潘紅艷

0 引言

圖像數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)字圖像處理技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和模式識別技術(shù)發(fā)展并相結(jié)合的產(chǎn)物。它具有如下特點(diǎn)：數(shù)據(jù)對象龐大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型多樣、結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)并存。圖像數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒋笈鷪D像及有關(guān)信息存儲在一起并進(jìn)行有效的管理。

這些圖像信息的有效組織和檢索便依賴于基于內(nèi)容的圖像檢索方式CBIR（Content-Based Image Retrieval）[1] [2]，即據(jù)給定圖象或顏色、紋理、形狀、空間關(guān)系等特征，檢索庫存圖像，找出與給定圖像特征相似的圖像來。

遙感圖像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于中國的軍事、林業(yè)、國土、地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的資源調(diào)查和動(dòng)態(tài)監(jiān)測。遙感圖像很多為 G級大小，且對精度要求高，很多存為Tif/Tiff格式。一般的軟件無法處理Tif/Tiff圖像，數(shù)據(jù)庫要對這種超大復(fù)雜的圖像執(zhí)行操作也十分困難，耗費(fèi)很多時(shí)間和內(nèi)存資源。遙感圖像數(shù)據(jù)庫有其自身特點(diǎn)，本文架構(gòu)并實(shí)現(xiàn)了基于縮略圖的海量圖像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)[3]。

本文第二部分為系統(tǒng)架構(gòu)，第三部分為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及分析，第四部分為結(jié)論及展望。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文提供的遙感圖象基于256灰度級，一個(gè)字節(jié)代表一個(gè)像素點(diǎn)，它的區(qū)間為 0x00～0xff中 256個(gè)灰度級。使用UltraEdit工具觀察該圖像的組織形式：IFH--數(shù)據(jù)--IFD。對于Tif/Tiff圖像目前有多種函數(shù)庫，其中最為有效的處理方式為libtiff函數(shù)庫（Adobe公司）；

針對支持CBIR的遙感圖像數(shù)據(jù)庫，本文基于OOP的組件化設(shè)計(jì)思想，采用基于 windows2000操作系統(tǒng)平臺的模塊化軟件設(shè)計(jì)，以提高系統(tǒng)的開放性、可擴(kuò)充性和通用性，設(shè)計(jì)了如圖1的系統(tǒng)架構(gòu)：

主要實(shí)現(xiàn)和硬件系統(tǒng)的交互；設(shè)備層包括TIFF圖像處理器，圖像裝載器，數(shù)據(jù)庫連接器和圖像檢索器等，負(fù)責(zé)系統(tǒng)所有事務(wù)的執(zhí)行；事務(wù)映射層主要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)事務(wù)和設(shè)備層之間的交互；用戶接口層包括用戶數(shù)據(jù)輸入輸出交互，視圖的得到。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及分析

2.1 開發(fā)平臺的軟、硬件方案

根據(jù)已經(jīng)掌握的支撐軟件要求，采用標(biāo)準(zhǔn)臺式PC機(jī)，配置為：CPU：PIV2.0GHz ；內(nèi)存：128M；顯卡：帶64M加速緩存的AGP卡；硬盤：40G以上；運(yùn)行軟件建立在Delphi平臺上，進(jìn)行界面設(shè)計(jì)，核心算法可采用IDL 、C/ C++語言開發(fā)，形成動(dòng)態(tài)鏈接庫。

本文通過Borland公司發(fā)布的數(shù)據(jù)庫引擎Firebird連接Delphi6.0[4] [5]程序和Interbase庫。對于海量遙感圖像，使用（1）實(shí)體圖像數(shù)據(jù)表1和（2）縮略圖數(shù)據(jù)表2（包括特征值字段）的方法來存儲圖像（Tblob型）。讀取Tif/Tiff文件中的像素，存到bmp文件中，最后讀取并顯示bmp文件的倒敘RGB像素。以GUID字段為主鍵，通過外鍵Path相連。有3個(gè)好處：

（1）這樣BLOB和表格與數(shù)據(jù)一起備份和恢復(fù)，數(shù)據(jù)插入、更新和刪除都在同一個(gè)事務(wù)中實(shí)現(xiàn)。這樣就確保了數(shù)據(jù)的一致性和文件與數(shù)據(jù)庫之間的一致性，易于管理。

（2）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可對大量小文件進(jìn)行優(yōu)化，具有良好可伸縮性。

