Documento de diseño de equipo "Stellar Coders"
El paquete se organizó en 3 módulos según el problema que pueden resolver. El archivo geoencryption.py contiene el código que permite resolver el problema 1, el archivo visualization.py el código para resolver el problema 2 y el archivo compression.py el código para resolver el problema 3. Además, contamos con el archivo utils.py que da funcionalidad transversal a los 3 módulos.
Desde github
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Acceder a https://github.com/JSUrrea/stellarlib
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Click en código
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Copiar la url HTTPS del repositorio
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Clonar el repositorio al mismo nivel de su archivo de desarrollo
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Añadir import stellarlib al inocio de su código
La infraestructura utilizada para la solución de los retos propuesto en el Codefest Ad Astra 2022 consistió de una solución Cloud a través de los servicios Azure para la ingesta de datos, procesamiento de datos y almacenamiento. Además, se utilizó una infraestructura local como interfaz gráfica para el despliegue del funcionamiento de cada una de las soluciones de los retos. A continuación se muestra una imagen que resumen la infraestructura utilizada.
Para el análisis de imágenes se hizo uso de varias librerías de Python que nos facilitaban el uso y el procesamiento de las imágenes de diferentes formatos. Además se utilizo QGis como software para el visualización y localización de las imágenes y la potencia brindada por las herramientas cloud de Azure. Las librerías que nos permitieron el uso y procesamiento de estas imágenes se describen a continuación:
- Osgeo
- Rasterio
- Numpy
- Pillow
- OutImages
La carpeta contiene las imagenes relacionadas a cada uno de los retos antes y después del procesamiento.
La imagen antes del procesamiento con su nombre convencional (Ej:recorte_3_m120_l4_20181228_rgbnn)
La imagen con su debida transformación según el reto (Ej:Reto2_recorte_3_m120_l4_20181228_rgbnn)
- Temp
La carpeta fue usada para guardar archivos intermedios durante el procesamiento
- type1
Carpeta dónde se encuentran imágenes fuente
- type2
Carpeta dónde se encuentran imágenes fuente
stellar.compress
stellarlib.compress(tif_path: str, grid: tuple) --> None
Descripción: Comprime una imagen en un archivo .stellar
Parémetros:
- tif_path (str): Path de la imagen que se quiere comprimir.
- grid (tuple): Tamaño de la grilla en la cuál se quiere dividir la imagen a comprimir.
stellar.decompress
stellarlib.decompress(stellar_file: str) --> Tiff
Descripción: Descomprime una imagen .stellar en una imagen Tiff
Parémetros:
- stellar_file (str): Path del archivo .stellar que se quiere descomprimir.
stellar.secure_transfer
stellarlib.secure_transfer(real_password: str) --> def
Descripción: Devuelve una función que valida el acceso a las imágenes
Parémetros:
- real_password (str): Clave a usar para validar al usuario.
stellar.encrypt_image
stellarlib.encrypt_image(image: str, out_path: str) --> def
Descripción: Realiza un cambio aleatorio en el sistema de georreferenciación junto a una translación aleatoria.
Parémetros:
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image: (str): Path de la imagen que se quiere encriptar sus coordenadas.
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out_path: (str): Path de la imagen de salida con las coordenadas encriptadas.
stellar.save_image
stellarlib.save_image(path: str) --> def
Descripción: Guarda la imagen en el servicio de Azure.
Parémetros:
- path: (str): Path de la imagen que se quiere guardar en Azure.
stellar.create_visual
stellarlib.create_visual(path: str) --> def
Descripción: Guarda una visualización de bajo tamaño de la imagen.
Parémetros:
-
in_path: (str): Ruta a la imagen que se desea reducir en tamaño.
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out_path: (str): Ruta donde se guardará la visualización resultante.
Reto 1: Alteración de Coordenadas
Para la solución del reto 1 se planteó un sistema de protección de la metadata en 2 etapas.
La primera etapa de seguridad consistió en un cambio del sistema de referenciación de forma aleatoria, de esta forma, al tener un sistema de referenciación diferente genera una dificultad a la hora de poder entender la localización original de la imagen, ya que existen más de 10 mil tipos de sistemas de referenciación diferentes.
La segunda etapa de seguridad y encriptación de la metadata consistió en generar una translación aleatoria de la transformación afín original, esto implica un cambio en la latitud y longitud de las coordenadas originales.
La combinación de estas 2 etapas de seguridad generan que sea muy difícil recuperar la información de la metadata original.
Reto 2: Previsualización de Imágenes
Para la solución del reto 2 se tomaron 2 acciones que permitían generar una compresión lossy con un gran ratio de compresión sin perder la esencia inicial de la imagen (perfecto para la previsualización de la imagen).
La primera acción que se tomó fue realizar una compresión LERT (algoritmo lossy con gran ratio de compresión pero velocidad baja) con 2 agentes, esto, en el promedio de las imágenes implicaba una reducción del 50%-60%.
Posteriormente, después de tener el output de la compresión LERT se realizó una reducción de la resolución lo suficientemente pequeña para alcanzar al menos el 5% del tamaño de la imagen original. Esta transformación se hizo tomando en cuenta la transformación de la metadata para que esta se mantuviera de manera integra así la calidad de la imagen fuera menor.
Reto 3: Cifrado y compresión
Para la solución del reto 3 se tomaron 3 acciones para lograr el objetivo deseado.
La primera de estas acciones fue dividir la imagen en 9 fragmentos, esto con el fin de tomar fracciones de las imágenes que tuvieran una correlación de píxeles más alta que la correlación de la imagen completa.
La segunda acción es tomar cada fragmento obtenido en el paso anterior y comprimirlas a través del algoritmo de compresión "Deflate" (lossless).
Por último, se realizó la unión de cada fragmento comprimido para obtener como resultado la imagen original pero comprimida sin perder calidad a un ratio de 1:10.
