都市建筑色彩信息的可视化挖掘系统的设计

摘要：传统的建筑色彩属性信息可视化挖掘系统无法降低建筑色彩属性信息中包含的数据量，导致占用了较高的系统内存和信道，降低了属性信息挖掘程度，因此该文设计一种城市建筑色彩属性信息可视化挖掘系统。系统的硬件设计中，设计了多通道边缘融合控制器及其工作流程，优化了多角度图片的拼接，为色彩属性信息挖掘提供基础;软件设计中，在RGB色彩空间中对图片进行标准化预处理，实现图片在不同色彩空间的转换，精简属性信息中的数据量，通过小波变换图像分解，DCT变换提取出色彩的压缩编码，以减轻通信信道压力。在系统测试的实验中，分别使用该文设计系统和原有系统进行峰值信噪比测试，结果表明，该文设计的系统具有更高的峰值信噪比，能够提高色彩属性信息可视化的挖掘程度。

关键词：信息挖掘;信息可视化;城市建筑色彩;图像预处理;系统设计;峰值信噪比测试

0引言

在城市建筑的环境识别中，色彩是相对重要的一项因素，也占据了城市色彩中面积最大的部分。大量研究表明，人们对于周边环境的感知大部分来自于建筑和环境的色彩，因此城市的建筑色彩属性信息是影响人们心理和感官的主要因素[1⁃2]。

对城市建筑色彩属性信息进行可视化挖掘和分析，能够提高城市建筑色彩的视觉舒适度。城市建筑色彩属性信息中的数据量较大，在利用传统的可视化挖掘系统时，会导致其在大量占用系统的存储空间的同时，使具有较高效率的数据在传输的过程占用较高的通信信道和通信网络，使系统的峰值信噪比较低，对于建筑色彩属性的挖掘不够深入全面[3⁃4]。因此，本文设计一种城市建筑色彩属性信息可视化挖掘系统。

针对传统系统的缺陷，在软件设计中对彩色图像进行压缩编码，以减少传输和储存过程中的信道和内存占有量。

城市建筑色彩属性信息可视化挖掘系统设计

硬件设计

本文设计的可视化挖掘系统主要是以城市建筑局域网为基础，在城市建筑的控制室内，可以清晰地观测到建筑主体以及周围环境，经过多角度的图片拼接后，实现建筑色彩属性的全部展示[5⁃6]。在对城市建筑进行扫描的过程中，建筑视景的画面显示分辨率为6245×

300。为了使建筑的显示角度尽量增大，需要优化扫描投影的通道类型，将原有的单通道投影增加为多通道投影，透出的不同画面经过边缘融合控制器的处理，融合成为一幅完整无缝的大画面效果，完成多角度图片的拼接。在此过程中，会出现多角度图片的重叠现象，影RGB三基色原理，用原色光单位来表示光的量，如图2所示。

在如图2所示的RGB色彩空间中，自然界中的任意光都可以通过RGB色彩空间中的分量相加混合为：

响建筑色彩属性的评估，为了能够将抓取到的图片完美F=r[R]+g[G]+b[B](1)

拼接，需要引入边缘融合技术[7⁃8]。在该技术中，采用多通道边缘融合控制器来对画面进行优化，该仪器的图像输入来自计算机，创建出相关的视觉感知与认知、分析推理信息处理的理论基础，基于组件的方式来开发可视化软件，并设计可视化分析方法，建立可接收的推理图与能交互的可视化形式。可视化多通道边缘融合控制器的工作流程如图1所示。

自然界任意一种色光都可以由R，G，B三原色按照不同的比例叠加混合;当RGB三色的分量最弱[11⁃12]，接近于0时，为黑色光;分量最强时，混合之后接近于K(白色光)。为了适应人类的视觉特点，需要将RGB转换成YUV色彩空间，Y为亮度信号，U，V为色度信号。在可视化挖掘系统中，当只存在Y色度信号的分量，不存在U，V色度信号时，可视化呈现出的图像显示为黑白的灰度图，因此本文在可视化中将RGB空间转换为YUV空间，以避免由于利用亮度信号来解决彩色显示与黑白显示过程中的兼容问题。YUV与RGB的转换关系如下：

éYù

é0.30.590.11

ùéRù

êUú=ê-0.15-0.290.44

úêGú

(2)

ëVûë0.61-0.52-0.096ûëBû

为使城市建筑图像的色彩编码保持标准一致，首先要对图像进行灰度标准化的预处理，然后利用扫描算法来逐一定位各个特征区域[13⁃14]。所选图像背景为白色，为了保证提取条件的指引性和提取的准确性，对样本图像AG的每个像素点的灰度值进行变换：

A(i,j)=σ0(A

σ

(i,j)-μˉ)+μ0

(3)

