面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，本發(fā)明針對空間數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，綜合考慮局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬和服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫存儲塊大小，并結(jié)合局域網(wǎng)客戶端硬件情況，提出了自適應(yīng)影像切片模型，根據(jù)自適應(yīng)影像切片模型自適應(yīng)的選擇影像切片尺寸。本發(fā)明可在多種不同的數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)和客戶端條件下實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數(shù)據(jù)管理提供了可行的思路和方法，有助于在C/S架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高效存取和管理基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的遙感影像數(shù)據(jù)。
【專利說明】面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于遙感影像數(shù)據(jù)智能管理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展 的自適應(yīng)影像金字塔切片方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，遙感影像（包括航空攝影像片、衛(wèi)星遙感影 像、地面攝影像片等）的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到了 TB級，而且還在呈爆炸式的不斷增長；而數(shù)據(jù) 生產(chǎn)部門對大影像數(shù)據(jù)的管理要求，尤其是對影像數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和維護(hù)都提出了越來 越高的要求。與此同時，隨著大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷完善，空間數(shù)據(jù)由文件管理方式 轉(zhuǎn)為由關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理的方式，已經(jīng)成為目前GIS領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。依賴關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 處理能力來智能和高效地存儲影像數(shù)據(jù)的需求也愈來愈迫切。許多應(yīng)用都對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了 不同層次的擴(kuò)展，使其能夠滿足更多更大數(shù)據(jù)的存儲需求。為oracle添加新的數(shù)據(jù)類型是 一種比較常見的擴(kuò)展模式，它通過增加一個變長的二進(jìn)制數(shù)據(jù)類型，來存放復(fù)雜的大數(shù)據(jù) 對象轉(zhuǎn)換過來的二進(jìn)制數(shù)據(jù)流。在此基礎(chǔ)上，用戶能夠根據(jù)需求，靈活地定義需要的數(shù)據(jù) 類型和方法來支持特定領(lǐng)域的應(yīng)用，減少了管理單獨(dú)、分離的專用系統(tǒng)的成本、復(fù)雜性和開 銷。對關(guān)系數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展使得數(shù)據(jù)庫在管理海量遙感影像數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)和效率上都有了長足 的推進(jìn)。面對眾多的商業(yè)化數(shù)據(jù)庫，如何更高效、快捷、有效和智能地管理，尤其是存取這些 海量空間數(shù)據(jù)，是一個值得研究的問題。
[0003] 利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲和管理遙感影像數(shù)據(jù)，主要借助了其對二進(jìn)制對象存儲 (BLOB)的支持，即把影像數(shù)據(jù)分層分塊建立金字塔模型后，將金字塔中每一層的影像塊轉(zhuǎn) 換成字節(jié)數(shù)組存入數(shù)據(jù)庫。但是大多數(shù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并沒有考慮基本參數(shù)的選擇對 數(shù)據(jù)存取效率的影響，而是選擇經(jīng)驗(yàn)值或是大多數(shù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)使用的默認(rèn)參數(shù)對影像進(jìn) 行存儲和管理。事實(shí)上，遙感影像數(shù)據(jù)分塊的大小不僅影響底層數(shù)據(jù)庫的讀寫效率，也關(guān)系 到客戶端的影像渲染效果，數(shù)據(jù)的讀取和顯示速度是關(guān)系到系統(tǒng)可視化效率的重要問題。
[0004] 文中涉及如下參考文獻(xiàn)：
[0005] [1]Ixora Pty Ltd. Oracle Performance Tuning Tips.Database block size =File system buffer size[EB/0L]? [12-10-2007]? http://www. ixora. com. au/tips/ buffered_block_size. htm.
[0006] [2]Gaja Krishna Vaidyanatha, Kirtikumar Deshpande, John A. Kostelac. Oracle Performance Tuning 101[M]. McGraw-Hill Osborne Media, 2001.
[0007] [3]李學(xué)國，沈應(yīng)蘭.基于Oracle Ilg表性能優(yōu)化初探[J].河南科 技，2013,（14) :2+15.
