小户型室内空间视觉合理性评价仿真

摘要

针对当前室内空间视觉合理性评价方法存在评价精度低、复杂度高的问题,提出基于最小二乘法的小户型室内空间视觉合理性评价方法.使用针孔相机采集室内空间图像,并建立图像集.设置初始图像分割阈值和图像中的扫描点,以此计算图像在横纵方向上的一阶差分.利用一阶差分得到室内空间图像梯度值和梯度模,根据图像梯度模得到边缘像素梯度均值.使用图像初始分割阈值和图像边缘像素的梯度均值计算图像自适应分割阈值,实现室内空间图像的最终分割.对分割结果中离散数据点之间的距离进行计算,得到图像中的连续特征点.根据连续特征点集合获取图像中存在线性关系的线段点集,通过最小二乘法获取室内空间图像坐标原点至线段的距离、图像坐标原点至线段垂直于横轴的夹角最优值.将经过最优值的线段定义为可最大程度表征图像中各点关系的线段,利用比较其与图像中存在线性关系的点集间关系,判断室内空间视觉合理性.实验表明,上述方法评价精度高,运行复杂系数平均为0.2.