通过信息融合挖掘、重复组件、认知和感知原理建立可视化科学，建立数据到新知识映射的原理和方法，式中：σ0表示方差;σˉ表示灰度平均值。这两个参量可以通过实际标准图像得到，其中：

1W-1H-1

将得到的5台投影机输出的多幅图像边缘进行处理，给

μˉ=

∑∑A(i,j)(4)

i=0j=0

建筑色彩的属性信息挖掘提供良好的条件。

软件设计

图像预处理

要对城市建筑色彩的属性信息进行可视化挖掘，首先要建立建筑色彩图像的相关模板[9⁃10]。根据建筑图像的结构特点和色彩分布，将其进行区域划分。根据式中：W和H分别为图像的宽度和高度，且存在0≤i

提取压缩编码

由于城市建筑色彩属性信息中的数据量较大，会占用系统的存储空间，降低运行速度，因此在系统中需要提取出色彩的压缩编码，来减轻通信信道压力[15]。在提取过程中，使用非平稳信号的小波变换进行提取分析，采用塔形算法使离散小波变换，以数字QMF滤波器组的形式实现。其算法表示为：

ïk∑1k

ìcj-1=

í

a-vcj

l

(5)

ïdj-1=

î

∑b1

l

-vcj

式中：a1

表示伸缩因子;b1

表示平移因子;vcj表示数字

QMF滤波器此时的判断阈值。小波变换图像分解的过程如图3所示。

要想实现压缩编码的提取，就需要将小波变换由一维变为二维，图3中，将离散小波变换基于多分辨率子带系统进行分析，原始的图像G经过小波变换以后具有不同的频带分辨率，并分解成不同的子带图像。图3中的LL1表示低分辨率的估计子图像，HL1、LH1、HH1为高通细节子图像，LL1经过一级小波变换，能够分解成1个低分辨率的估计子图像LL2和3个高通细节子图像HL2、LH2、HH2，按照这样的规律以此递推，进行若干次分解，最后得到一个低分辨率的子图像。在数据传输的过程中具有较高的数码率，占用较高的通信信道和通信网络，为了解决这个问题，将得到的子图形进行DCT变换后进行编码，过程如图4所示。

本文的编码流程是针对处理的城市建筑图像的特点以及色彩属性提出的，在提取了图像特征区域后，进行优化处理，会出现大面积的空白区域，适合DCT变换编码。由于图像数据的矩阵中存在大面积相同的数据，在对地图进行特征图向量量化之后，再进行扫描试样的DCT编码。至此完成城市建筑色彩属性信息可视化挖掘系统设计。

实验

系统运行环境

基于以上的系统设计，对系统的实际运行进行应用分析。将系统搭载到实验室的运行环境中，测试其挖掘性能，运行环境参数如表1所示。

在上述实验条件下，本文选择某城市的建筑进行城市建筑色彩属性信息可视化挖掘实验，将其特征区域进行划分，以图5为例。

图5a)为城市建筑色彩原图像，该图像的色彩分量可以用AR，AG，AB表示，将该图像划分成住宅1、住宅2、商铺三个部分，分别用A11，A12，A13进行表示，可以将其进行纵向分解。

在系统测试过程中，选择对40幅彩色建筑图像进行大量实验，得到了如表2所示的几种建筑色彩模板系数。

与各特征区域匹配，计算出峰值信噪比，计算公式如下：

2552

PSNR=10lgδ(6)

式中δ表示原图像与压缩图像的均方差。

在上述实验条件下，分别使用本文系统和传统系统对样例图案进行挖掘分析，并比较其峰值信噪比，统计并对比实验结果。

实验结果与分析

实验得到两种系统的分析结果如表3所示。

由表2可以看出，特征相同或相近的建筑相关模板系数差距比较小。得到相关模板后，可以对色彩分量进行编码，将得到的色彩分量G进行逆变换，得到重构图像，并提取特征区域，按照相关模板系数依照序列顺序由表3可以看出，城市建筑图像的不同特征区域，利用传统系统和本文系统分析的峰值信噪比结果相差很大，其根本原因在于相关模板系数对应的编码元素。传统的系统中没有对图像进行编码的步骤，导致信道的压力较大，经过本文编码后的区域与原区域的均方差变小，编码后的压缩比和信噪比就会较高，对于城市建筑色彩属性信息可视化的挖掘程度就越高。

3结语

城市建筑色彩属性信息是近年来城市规划中出现的新概念，其信息量较大，能够反映出城市建筑的内在文化和艺术感。但是这些数据具有非结构性和海量性，在城市规划中难以得到有效的利用。

在上述背景下，本文提出了城市建筑色彩属性信息可视化挖掘系统的设计，并通过图片处理技术优化信息挖掘的条件。通过最后的实验结果表明，设计的系统具有更高的峰值信噪比，能够提高色彩属性信息可视化的挖掘程度。

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