顾及格式塔原则的街区建筑物MST聚类

发布时间：2021-01-26 03:27

　　建筑物聚类旨在通过空间聚类方法,根据符合人类视觉感知的原理和规律将建筑物划分到不同的群组中,使得同一群组内建筑物的相似性尽可能最大。研究建筑物的聚类方法对空间对象的多尺度表达、地理要素分布规律的识别、空间场景相似性的比较等方面都有重要的意义。因此,本文以最小生成树（MST）为基本聚类算法,结合建筑物模式识别的格式塔（Gestalt）准则对街区建筑物进行聚类,旨在提出更加符合人类视觉认知的空间聚类方法作为探测空间分布模式的有效手段,为空间场景相似性比较提供有力支持。本文首先研究了适用于建筑物分布模式的格式塔心理学原则,并探讨了描述建筑物几何特征的各种Gestalt因子的计算方法。之后对建筑物聚类所采用的几何模型——约束Delaunay三角网进行了描述和优化,在此基础上得到描述建筑物间邻接关系的邻近图,计算建筑物间的邻近距离。在艾廷华（2007）提出的将欧氏距离、方向差异、大小差异三者融合在一起的“视觉距离”的基础上,对“视觉距离”中所考虑的Gestalt因子进行了补充及改进,用邻近距离来描述建筑物间的距离远近,加入了形状差异和密度差异,并且将建筑物的楼层高度也作为建筑物聚类的一个约束条件... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图形与背景

图 2.2 邻近性规则当对象之间具有相似的几何或语义特征时个对象的大小、形状及颜色等特征相似时，如图 2.3 所示，颜色、大小、形状相似图 2.3 相似性原则(a)(b)(c)

相似性原则(c)

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于SOM神经网络算法的地图建筑物聚类[D]. 王真.电子科技大学 2016
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[3]基于多约束的建筑群聚类方法研究[D]. 孙前虎.中南大学 2011
[4]建筑物方向及方向关系的计算模型与方法研究[D]. 张燕.中南大学 2008
[5]地学制图综合中多边形对象的合并算法研究与应用[D]. 何宇兵.浙江大学 2007



本文编号：3000385