基于分层区域合并的自然场景理解

基于高中地理思维导图与地理区域整合教学探究二、高中地理思维导图地理思维导图是以地理学科内容为载体，帮助学生理清思维脉络、梳理知识结构的一种图式化表达技法。

在高中地理教学中，地理思维导图有着重要的应用价值。

通过构建思维导图，学生可以将地理知识进行脑海中的整合和系统化，更好地了解地理要点和逻辑关系。

这有助于学生提高地理思维能力，增强解决问题和分析空间问题的能力。

1. 地理思维导图的制作方法地理思维导图的制作方法主要包括以下几个步骤：（1）确定主题：根据地理学科的具体内容，确定要制作的地理思维导图的主题，比如地理概念、地理要素、地理规律等。

（2）梳理知识结构：将主题下的具体要点进行分类整理，形成知识结构，分清主次，重点标注。

（3）绘制思维导图：将整理好的知识结构进行图形化，绘制成思维导图。

通过框架、分支等图形元素，将地理知识进行分层展示，使之更加清晰易懂。

2. 地理思维导图的应用场景地理思维导图在高中地理教学中有着广泛的应用场景。

它可以用于辅助课堂教学的讲授和学习复习、考点串讲，也可以作为学生自主学习的工具。

通过制作地理思维导图，可以使学生对地理知识进行系统化整合，形成更加清晰和完整的认识。

三、地理区域整合教学地理区域整合教学是以地理区域为切入点，通过整合不同地理要素和知识，进行多层次、多视角的教学。

这种教学模式有利于帮助学生从不同的角度认识和理解地理区域，培养学生的整合性思维和综合分析能力。

1. 地理区域整合教学的核心内容地理区域整合教学的核心内容主要包括以下几个方面：（1）地域的整合：将一个地理区域内的自然地理和人文地理要素进行整合，达到整体认识和综合分析的目的。

（2）多视角的展示：多层次、多视角地呈现一个地理区域的多重信息，帮助学生从不同角度了解和认识地理区域。

（3）综合性的思考：帮助学生理清地理区域内各种要素之间的关系，促进学生进行综合性的思考和分析。

（1）选取典型地理区域：在教学中选择典型的地理区域进行整合教学，比如地理概念、地理过程、区域特点等。

课堂教学是实施素质教育的主渠道。

新一轮课程改革的重要任务是改变传统的教学方式和学习方式，全面贯彻党的教育方针，调整和改革基础教育的课程体系、结构、内容，构建符合素质教育要求的新的基础教育课程体系。

基于学生快乐学习、教师专业发展与和谐校园构建，我们提出了“六步”生态课堂教学模式。

“六步”生态课堂教学模式是根据生态课堂的根本要求，将课堂教学环节分为“情境导入———揭示目标———整体感知———精学细品———互动交流———总结作业”等六个基本步骤组织教学的课堂教学模式。

其基本流程如下。

第一步：情境导入情境导入是指在教学过程中，教师有目的地引入或创设具有一定情绪色彩的、以形象为主体的生动具体的场景，以引起学生一定的态度体验，从而帮助学生进入新的学习的一种导入方式。

教师在教学过程中要通过创设教学情境，引起学生积极的、健康的情感体验，激活学生学习的兴趣，使学习活动成为学生主动进行的、快乐的事情。

课堂教学过程中的情境导入是指教师根据教学内容和学习要求，对社会和生活中具有积极典型意义的事物作进一步的提炼和加工，从而影响于学生的学习。

它是一种自然状态下的、真实的、具体的情境。

诸如故事、典型人事、生动形象的语言描绘、游戏、角色扮演、诗歌朗诵、绘画、体操、音乐欣赏、旅游观光等等，都能寓教学内容于具体形象的情境之中，对学生进行下一步的学习或深入学习都具有潜移默化的暗示作用。

新课程提倡创设真实、具有挑战性的开放的教学环境和问题情境。

要求教师从学生的生活经验和已有的知识出发，创设生动有趣的教学情境，引导学生开展观察、操作、猜想、推理、交流等活动，使学生通过学习活动，掌握基本的知识和技能。

情境导入要符合下列要求：1.情境创设要有思想性通过情境创设使学生接受和形成正确的观点和方法,并把所学习的观点学以致用,解决实际问题。

2.情境创设要有实践性教学情境创设必须寓教学内容于情境，学生通过感受和体验情境并能自我实践。

3.情境创设要有典型性教学情境创设必须典型性，既要符合学生的认识条件，又能准确、生动、形象地表现教学内容。

风笑天《社会研究⽅法》第四版考研笔记精简划重点第⼀篇社会研究基础☆☆第⼀章导论第⼀节社会研究的概念与特征（更多精品资料微信搜考研通）⼀、社会研究及其意义1、社会研究（social research）：⼀种以经验的⽅式，对社会世界中⼈们的⾏为、态度、关系，以及由此所形成的各种社会现象、社会产物进⾏的科学的探究活动。

