园林三维景观绿化廊道空间可视化分割方法

刘 芳

(宿州职业技术学院，安徽 宿州 234101)

随着三维视觉图像处理技术的发展，采用三维视觉特征分析方法进行园林三维景观绿化廊道设计，结合园林景观设计方法，进行园林三维景观绿化廊道的空间优化组合设计，提高园林三维景观绿化廊道的设计效果，采用图像处理技术进行园林三维景观绿化廊道设计，提高园林三维景观绿化廊道设计的美感，在计算机视觉下进行园林三维景观绿化廊道的优化设计，构建园林三维景观绿化廊道视觉分析模型[1]，通过图像重构的方法，将园林三维景观绿化廊道三维视景图像反射到投影区域中，提高了园林三维景观绿化廊道视觉图像的准确分析和三维规划设计能力[2]。本文提出基于锐化模板匹配的园林三维景观绿化廊道空间可视化分割方法，构建园林三维景观绿化廊道视觉图像的稀疏表示模型，建立园林三维景观绿化廊道空间三维视景仿真模型，采用可视化的视觉重构和特征提取方法，进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割。最后进行仿真实验分析，得出有效性结论。

1 园林三维景观绿化廊道视觉成像和模板匹配模型

1.1 园林三维景观绿化廊道视觉成像

为了实现，在D维空间中进行园林三维景观绿化廊道视觉图像的边缘轮廓检测，根据园林三维景观绿化廊道视觉图像的纹理分布差异性，构建园林三维景观绿化廊道视觉图像的稀疏表示模型，采用分块模板匹配方法进行园林三维景观绿化廊道视觉图像重建[3]，得到园林三维景观绿化廊道视觉图像的稀疏表示为：

u(x，y;t)=G(x，y;t)

(1)

(2)

其中，Δu为在园林三维景观绿化廊道视觉图像的区域空间可视化分割的特征分量，Ag表示重建图像整体梯度方向的像素强度，σ为园林三维景观绿化廊道视觉图像的旋转算子。根据园林三维景观绿化廊道纹理的规则性进行空间可视化分割处理，结合边缘模板匹配方法[4]，得到园林三维景观绿化廊道视觉空间可视化分割稀疏分布模型为：

f=〈f，dγ0〉dγ0+Rf

(3)

其中〈f，dγ0〉表示园林三维景观绿化廊道视觉图像的像素特征点在dγ0方向上的峰值信噪比。根据上述分析，采用稀疏表示方法进行园林三维景观绿化廊道视觉重建和可视化分割[5]，构建园林三维景观模板匹配函数f(gi)为：

(4)

采用空间可视化分割的方法，由此获得园林三维景观绿化廊道视觉成像模型，进行视觉图像的背景差分重构[7]。

1.2 图像的模板匹配

采用分块模板匹配方法进行园林三维景观绿化廊道视觉图像的边缘轮廓特征分解，提取园林三维景观绿化廊道视觉分布特征量，提取园林三维景观绿化廊道视觉图像W的R、G、B分量，相应得到园林三维景观绿化廊道视觉图像的模板跟踪值AR、AG、AB和WR、WG、WB，结合颜色分量特征分解的方法，得到园林三维景观绿化廊道空间可视化分割模板m*n，对园林三维景观绿化廊道视觉图像视觉信息特征量S'进行稀疏化重构，在边缘轮廓分布区域(x'，y')，进行园林三维景观绿化廊道的纹理梯度分解[8]，采用一个4×4子块空间可视化分割模型进行园林三维景观绿化廊道视觉重建，园林三维景观绿化廊道视觉图像的空间可视化分割阈值为：

(5)

(6)

(7)

根据园林三维景观绿化廊道的空间区域特征，进行模板匹配，提高园林三维景观绿化廊道的视觉分析能力。

2 绿化廊道空间可视化分割优化

2.1 园林三维景观绿化廊道视觉分布特征量提取

提取园林三维景观绿化廊道视觉分布特征量，结合锐化模板特征匹配的方法进行园林三维景观绿化廊道空间区域重构，三维景观绿化廊道图像超分辨率重构和模板匹配，得到园林三维景观绿化廊道视觉图像的响应函数型为：

