楊維

摘 要： 針對傳統(tǒng)虛擬視角的景觀規(guī)劃設(shè)計中建模匹配圖像清晰度不高的問題，提出一種基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃設(shè)計。采用雙目立體視覺方法進行視覺數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，改變了傳統(tǒng)意義上的掃描數(shù)據(jù)到特征提取的過程，提高了數(shù)據(jù)的有效性，同時使用SIFT 候選特征提取方法，保證使用的數(shù)據(jù)特征能夠有效地代表數(shù)據(jù)的屬性，提高了圖像的辨識度以及清晰程度。為了驗證設(shè)計的有效性，設(shè)計了對比仿真試驗，通過試驗結(jié)果能夠證明基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃設(shè)計有效地解決了建模匹配圖像清晰度不高的問題，對該領(lǐng)域的發(fā)展具有很高的借鑒價值。

關(guān)鍵詞： 三維視角； 特征提??； 像素； 高密度； 景觀規(guī)劃； 數(shù)據(jù)建模

中圖分類號： TN911.73?34； TU985 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）03?0071?04

Abstract： Since the modeling matching image has low definition in traditional landscape planning design based onvirtual perspective， a high?density landscape planning design based on three?dimensional （3D） perspective is proposed. The binocular stereo vision method is used to convert the visual data， which can change the process from data scanning to feature extraction， and improve the validity of the data. The SIFT candidate feature extraction method is used to guarantee that the used data characteristics can represent the data attribute effectively， and improve the image identification degree and definition degree. In order to verify the validity of the design， the contrast simulation test was designed. The experimental results verify that the high?density landscape planning design based on 3D perspective can improve the definition of modeling matching image effectively， and has high reference value for the development of this field.

Keywords： three?dimensional perspective； feature extraction； pixel； high density； landscape planning； data modeling

0 引 言

景觀規(guī)劃設(shè)計已經(jīng)成為新興的崛起行業(yè)，通過累積多方面的信息數(shù)據(jù)以及多學(xué)科領(lǐng)域的知識，對生存環(huán)境進行改造[1]。景觀規(guī)劃所包含的學(xué)科有：景觀虛擬設(shè)計、園林植物搭配與建設(shè)、環(huán)藝設(shè)計學(xué)、生態(tài)學(xué)等。在城市化建設(shè)的進程中，景觀設(shè)計對于城市的整體環(huán)境以及生活氛圍起到?jīng)Q定性的作用，好的景觀規(guī)劃能夠提升人民的幸福指數(shù)，甚至是改變?nèi)藗兊纳罘绞絒2?3]。景觀設(shè)計是在一定的范圍之內(nèi)，運用各種工藝手段以及藝術(shù)視角對植被或者建筑進行修飾，通過一定的土地修改、植被移植、建筑搭建和物鏡搭配等達到自然環(huán)境與現(xiàn)代生活的良好匹配。景觀設(shè)計涵蓋的內(nèi)容十分繁雜，比如：人的生活空間與自然之間的關(guān)系是否能夠達到一定的動態(tài)平衡，人口的聚集程度與城市的容納比例是否存在一定的協(xié)調(diào)關(guān)系，為了滿足現(xiàn)代人的精神文明需求是否需要建設(shè)綠化公園等[4]。從技術(shù)的角度進行分析，景觀規(guī)劃需要有一定的規(guī)劃模型，對于景觀規(guī)劃的建模需要使用一定的技術(shù)手段。伴隨著科技的發(fā)展進步，有效地運用虛擬3D技術(shù)進行景觀規(guī)劃設(shè)計，可以有效地解決傳統(tǒng)意義上的模型難問題，同時可以進行無限量的修改和匹配，保證建模過程的有效性。但是使用傳統(tǒng)的虛擬現(xiàn)實技術(shù)進行景觀規(guī)劃時，經(jīng)常出現(xiàn)建模匹配圖像清晰度不高的問題，由于傳統(tǒng)的建模過程需要一定的技術(shù)支撐，建模通常是數(shù)據(jù)掃描過后才能進行搭配[5?6]。綜上所述，本文設(shè)計了一種基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法，通過本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法，能夠有效地解決傳統(tǒng)虛擬現(xiàn)實方法中的圖像清晰度的問題，為景觀的規(guī)劃創(chuàng)造了良好的數(shù)據(jù)和影像條件[7]。

1 基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃設(shè)計

1.1 基于雙目立體視覺的坐標轉(zhuǎn)換

引進雙目立體視覺方法進行視覺數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，能夠有效地提高數(shù)據(jù)的使用質(zhì)量[8]，當(dāng)進行圖像匹配時，雙目立體視覺方法能夠設(shè)定好一個閾值，保證數(shù)據(jù)的完整和使用，設(shè)定閾值公式：