进⽽理解我们周围的社会世界，预测社会发展、变迁的趋势。

其⽅法体系包括：⽅法论；研究⽅式；具体⽅法与技术。

⼆、社会研究的特征社会研究作为⼀种特定的科学研究类型，具有以下三个⽅⾯的特征：研究的主题是社会的⽽⾮⾃然的；研究⽅式是经验（经验性，指社会研究必须依据可感知的资料）的⽽⾮思辨的；研究的问题是科学的[what/why]⽽⾮判断的[是否正确]。

三、社会研究中的困难社会研究者所研究的是社会现实中的⼈、⼈的社会⾏为，以及与⼈有关的社会现象，因此：a) ⼈的特殊性：作为社会研究对象的⼈、⼈的⾏为、及其所构成的社会现象和社会产物都是具有主体意识的，有主观意志，不⼀定与研究者合作，所以⽆法达到⾃然科学那样⾼的正确程度。

b)研究的⼲扰性：对⼈们的社会⾏为进⾏研究，这种⾏为本⾝就可能改变它所研究的⾏为；研究者（⼈）会对被研究对象（⼈）产⽣⼲扰，所得经验是被⼲扰后获得的。

c) 社会现象的复杂性：研究对象的复杂化，使得研究涉及的相关因素更多，社会研究者⾯临更多更复杂的变量，也更难分清现象的原因和结果；⼈既是⼀种⽣物个体，同时⼜是⼀种社会个体。

因此⼈们的⾏为不仅受⽣理和⼼理因素的影响和制约，⽽且还受到所⽣存的社会环境（包括社会制度、⽂化传统、家庭背景等）、他所具有的社会关系，以及他所形成的社会互动的影响和制约。

d) 研究受到特定的制约：社会研究除了会受到与⾃然科学相同的各种⾃然条件限制外，有时还受到伦理的、政治的因素的限制。

e) 保持客观性的困难：研究者本⾝也是其研究对象的⼀部分，难以保持客观、超然的态度。

研究者也是⼈，与被研究者之间会产⽣情感，不知不觉影响他对资料的反应和对研究结果的解释。

风笑天第三版社会学研究方法(课后习题及答案) ----------------------------精品word文档值得下载值得拥有----------------------------------------------第一章导论基本概念:社会学研究方法:指的是从事社会学经验研究的方法，而非理论研究的方法。

社会研究:指的是一种以经验的方式，对社会世界中人们的行为、态度、关系，以及由此所形成的各种社会现象、社会产物所进行的科学的探究活动。

方法论:社会研究的方法论所涉及的是规范一门科学学科的原理、原则和方法的体系。

研究方式:指的是研究所采取的具体形式或研究的具体类型。

思考与实践:1、联系实际举例说明社会研究所面临的主要困难答:社会研究是一种以经验的方式对社会世界中人们的行为、态度、关系，以及由此所形成的各种社会现象、社会产物所进行的科学的探究活动。

社会研究中的困难在于社会研究者所研究的是社会现实中的人、人的社会行为，以及与人有关的社会现象，所以会面临以下困难:1.人的特殊性(主体意识、主观意志)2.研究的干扰性3.社会现象的复杂性4.研究受到特定的制约(自然、伦理、政治因素)5.保持客观性的困难(研究者本身具有主观能动性)2、社会研究的方法体系由哪几个部分构成,不同的方法沦、研究方式和具体方法之间存在着怎样的关系, 答:社会研究的方法体系划分为三个不同的层次或部分，即方法论、研究方式、具体方法及技术。