[0008] [4]劉慧杰，面向三維可視化的海量、多版本遙感影像數(shù)據(jù)庫管理關(guān)鍵技術(shù)研究 [D].鄭州：河南理工大學(xué)，2011.
[0009] [5]張勇，遙感影像數(shù)據(jù)庫原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].鄭州：解放軍信息工程大 學(xué)，2008.
[0010] [6]李宗華與彭明軍.基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的遙感影像數(shù)據(jù)建庫研究[J].武漢大 學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2005, 30 (02) : 166-169.
[0011] [7]黃杰，劉仁義，劉南，等.海量遙感影像管理與可視化系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) [J] ?浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2008, 35 (06) : 701-706.
[0012] [8] LEI Xin1LIU Xiuguo1ZHANG Wei, et al.A Method for Real-time Accessing Massive Remote Sensing Image Data in Three-dimensional GIS[C]//201018th International Conference on Geo informatics, Geo informatics 2010. Beijing:IEEE, 2010:1-4.
[0013] [9]Kokoulin, Andrey. Methods for Large Image Distributed Processing and Storage[C]//IEEE EuroCon 2013. Zagreb, Croatia:IEEE, 2013:1606-1610.
[0014] [10]譚慶全，畢建濤，池天河.一種靈活高效的遙感影像金字塔構(gòu)建算法[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2008,（4) : 124-127.
[0015] [11]負(fù)建明.基于GIS的海量多源存檔影像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與實(shí)踐[D].西安： 西安科技大學(xué)，2008.


【發(fā)明內(nèi)容】

[0016] 本發(fā)明的目的在于提供一種同時考慮了數(shù)據(jù)庫存儲塊大小、局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬和客 戶端硬件條件的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，以滿足海量遙感影像 數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化快速存取的需求。
[0017] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方 法，包括步驟：
[0018] 步驟1，構(gòu)建自適應(yīng)影像切片模型BlockSize = A X P⑴+B X W (S) +C X C (N)，P⑴、 W(S)、C(N)分別為客戶端內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸，A、 B、C為權(quán)重；
[0019] 步驟2,構(gòu)建最優(yōu)影像分塊尺寸模型，進(jìn)一步包括：
[0020] 2. 1構(gòu)建數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸模型：

【權(quán)利要求】
1. 面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，其特征在于，包括步驟： 步驟1，構(gòu)建自適應(yīng)影像切片模型BlockSize=AXP(T)+BXW(S)+CXC(N)，P(T)、 W(S)、C(N)分別為客戶端內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸，A、B、C為權(quán)重； 步驟2,構(gòu)建最優(yōu)影像分塊尺寸模型，進(jìn)一步包括： 2. 1構(gòu)建數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸模型： 求解不等式
，取滿足約束條件下最接近約束 值的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為大小為N的數(shù)據(jù)庫存儲塊對應(yīng)的最佳影像分塊尺寸，其中，D、width、height分別為影像的數(shù)據(jù)量、寬度和高度； 2. 2構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)帶寬對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸模型： 預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫存儲塊大小和客戶端內(nèi)存，采用多種影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值分別對影像進(jìn)行 分塊，在不同網(wǎng)絡(luò)帶寬下將分塊后的影像傳輸至客戶端，將各網(wǎng)絡(luò)帶寬下最優(yōu)傳輸速率對 應(yīng)的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為預(yù)設(shè)條件下該網(wǎng)絡(luò)帶寬對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸； 2. 