式中：分別代表數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換根數(shù)、轉(zhuǎn)換冪、調(diào)配系數(shù)。對閾值進行值域范圍限制，公式為：

式中：是自定義閾值適用范圍；為閾值系數(shù)；為常值函數(shù)的倒數(shù)；的值都是通過設(shè)定取值得到的。為了保證數(shù)據(jù)的有效性，需要進行數(shù)據(jù)圖像屬性偏位差計算[9]。公式如下：

式中，值是一個范圍值，通過轉(zhuǎn)換梯度進行簡化，公式為：

化簡可以得到：

式中：為圖像換位梯度值，經(jīng)過梯度轉(zhuǎn)換后，可以把數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)變成為函數(shù)的計算。endprint

使用算子與幾何公差式進行區(qū)域精度的設(shè)定，保證進行匹配時的精準度，公式為：

式中：為允許匹配的最小公倍差；為最大公倍差；為匹配系數(shù)，這樣方便進行快速特征提取。

1.2 基于SIFT候選特征重建

設(shè)置過程中與匹配的進行像素等位差值計算，保證進行匹配的完整度，運用SIFT候選特征提取，保證屬性的標識以及準確度，相對傳統(tǒng)的特征提取方法，運用SIFT候選特征提取能夠進行清晰的調(diào)整，同時還可以進行放大、縮小的設(shè)定。提取算子過程如下：

式中：為提取算子函數(shù)；為系統(tǒng)匹配對應(yīng)的閾值。為了使圖像更加清晰準確，需要進行展開化簡，把式（6）代入式（7）中得：

由化簡后的公式可以看出限定提取算子的因數(shù)是方位設(shè)定，根據(jù)不同的區(qū)域進行一定的條件換算，換算需要滿足的條件為：

式中：分別表示長度、寬度、限定值域、使用值域；為圖像的灰度值；表示偏移參數(shù)，這樣方便進行圖像調(diào)整。為了保證圖像的清晰度，還需要對圖像的色差、顏色比例、對比度進行設(shè)定，圖像最佳色澤差為：

式中：分別代表顏色濃度、光亮度、顏色掃描度。針對建模的顏色搭配位置進行調(diào)整，即：

根據(jù)的關(guān)系進行光亮度與顏色濃度進行配比，在的分量關(guān)系中，可以進行一定的顏色補位，這樣可以保證圖片更加鮮艷，計算公式為：

式中：表示補位差；為額定值域。補位時需要對位子進行篩選，即：

假設(shè)的幾何參數(shù)都是多方位的角度，經(jīng)過區(qū)域的劃分之后，可以轉(zhuǎn)化得到對應(yīng)的矩陣式，這樣便可以進行位置調(diào)整：

運用代數(shù)關(guān)系式對矩陣式進行化簡，過程量進行約分得到設(shè)置量與結(jié)果的關(guān)系式如下：

這樣便可以通過調(diào)整設(shè)置的量，直接觀察成像結(jié)果。

2 試驗驗證

為了驗證本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法的有效性，設(shè)計了對比仿真試驗。對某市區(qū)進行了景觀規(guī)劃設(shè)計（見圖1），首先使用傳統(tǒng)的虛擬景觀規(guī)劃方法進行成像，然后使用本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法進行成像。為了保證試驗的有效性，兩種方法同時對同一區(qū)域進行規(guī)劃成像，并記錄結(jié)果。設(shè)置閾值參量分別為10.5，8.6，77.5，設(shè)置轉(zhuǎn)換梯度90.85；為了能夠進行更加清晰的呈現(xiàn)，使用的計算算子必須滿足函數(shù)差在100以內(nèi)。試驗結(jié)果如圖2～圖5，表1所示。

通過圖像可以明顯地看出本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法更加清晰，并且顏色更加艷麗，沒有模糊不清的地方。

根據(jù)圖4，圖5和表1可以看出本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法成像的清晰度和識別率都明顯高于傳統(tǒng)方法，同時可以進行更大比例尺的縮放，還無需進行修正。

3 結(jié) 語

本文設(shè)計的基于三維視角的高密度景觀規(guī)劃方法，通過引入雙目立體視覺方法進行視覺數(shù)據(jù)的運算，同時運用SIFT候選特征提取保證了圖像的有效程度。希望通過本文的設(shè)計研究能夠促進景觀規(guī)劃領(lǐng)域的發(fā)展。

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