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影像是什么

从真实世界中获取数字影像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是影像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录影像中的每一个点的数值。
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cameraman.png

比如上面的影像，在标出的蓝框中你见到的只是一块灰色区域，但是计算机中识别为一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有影像都可以简化矩阵信息。当然，影像还有其他信息，下面我们即将介绍。

影像元数据

影像元数据是指影像中除了信息矩阵以外的一些参考数据。例如影像的长、宽、波段数、数据类型、存储方式、投影坐标、太阳高度角、获取时间、传感器信息等内容。使用
gdalinfo ，我们就可以看到影像的元数据信息：

metaData.png

GDAL中的影像

GDAL中，影像也可以称为 dataset
，大致分为两种类型，多波段影像和多数据集影像。 gdaldatamodel
中我们将详细介绍GDAL对影像数据如何解析和读写，这章中，我们只简单的分析一下两种数据的共性和区别。

多波段数据

多波段数据是我们比较熟悉的，例如tiff格式、jpg格式、png格式、img格式等，都是多个波段的数据。我们一般处理的也都是多波段的数据。

多波段的数据实际上可以看为一个二维的数组，在GDAL中就是包含了多个
rasterband 的一个 dataset
，里面保存了影像的所有数据以及元数据。其中数据存在 rasterband
中，每个波段可以当作一维数组进行处理。如下图所示：

multBands.png

多数据集数据

这种数据遥感影像中也比较常见，例如hdf格式、he5格式、netcdf格式等。这些数据在GDAL中，与上文介绍的多波段数据不同，是包含了多个
dataset 的 dataset 。可以简单的理解为：一个多数据集数据包含了多个
multibands ，当然，实际上，这些 multibands
里大部分只有一个波段。如下图所示：

multDataset.png

一般我们会将多数据集数据转化为多波段的数据，方便处理。

GDAL数据模型

本章主要介绍GDAL的数据模型，通过上一章，我们大致了解数据集和波段的意义，这章中，我们来看GDAL中这些概念的实现。本章基本参考GDAL\_Datamodel为了方便理解，没有完全按照原文翻译，有部分删改。

数据集

上章介绍了，简单的说，一个数据集可以看作为一幅影像。它包括了元数据、投影信息、波段等等，GDAL中用GDALDataset 类来表示数据集。数据集除了内部的波段，还包括以下内容：

投影系统

GDAL中，使用的是WKT串来表示投影，具体的表示内容可以参考链接，下面用例子简单的介绍一下，\#后面表示注释:

PROJCS["WGS 84 / UTM zone 52N",                   #投影名称
    GEOGCS["WGS 84",                              #地理坐标系统名
        DATUM["WGS_1984",                         #水平基准面
            SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223  #椭球体名称、长半轴、反偏率
                AUTHORITY["EPSG","7030"]],        #外部权威的空间参考系统的编码
            AUTHORITY["EPSG","6326"]],
        PRIMEM["Greenwich",0],                    #中央经线Greenwich，0度标准子午线
        UNIT["degree",0.0174532925199433],        #指定测量使用的单位。在地理坐标系下使用角度。
        AUTHORITY["EPSG","4326"]],
    PROJECTION["Transverse_Mercator"],            #投影方法，这里是通用墨卡托投影
    PARAMETER["latitude_of_origin",0],            #PARAMETER表示投影参数,0表示纬度起点为0度
    PARAMETER["central_meridian",129],            #投影带的中央经线是东经129度
    PARAMETER["scale_factor",0.9996],             #中央经线的长度比是0.9996
    PARAMETER["false_easting",500000],            #坐标纵轴向西移动500km
    PARAMETER["false_northing",0],                #横轴没有平移
    UNIT["metre",1,                               #指定测量使用的单位，指定米为测量单位。
        AUTHORITY["EPSG","9001"]],                #外部权威的空间参考系统的编码
    AUTHORITY["EPSG","32652"]]

