圖像數據
簡介
對真實世界的圖像[1]一般由圖像上每一點光的強弱和頻譜(顏色)來表示,把圖像信息轉換成數據信息時,須將圖像分解為很多小區域,這些小區域稱為像素,可以用一個數值來表示它的灰度,對於彩色圖像常用紅、綠、藍三原色(trichromatic)分量表示。順序地抽取每一個像素的信息,就可以用一個離散的陣列來代表一幅連續的圖像。在地理信息系統中一般指柵格數據。
概念
圖像數據(Image Data)是指用數值表示的各像素(pixel)的灰度值的集合。
對真實世界的圖像一般由圖像上每一點光的強弱和頻譜(顏色)來表示,把圖像信息轉換成數據信息時,須將圖像分解為很多小區域,這些小區域稱為像素[2],可以用一個數值來表示它的灰度,對於彩色圖像常用紅、綠、藍三原色(trichromatic)分量表示。順序地抽取每一個像素的信息,就可以用一個離散的陣列來代表一幅連續的圖像。在地理信息系統中一般指柵格數據。
管理方式
對於圖像數據的管理通常採用文件管理方式和數據庫管理方式。基於文件的管理方式儘管技術成熟、結構簡單、維護成本低,但是安全性差、不支持分布式管理、可靠性差、可擴展性差、元數據管理弱、圖像內容查詢功能有限。基於數據庫的管理方式是遙感圖像數據存儲和管理的主流方式。
在遙感圖像數據的組織和管理中,數據分塊管理技術可以減小數據的網絡傳輸數據量,方便數據壓縮和運算處理;數據壓縮技術可以提高數據傳輸效率,降低對存儲空間的需求。
基於內容的圖像檢索技術應用於普通多媒體領域和醫學領域時,不需要研究數據的分塊組織策略,因為圖像對象往往作為獨立的單元存在,對象與對象之間在空間上一般不具備相關性,基於內容的圖像檢索是查詢圖像與存儲在目標圖像庫的圖像對象的整體特徵之間的相似匹配,特徵庫與圖像庫是一一對應的關係。而基於內容的遙感圖像檢索中,目標圖像往往是空間無縫、包含多個複雜目標大幅圖像,而查詢圖像則是一般僅包含一種或少數幾種紋理特徵且尺寸較小,在查詢圖像的紋理特徵和目標圖像的整體紋理特徵之間做相似性比較是沒有意義的,基於內容的遙感圖像檢索實際上是查詢圖像和目標圖像局部區域之間的相似性比較。
遙感圖像壓縮技術是解決海量遙感圖像存儲、組織和管理以及網絡傳輸等問題的有效手段。傳統的壓縮技術在壓縮倍率、解壓縮速度即質量方法存在不足,嚴重阻礙了高分辨率遙感圖像數據的推廣使用。
參考文獻
- ↑ 圖像基本概念「平面設計基礎一」,搜狐,2018-09-20
- ↑ 走進像素世界:從抽象藝術到生活中的數字奇蹟,如何影響我們的視野 ,搜狐,2024-09-26