社会研究方法体系的三大层次是相互联系、相互制约的。

方法论是社会研究方法体系的基础，其中哲学方法论起着决定性的作用，是最基本的方法论。

方法论决定和影响着在社会研究中如何去观察、研究社会现象，以及采用什么具体方法和专门的技术工具。

同时，具体方法和技术、工具的发展将促进方法论本身的发展。

不同的研究方式与不同的方法论之间存在某种内在的联系，各种不同的具体方法和技术与不同的研究方式之间，也存在着一种内在的联系。

测试场景拆分技巧
测试场景拆分技巧主要包括以下几个步骤：
场景原子化：尽量细化场景，争取拆分后的场景不可再拆，保证产品全覆盖。

基于不同的场景有不同的侧重点，如展示层和数据交互层的测试重点差别就比较大。

场景正反向分析：针对单个测试场景做正向/反向或者说是正常/异常流程的场景设计。

分析该场景的触发条件是什么，该场景被触发后的下一个场景是什么，如果本场景出现异常，应该进入到哪个场景。

场景串联：最后针对重要的场景，做一个串联，两个或者多个场景的串联构成一个功能链路（业务流），加上分析的场景，构成一个场景测试集。

此外，也可以从用户的角度进行分析，确定主要场景和次要场景，并分析进入这些场景的“触发器”及前置条件，以完善整个场景。

以上信息仅供参考，测试场景拆分技巧可能会因测试对象、测试环境、测试需求等因素而有所不同。

在实际操作中，应根据具体情况灵活应用相关技巧，确保测试场景能够全面、准确地反映产品的实际情况。

遥感影像智能处理技术及应用研究随着科技的不断进步和发展，遥感影像技术在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在环境监测、资源调查、城市规划、农业生产等领域中，遥感技术的应用已经成为了不可或缺的一部分。

如今，随着人工智能的兴起，遥感影像智能处理技术也得到了进一步的提升和应用。

一、遥感影像处理技术的基本原理遥感影像处理技术是指通过对卫星、飞机等高空平台获取的遥感影像数据进行处理和分析，提取出对应区域地面不同属性信息的过程。

遥感影像处理技术的基本原理是利用光电传感器对地球表面的各种信息进行遥感采集，然后通过数字图像处理方法，进行图像的增强、过滤、变换等处理，以便更好地呈现出地表信息的真实情况。

遥感影像处理技术包含了多个方面，比如遥感图像的分块、分层、特征提取、遥感分类、卫星几何校正等等。

其中，图像分类是遥感影像处理技术的重要组成部分，通过分类能够使图像数据呈现出更直观的信息，以帮助各类领域研究人员实现更有效和准确的分析。

二、遥感影像智能处理技术的发展现状遥感影像智能处理技术的发展目前取得了很大的进展，特别是在人工智能、机器学习等研究方向的发展上。

人们正在尝试着利用遥感影像数据进行机器学习的训练，通过比较分析影像数据之间的各种特征，来实现对地表特定目标的自动分类、识别和分析。

目前，遥感影像智能处理技术的研究方向主要包括以下几个方面：（1）基于深度学习的遥感影像分类随着深度学习的兴起，深度神经网络在遥感影像分类中也开始得到广泛应用。

通过使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等结构，可以更好地学习和提取遥感影像中的不同特征。

各种深度学习网络可以极大地提高遥感影像分类和分析的自动化效率和准确性。

（2）基于物体检测的遥感影像分析在遥感影像分析中，物体检测也是非常重要的一个环节。

目前，对于不同类型的遥感影像数据，已经有不少基于物体检测的研究取得了很好的效果。

采用基于遥感影像的物体检测算法，可以更好地识别并精确定位相应的地表物体。

基于图层优化与融合的2D-3D视频转换方法I. 引言- 2D和3D视频的概述和应用场景- 相关研究情况II. 图层优化与融合技术- 图层优化的基本思想和方法- 图层融合的实现方式- 优化和融合的算法和技术细节III. 2D-3D视频转换方法- 转换的基本思路和步骤- 利用图层优化和融合实现2D-3D视频转换的方法- 实验结果和分析IV. 实验和结果- 实验设计和数据集- 转换效果的定量和定性评估结果- 与相关技术的对比分析V. 结论和展望- 本文提出的方法在2D-3D视频转换中的优势和局限性- 未来工作的方向和研究重点注：该提纲仅供参考，具体涉及的内容因作者和研究方向而异。

I. 引言随着数字技术的飞速发展，2D和3D视频越来越受到人们的关注和参与，各种应用场景也越来越丰富。

2D视频是平面图像组成的视频，它主要应用于电视、电影、广告、网络视频等传统领域。

3D视频则是有立体感的视频，可以给观众带来更真实和沉浸式的视觉体验，它主要应用于游戏、虚拟现实、医疗、建筑等领域。

近年来，2D-3D视频转换技术逐渐成为研究热点，它可以将2D视频转换为3D视频，满足更多3D视频应用的需求，也可以从已有的3D视频中抽取2D视频，以适应更广泛的2D视频应用。

目前，已经有很多学者和科学家研究并提出了许多2D-3D视频转换的方法，但是，尽管已有一些实用的技术，但问题仍然存在，如转换质量不足、转换效率低下等。

为了解决这些问题，本文提出一种基于图层优化与融合的2D-3D视频转换方法，其核心思路是抽取2D视频中的主体区域，通过图层的分层表示和融合，将2D视频转换为3D视频。