这部分和地图投影关系很大，如果没有基础，请参考地图投影系列介绍和 地图投影简明笔记 。

使用GDALDataset::GetProjectionRef()函数可以获取数据集的投影信息，GDAL中使用仿射变换可以将地理坐标和图像坐标进行转换，在下一节中我们将具体展示；使用GDALDataset::GetGCPProjection()可以获取GCP点的投影。返回均为WKT字符串，如果返回""，则表示该数据集没有投影或者投影没有被识别。

仿射地理变换

GDAL数据集有两种方式表示栅格数据中像元位置（图像中某个点在影像中的行列号）和投影坐标系（不是经纬度，是投影到二维平面的地图坐标，二者可以通过地图投影进行相互转换）间的关系：仿射变换和GCP点。大部分数据都是用仿射变换描述的，本节中描述仿射变换。

仿射变换由六个参数实现， GDALDataset::GetGeoTransform()可以获取仿射变换参数数组。将像元位置转换为投影坐标的公式如下：

      /*
      六个参数分别是：
          geos[0]  top left x 左上角x坐标
          geos[1]  w-e pixel resolution 东西方向像素分辨率
          geos[2]  rotation, 0 if image is "north up" 旋转角度，正北向上时为0
          geos[3]  top left y 左上角y坐标
          geos[4]  rotation, 0 if image is "north up" 旋转角度，正北向上时为0
          geos[5]  n-s pixel resolution 南北向像素分辨率
          x/y为图像的x/y坐标，geox/geoy为对应的投影坐标
      */
      geox = geos[0] + geos[1] * x + geos[2] * y;
      geoy = geos[3] + geos[4] * x + geos[5] * y;

注意，上面所说的点/线坐标系是从左上角(0,0)点到右下角，也就是坐标轴从左到右增长，从上到下增长的坐标系（即影象的行列从左下角开始计算）。点/线位置中心是(0.5,0.5)

GCP点

数据集可以由一系列控制点来定义空间参考坐标系。所有的GCP点共用GDALDataset::GetGCPProjection()获取的地理参考坐标系。GCP结构体在GDAL中表示如下：

  typedef struct
  {
      char    *pszId;        //ID，可以用字母+数字表示，不能重复
      char    *pszInfo;      //描述信息,一般为空
      double     dfGCPPixel;    //列号
      double    dfGCPLine;     //行号
      double    dfGCPX;        //投影x坐标
      double    dfGCPY;        //投影y坐标
      double    dfGCPZ;        //投影z坐标
  } GDAL_GCP;

GDAL数据模型没有实现由GCPs产生坐标系的变化的机制，而是把具体的操作留给用户实现,一般采用多项式插值实现。

如果数据集有投影的话，会包含仿射变换或GCPS。两者都有的很少见，如果两者都有，则无法用权威坐标系定义。

元数据

GDAL中，元数据是以键值对呈现的辅助数据，可以使用 gdalinfo获取影像元数据，结果如图所示：

keyvalue.png

如上图中红色部分所示，在 MetaData 栏中，所有的数据都是以 key=value的方式组织的。 key 中不能设置空格和一些特殊字符， value为非空值的任意长度的内容。一个数据集的元数据一般不超过100kb，否则会导致性能严重下降。

一些数据格式支持用户自定义的基本元数据，一些数据格式会定义特殊的键。

相似的元数据可以组成一个域，如上面的红色部分和绿色部分，就属于不同的域。默认域没有名称，有些特殊用途的元数据有特殊的域。目前虽然不能列举出一个对象所需要的所有域，但是程序可以测试任何我们已经知道确切含义的域。

下面介绍些常见的域。

子数据集域

multidatasets
中一般都会有这个域，用于存储子数据集的信息,一般是一个类似下面的信息列表:

Subdatasets:
    SUBDATASET_1_NAME=NETCDF:"example.nc":auditTrail
    SUBDATASET_1_DESC=[2x80] auditTrail (8-bit character)
    SUBDATASET_2_NAME=NETCDF:"example.nc":data
    SUBDATASET_2_DESC=[1x61x172] data (32-bit floating-point)
    SUBDATASET_3_NAME=NETCDF:"example.nc":lat
    SUBDATASET_3_DESC=[61x172] lat (32-bit floating-point)
    SUBDATASET_4_NAME=NETCDF:"example.nc":lon
    SUBDATASET_4_DESC=[61x172] lon (32-bit floating-point)

