Magnolia RSI

Magnolia iMATH™

Программный комплекс обработки данных дистанционного зондирования Magnolia RSI™ (Remote Sensing Imagery) представляет собой многоуровневую систему, ядром которой является Magnolia iMATH™ – переносимая библиотека обработки спутниковых изображений.

Архитектура системы

С одной стороны, Magnolia iMATH является микроядром со всеми присущими ему характеристиками – компактностью, гибкостью и переносимостью на различные процессоры и операционные среды. С другой стороны, в это ядро заложены такие свойства как поддержка виртуальной памяти (с возможностью 64-битной адресации), развитая системой ввода/вывода, мощная функциональность и архитектура, позволяющая создавать серию из все более сложных, но совместимых приложений.

В версии Magnolia iMATH для процессоров Pentium 4 реализована поддержка аппаратных расширений MMX и SSE (суперскалярные вычисления), что позволяет достичь многократного повышения производительности системы.

Magnolia psDRAW™

Система Magnolia psDRAW™, входящая в комплекс Magnolia RSI, предназначена для создания твердых копий (печатных форм) результатов анализа данных дистанционного зондирования. Magnolia psDRAW напрямую поддерживает стандарт PostScript Level 2 и позволяет создавать профессиональные высококачественные цветные печатные копии форматов от А5 до А0, предназначенные для непосредственного вывода на любое печатающее устройство, поддерживающее язык PostScript (от простого принтера до профессионального плоттера).

Magnolia psDRAW обеспечивает печать любых изображений, координатных сеток, надписей, шкал, легенд, условных знаков и т.д. Встроенная подсистема преобразования координат поддерживает 118 типов проекций.

Описание выходной печатной формы задается на языке XML, что позволяет чрезвычайно быстро создавать сложные шаблоны для печати и затем использовать их для получения окончательных твердых копий уже в пакетном режиме.

Форматы данных

Важной особенностью ядра Magnolia iMATH является мультиформатность, т.е. поддержка большого числа различных типов данных. С точки зрения системы, каждое изображение представляет собой прямоугольную матрицу, элементами которой (пикселами, picture elements) могут быть как целые, так и вещественные и комплексные числа. При необходимости (смешанные вычисления, импорт/экспорт данных) производится преобразование типов данных, эффективно реализованное на уровне микрокода (saturation).

Magnolia iMATH поддерживает следующие типы изображений (диапазон значений пиксела, для платформ на базе Intel Pentium):

Тип изображения Мин Макс
1 байт целое, знаковое -128 127
1 байт целое, беззнаковое 0 255
2 байта целое, знаковое -32768 32767
2 байта целое, беззнаковое 0 65535
4 байта целое, знаковое -2147483648 2147483647
4 байта целое, беззнаковое 0 4294967295
4 байта вещественное 1.18x10-38 3.40x1038
8 байт вещественное 2.23x10-308 1.80x10308
8 байт комплексное - -
3 байта композитное RGB 0/0/0 255/255/255

 

Система ввода/вывода

Система ввода/вывода Magnolia iMATH™ MatrixIO работает с изображениями следующих стандартных форматов:

  • NCSA/Landsat HDF; L0R, L1R, L1G
  • Landsat GeoTIFF
  • TIFF/GeoTIFF; 8 и 16 бит на точку, RGB, RGBA
  • Generic Mapping Tools Grid (GMT Grid); 1 и 2 байтовое целое, 4 байта вещественное
  • Surfer 6/7; 4 байта вещественное
  • Sun Raster
  • Windows Bitmap (BMP); 8 бит на точку, RGB
  • Targa Truevision TGA
  • ASCII; импорт текстовых файлов
  • Binary Raster; любой тип пиксела

Функциональность

В ядро Magnolia iMATH входит более 200 оптимизированных процедур, обеспечивающих мощную функциональную поддержку для решения задач обработки и анализа изображений практически любого уровня сложности. Среди базовых функций:

Класс функций Комментарий
Скалярная арифметика изображений Заполнение, сложение со скаляром, вычитание скаляра, умножение на скаляр, деление на скаляр, умножение со сложением
Векторная арифметика изображений Сложение изображений, вычитание изображений, умножение изображений, деление изображений, вычисление нормализованной разности изображений, вычисление трансформированной разности изображений, вычисление отношения изображений, вычисление квадратного корня, логарифма, гипотенузы изображения
Операции с комплексными изображениями Выделение действительной и мнимой частей комплексного изображения, умножение, деление, сложение, вычитание, умножение и деление на комплексный скаляр, вычисление абсолютного значения комплексного изображения (спектра), вычисление логарифмически нормализованного спектра, вычисление спектра мощности комплексного изображения, вычисление фазы комплексного изображения, вычисление сопряжения комплексного изображения
Канальные операции Вычисление компонента сатурации 3-канального изображения, преобразование цветовой модели Red/Green/Blue в Hue/Saturation/Value, преобразование цветовой модели Hue/Saturation/Value в Red/Green/Blue, выделение заданного канала из 3-х канального изображения, вставка канала в 3-х канальное изображение
Статистика изображения Вычисление среднего и квадратичного отклонения, вычисление моментов 3-го и 4-го порядков, вычисление статистических параметров, вычисление стандартного и квадратичного отклонения по окну, вычисление нормального распределения по окну, вычисление матрицы смежности изображения, вычисление моментов 3-го и 4-го порядков по окну
Нелинейные операции Медианный, максимальный и минимальный фильтр, свертка по ядру, вычисление свертки изображения, маскирование по ядру, маскирование изображения
Лапласиан и производные Вычисление производных 1-го и 2-го порядков, углов нормалей по 1-й производной, радиуса кривизны, вычисление лапласиана 1-го и 2-го порядков, вычисление точек пересечения нуля, пороговая фильтрация по матрице соседства
Пороговые операции Порог интенсивности, порог интенсивности по маске, статистический и оптимальный порог
Морфологические операции Вычисление сжатия, эрозии, раскрытия и закрытия изображения
Геометрические преобразования Би-кубическая сплайновая интерполяция изображения, warping
Сравнение с образцом Комплексная свертка изображений, комплексная корреляция изображений, вычисление коэффициента подобия изображений
Специальные операции Преобразование Хафа для прямых, преобразование Хафа для окружностей, быстрое преобразование Фурье комплексного аргумента, вычисление Гауссиана комплексного аргумента, обобщенная фильтрация по функции ядра, фильтрация низких и высоких частот действительного и комплексного аргумента, сегментация изображения методом максимального подобия