申请/专利权人：湖南科技大学

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118196234A

主分类号：G06T11/20

分类号：G06T11/20;G06T17/05;G06F18/2137;G06F18/25;G06V10/26;G06V30/422

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.14#公开

摘要：本发明提供一种基于视觉多尺度认知理论的面群目标地图自动综合方法，涉及数字环境下的地图综合技术领域。将视觉多尺度认知理论应用于数字环境下的地图综合领域，从而创建了一种新的面群目标地图综合方法。所述算法模块通过视距、视角等视觉多尺度认知参数描述了由尺度改变而引起的面群目标空间特征发生的化简、降维和融合等空间特征变化类型；采用计算机视觉理论与方法来定量模拟面群目标的视觉多尺度认知过程及其空间特征变化类型，进而结合格式塔理论的约束关系设计了相应一系列算子，在此基础上构建了面群目标的地图自动综合方法。该方法提升了地图综合结果的客观性、自动化、效率和质量，具有较大的理论与实际应用价值。

主权项：1.一种基于视觉多尺度认知理论的面群目标地图自动综合方法，其特征在于：以视觉多尺度认知理论为依据，归纳出在数字环境下面群目标在视觉尺度综合过程中的变化特征；通过计算机视觉模拟面群目标随着视距的增大而发生的空间变化特征；在此基础上，结合格式塔理论的约束关系设计相应的面群目标地图综合算子。具体包括以下步骤：S1：制定第一步算法基于视觉多尺度认知理论，以视距D作为控制性参数，通过控制视距D的增大来模拟地图目标尺度综合过程。设定视角分辨率，改变视距D，则导致面目标的视角发生变化，从而引起面目标空间特征发生相应的变化；通过计算机视觉来模拟面群目标随着视距的增大而发生的空间变化特征即地图面目标综合过程，并基于计算机视觉理论与方法，结合格式塔理论的约束关系设计不同的算子，从而实现在数字环境下面群目标的地图自动综合；S2：第一步算法的计算基于透视投影模型，建立视觉分辨率与对应视距D的几何关系模型，通过模型计算可得出最小分辨距离minLenminLen的具体计算方法与过程见下文实施例二，并把以minLen为边长的正方形面积作为最小分辨面积minArea；在数字环境下，将面群目标全体作为一个待选数据集S，从S集中任取一个面目标作为当前面目标，从组成当前面目标边界的线集合中任取的一条线段作为第一条线段，计算该线段的两端点与视点所成的夹角大小，并判断该夹角与视觉分辨率θ的大小关系，若其小于视觉分辨率，则将该线段用线段的中点代替，否则保留，即化简算子的设计；若执行了化简处理，则线段由其中点代替，该线段两条相邻线段之间的空间关系发生改变，即两条相邻线段以该线段的中点为公共点形成新的邻接关系。然后从当前面目标中依次选择第二条线段，重复以上过程，直至组成当前面目标边界的所有线段遍历结束，并记录其面积；判断当前面目标面积与minArea的大小关系，若当前面目标面积小于minArea，则删除该面目标，否则保留，即降维算子的设计；对特殊的凹面目标构建其凸边界并记录其面积，判断凸边界面积和当前面目标的面积差与minArea的大小关系，若其小于minArea，则以当前面目标的凸边界代替当前面目标的原边界，否则保留，即聚合算子的设计；然后从S中移除该面目标，并从S中选择另一个面目标作为当前面目标，重复以上过程，直到S为空集；S3：制定第二步算法以最小分辨距离minLen构建当前面目标的缓冲区，通过以重叠为空间关系对其他面目标进行判断，判断其他面目标是否与当前面目标的缓冲区符合重叠关系，若待融合面目标边界上有至少相邻两点落入缓冲区内，则将该面目标加入待融合面目标集，否则跳过，直到完成对所有非当前面目标的判断，得到待融合面目标集；S4：第二步算法的计算获取当前面目标与待融合面目标，将组成当前面目标的边界与组成待融合面目标的边界作比较，找到两个边界上距离最近的两组点，如A与B、A＇与B＇。将由A与A＇所组成的部分边界对当前面目标边界进行分割，一部分边界由A与A＇组成，另一部分边界由除去A与A＇的部分组成，同理，将由B与B＇所组成的部分边界对待融合面目标边界进行分割，一部分边界由B与B＇组成，另一部分边界由除去B与B＇的部分组成，对被分割的四部分边界进行两两组合，选取组成面积最大的边界，并由该边界作为当前面目标与待融合面目标所形成融合面目标的边界；S5：完成融合计算将获得的两组点按照第S4操作进行合并，并取中点，P为A与B的中点，Q为A＇与B＇的中点，融合后的面目标替代当前面目标与待融合面目标，完成融合操作，然后获取下一面目标，重复上述过程，直至完成对所有面目标的遍历。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南科技大学 基于视觉多尺度认知理论的面群目标地图自动综合方法

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