基于内存映射文件的影像金字塔建模方法的研究

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时间:2018-10-25

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1、华中科技大学硕士学位论文基于内存映射文件的影像金字塔建模方法的研究姓名:彭百川申请学位级别:硕士专业:软件工程指导教师:陆永忠20070428华中科技大学硕士学位论文摘要随着卫星遥感和航空遥感技术的发展,通过遥感获得的数据越来越多,特别是高分辨率传感器的应用,使得遥感数据量正在呈几何级数增长。及时储存和处理这些海量数据,对计算机的性能和应用软件提出了更高的要求。遥感影像的快速浏览功能是很多GIS软件必须的。系统显示的常常是大数据量遥感图像的一部分,由于遥感影像图大数据量及行序储存的特点,以通常方式显示图像时,不但需要将整个图像数据载入内存,而且显示部分的数据在

2、整个位图中并不是连续存储的,显示图像时伴随着频繁的指针移动;如果还进行图像放大缩小操作,不但指针移动次数和硬盘读取次数会成几倍数增加,而且还伴随着大量的数据实时采样计算,图像显示的速度会非常缓慢,影响正常的操作。论文从减少数据读取时指针移动次数和简化数据采样计算,以及数据在内存中调度的角度,利用影像金字塔和内存映射文件技术,研究遥感影像金字塔建模及图像调度算法的实现。在文中给出了数据存储的文件结构和内存结构,文件结构是影像金字塔结构在磁盘上的存储格式,内存结构是方便系统在显示过程中快速查找、读取和显示图像块而设计的影像金字塔在内存中的存储格式。这两个格式的确定

3、为实现影像金字塔中图像块的快速调度奠定了基础,对大数据量遥感影像数据的快速浏览具有实际意义。同时论文从算法的性能和实用性角度,实现了影像金字塔建模和图像块调度的过程。并对分层分块的方法通过实验进行比较,选择了合理有效的实现方法。关键字:影像金字塔内存映射文件遥感影像分层分块影像显示2华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofremotesensingsatelliteandtechnology,thedata obtainedfromremotesensingismoreandmore.Especiallywiththea

4、pplicationof highresolutionsensor,itmaketheremotesensingdataisgrowngeometrically.In ordertosaveandProcessingthesemassivedataintime,itrequestmorerequirement totheapplicationsoftwareandhardware’sperformance.Thefunctionofbrowsing remotesensingimageisoneofintegrantinmanyGISsoftware.Ther

5、emotesensing imageisalwaysverylarge,theimagewhichthesystemdisplayisalwaysasmallpart ofthemassiveremotesensingimagedata,astheremotesensingimageisalways massiveandit’scharacteristicofsavinginrow,whendisplaytheimagegenerally,we neednotloadthewholeimageintomemory.Becausethedisplaypartin

6、thewhole imageisnotsavedcontinuously,whendisplaytheimage,thesystemgoeswith frequentpointermovement,especiallywhengowithamassofsamplingcalculate,the imagedisplaywillbecomeveryslowly,soastoinfectiontheperformanceofthe system.Fromtheperspectiveofreducingthetimeofpointer’smovementwhenre

7、ading thedata,predigestingsamplingcalculatingandthedatatransferinmemory,using imagepyramidtechnologyandmemorymappingfile,thethesisstudiedhowto realizetheImagepyramidmodelingandtransferringimageblockinmemory.itgave thefilestructuresandmemorystructurewhichwillhelpthesystemsearchorread

8、the datarapidly.The

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