基于数据库的影像数据管理技术研究.pdf

1、计算机科学2 0 0 5 V o 1 3 2 I-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 G I S研究所 北京1 0 0 8 7 1)(黑龙江省测绘局 哈尔滨1 5 0 0 8 6)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

2、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 5 0 0 GB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 Re s e a r c h o n Da t a b a s e Ba s e d M a n a g e me n t Te c h n o l o g y f o r I ma g e Da t a Z HU Ti e We n CHANG L e i LI Qi MI AO Qi a n J

3、u n。(I n s t i t u t e o f R e mo t e S e n s i n g a n d GI S P e k i n g Un i v e r s i t y B e i j i n g 1 0 0 8 7 1)(He i l o n g j i a n g B u r e a u o f S u r v e y i n g a n d Ma p p i n g。Ha r b i n 1 5 0 0 8 6)z Ab s t r a c t Da t a b a s e t e c h n o l o g y h a s b e e n i mp o r t a n

4、 t t o o l f o r ma n a g i n g s t r u c t u r a l d a t a Us i n g t hi s e xp e d i e n t a n d h i gh e f f i c i e n t me t h o d o n n o n s t r u c t u r a l i ma g i ng d a t a，s u c h a s r e mo t e s e n s i n g d a t a a n d a e r i a l p h o t o g r a ph y d a t a，t h e r e a r e ma n y

5、d i f f i c u l t i e s wh i c h a r e c a u s e d b y l a r g e ma g n i t u d e a n d c o mp l e x o f i ma g i n g d a t a I n t h i s p a p e r，we pu t f o r wa r d a s c h e ma f o r ma n a g i n g i ma g i n g d a t a u n d e r a n a l y z i n g i ma g i n g d a t a c h a r a c t e r i s t i c

6、 s Th e wo r k i n g r e s u l t o f i ma g i n g d a t a b a s e s y s t e m we h a v e d e v e l o p e d s h o ws，u s i n g t h i s me t h o d o n i ma g i n g d a t a，t h a t we c a n i mp l e me n t f a s t q u e r y a nd f a s t b r o ws e f o r o v e r 5 0 0 GB i ma g i n g d a t a t h r o u g

7、 h I n t e r n e t Ke y wo r d s I ma g i n g d a t a，Da t a b a s e t e c h n o l o g i e s，Da t a s t o r a g e，I ma g i n g d a t a r e l e a s e 1 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

8、 关系数 据库管理 系统(R a l a t i o n a l D a t a b a s e Ma n a g e me n t，R D B MS)口 。但 R D B MS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，R D B MS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 R D B MS 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(S p a t i a l Da

9、 t a b a s e Ma n a g e me n t，S DB M S)。S D B MS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8 6 3 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

10、以在 网络环境下，达到对超过5 0 0 G B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 G B或数十个 T B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

11、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 I O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8 6 3 课题“基于 S I G

12、框架的数字城市服务系统与示范”(编号：2 D 0 2 A A1 3 4 0 3 0)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 9 5 维普资讯 http:/ 型和 B L OB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 5 9 。但 目前用于数据库

13、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I n t e r n e t 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

14、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J P E G2 0 0 0 标准“对解决这个难题有重 要的帮助。一般来讲 普避的J P E G影像通常只能压缩l 0 倍左 右 利用小渡压缩贝 4 可以达到1 0 0 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

15、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。5 1 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2 2 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 显示了一十8 X8 影像 的2 层抽取。影像的第1

16、 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2 2 像索的原始影像，如果用(f t )96 r 一(【1 为整数，0 J z 一 )表示它的像素点 则第1 层影像是 由原蛄影 像像素为(2 i z，)(z，为整数，0 f，J 2 一 )像素 点组成 第2 层影像是由原始影像像素为(2 ，2 2 )(t，为整 数，0 J 2 一)的像素点组成i，第 层影像是由原始 影像像索为(2 t，2 ，)(z J 为整数 0 i J 2 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 B L OB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