本文将详细讨论图层优化与融合技术，并给出实验结果来验证该方法的有效性。

同时，该方法与传统的视差估计等技术相比有很多优势：一方面，它可以提高转换质量，尤其对边缘和纹理目标转换的效果更佳；另一方面，它可以显著缩短转换时间，提高转换效率，具有较高的实用性。

总体而言，本文旨在提供一种优秀的2D-3D视频转换方法，以实现更广泛的应用需求。

AE分层渲染技巧解析随着计算机技术的进步，动画制作已经成为现代影视制作的重要组成部分。

而Adobe After Effects（简称AE）作为动画制作领域的先锋软件，其分层渲染技巧被广泛应用。

本文将深入探讨AE分层渲染技巧的原理和应用方法，帮助读者更好地理解和运用这一技术。

I. 基本概念在介绍AE分层渲染技巧之前，我们首先需要了解一些基本概念。

在AE中，每个图层都是独立的，可以分别进行编辑和渲染。

所谓“分层渲染”，即是将不同的图层进行分割并分别进行渲染，最后再合成为一张完整的画面。

II. 分层渲染的原理分层渲染的原理主要基于合成模式的运用。

在AE中，每个图层都有一个合成模式的属性，通过调整该属性值，可以实现各种不同的合成效果。

常见的合成模式包括正常（Normal）、相加（Add）、滤色（Screen）等等。

在分层渲染中，我们可以利用这些合成模式，将不同图层的渲染结果按照一定规则进行合成，最终得到我们想要的效果。

III. 分层渲染的应用1. 特效制作在特效制作中，分层渲染技巧被广泛应用。

例如，我们想要制作一个火焰效果，可以将火焰元素的图层与背景图层进行分层渲染，通过调整合成模式和透明度等属性，使火焰看起来真实自然，并能够与背景完美融合。

2. 视觉叠加另一个常见的应用是视觉叠加。

通过分层渲染，我们可以在一个图层上叠加多个图像或视频，结合不同的合成模式，创造出独特的视觉效果。

例如，制作一个人物在电视中出现的场景，可以将人物的图层与电视的图层分别进行渲染，然后通过相应的合成模式实现人物的投射效果，使得整个画面看起来更加逼真。

3. 多场景合成分层渲染还可以用于多场景的合成。

当需要将不同场景的元素融合在一起时，通过分层渲染可以快速实现。

例如，一个城市的航拍画面中，我们需要在某一区域插入一段奔跑的人物镜头，利用分层渲染的技巧，我们可以将人物和背景分别渲染，并通过合适的合成模式进行融合，使得人物看起来真实存在于城市中。

基于分层区域合并的自然场景理解孙丽坤;刘波【摘要】The goal of scene understanding is to recognize what objects in the image and where the objects are located. Hierarchical structure is commonly found in the natural scene images. This structure not only can help us to identity the objects but also how the small units interact to form the whole objects. Our algorithm is based on the level structure. We merge the neighboring segments continuously until they combined into the whole object. The result is a forest which contains several trees, one tree commonly represents one object. We introduce a machine learning model to describe the merge process, greedy inference to compute the best merge trees, and the max margin to learn the parameters. We cluster the segments features to initialize the parameter. The experiment result could be accepted.%针对自然场景理解问题，利用图像中的层次结构，提出了一种基于分层合并的图像场景理解方法。

