遙感圖像處理與展示平臺的設計與實現

摘要：在工程項目研發中，我們需要一種既能夠進行常規的圖像處理，又便于測試算法，還能夠管理圖像信息并友好地展示流程和處理結果的軟件系統。針對這種需要，我們以現有的各種圖像處理算法為基礎，參考商用和開源軟件系統，采用面向服務的架構，設計并實現了一個遙感圖像處理與展示平臺。

關鍵詞：遙感圖像處理;展示平臺;設計;實現

1遙感圖像處理的數據源及圖像分類方法

1.1數據源

遙感圖像的數據來自衛星對觀測區域某一時間段的地物電磁波輻射數據進行收集，形成影像。數據當中的亮度值表示的是地物輻射光譜能量情況，數據紋理表示的是地物光譜結構情況。遙感衛星數據影像的種類有很多，每種影像數據的信息分辨率都存在差異，因而在具體應用的過程中，需根據具體要求和數據影像的特點進行合理的應用。例如美國的Landsat系列衛星影像數據源的空間分辨率屬于中分辨率遙感衛星，在中尺度的資源環境監測、生態效益分析等方面的應用較為廣泛，且應用的成本較低，監測的質量較好。我國的高分系列遙感衛星影像屬于中高分辨率的遙感衛星，在高精度的環境調查、國土監測方面表現良好。

1.2分類方法

遙感圖像的分類方法主要有監督分類和分監督分類兩種。非監督分類，需要人工參與較少，僅根據影像數據的灰度值，直接將各種地物光譜的信息不同的地物進行區分，然后將分類的信息進行綜合整理，確認屬性信息。監督分類方法的分類結果精確度較高，首先從影像當中挑選出具有代表性的訓練樣本，然后在根據訓練樣本的特征建立分類規則，然后運用分類規則將影像進行相應的分類。在監督分類法應用之前，需要具備先驗的類別知識，準確挑選出訓練區的訓練樣本。

2圖像預處理

2.1顏色空間轉換

顏色空間也稱彩色模型，從提出到現在已有好幾種形式，但在實際的應用中RGB和YUV是最常見的空間模型。其中RGB顏色空間是根據人眼識別顏色的能力提出的，所以它的空間模型與人眼的結構保持一致，我們生活中所見的大部分顏色都可以通過三個基本顏色—紅色（R）、綠色（G）和藍色（B）之間進行組合。R、G、B三個分量之間相關性很強，色度、亮度以及飽和度之間關系密切很難分開，再加上RGB顏色空間需要存儲的字節比較多，在科學研究中不經常使用，也不適用于遙感圖像分割。而且當其中的亮度變化必將會引起三個量都變化。但模型在圖像顯示時便于直接觀察，經常作為硬件設備的模型，尤其是在彩色掃描儀、彩色電視機以及一系列的彩色監控視頻攝像機等領域廣泛運用。在自然界中，每一束光都是由R、G、B這三種不同基色按照不同的比例混合在一起形成復合色，在研究中通常用立方體來表示RGB顏色空間模型，當三基色分量都為0時，結合后即為黑色（0，0，0）當三基色分量達到最強的時候，可以結合為白色（1，1，1）。

2.2分塊處理

在進行遙感圖像信息處理時，避免不了要對龐大數據量進行分析和計算，以一幅240x240的RGB彩色圖像為例，要處理240x240x3=172800個數據，這樣嚴重影響了算法速度。每幅圖像是由許多像素組成，像素越大處理的速度就越慢，如果能將一幅圖像中眾多的像素分割成n個小塊I0（y，u，v），I1（y，u，v），…In（y，u，v）這樣每一塊對應的像素相比原圖就會少很多，再對分的每個小塊Ii（y，u，v）進行分割處理，算法的處理時間就會縮短。為了使分過塊的圖像像素顏色類別之間的變化達到最小，因此在分塊時需要注意將圖像分成盡量小的小塊圖像。