（3）數(shù)據(jù)庫復(fù)制允許在分布式環(huán)境中復(fù)制、分配和潛在的修改數(shù)據(jù)。在主系統(tǒng)失效的情況下，日志轉(zhuǎn)移提供了保留數(shù)據(jù)庫備用副本的方法。見圖2。

圖2 TIF 入庫存儲

2.2 線程同步

分布在磁盤中各個(gè)文件中的大量超大原文件，采用選取磁盤自動(dòng)檢索方式，管理員選擇文件夾進(jìn)行入庫批處理。

處理對象為超大圖像，且算法包含了圖像縮略圖提取算法和屬性提取算法，在文件數(shù)量較多的時(shí)候此批處理動(dòng)作可能將持續(xù)較長時(shí)間?？紤]作底層后臺循環(huán)運(yùn)算。同時(shí)可以執(zhí)行一些前臺突發(fā)事務(wù)。兩者通過線程的同步來解決。線程同步時(shí)不釋放線程機(jī)鎖。

事務(wù)是一種能夠在一個(gè)單一的、大型的、原子性的操作中知性所有的操作的方法，它可以保證所有的操作要么都成功，要么都失敗。流程圖見圖3。

圖3 操作流程圖

2.3 改進(jìn)的縮略圖策略

就目前的硬件水平，已經(jīng)能夠獲得9216x9216約8.5億像素的特大彩色圖像。而從圖像采集卡得原始圖像則占據(jù)160MB以上空間，用遙感圖像構(gòu)成的圖像數(shù)據(jù)庫達(dá)海量級別。對此一般不有損壓縮，而無損壓縮的壓縮比例不高。計(jì)算機(jī)對于1G大小的圖像反應(yīng)慢，畫面閃爍。只能通過每次移入整個(gè)屏幕的量，分塊顯示。而處理Tif/Tiff海量圖像時(shí)，很多操作不涉及顯示原圖，比如手動(dòng)查找比較建筑區(qū)，查找需要的圖像，剔除不合要求的圖像，象征性顯示圖像內(nèi)區(qū)域等。因此本文所用縮略圖策略來進(jìn)行基礎(chǔ)操作[6]，在需要時(shí)才點(diǎn)擊縮略圖顯示原圖?？s略圖顯示效果見圖4。

圖 4 TIF/TIFF縮略圖的顯示界面

本縮略圖提取策略，使縮略圖的一個(gè)像素RGB值對應(yīng)原圖的一個(gè)對等長方形的所有RGB值，長方形中的每個(gè)像素根據(jù)其離長方形中心的距離為權(quán)重依據(jù)，進(jìn)行權(quán)重累加。最后得出縮略圖中一個(gè)像素的RGB值。比起選取長方形中一點(diǎn)提取RGB的方法更精確。取得了很高的保真度。但這種方法提高了提取像素的數(shù)量和計(jì)算量，很難降低提取縮略圖時(shí)間耗費(fèi)。

傳統(tǒng)的縮略圖提取算法使用 Canvsa.Pixels方法的GetValue，像素依次讀取 RGB值，經(jīng)實(shí)驗(yàn)這對于海量的Tif/Tiff遙感圖像來說，需要幾分鐘的處理時(shí)間，見圖3顯示的TimeStamp兩幅Tif/Tiff圖像完成入庫的時(shí)間差：

平均需時(shí)約為 1.75分鐘。為了提高效率，避免無謂的時(shí)間犧牲，本文在使用Libtif時(shí)，使用指針數(shù)組代替Borland公司使用的指針，分行存儲提取出的像素，使用了分行讀取的Scanline方法代替了原來的pixels方法。并優(yōu)化了算術(shù)運(yùn)算符計(jì)算方法，使提取縮略圖策略的速度提高了20多倍。具體見圖4顯示的TimeStamp圖像完成入庫的時(shí)間差（包括用庫函數(shù)讀圖，圖像入數(shù)據(jù)庫及其他字段入庫等操作）：

平均需時(shí)約為 5秒鐘，可見對于本實(shí)驗(yàn)所用圖像數(shù)據(jù)（約1M大小的遙感Tiff圖像），此縮略圖提取算法的速度提高了近20倍，但此數(shù)據(jù)包括調(diào)用庫函數(shù)讀取圖像，原始超大圖像入庫及其他數(shù)據(jù)入庫時(shí)間，所以實(shí)際上提高更多，20倍以上。圖像越大，此算法效率越高。此策略同樣可用于許多其他的對超大圖像的處理上，用來讀取圖像像素進(jìn)行處理。

