調用GDALCreateCopy（）函數，將圖像另存為JPEG格式圖像，生成JPEG格式快視圖圖像。FDA00002112450800022.jpg,FDA00002112450800023.jpg,FDA00002112450800024.jpg...

【技術特征摘要】
1.一種Linux環境下遙感圖像快視圖生成的方法，生成快視圖過程中所用到的遙感圖像數據都是由原始高光譜圖像經處理后得到的BSQ格式的圖像數據文件，該圖像文件數據格式為32位單精度浮點型類型，生成快視圖時需要處理的都是單波段的圖像數據信息，該方法步驟如下 I)BSQ格式圖像生成TIF格式圖像 因為不能直接將高光譜圖像數據從BSQ格式轉換成JPEG格式，所以必須先將BSQ格式的高光譜圖像數據轉換成TIF格式的圖像，然后再從TIF格式轉換成JPEG格式；生成TIF格式圖像步驟處理如下 a.線性映射 由于處理高光譜圖像數據時，其數據范圍大小不一，不存在統一的區間，不方便后續處理，所以預先將待處理的BSQ格式的圖像數據大小統一映射到區間[O. O, 65535. O]，之所以選擇該區域的原因在于其原始數據處理成BSQ格式數據文件時，其數據整數部分完全在16位無符號短整型數據大小范圍之內； 根據全域線性拉伸函數將圖像數據線性拉伸到區間； 全域線性拉伸基本思想如下 假定原圖像像素f(x，y)的灰度區間范圍為[&汕]，希望增強后圖像像素8(1，y)的灰度范圍擴展到[c，d]，則線性拉伸的基本公式為g(X,y) = ^f(X,y) + C O-a 由此，先計算BSQ格式的單波段圖像像素中的最大灰度值max及最小灰度值min，然后確定其映射公式如下 t , 65535.0x g{x^y)=--f (x^y) max - min 該部分處理完后數據類型仍然為32位單精度浮點型； b.圖像數據小數部分預處理 采用強制類型轉換直接將32位單精度浮點型數據轉換為16位無符號短整型數據由于強制類型轉換時計算機采用的是退I算法，直接將小數部分截斷，故采取了將圖像數據值加上O. 5之...

【專利技術屬性】
技術研發人員：馬丕明，張璇，
申請(專利權)人：山東大學，
類型：發明
國別省市：