3平臺的設計與實現

3.1平臺設計

國內的遙感軟件中，整體相對來說比較出色的是CASMImageInfo。該系統由中國測繪科學研究院與四維公司聯合開發，主要針對遙感應用的需求，可對多光譜、高光譜、遙感數據源進行分析處理。除此之外，國內軟件還有的RSIES、IRSA、SARINFORS等軟件，RSIES可以針對區域的地質調查進行遙感信息解譯。而IRSADisplay遙感圖像處理軟件可以針對遙感圖像進行一些常規的圖像處理，中國林業科學院與北大遙感所聯合開發的SARINFORS軟件則是專門針對成像遙感開發的軟件。整個平臺中最核心的功能是“遙感圖像處理”，由各種服務來完成，主要實現一些常見的圖像預處理和工程中將要用到的一些圖像處理功能，包括光學和SAR圖像處理中都會用到的幾何校正、地理編碼、圖像配準、圖像融合、道路檢測等等。這些功能的實現方式是一類處理對應一個服務。這樣設計的目的是使各種圖像處理功能的開發者可以專注于功能的實現，可以采用開發者熟悉的任何編程語言，只要服務遵循各種標準化的接口服務規范，就不必考慮與平臺的耦合性問題，既方便了功能的設計，又簡化了平臺的實現。

3.2系統實現概況

平臺的主體基于WPF框架和WCF服務實現。數字地球完全采用WPF框架實現。基礎服務均采用WCF服務實現，遙感圖像處理服務則可以使用WCF或Axis2框架。服務的開發可以基于任何語言，只要最后能夠封裝成這兩類服務之一即可。而數據訪問設計了專用I/O模塊，核心是GDAL/OGR庫，同時根據平臺的需要進行了擴展，供所有需要訪問數據的服務使用。目前，系統的基本框架已經完成，實現了一些常見的圖像預處理功能，如輻射校正、幾何校正、圖像鑲嵌、圖像配準、圖像融合、濾波及重采樣等等，工程應用實現了道路檢測和其他幾項應用，數字地球則實現了影像疊加、ROI標注、漫游、軌道仿真、距離測試、語音控制及手勢控制等等。只要遵循現有的架構，未來可以很方便地擴展任何其他處理和展示功能。圖1為平臺的主界面的實現效果。平臺主界面分為3部分，上面為工具欄，左邊是圖層、ROI、圖像疊加層和衛星軌道仿真的菜單欄，剩下部分為數字地球。工具欄采用流行的Ribbon框架，包括數字地球、圖像處理和圖像工具3部分。圖層用來加載數字地球中常見的基礎圖層。ROI用來標注一些經常訪問的熱點地區，而圖像疊加層則用來放置最近經常訪問的熱點圖像。衛星軌道仿真列出了一些常見的軌道模型。數字地球上加載了基礎的可見光圖層和國界矢量圖層，兩個橢圓仿真的是高分1號和TerraSAR-X衛星的軌道。

3.3遙感圖像處理流程

對于每一種遙感圖像處理算法，算法實現者負責包裝成服務，數字地球上則需添加該服務的分步調用窗口，處理的結果可在數字地球上展示。地形校正算法的實現分為3步。（1）選擇校正影像，如果有縮略圖會在第一步中顯示供用戶參考。（2）隨后選擇校正的波段并設置校正算法的參數。（3）接下來選定圖像保存的路徑和格式后就可以開始校正了，校正的結果也有縮略圖顯示效果。校正結束后，如果選擇結果瀏覽，則校正結果圖像會被加載到數字地球上。如果圖像較小，則可以直接加載，大到一定的程度則需要切片后才能加載。

作者簡介：楊勇（1982.08-），單位：中國電子科技集團公司第十研究所，最高學歷：碩士研究生，職稱：工程師，從事的研究方向或專業工作內容：地理信息服務與遙感應用方面的工作。