縮略圖提取算法流程見圖5：

圖5 TIF/TIFF圖像縮略圖提取算法流程

2.4 動(dòng)態(tài)顯示技術(shù)[6] [7]

特大圖像動(dòng)態(tài)顯示法，實(shí)現(xiàn)了圖像的快速瀏覽。圖像的存儲和顯示方式，直接影響著整個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行速度和性能，在存儲和顯示過程中，使用內(nèi)存流技術(shù)（TStream）進(jìn)一步提高速度，并保證快速、平滑、連續(xù)地瀏覽整個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫中的任一圖像。

在DELPHI中定義一個(gè)內(nèi)存流，就可用流指針在內(nèi)存中快速加載和顯示縮略圖。并可以快速定位到滾動(dòng)條所移動(dòng)到的位置，進(jìn)而動(dòng)態(tài)加載該位置圖像。主要思想，先判斷將顯示區(qū)域的大小是否大于顯示屏幕，若小于則全顯示，若大于，則只是將某一個(gè)位置的一個(gè)顯示屏幕大小平面中的某一些像素直接拷貝到內(nèi)存，并顯示出來，若繼續(xù)移動(dòng)滾動(dòng)條顯示，則釋放已加載的內(nèi)存區(qū)域，并當(dāng)滾動(dòng)條移到某區(qū)域時(shí)動(dòng)態(tài)加載該一個(gè)顯示屏大小的該區(qū)域的圖像，而原來已經(jīng)加載的圖像當(dāng)被移出顯示區(qū)域外時(shí)，立即釋放其所占的內(nèi)存，并存儲新的一個(gè)顯示屏大小的區(qū)域。這樣無論多大的圖像，當(dāng)顯示時(shí)始終只有顯示區(qū)域在占用內(nèi)存。由于顯示的是圖像的某一塊，而其他的部分可通過移動(dòng)滾動(dòng)條來實(shí)現(xiàn)，所以該設(shè)計(jì)方法不受圖像大小的限制，再大的圖像也只是加載入顯示屏大小的圖像，速度自然是相當(dāng)快的。

在窗體的創(chuàng)建事件中，當(dāng)初始化時(shí)就建立雙緩沖區(qū)，可以加快圖像顯示速度。

Self doublebuffered = true;

3 結(jié)論及展望

本文針對 Tif/Tiff海量遙感圖像和基于內(nèi)容的檢索技術(shù)，設(shè)計(jì)了適用的圖像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。創(chuàng)新點(diǎn)為：通過特大圖像縮略圖快速提取策略、特征向量、縮略圖與原始圖像分開存儲、線程同步和內(nèi)存流等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了特大圖像快速存儲與顯示。實(shí)現(xiàn)了海量圖像數(shù)據(jù)庫的高效管理與應(yīng)用。接下來筆者將針對海量遙感數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行有針對性的算法設(shè)計(jì)以及重點(diǎn)區(qū)域或感興趣區(qū)域（ROI）的選取。

[1] Datta R ,Li Jia ,Wang J Z.Content-based image retrieval approaches and trends of the new Age[C] //Proceedings of the 7thInternational Workshop on Multimedia Information Retrieval ,in conjunction with ACM International Conference on Multimedia. Singapore ,ACM ,November 2005 :2532262.

[2] 董衛(wèi)軍,周明全,耿國華,黎曉.基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究[J] .計(jì)算機(jī)工程,2005,31(10):162-163.

[3] 鄭斌.基于內(nèi)容的遙感圖像數(shù)據(jù)庫的多維索引技術(shù)[J] .計(jì)算機(jī)測量與控制. 2007年12月.

[4] (美)Ray Lischner.肖雪蓮(譯).Delphi 技術(shù)手冊[M] .中國電力出版社. 2001年5月.

[5] 李維.Delphi7高效數(shù)據(jù)庫程序設(shè)計(jì)[M] .機(jī)械工業(yè)出版社.2003-4第2次印刷.

[6] 黃斌,楊世洪.數(shù)據(jù)庫中特大圖像快速存儲與顯示研究及實(shí)現(xiàn)[J] ,計(jì)算機(jī)工程及應(yīng)用.2005.5:176-178 [7] Roni Yagel, Davids Ebert, James N Scottetal. Grouping Volume Renderers For Enhanced Visualization in Computational Fluid Dynamics[J] .IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics, 1995.