图像处理在城市建筑色彩分析与评价中的应用研究

摘要

对于一个现代化城市来说,建筑色彩是城市环境的重要组成部分,它是一个城市的整体风貌、历史文脉、民族传统、地域文化、生态环境、市民素质、时代精神的综合体现。在科技高速发展的今天,将计算机图像处理技术与城市建筑色彩规划巧妙的结合使得计算机技术在建筑学及相关领域的应用得到了发展。本文从色彩学科领域对色彩分析的方法出发,研究了基于计算机图像处理技术分析建筑色彩的方法。主要包括以下内容:
　　 第一章介绍了本文所要研究的具体内容,问题提出背景,研究的目的及意义,并提出了本文主要的研究思想和研究方法。
　　 第二章概述了现阶段图像分割领域里出现的几种经典的分割方法。
　　 第三章介绍了基于图论的图像分割技术的研究,重点介绍并实现了GraphCut及GrabCut算法,并对二者分割效果进行了对比。
　　 第四章在HSI空间下采用一种改进的K-means聚类算法,根据HSI颜色空间的特点提出一个适用于本文应用背景的色差公式,并对分割出来的色块位置关系进行判断。
　　 第五章通过对色彩学领域色彩分析方法的研究,采用计算机技术建立了色彩的分析与评价模型,在对建筑物表面色彩完成分割后,对建筑物的色彩构成、分布等进行分析与评价。
　　 第六章分析结果总结工作,提出对未来工作的展望。
　　 通过实验证明,本文采用的方法能够有效地应用到建筑色彩分析中,从而为城市规划工作提供方便、高效的依据。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 选题研究背景

1.2 课题研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 城市建筑色彩分析的相关研究

1.3.2 图像处理在建筑色彩分析中的应用

1.3.3 色彩学结构体系

1.4 本研究内容章节安排

第二章 彩色图像分割方法综述

2.1 基于边缘的分割方法

2.1.1 基于边界检测的方法

2.1.2 数学形态学方法

2.1.3 串行图搜索边界技术

2.2 基于区域的分割方法

2.2.1 区域生长

2.2.2 统计学方法

2.2.3 聚类方法

第三章 基于图论的建筑物提取研究与实现

3.1 Graph Cut算法对建筑目标的提取

3.1.1 能量函数的构造

3.1.2 图的构造

3.1.3 最小割与能量函数的优化

3.1.4 实验结果

3.2 基于GrabCut算法提取建筑物

3.2.1 算法基本介绍

3.2.2 GrabCut的硬分割过程

3.2.3 迭代计算能量最小值

3.2.4 实验结果

3.3 本章小结

第四章 建筑色彩分割及颜色块位置关系的判断

4.1 色彩空间及转换公式

4.1.1 RGB空间模型

4.1.2 HSI空间模型

4.1.3 RGB与HSI转换

4.2 改进的颜色聚类算法

4.2.1 自动形成初始聚类中心

4.2.2 色差度量公式的改进

4.2.3 K-means在建筑图像分色中的应用

4.2.4 合并分裂簇

4.3 分色结果

4.4 颜色块位置关系的判断

4.5 本章小结

第五章 基于色彩学科对建筑色彩分析与评价

5.1 色彩对比类型

5.1.1 色彩三要素对比

5.1.2 色彩冷暖

5.1.3 色彩的面积与位置的对比

5.2 色彩评价模型流程及分析演示

5.2.1 评价模型流程

5.2.2 评价示例

5.3 建筑色彩综合对比

5.4 本章小结

第六章 工作总结及展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

参考文献

致谢