基于数据库的影像数据管理技术研究.pdf

基于数据库的影像数据管理技术研究.pdf

《基于数据库的影像数据管理技术研究.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于数据库的影像数据管理技术研究.pdf（4页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

计算机科学2005Vo132I-1基于数据库的影像数据管理技术研究朱铁稳常磊李琦苗前军（北京大学遥感与GIS研究所北京100871）（黑龙江省测绘局哈尔滨150086）2摘要数据库技术在“结构”性数据的管理中起到了十分重要的作用，把这种方便、高效的机制用于影像数据（如遥感数据和航空摄影数据等）这类“非结构”性数据的管理，由于影像数据的海量性和数据关系的复杂性，目前还存在许多困难。

本文在充分分析影像数据具体特点的前提下，提出了一种对影像数据进行数据库管理的系统体系结构。

我们开发的运行系统表明，利用该方法对适感影像进行管理，可以在网络环境下，达到对超过500GB的适感影像进行快速查询和快速访问的目的。

关键词影像数据，数据库技术，数据存储，影像发布ResearchonDatabaseBasedManagementTechnologyforImageDataZHUTieWenCHANGLeiLIQiMIAOQianJun。

（InstituteofRemoteSensingandGISPekingUniversityBeijing100871）（HeilongjiangBureauofSurveyingandMapping。

Harbin150086）zAbstractDatabasetechnologyhasbeenimportanttoolformanagingstructuraldataUsingthisexpedientandhighefficientmethodonnonstructuralimagingdata，suchasremotesensingdataandaerialphotographydata，therearemanydifficultieswhicharecausedbylargemagnitudeandcomplexofimagingdataInthispaper，weputforwardaschemaformanagingimagingdataunderanalyzingimagingdatacharacteristicsTheworkingresultofimagingdatabasesystemwehavedevelopedshows，usingthismethodonimagingdata，thatwecanimplementfastqueryandfastbrowseforover500GBimagingdatathroughInternetKeywordsImagingdata，Databasetechnologies，Datastorage，Imagingdatarelease1引言数据库技术已经渗透到现代社会和我们生活的方方面面，它是一个服务于核心目标数据的有组织的集合。

数据库技术在数据管理中的地位越来越重要，它能方便地对数据进行添加、删除、更新、查询、检索等操作。

一般来讲，数据库中的数据采用一种结构化的方式被存储与显示，目前常用也是最为成熟的是关系数据库管理系统（RalationalDatabaseManagement，RDBMS）口。

但RDBMS只能处理简单数据类型，如整数、浮点数、字符串等，不能处理有复杂结构和复杂语义的空间数据；不适合存储、检索空间数据；也不支持几何应用所需要的操作。

因而，RDBMS往往不能满足处理空间对象的需要，也不能管理影像数据，为了管理空间数据的需要，研究者们想在RDBMS基础上，扩充它对空间数据的管理能力，我们把这种满足特殊需求的数据库系统叫做空间数据库管理系统（SpatialDatabaseManagement，SDBMS）。

SDBMS首先是一个数据库系统，它应该支持特殊的空间数据模型，如三维空间对象、航空影像、遥感数据等等。

但目前的数据库系统对影像数据的支持有限，还存在着许多需要研究的问题。

例如，如何有效地存储影像数据以便于对影像数据的操作，如何从海量影像数据中查询与检索出所需要的信息3并进行快速浏览等等。

本文在充分分析影像数据具体特点的前提下，提出了一种对影像数据进行数据库管理的系统体系结构，并把它应用于我们863项目所要求的遥感影像库系统。

系统运行表明，利用该方法对遥感影像进行管理，可以在网络环境下，达到对超过500GB的遥感影像进行快速查询和快速访问的目的，能满足实用的要求。

本文第2部分介绍了当前影像数据管理所面对的主要问题，第3部分研究了影像数据的数据库管理方法，第4部分研究了影像数据的渐近搜索算法，最后对我们开发的影像数据库系统作了一个介绍。

2当前影像数据管理中遇到的困难影像数据的最主要特点是它的数据量巨大，往往都是数百GB或数十个TB的数据量，遥感影像应用系统的开发涉及数据的获取、加工、存储、分发、应用等诸多环节。