一种改进超像素融合的图像分割方法余洪山;张文豪;杨振耕;李松松;万琴;林安平【摘要】基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题.文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法.方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割.算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性.实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法.【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(045)010【总页数】9页(P121-129)【关键词】超像素;区域融合;陆地移动距离;混合Weibull模型;图像分割【作者】余洪山;张文豪;杨振耕;李松松;万琴;林安平【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学深圳研究院,广东深圳 518057;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学深圳研究院,广东深圳 518057;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TP273图像分割是利用颜色、纹理和灰度等特征将图像分割成一定数量的符合人类视觉感知分类的区域. 由于自然图像中场景的复杂性，加之人的视觉感知上的主观性，人们对图像场景理解不尽相同，因此图像分割一直是计算机视觉中的一个难点. 传统方法以像素为基本处理单元，使得算法时间消耗大、效率低. 超像素是指具有相似纹理、颜色和亮度等特征的相邻像素构成的图像块[1]，它利用像素之间特征的相似程度将像素分组，在很大程度上降低了后续图像处理任务的复杂度. 然而超像素分割会对图像产生过分割，并不能达到符合人的视觉感知的分割结果. 超像素算法多用于图像分割预处理，在后续图像处理中用超像素来代替像素，大大降低了时间的消耗.目前，基于超像素融合的图像分割研究开始获得越来越多的关注，典型方案有基于SLIC或Normalized cuts产生超像素过分割，然后提取超像素的特征(颜色、纹理和直方图等)，再基于一定的相似性度量标准计算相邻两个超像素的特征相似性距离. Hsu C Y等[2]提出了基于谱聚类的融合策略，该方法通过对SLIC 产生的超像素进行谱聚类取得了较高的效率，但其对于复杂场景的分割结果不够理想. Song X 等[3]采用了基于分层超像素的区域融合策略-MSRM(maximal similarity based region merging)[4]，针对前景对象很少的图像，该方法可以得到较好的分割结果，但需要人为给定前景对象所在的大致矩形区域. 当场景前景对象很多且分散时，该算法将很难处理，因此存在很大的局限性. Han B等[5]利用Normalized cuts[6]产生超像素，基于直方图的相似性度量计算相邻超像素间的非相似性距离来完成对图像的分割. 该方法虽然对相似的超像素进行了融合，但是融合比较保守导致分割结果过于细化，即在明显应该分割为一个对象的区域中存在没有融合的超像素边界. 综上所述，目前基于超像素融合的图像分割方案在边缘分割的一致性、特征相似性度量的可靠性、计算效率和融合算法的自适应性方面仍需进一步改善.针对上述问题，本文结合国内外相关研究进展，提出了一种改进超像素融合的图像分割方法. 主要改进如下：1)本文采用ERS(entropy rate superpixel)算法生成与真实边缘一致性更佳的超像素图像；2)选用稳定性好且计算简易的直方图特征(强度、颜色及方向直方图)，并采用陆地移动距离EMD(Earth Mover’s distance)计算超像素节点间相似性，以适应多种结构尺寸；3)采用Weibull 模型对相邻超像素的EMD 分布进行估计，获取融合处理的自适应阈值，从而提高了本文算法的鲁棒性. 本文算法时间复杂度为O(N)，处理过程中不需要手动选取待分割区域，分割结果的边界准确率和处理效率均具有明显的提高.1 改进的超像素融合图像分割方法如图1 所示，本文提出的超像素融合图像分割方法可划分为三部分：1)超像素过分割方法选择及图像预分割；2)以超像素节点为单位，求取强度、颜色以及方向(梯度)的特征直方图，基于特征相似性距离EMD模型，计算相邻节点各自特征直方图之间的相似性距离；3)建立Weibull 混合模型(Weibull mixture model)，对模型中的参数进行估计，确定节点特征相似性距离阈值γf ，并根据其进行超像素融合.1.1 基于超像素算法的图像预分割1.1.1 超像素算法选择目前，超像素算法主要分为两大类：基于图论的算法和基于梯度上升的算法.超像素的评价标准[7]主要包括：1)边缘贴合度；2)紧密度；3)计算效率等. 边缘贴合度指的是超像素边缘与真值边沿的吻合程度. 某些超像素方法虽然可以产生超像素，但是超像素的边缘可能穿过场景中物体的实际边缘. 紧密度反映了超像素形状是否规则以及边缘平滑程度. 常见的超像素算法性能比较[7]如表1 所示(使用公测数据集Berkeley dataset[8]中图片进行测试，其中边缘贴合度通过边界召回率boundary recall[7]反映)．