3構(gòu)建客戶端內(nèi)存對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸模型： 預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)存儲塊大小和網(wǎng)絡(luò)帶寬，采用多種影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值分別對影像進(jìn)行分 塊，并在不同客戶端內(nèi)存下對分塊后影像進(jìn)行渲染，將各客戶端內(nèi)存下最優(yōu)渲染效率對應(yīng) 的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為預(yù)設(shè)條件下該客戶端內(nèi)存對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸； 步驟3,基于自適應(yīng)影像切片模型獲得各局域網(wǎng)環(huán)境對應(yīng)的方程，S卩，令自適應(yīng)影像切 片模型中BlockSize為某一局域網(wǎng)環(huán)境下的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值，令P(T)、W(S)、C(N)分 別為該局域網(wǎng)環(huán)境下客戶端內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸， P(T)、W(S)、C(N)從最優(yōu)影像分塊尺寸模型獲得；采用最小二乘原理求解各局域網(wǎng)環(huán)境對 應(yīng)的方程構(gòu)成的不相容方程組，獲得權(quán)重A、B、C; 步驟4,采用自適應(yīng)影像切片模型獲得當(dāng)前局域網(wǎng)環(huán)境下BlockSize，取最接近BlockSize的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為自適應(yīng)影像分塊尺寸，采用自適應(yīng)影像分塊尺寸對 影像進(jìn)行切片。
2. 如權(quán)利要求1所述的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，其特征在 于： 步驟2. 2具體為： 預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫存儲塊大小和客戶端內(nèi)存，采用多種影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值分別對影像進(jìn)行 分塊； 在不同網(wǎng)絡(luò)帶寬下將分塊后影像傳輸至客戶端，采集與傳輸速率相關(guān)的參數(shù)作為樣本 數(shù)據(jù)；所述的與傳輸速率相關(guān)的參數(shù)為傳輸時間； 逐一分析各網(wǎng)絡(luò)帶寬下的樣本數(shù)據(jù)，將最優(yōu)傳輸速率對應(yīng)的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為 預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫存儲塊大小和客戶端內(nèi)存下該網(wǎng)絡(luò)帶寬對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸。
3. 如權(quán)利要求1所述的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，其特征在 于： 步驟2. 3具體為： 預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)存儲塊大小和網(wǎng)絡(luò)帶寬，采用多種影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值分別對影像進(jìn)行分 塊； 將分塊后的影像傳輸至客戶端，在不同客戶端內(nèi)存下對影像同一區(qū)域進(jìn)行渲染，采集 與渲染效率相關(guān)的參數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)；所述的與渲染速率相關(guān)的參數(shù)為渲染時間； 逐一分析各客戶端內(nèi)存下的樣本數(shù)據(jù)，最優(yōu)渲染效率對應(yīng)的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值即預(yù) 設(shè)數(shù)據(jù)庫存儲塊大小和網(wǎng)絡(luò)帶寬下該客戶端內(nèi)存對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸。
4. 如權(quán)利要求1所述的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，其特征在 于： 步驟3進(jìn)一步包括子步驟： 采集各局域網(wǎng)環(huán)境下客戶端內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊 尺寸作為樣本數(shù)據(jù)； 基于自適應(yīng)影像切片模型和各局域網(wǎng)環(huán)境下的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建方程，即，令自適應(yīng)影像 切片模型中BlockSize、P(T)、W(S)、C(N)分別為該局域網(wǎng)環(huán)境下的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值、 客戶端內(nèi)存對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸、網(wǎng)絡(luò)帶寬對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸、數(shù)據(jù)庫存儲塊 大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸； 將各局域網(wǎng)環(huán)境對應(yīng)的方程構(gòu)成不相容方程組； 采用最小二乘原理求解不相容方程組獲得權(quán)重A、B、C。
5. 如權(quán)利要求1所述的面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，其特征在 于： 步驟4具體為： 根據(jù)最優(yōu)影像分塊尺寸模型獲得當(dāng)前客戶端內(nèi)存、當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬和當(dāng)前數(shù)據(jù)庫存儲塊 大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸； 將當(dāng)前客戶端內(nèi)存、當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬和當(dāng)前數(shù)據(jù)庫存儲塊大小對應(yīng)的最優(yōu)影像分塊尺寸 輸入自適應(yīng)影像切片模型計(jì)算BlockSize; 取最接近BlockSize的影像分塊尺寸經(jīng)驗(yàn)值作為自適應(yīng)影像分塊尺寸； 采用自適應(yīng)影像分塊尺寸進(jìn)行影像切片。
【文檔編號】G06F17/30GK104408202SQ201410788404
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年12月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月17日
【發(fā)明者】孟令奎, 胡正華, 張文 申請人:武漢大學(xué)