浅谈影像金字塔

•面对数G乃至数十G以上的大数据遥感影像，一般的图像浏览工具能否满足我们对图像处理的需要？

•那么，我们又该如何提高影像的使用效率，实现大数据影

像的快速浏览？问题的提出

•采用影像金字塔技术，根据用户需求可以直接读取所需的操作对象，提高了整体效率，妥善解决了大数据影像的读取问题。

什么是影像金字塔

用不同分辨率、不同维数表示同一幅影像所形成的多层数据结构（Hierarchical Data Structure ）。

1/41/9 2×2 金字塔3×3 金字塔

影像金字塔

根据用户的需要，以不同分辨率进行影像数据的存储与显示，形成分辨率由粗到细、数据量由小到大的金字塔结构

。

所以说，一幅遥感影像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步变化的影像集合。金字塔的底部是待处理影像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。当向金字塔的上层移动时，尺寸和分辨率就降低。

建立金字塔意义

实现了对影像数据的由粗到精，由整体到局部的快速漫游、浏览。

视点高：视野范围广、关注的细节信息少、只须加载分辨率低金字塔顶端的数据

视点低：视野范围有限、关注的细节信息多、只须加载视野前方高分辨率数据，即金字塔底部数据。

金字塔的构建方法

1、多分辨率数据源自动构建影像数据。

–Landsat 5 TM卫星影像的分辨率30m

–SPOT4：10m

–SPOT5：2.5m

–IKNOS：1m

–QuickBird：0.61m

–一些地方的航空影像分辨率0.2m

上述影像匹配和几何纠正后建立影像金字塔。

2、采用重采样方法构建影像金字塔

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡231136547234115533

00111223235211141815139108影像重采样

当欲知数字影像上不位于矩阵点（采样点）上

的数值时就需进行内插，也就是在原采样的基础上再一次采样，称为重采样。

最邻近像元法双线性内插法

三次卷积法重采样方法

2、重采样方法

最邻近像元法：取距合并后距象元最近的象元值。2×2时取原来四个值中的某一个，位置是相对固定的,比如取右下角的值。

双线性内插：是取相邻4个象元值的加权平均值，权重按原象元中心点到合并后象元中心点的距离计算。2×2时因四个象元合成一个象元，每个象元中心点到合并后象元中心点距离相同，所以在这种情况下其实就是四个值的算术平均值。

三次卷积：取临近16个象元的加权平均值

通常采用以2为因子的金字塔数据

结构。以原始影像为基础，对其

行、列数分别除以2，采用一定

的重采样方法，得到第一层金字

塔，第一层金字塔的像元大小是

原始影像的2倍，数据量减为1I4

。然后以第一层金字塔为基础，

采用同样的方法得到第二、第三

层金字塔，直到金字塔的最上一

层的影像分辨率与显示屏幕的分

辨率接近2、采用重采样方法构建影像金字塔0级1级2级

覆盖范围相同、不同分辨率的遥感影像，需要建立的影像金字塔的级数不相同。

•16X16平方公里范围的QuickBird影像，其分辨率为0.61米，像元数约为26230 X26230，建立5级金字塔后其像元数为820 X 820。

•16X16平方公里范围的2.5米分辨率Spot5遥感影像，像元数为6400 X 6400，建立3级金字塔即可满足要求