图1 基于超像素融合的图像分割流程图Fig.1 Flow chart of image segmentation based on superpixel merging表1 几种超像素方法的性能特点Tab．1 Several superpixel algorithm performance characteristics算法边缘贴合度形状是否规整数量是否可控紧密度是否可控时间复杂度Ncuts0.68√√×O(N32)watersheds-×××O(Nlog (N))mean-shift-×××O(N2)Turbopixel0.61√√×O(N)SLIC0.82√√√O(N)ERS0.84×√√O(Nlog (N))超像素分割是为后续的分割服务的，所以超像素的边缘贴合度对后续的分割质量有着最直接的影响. 同时综合表格中时间复杂度、紧密度和数量是否可控等性能，本文采用的是边缘贴合度非常好的ERS(entropy rate superpixel)算法产生超像素.1.1.2 基于ERS的超像素计算和图模型构建ERS是由Liu等人[9]在2011年提出的一种基于图的聚类算法，该算法采用了一种新型的目标函数，并通过在图拓扑结构中最大化目标函数产生超像素. ERS算法构造的目标函数如表达式(1)所示：(1)式中，A表示图拓扑结构中的边集，λ是可调节的权重因子，H(A)代表随机游走熵率项，B(A)代表平衡项. H(A)项的定义为：(2)式(2)中，pi,j代表随机游走的转移概率，μi为随机游走的固定分布，H(A)构造的目的是为了生成紧密度较好的超像素，而构造平衡项则是为了约束超像素的尺寸．B(A)项的构造为：(3)式(3)中，ΖA是聚类分布，表示聚类分布的概率[10].用ERS算法对原始图像进行超像素过分割后，整幅图像由许多超像素构成. 超像素构成的“图”模型如图2所示，其中图结构由节点和边组成，即G=(V,E)，节点V 不再是图像中所有的像素集合，而由超像素构成，E是由连接相邻两个节点(超像素)的边构成的集合.图2 超像素“图”结构Fig.2 Superpixel “graph” structure1.2 特征提取与相似性度量1.2.1 超像素节点特征提取在二维彩色图像中，颜色、强度以及方向梯度是三种常用且易提取的直方图特征. 超像素是一定范围内像素点的集合，因此本文选取强度直方图、颜色直方图和方向直方图特征作为超像素节点特征.强度直方图是一个1维256区间的直方图，颜色直方图是由色调(hue)和饱和度(saturation)(HSV颜色空间中)构成的76*76(颜色位数为8位)的2维直方图，梯度直方图是用方向梯度(即垂直方向梯度与水平方向梯度的反正切)构成的1 维的360 区间的直方图，这个特征与HOG 特征类似. 为便于计算处理，算法将所有的特征直方图归一化处理.1.2.2 基于EMD的相似性度量1)EMD度量标准为了计算上述特征直方图相似性从而为超像素融合提供判断依据，本文采用EMD作为相似性度量标准. EMD是一种在某种区域两个概率分布距离的度量，即被熟知的Wasserstein度量标准. 如果两个分布被看作在区域上两种不同方式堆积一定数量的山堆，那么EMD是把一堆变成另一堆所需要移动单位小块最小的距离之和. EMD定义如表达式(4)[10]：(4)其中fij需要满足的约束条件：fij≥0(5)∑jfij≤pi(6)∑ifij≤qj(7)其中P和Q为两种给定的分布，P为m个特征量xi和其权重pi的集合，Q为n 个特征量yi和其权重qi的集合，P和Q分别记作P={(x1,p1),…,(xm,pm)}和Q={(y1,q1),…,(yn,qn)}. 在计算这两个分布EMD前，需先定义好P、Q中任意特征量Pi和Qi之间的距离dij(该距离称为ground distance，两个分布之间EMD 依赖于分布中特征量之间的ground distance). 当这两个特征量是向量时，dij是欧式距离，当这两个特征量是概率分布时则dij是相对熵(Kullback-Leibler divergence). 约束条件(5)是对方向性进行约束. (6)和(7)是对两个分布的量进行约束. 当P和Q归一化后有相同的总量时，EMD等同于两个分布之间的Mallows距离[11].EMD相比其它分布距离计算方法有着明显的优势[10]：EMD适用于计算两个直方图之间的距离，并且它能够处理变化尺寸的结构，有着更大的紧凑性和灵活性；如果两个分布有相等的总量，EMD则是一种真实的度量.2)相似性度量对于任意相邻的超像素对(节点)va和vb，提取其以强度(1维)、颜色(2维，HSV空间中色调和饱和度)和方向(1维)直方图为特征的4维特征直方图，再将其归一化处理，以此作为计算va、vb间EMD的参数. va、vb的特征相似性距离如式(8)[11]所示：(8)其中dn表示第n对相邻节点va和vb的特征相似性，且dn∈[0,1]，如果dn为0，则两个相邻节点特征完全一样，如果为1，则意味着相邻两个节点完全不相似.为常量，是以上述相邻节点的4维特征直方图为参数所能求得的最大可能的EMD，从而使得式(8)中dn的值在0到1之间. 其中，强度变化的最大可能为黑色到白色，色调(hue)变化的最大可能为0°到360°，饱和度(saturation)变化的最大可能为0%到100%，梯度方向变化的最大可能为水平梯度到垂直梯度.