Pyw3|xw3，θ，β∝Pyw3|xw3，θyw3|βi

(8)

在模板m*n区域内对园林三维景观绿化廊道视觉图像进行像素值区域重构，根据园林三维景观绿化廊道的纹理、细节区域特征量[10]，进行园林三维景观绿化廊道图像超分辨率重构和模板匹配，输出为：

bnrβX=RβX-RβX1

(9)

构建园林三维景观绿化廊道视觉图像视觉检测模型，采用空间可视化分割的方法，进行园林三维景观绿化廊道视觉图像的空间可视化分割[11]，得到正态分布函数为：

(10)

园林三维景观绿化廊道视觉的模糊区域大小为M×N，在最佳阈值分割下，得到园林三维景观绿化廊道额RGB分解结果为：

(11)

综上分析，对提取的园林三维景观绿化廊道视觉图像进行色调映射和颜色特征分解，提高图像的空间可视化分割能力。

采用分块模板匹配方法进行园林三维景观绿化廊道视觉图像融合，得到园林三维景观的颜色空间数值为s(X，Y)，采用分块模板匹配方法进行园林三维景观绿化廊道的分区域映射，得到分割函数为：

(12)

其中，assoc(A，V)是园林三维景观绿化廊道视觉特征分布的幅值，assoc(B，V)为园林三维景观绿化廊道视觉图像的颜色空间转换统计特征量[12]，图像信息融合输出为：

(13)

采用模糊区域重构方法，进行园林三维景观绿化廊道视觉可视化分割，得到分割图像的表面点为：

(14)

其中，t0表示园林三维景观绿化廊道视觉图像的结构相似度，综上分析，结合锐化模板特征匹配的方法进行园林三维景观绿化廊道空间区域重构，提高廊道空间可视化分割能力。

2.2 廊道空间的可视化分割输出

采用可视化的视觉重构和特征提取方法，进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割，图像的超分辨像素分布序列为：

(15)

上式中，n=1，2，...，T，构建图像的相关性检测模型，在相空间Edx，y中进行园林三维景观绿化廊道视觉分割，得到灰度像素值I(i，j)，由I(k)(i，j)表示如下：

(16)

采用低对比度图像分割成M×N个2×2的子块Gm，n，图像的分块融合的联合分布为：

(17)

其中

g(m，n)(u，v)=I(k)g[2(m-1)+u，2(n-1)+v]

u∈{1，2};v∈{1，2};

(18)

图1 算法的实现流程

其中，u为园林三维景观绿化廊道视觉图像p(i，j)在纹理联合分布内的灰度像素值，(i，j)为相应像素的坐标值。综上分析，采用可视化的视觉重构和特征提取方法，进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割。改进算法的实现流程如图1所示。

3 仿真测试分析

对园林三维景观绿化廊道空间可视化分割的仿真实验采用Matlab设计，园林三维景观绿化廊道的空间分布区域为256×256×224，峰值信噪比为35dB，可视化分割的均方根误差设定为0.012，像素强度为26dB，得到原始的园林三维景观绿化廊道空间分布如图2所示。

图2 园林三维景观绿化廊道空间分布

以图2的园林三维景观绿化廊道为研究对象，进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割，得到分割结果如图3所示。

(a)本文算法 (b)传统算法图3 园林三维景观绿化廊道空间可视化分割结果

分析图3得知，采用本文方法进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割的分辨能力较好。测试分割误差，得到对比结果见表1，分析表1得知，本文方法进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割的误差较低。

表1 园林三维景观绿化廊道空间可视化分割误差对比

4 结语

本文提出基于锐化模板匹配的园林三维景观绿化廊道空间可视化分割方法，进行模板特征分布式重建，在园林三维景观绿化廊道中，采用分区域特征匹配方法进行园林三维景观绿化廊道视觉重建，采用分块融合处理方法，进行园林三维景观绿化廊道的信息融合，采用可视化的视觉重构和特征提取方法，进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割。分析得知，采用本文方法进行园林三维景观绿化廊道空间可视化分割的自适应性较好，特征分辨能力较强，提高园林三维景观绿化廊道的设计效果。