城市绿地衰老退化特征提取仿真
本文选题:城市绿地 切入点:衰老退化 出处:《计算机仿真》2017年11期
【摘要】:对城市绿地衰老退化特征的提取,能够有效改善城市环境,净化居住区空气。对绿地衰老退化特征提取问题的研究,需要将绿地图像分割为多个特定区域,给出退化特征聚类的目标函数,完成对城市绿地衰老特征的提取。传统方法先对绿地图像进行预处理,将直方图的绿地衰退本身部分变换成百分率直方图,但忽略了给出绿地退化特征聚类的目标函数,导致提取精度偏低。提出基于颜色矩的城市绿地衰老退化特征提取方法。上述方法先利用颜色完全局部二值模式对采集的城市绿地图像进行预处理,提取绿地图像纹理特征,利用HSV颜色直方图提取图像颜色特征,将颜色和纹理特征相融合,采用模糊C-均值聚类方法将绿地图像分割为多个特定的、具有独特性质的区域,给出城市绿地衰老退化特征聚类的目标函数,提取城市绿地衰老退化特征。仿真证明,所提方法特征提取精度较高。
[Abstract]:Extracting the characteristics of urban green space senescence and degradation can effectively improve the urban environment and purify the air of residential areas.In order to extract the characteristics of urban green space senescence degradation, it is necessary to divide the green space image into several specific regions, and give the objective function of the degradation feature clustering to complete the extraction of urban green space aging feature.The traditional method firstly preprocesses the green space image and transforms the green space decline of histogram into percentage histogram, but neglects to give the objective function of the clustering of the degradation feature of green space, which leads to the low precision of extraction.A method based on color moment is proposed to extract the degradation features of urban green space.Firstly, the color complete local binary mode is used to preprocess the collected urban green space image, and the texture feature of the green space image is extracted, and the color feature of the image is extracted by using the HSV color histogram, and the color and texture feature are fused.Using fuzzy C-means clustering method, the green space image is divided into several special regions with special properties. The objective function of the clustering of urban green space aging degradation characteristics is given, and the urban green space aging degradation feature is extracted.Simulation results show that the proposed method has high accuracy.
【作者单位】: 江西师范大学城市建设学院;
【基金】:2014年度江西省高校人文社会科学研究项目(GL1436)
【分类号】:TP391.41;TU985.12
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,本文编号:1715185
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