基于上述处理后，图像对应的图构建G=(V,E)基本完成，其中 V由超像素构成的集合，E为连接相邻两个节点(超像素)的边构成的集合，边权重由其连接的两个超像素之间的EMD确定，作为这两个超像素的相似性度量. 如图3所示．图3 “图”的权重示意图Fig.3 Schematic diagram of the weight of the graph1.3 自适应融合不同场景图像的最佳融合阈值不尽相同，如采用手动设置阈值，则需要多次更改阈值方能得到较好的分割结果. 为了确定本文超像素融合所需的自适应相似性阈值，首先需要得知边缘权重的分布模型，尚无证据表明相邻节点间的EMD服从均匀分布或者正态分布. 由于被比较的两个直方图特征向量分布是相关且非同分布的，根据文献[12]，这两个特征向量之间的Lp范数距离服从Weibull分布. 另外Chen-Ping Yu等人[13]的工作也对其进行了佐证. 因此，本文采用Weibull模型对相邻超像素的EMD分布进行估计，以获得自适应阈值，用于对不同场景图像的融合分割处理，从而提高了算法的鲁棒性.1.3.1 Weibull混合模型及参数估计Weibull是概率统计中常用的分布模型. 采用两个Weibull分布混合后对所有相邻超像素对的特征距离(EMD)X建立模型. 其混合模型完整形式如公式(9)所示：(9)其中θ=(ε1,φ1,μ1,ε2,φ2,μ2,π) 是待确定的模型参数.ε、φ、μ和π分别是尺度、形状、位置和混合参数.为了得到M2(Χ;θ) 中的参数，需要对M2(Χ;θ)进行参数估计，本文采用最大似然估计. 最大似然估计是基于观测样本的似然函数最大化来对参数进行估计的，M2(Χ;θ)的似然函数取对数后如下：lnM2(X;θ)=(10)该似然函数很复杂，并且存在位置参数μ1和μ2，因此，本文采用Nelder-Mead 方法[14-15]，它作为一种不含导数的优化方法，通过使(10)的负对数似然函数最小化来实现对参数的估计.为了得到相似性阈值γf，本文采用一个单一Weibull分布来拟合由两个Weibull 分布构成的混合Weibull模型，用AIC(Akaike Information Criterion)[16]信息准则来防止拟合混合Weibull模型过程中出现的过拟合. 相似性阈值γf由表达式(11)决定：(11)当混合模型更好的时候，γf的取值为max (x,η)，此时γf是混合的两个部分的交点，通过搜索向量Xf 的值可以以线性时间得到该方程的解. 当单一的Weibull更好时，即AIC(M2)>AIC(M1) 时，γf通过计算M1的逆累计分布函数得到，其中τ是给定的一个百分数，τ∈[0,1].1.3.2 超像素融合处理对于图像对应的图结构G=(V,E)，若相邻节点之间边的权重大于γf时，则认为该边连接的两个超像素差异较大，分属不同对象，该边继续保留，反之，则对两个超像素进行融合.超像素融合过程示意图如图4 所示，图中相似性阈值为0.6，即当连接相邻两个超像素(节点)的边的权值小于0.6 时，则认为这两个相邻超像素属于同一对象物体，可以对这两个超像素进行融合，形成一个更大的区域(如图4中实线连接的超像素节点)，反之，如果连接相邻超像素的边缘权值大于0.6，则认为该相邻超像素对不相似，属于不同的对象物体，继续保留分割边界(如图4 中的虚线形成的边界).2 实验结果与分析为验证本文方法的有效性和先进性，本文采用两个常用公测数据集BSD(Berkeley Segmentation Dataset)[8]以及SUN Dataset[17]的图像进行实验对比分析. 实验平台配置如下：PC主频为2.0 GHz，RAM为4 G，软件环境为MATLABR2014a.图4 超像素融合过程示意图Fig.4 Schematic of the superpixel merging process2.1 实验结果图5为本文方法得到的实验结果. 从图中可以看出：本文方法分割结果边界与场景真实边界具有良好的一致性，对于复杂的场景，如第二行图像所示，同样能得到与人的视觉感知相一致的结果．图5 实验结果Fig.5 Results of the experiment2.2 Weibull模型的有效性分析为了验证本文算法加入Weibull模型的有效性，本文另通过手动选取相似性阈值γf ，对不同场景图像进行超像素融合实验. 实验结果(超像素融合后的均值填充效果图)如图6所示.图6中最右侧为与真实场景最一致的融合效果图. 由实验结果可知，要得到良好的融合效果，必须手动调节多次阈值直至结果满意为止. 而且，对于不同场景的图像，其最佳相似性阈值不尽相同.加入Weibull模型后，最佳相似性阈值可由Weibull分布估计求得. 与上述手动调节阈值相比，具有更好的灵活性，避免了繁琐的调节阈值的步骤，可方便应用于不同的场景图像，极大地提高了算法的鲁棒性.2.3 分割结果直观效果对比为了验证本文算法的分割效果，本文选取了2种常用的基于超像素融合的分割算法并与其进行了对比，分别为DBSCN算法[18]对SLIC超像素融合的分割方法(SLIC-DBSCN)，基于原型对象(proto-object)的分割方法[12](PO).图6 手动选取阈值融合实验结果Fig.6 Merging results of selecting the threshold value manually不同算法的实验结果对比如图7所示，其中(a)为原始图像，(b)、(c)和 (d)分别为SLIC-DBSCN算法、PO算法以及本文算法的分割结果. 