本文選題：城市綠地　切入點：衰老退化　出處：《計算機仿真》2017年11期

【摘要】：對城市綠地衰老退化特征的提取,能夠有效改善城市環(huán)境,凈化居住區(qū)空氣。對綠地衰老退化特征提取問題的研究,需要將綠地圖像分割為多個特定區(qū)域,給出退化特征聚類的目標函數(shù),完成對城市綠地衰老特征的提取。傳統(tǒng)方法先對綠地圖像進行預處理,將直方圖的綠地衰退本身部分變換成百分率直方圖,但忽略了給出綠地退化特征聚類的目標函數(shù),導致提取精度偏低。提出基于顏色矩的城市綠地衰老退化特征提取方法。上述方法先利用顏色完全局部二值模式對采集的城市綠地圖像進行預處理,提取綠地圖像紋理特征,利用HSV顏色直方圖提取圖像顏色特征,將顏色和紋理特征相融合,采用模糊C-均值聚類方法將綠地圖像分割為多個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域,給出城市綠地衰老退化特征聚類的目標函數(shù),提取城市綠地衰老退化特征。仿真證明,所提方法特征提取精度較高。
[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.
【作者單位】： 江西師范大學城市建設(shè)學院;
【基金】：2014年度江西省高校人文社會科學研究項目(GL1436)
【分類號】：TP391.41;TU985.12

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本文編號：1715185