Разработка структуры специализированной базы геоданных структуры и базы данных состояния войск для применения в автоматизированных системах управления войсками
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
рументов Геопривязка (Georeferencing). В случае привязки космических снимков модели сенсоров не учитываются, осуществляется только трансформирование по опорным точкам методом полиномов или сплайн-интерполяцией. Ортотрансформированием называется исправление искажений снимка, связанных с рельефом местности. Ортотрансформирование может быть применено к растрам, имеющим заранее известные RPC-коэффициенты (т.н. коэффициенты рациональных полиномов, обычно они хранятся в виде отдельного файла). Также, необходима цифровая модель рельефа местности. Связующие точки не требуются. Ортотрансформирование может быть применено на лету, а также к набору растров (raster dataset) при его создании или обновлении.
Система поддерживает чтение самых распространенных алгоритмов компрессии, в том числе LZW, Packbits, RLE. Сохранять изображения можно с использованием трех алгоритмов: LZ77 (без потерь), JPEG (с потерями), JPEG2000 (с потерями/без потерь). LZ77 обычно используется как алгоритм по умолчанию. Данные, записанные в формате MrSID, доступны для чтения без ограничений. Также, можно экспортировать изображение в этот формат, если его размер не превышает 50 мегабайт. Для экспорта изображений большего размера необходима дополнительная лицензия или специализированное программное обеспечение от компании LizardTech.
Система поддерживает базовые операции с растровыми изображениями.
Инструмент Clip обеспечивает возможность вырезать фрагмент растра (рис. 3). Обрезка может производиться по заданным координатам углов прямоугольника, а также с помощью графики или существующих растровых или векторных слоев.
Рис. 3 Вырезание фрагмента растра
Инструмент Composite bands позволяет объединить отдельные растры в многоканальное изображение или, наоборот, вырезать отдельные слои из существующего многоканального изображения. На (рис. 4) приведен пример объединения трех отдельных каналов в одно многоканальное изображение и его визуализация с помощью цветовой схемы RGB.
Рис. 4. Объединение отдельных каналов в многоканальное изображение
Инструмент Resample изменяет пространственное разрешение растра в заданное количество раз (рис. 5).
Рис. 5. Изменение разрешения растра
Если на одну и ту же территорию имеется привязанное многоканальное изображение, а также панхроматическое, но с более высоким разрешением, то с помощью алгоритмов, которые объединены под общим названием pan-sharpening, в Системе можно синтезировать новое многоканальное изображение с разрешением исходного панхроматического, другими словами улучшить пространственное разрешение.
На рисунке представлен пример слияния панхроматического и многозонального изображения (SPOT) (рис. 6).
Рис. 6. Улучшение разрешающей способности растра
Необходимо учитывать, что при использовании данной операции искажается исходная спектральная информация многоканального изображения.
Для хранения растровой информации предусмотрена возможность формирования каталога растров. Каталог растров является частью базы геоданных и предназначен, прежде всего, для хранения больших объемов растровых данных. В каталоге могут храниться сотни или тысячи изображений с разным пространственным и спектральным разрешением, различным количеством каналов. Представлен пример каталога растров (рис. 7).
Рис. 7. Каталог растров
Растровые изображения могут быть объединены в мозаики и храниться в базе геоданных в виде наборов растров (raster dataset). В отличие от растрового каталога, данные объединяемые в мозаику, должны иметь одинаковое количество каналов. Желательно также близкое пространственное разрешение. Особенностью наборов растров является возможность добавлять новые изображения без пересчета всей мозаики (кроме персональных баз геоданных).
Изображения, которые объединяются в мозаику (рис. 8), могут иметь различные яркостные характеристики (яркость, контраст, распределение яркостей по площади изображения), поэтому для получения мозаики без заметных линий сшивки необходима обработка областей перекрытия изображения. Она может быть проведена с помощью нескольких алгоритмов: вычисление среднеарифметического значения, выбор максимального или минимального значения, смешение (Blend), выбор пикселя того изображения, которое указано первым или последним в списке загружаемых в мозаику.
Рис. 8. Мозаика растров
Система предоставляет богатый инструментарий по работе с растровыми изображениями.
При заданном уровне масштаба отображается не исходное изображение, а его копия, с разрешением, уменьшенным в соответствующее количество раз. Пирамидные слои вычисляются один раз, хранятся вместе с изображением и подгружаются в зависимости от текущего масштаба изображения. Это увеличивает общий объем данных, но зато многократно ускоряет их отображение.
При выводе изображения на экран, который представляет собой матрицу пикселей с определенным разрешением, возникает проблема, куда отнести пиксель изображения, который попадает на несколько пикселей экрана. При отображении растров, позволяет выбрать один из трех методов передискретизации: ближайшего соседа, билинейной интерполяции и кубической интерполяции.
Для улучшения восприятия, кроме изменения яркости, контраста и прозрачности Система предоставляет богатый инструмент по применению различных преобразований гистограмм. Эти инструменты не изменяют реальные значения пикселей изображе