NAME= 后面的内容是子数据集名称，用来打开数据集下的子数据集。DESC=后面跟的是描述。ADRG, ECRGTOC, GEORASTER, GTiff, HDF4, HDF5, netCDF,NITF, NTv2, OGDI, PDF, PostGISRaster, Rasterlite, RPFTOC, RS2, WCS, and WMS这些数据类型都有子数据集。

图像结构域

与影像格式相关的元数据信息将存在这个域中，就是上图中绿色部分。这部分元数据在转换格式的时候，一般不会自动拷贝到新数据中。其中有一些典型的条目，例如COMPRESSION 表示压缩程度等。

RPC域

RPC元数据域描述有理多项式系数几何模型，这也是描述像元和地理参考位置之间变换信息用的。更详细的信息参见RPCs in GeoTIFF 文档。

xml: 域

任何以 xml:为前缀名的域都不是一个普通的键值对方式的元数据。它是一个存有xml字符串的单XML文档。

波段

波段是真正存储数据的结构，GDAL中用 GDALRasterBand 类来表示单个波段。

波段有以下的性质：

  • 宽和高：如果是全分辨率的波段，那长和宽与数据集中的定义是一样的。
  • 数据类型：有Byte, UInt16, Int16, UInt32, Int32, Float32, Float64, and the complex types CInt16, CInt32, CFloat32, and CFloat64类型.
  • 块大小：缓冲块的大小，tiff中一般是以行作为缓冲块
  • 描述字串：可选
  • nodata数值：可选
  • 光栅名称：可选，这个特性可以用来指定一些比较重要的数据。

  • 波段的解释信息，枚举型：

    -   GCI\_Undefined: 默认值.
-   GCI\_GrayIndex: 灰度值波段
-   GCI\_PaletteIndex: 颜色表索引
-   GCI\_RedBand: 红色波段
-   GCI\_GreenBand: 绿色波段
-   GCI\_BlueBand: 蓝色波段
-   GCI\_AlphaBand: 透明通道
-   GCI\_HueBand: 色调
-   GCI\_SaturationBand: 饱和度
-   GCI\_LightnessBand: 光强
-   GCI\_CyanBand: 青色波段
-   GCI\_MagentaBand: 品红波段
-   GCI\_YellowBand: 黄色波段
-   GCI\_BlackBand: t黑色波段.

颜色表

颜色表在GDAL中，由多个 GDALColorEntry 组成， GDALColorEntry结构体描述如下：

    typedef struct
    {
        /- gray, red, cyan or hue -/
        short      c1;
        /- green, magenta, or lightness -/    
        short      c2;
        /- blue, yellow, or saturation -/
        short      c3;
        /- alpha or blackband -/
        short      c4;      
    } GDALColorEntry;

颜色表同时还对应一个调色板（ GDALPaletteInterp ）， GDALColorEntry中的 c1/c2/c3/c4 的 值可以作为调色板索引得到真正的颜色值。

  • GPI\_Gray: c1作为灰度值。
  • GPI\_RGB: c1/c2/c3依次为Red/Green/Blue，c4对应alpha通道。
  • GPI\_CMYK: c1为cyan，c2为magenta，c3为yellow，c4为black。
  • GPI\_HLS: c1为hue，c2为lightness，c3为saturation。

用颜色表表示时，每个像素保存的只是像素颜色在颜色表的位置。每个颜色的索引从0开始递增。这里并没有提供针对颜色表的缩放机制。

金字塔层

一个波段可以有零个或多个金字塔层，这个结构在构建影像金字塔的时候将用到。每个层都相当于独立的GDALRasterBand。每层的行列数和原始的波段有所不同，但是覆盖的地理区域是相同的。

金字塔层是原始波段的降采样实现的，一般用于快速显示。

波段有 HasArbitraryOverviews属性来判定在某些分辨率上是否有金字塔层。该属性可以应用于fft编码或者是网络传输切片等状况中。

  1. 来自OpenCV文档 ↩

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