国际视觉景观研究评述

视觉景观研究在旅游景区建设、城乡规划与管理等领域具有广泛的应用前景。本文对近10 年国外相关研究进行回顾, 将其分为视觉景观质量评价、视觉影响评价、视觉景观偏好3 个方面, 阐述三者的基本含义、理论来源, 重点介绍每个领域的研究主题、方法与技术, 同时分析其中存在的优缺点及借鉴意义。在景观质量评价方面, 研究重点仍在景观元素及特征对景观质量的影响, 心理物理学方法居主导地位, 呈现专家方法与之结合的趋势。在视觉影响评价方面, 城乡建筑及能源设施产生的视觉影响为近期学者关注的焦点, GIS和3D可视化技术拓展了质量评价和影响评价的时空尺度, 提高了精确性。在视觉景观偏好方面, 学者从欣赏的主客体即人与景观两个角度进行了研究, 深入挖掘人的自然、文化属性及景观特征对景观偏好的影响, 并证实对景观的偏爱能够促进景观保护与土地合理利用。最后对近期国外研究状况进行总结, 提出了未来研究的方向及对国内研究的有益启示。     

视觉基本矩阵与摄影测量中相对方位元素的关系推导

数字摄影测量与计算机视觉（特别是计算机立体视觉）的研究内容十分相近。基本矩阵是计算机视觉领域里的一个重要概念,其求解的稳健性和精度将直接影响到三维重构的效果和意义。从两者研究的对象出发,找出了两者之间的内在联系,也即视觉基本矩阵F与相对方位元素求解公式之间的表达关系,这将对今后数字摄影测量和计算机视觉两门学科的交叉发展有重要意义。     

地名:地图空间认知的“定位符”

地名是地图的主要内容之一,具有其他地图要素不可比拟的直观性和概括性,是百姓最容易接受的定位方式。本文以用户的地图空间认知顺序为切入点,首先介绍了地名的产生及发展过程、地名特性、地名定义、地名要素以及地名注记符号在地图空间认知语义三角中的作用。其次,从地名注记的标注位置、颜色、字体与字号、方向及文字排列、文字间隔、整体布置六个方面论述了地名注记作为"定位符"的内在原因。最后,对遥感影像地图、航空像片、普通2维地图以及3维地图四种常用地图中的地名注记进行了分析。地名注记符号是地图空间认知中最直观,最有效的信息传输要素,在地图空间认知中发挥着重要的定位与导航作用。     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果.     

基于视觉反差的显著图生成与目标检测

以认知神经科学的研究成果为依据,对视网膜会强烈响应大反差视觉刺激的现象和初级视觉皮层上视觉信息的生成机制进行了模拟,提出了一种基于视觉反差的显著图生成与目标检测方法。本方法可以在不考虑目标的形状、边缘或其他形式先验知识的情况下检测出场景中具有显著反差的目标。在对地场景中车辆目标的检测实验里,将其与另外两种典型的显著图生成方法进行了对比,结果显示,这种基于视觉反差的目标检测方法能够较好地将注意力集中在场景中具有较大反差的目标之上,且具有高效性和鲁棒性。     

GIS中三维模型的视觉变量

视觉变量是作为平面图形符号设计的理论基础而提出来的,在平面地图的符号化中起着非常重要的作用。然而,平面地图符号中的视觉变量并不能完全适用于GIS中三维模型的视觉变量,本文首先对比分析了平面地图表达和三维GIS表达的特点和异同,然后提出了GIS中三维模型的视觉变量,即:形状、空间姿态、尺寸、纹理、明暗度(光照)、阴影和清晰度。     

三维重建中真实感纹理再现的一种有效方法

结合颜色视觉理论的发展以及影像匀光技术,分析成像对象在光照下的表面光学现象,依据颜色视觉的感知过程建立简单的数学模型描述成像时刻光照环境对影像色调的影响、模拟视觉亮度和色度恒常机制,通过计算获得色度均匀、自然的环境散射光照射下的纹理影像,为三维重建中真实感纹理再现提供了一种简单、有效、快速的方法。并通过两组实验数据进行了验证。     

无人机摄影测量在高陡边坡地质调查中的应用

在高陡边坡的地质调查中,测量岩体结构面的工作经常受到复杂地形的限制无法正常开展,急需一种全方位的精确测量技术。结合近年来低空低速小型无人机技术的快速发展,使用搭载单镜头的小型无人机,基于多视立体视觉算法（PMVS）和运动结构恢复算法（SfM）对目标物进行三维重建,通过现场试验和数据后处理,总结出了一套无人机摄影测量技术在高陡边坡地质调查中的应用方法,并得到了初步的研究结论：轻小型的单镜头多旋翼无人机能够采集到有效的地形数据,在三维点云中处理使用基于最小二乘法的平面拟合算法,可以提取出准确的结构面参数,进一步将这些结构面绘制在赤平极射投影图中,能实现高陡边坡的数字化岩体产状测量。     

一种利用空间布局构建统计制图符号的方法

统计制图符号是用来表达统计数据类型的专题符号,是制图者理解数据与用图者认识数据之间信息与传递的重要桥梁。通过对统计制图符号的分类、空间布局和内部构成元素的深入分析,提出了一种利用空间布局构建统计制图符号的方法。阐述了空间布局约束下统计制图符号的形式化描述和组织方式,设计了统计制图符号生成的基本流程,依次构建了视觉变量、布局约束下的图元及统计制图符号。实验表明,该方法能够突破传统统计制图符号对数据依赖性强且构建复杂的局限,丰富统计制图符号的种类,具有一定的实际应用价值。     

基于OLDM与贝叶斯估计的鲁棒视觉跟踪

提出了一种在线学习判别式模型OLDM(online learning discriminative model),并结合贝叶斯估计实现了对视觉运动目标的鲁棒跟踪。首先,通过对初始化的跟踪区域进行样本标记与聚类分析得到目标的判别式模型;然后,利用该模型在预测的跟踪区域内计算目标的似然分布;最后,在贝叶斯框架下完成目标状态的确定并对模型进行学习与更新。算法通过在线学习适时更新目标模型,增强了算法对目标表观变化的适应性。实验结果表明,本文算法能够有效地适应目标表观特征的复杂变化,对目标的尺度、光照、遮挡以及非刚性形变等具有较强的鲁棒性,算法的跟踪精度与稳定性比当前主流算法均有一定提高。