由于受目前硬件条件、网络带宽等方面的限制，大大限制了影像数据的应用范围。

虽然利用数据库管理“结构”性数据有它无可比拟的优越性，但如何管理影像这种“非结构”数据还需要花大力气进行研究。

最主要的困难在于海量影像数据的存储、查询索引结构的建立、海量数据的传输与网络带宽限制等几个方面，即数据的管理和发布。

海量影像数据的存储虽然随着大容量存储设备的进步有所缓解，但影像数据的存储不只是把数据放入一个可以记录的载体。

我们使用数据的目的是为了得到信息，因此，利用数据库系统管理影像数据，存储模式必须考虑影像数据的浏览、查询和信息提取等操作；由于影像数据的海量性，还必须考虑计算机的IO效率。

当前的数据库技术虽然支持抽象数据类*）基金项目：

国家863课题“基于SIG框架的数字城市服务系统与示范”（编号：

2D02AA134030）基金资助和中国博士后基金支持朱铁稳教授，博士后，主要研究领域为遥感影像处理，地理信息系统与数据库技术，空间信息科学等；常磊硕士，研究方向为空间数据库等；李琦教授。

博导，研究领域为空间信息科学，数字地球、数字城市理论等；苗前军博士。

主要研究领域为测绘、地理信息工程等95维普资讯http:

/型和BLOB类型，可以扩展成为空间数据库系统用于管理影像数据，但当数据量大到某十量值时，它的使用很难满足实际应用系统的要求。

对于影像数据的索引结构。

已有许多研究。

如文59。

但目前用于数据库系统使用的、较为成熟的只有树索引1”和R一树索引。

”。

影像数据的效据库管理，还必须研究新的索引结构解决高效性千口实用性问题。

遥感影像库的应用环境是一十典型的分布式系统。

影像的发布主要指基于Internet的发布，影像的发布和数据组织有密切的关系。

发布的效果与数据韵压缩效率和网络的传输带宽也有直接的关系虽然网络的传辅带宽随着技术的进步有较大的发展，但可肯定的是网络带宽的增长速度远远跟不上数据的增长速度。

所以必须在研究数据的组织结构的同时，研究数据的压缩算法和数据传输策略。

5影像数据的数据库管理方法影像数据的组织策略对髟像数据的应用具有十分重要的意义为了利甩效据库系统管理影像效据主要有两种方法“；

（1）以空间换取时间化整为零；

（2）以高鼓的算法换取时间和空间以空间换取时问的策略，需要对影像进行纵横两方面的预处理，建立影像数据的分层管理即存储基于原始影像的多种分辨率彰像。

高效算法主要是指影像数据的大压缩比压缩算法，数据压缩对数据的组织和发布都是非常关键的。

小渡理论0的发展和JPEG2000标准“对解决这个难题有重要的帮助。

一般来讲普避的JPEG影像通常只能压缩l0倍左右利用小渡压缩贝4可以达到100倍小渡压缩还有一个重要特点：

影像解压时可以按照不同的分辨率实现局部解压，无需读入整个影像，仅需读人影像文件特定位置的一段数据流即可。

51多舟辨率影像的抽职算法以空间换时问的策略是利用金字塔结构对影像数据进行瑛处理为了建立基于原始影像的多分辨率影像库，我们要对原始影像进行处理瑚过适当的抽取方法，得到多个分辨率影像这个抽取算法的主要思路是：

为了处理的方便，我们假定原始影像的大小是22像素，并把它叫做第O层对第0层采用隔点隔行的抽取方法得到它的较低分辨率影像，把它口q做第1层；对第1层重复上面的步骤，得到第2层影掉，继续这个过程，直到满足所需要的分辨率为止。

图l显示了一十8X8影像的2层抽取。

影像的第1层提取&髟像的第2屡提取图1多分辨率影像数据分层提取8）实际上，对大小为22像索的原始影像，如果用（ft）96r一（【1为整数，0Jz一）表示它的像素点则第1层影像是由原蛄影像像素为（2iz，）（z，为整数，0f，J2一）像素点组成第2层影像是由原始影像像素为（2，22）（t，为整数，0J2一）的像素点组成i，第层影像是由原始影像像索为（2t，2，）（zJ为整数0iJ2一）的像素点组成影像数据的管理+涉及成果影像和应用彩像成果影像来自生产部门应用影像主要供网上发布。

对两类数据的管理采用的管理策略是不一样的。

利用小波压缩的特点和金字塔结杓的优点我们提出一种改进的金字塔方案改进盒宇塔方案的具体思路是：

第一步先行对成果影像进行小渡压缩；第二步对压缩后的影像进行重采样切割分块构建传统的金字塔结构；第三步把分块后的影像存储于数据库系统的BLOB字段中这种改进的金字塔方案，实际上是二层金宇塔结构第一层是利用小波特性的虚拟金字塔，第二层是传统意义的金字塔这种结构不