一种对遥感正射影像处理过程影像零IO的数据处理方法与流程

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种对遥感正射影像处理过程影像零io的数据处理方法。

背景技术：

随着航空航天遥感技术的不断发展和进步，遥感影像数据量呈现爆炸式增长，给遥感数据的快速处理及存储带来了很大挑战。遥感数据信息中，栅格遥感影像图是数据信息的最核心载体，也是数据量最大的数据源。当今计算机技术飞速发展，cpu和gpu性能不断得到提升，相较于计算机数据处理速度而言，海量数据的高速io(输入输出)一直是短板。航空航天遥感正射影像产品生产的主要技术流程包括传感器检校、遥感影像几何定向、影像正射纠正、影像镶嵌、匀光匀色以及分幅裁切等复杂工序。每一个数据处理过程都会产生大量的中间过程数据，例如影像几何定向需要对影像进行增强、正射纠正会生成大量单片正射影像数据、匀光匀色也会生成过程影像，这些过程数据存储在计算机存储介质中，不仅占据大量的存储空间，而且大大降低了数据处理的效率。因此现有技术还存在局限。

技术实现要素：

为了克服现有遥感影像数据处理中因技术所限，存在的如背景所述弊端，本发明提供了利用实时的高性能数据处理算法在计算机内存中完成包括影像几何定向、正射纠正、影像镶嵌、匀光匀色以及分幅裁切等工艺，直接输出产品成果，从而避免大量中间过程数据的io存储，进而提高了数据处理效率和速度，节约了存储空间的一种对遥感正射影像处理过程影像零io的数据处理方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种对遥感正射影像处理过程影像零io的数据处理方法，其特征在于包括六个步骤，步骤一：根据原始遥感影像数据、定向数据以及初始dem(数字高程模型)数据，建立数据工程，利用连接点匹配以及平差方法完成影像几何定向处理，更新定向结果；步骤二：结合dem、原始影像、定向成果，利用共线条件方程，采用小面元微分纠正方法将影像分割为若干细小的三角网面，投影至地面，实现高性能的正射纠正，并结合影像金字塔进行数据的高效调度，实现影像实时正射纠正的快速显示；步骤三：将每张影像按照以上要求进行处理并显示，进而实现逻辑上的拼接；步骤四：自动提取拼接线算法在内存中进行，针对每一张影像的拼接线，首先内存中生成该影像的其他邻近影像重叠区域的各自正射影像数据块，在内存中完成拼接线的提取工作，对每个影像进行循环该操作，实现所有影像拼接线提取工作；步骤五：影像匀光，在步骤四过程中，记录各影像重叠区影像色彩统计值，以此作为影像匀光的样本参数，采用平差方程来补偿影像直接的色彩差异；步骤六：依据步骤四的拼接线成果、步骤五的匀光参数结果，按照分幅以及数据影像分块单元，逐单元进行正射纠正、匀光、羽化、输出处理。

进一步地，所述步骤二中，采用gpu以及cpu并行加速算法，且三角面按照界面显示的精细化尺度进行实时增长，以满足实时显示要求；

进一步地，所述步骤三中，为了满足海量数据的显示需求，同时采用为了金字塔和窗口索引的方式对数据流进行优化，仅对显示窗口相关的影像进行计算，且每张影像仅对与窗口相关的三角面进行计算，降低计算强度。

进一步地，所述步骤六中，正射纠正可以采用数字微分纠正，对分块单元涉及的逐个影像进行处理，完成每个单元的拼接输出，对所有分块单元进行处理，实现整个图幅数据的处理。

本发明有益效果是：本发明在数据处理的各个阶段不向硬盘存储器中写入中间过程影像数据，过程影像数据以实时快速内存&显存访问的方式存在，数据处理采用实时计算的方式动态产生，且根据数据处理流程以及人工交互显示需要，对当前影像进行灵活的进行调度，避免了大量影像数据同时在计算机内存中而导致操作系统内存不足，从而实现数据处理全流程过程影像数据零io，提高了数据处理效率和速度，节约了存储空间。基于上述，所以本发明具有好的应用前景。

附图说明

以下结合附图和实施例将本发明做进一步说明。

图1是本发明流程示意框图。

具体实施方式

图1中所示，一种对遥感正射影像处理过程影像零io的数据处理方法，包括六个步骤，步骤一：根据原始遥感影像数据、定向数据以及初始dem(数字高程模型)数据，建立数据工程；利用连接点匹配以及平差方法完成影像几何定向处理，更新定向结果。步骤二：结合dem、原始影像、定向成果，利用共线条件方程，采用小面元微分纠正方法将影像分割为若干细小的三角网面，投影至地面，实现高性能的正射纠正，并结合影像金字塔进行数据的高效调度，实现影像实时正射纠正的快速显示；步骤二中，采用gpu以及cpu并行加速算法，且三角面按照界面实现的精细化尺度进行实时增长，以满足实时显示要求。步骤三：将每张影像按照以上要求进行处理并显示，进而实现了逻辑上的拼接；步骤三中，为了满足海量数据的显示需求，同时采用为了金字塔和窗口索引的方式对数据流进行优化，仅对显示窗口相关的影像进行计算，且每张影像仅对与窗口相关的三角面进行计算，可以降低计算强度。

图1中所示，步骤四：自动提取拼接线算法在内存中进行，针对每一张影像的拼接线，首先内存中生成该影像的其他邻近影像重叠区域的各自正射影像数据块，在内存中完成拼接线的提取工作，对每个影像进行循环该操作，实现所有影像拼接线提取工作。步骤五：影像匀光，在步骤四过程中，记录各影像重叠区影像色彩统计值，以此作为影像匀光的样本参数，采用平差方程来补偿影像直接的色彩差异。步骤六：依据步骤四的拼接线成果、步骤五的匀光参数结果，按照分幅以及数据影像分块单元，逐单元进行正射纠正、匀光、羽化、输出处理。步骤六中，正射纠正可以采用数字微分纠正，对分块单元涉及的逐个影像进行处理，完成每个单元的拼接输出，对所有分块单元进行处理，实现整个图幅数据的处理。

图1所示，实际情况下，遥感影像数据处理的关键步骤正射纠正、影像镶嵌、匀光匀色存在大量的人工交互场景，其中涉及最核心的关键技术就是如何实现海量航空航天遥感影像实时正射纠正并快速显示，涉及实时正射纠正，动态正射显示、拼接线编辑、动态匀光等关键技术。本发明在数据处理的各个阶段不向硬盘存储器中写入中间过程影像数据，过程影像数据以实时快速内存访问的方式存在，数据处理采用实时计算的方式动态产生，且根据数据处理流程以及人工交互显示需要，对当前影像进行灵活的进行调度，避免大量影像数据同时在计算机内存中而导致操作系统内存不足，从而实现数据处理全流程过程影像数据零io，提高了数据处理效率和速度，节约了存储空间。

对于本领域技术人员而言，显然本发明限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。