超像素数目均设定为600. 由图7中分割结果的对比可得，在产生相同超像素个数的情况下，本文方法得到的分割结果在保持边界的性能上优于SLIC-DBSCN算法和PO方法，分割结果视觉效果上更符合人的视觉感知.图8为图7的局部细节放大对比. 进一步从分割细节上进行了对比说明.图7 不同算法的实验结果对比Fig.7 Comparison of experimental results from different algorithm图8 局部细节放大对比图Fig.8 Partial details of the enlarged comparison chart2.4 分割结果性能量化对比为了对实验结果进行量化评价，本文采用了3种量化指标：1)PRI(Probabilistic Rand Index)[19]，它统计了实验的分割结果的边界标记像素与真实分割结果保持一致的数目，即分割结果的边缘准确度；2)VOI(Variation of Information)[20]，该指标针对两个类之间的信息的不同进行了距离度量；3)BDE(Boundary Displacement Error)[21]，该指标表示分割结果与真值之间的区域边界的平均位移.从以上指标可以得出，PRI越高，VOI，BDE越小，则分割结果的性能越好. 本文分割方法与Normalized cut(Ncut)[6]，Mean Shift[22]，Ultrametric Contour Maps(UCM)[23]，Segmentation by Aggregating Superpixels (SAS)[24]，SLIC-DBSCN算法以及PO算法的量化比较如表2所示，其中文献[6]、[22]、[23]、[24]的性能量化数据来自于文献[2]，实验数据集采用BSD.表2 本文方法与其他算法分割结果的性能评估Tab．2 The performance evaluation of this paper and ot her algorithm segmentation’s results方法PRIVOIBDENcuts[6]0.724 22.906 117.15Meanshift[22]0.795 81.972514.41UCM[23]0.811.68N/ASAS[24]0.831 91.684 911.29SLIC-DBSCN0.784 61.927 813.72PO0.846 31.582 511.21本文方法0.853 71.519 110.98本文采用BSD数据集做了40组分割实验，并对三种不同分割算法的时间分别计算平均值，实验图像尺寸481×321，在设置不同超像素数目N的情况下，三种方法平均消耗时间如表3所示．表3 不同N时算法的平均时间消耗Tab．3 Average time consumption of algorithm for different N s方法N=500N=800N=1 000SLIC-DBSCN18.826.238.5PO10.415.323.6本文方法10.716.124.5由表看出，本文算法具有较高的时间效率，相较于SLIC-DBSCN算法具有明显的优势，与PO算法相差无几. 随着超像素的数目增多，时间消耗亦随之增加，虽然N越大，超像素对边缘的贴合度越好，但是并不是对任何图像都将超像素的数目N设置的越大越好，对于图像尺寸较小时，如BSD数据集的尺寸为481×321，N 设置600即可获得很好的分割结果.3 结论本文在图像预处理阶段(超像素分割)采用了ERS算法，通过产生数目更少的超像素便可达到更好的边缘保持性能，这一点对后续的分割至关重要.此外，本文的算法充分运用了统计学，距离度量采用EMD ，通过 Weibull分布建立EMD统计模型．因此，该方法的实验结果具有很高的边缘准确性. 本文采用AIC信息准则确定自适应阈值，无需手动调节，从而提高了超像素聚类的鲁棒性，使得该算法能够适应复杂场景的分割. 在时间消耗上，本文的分割方法首先采用ERS超像素过分割，使得后续的融合都是基于超像素级的. 另外，本文的分割方法两次利用了“图”的结构(ERS为第一次利用“图”结构，然后基于超像素过分割的结果第二次建立“图”的结构)，这使得我们的算法具有很好的存储效率.与其他经典的传统分割算法([22]，[23]，[24])以及基于超像素融合的分割方法([2]，[12]，[18]等)的实验结果进行对比，本文对图像的分割结果性能优于其他方法，特别是在图像场景比较复杂的情况下，本文的分割结果对物体的边界保持得非常好.在对超像素融合后，将各个区域进行均值赋色，最后生成的分割图像的视觉效果和人类视觉的感知一致.参考文献【相关文献】[1] MALIK J. Learning a classification model for segmentation[J]. Proc Iccv, 2003,1(1):10-17．[2] HSU C Y, DING J J. Efficient image segmentation algorithm using SLIC superpixels and boundary-focused region merging[C]// Communications and SignalProcessing． Melmaruvathur: IEEE, 2014:1-5.[3] SONG X, ZHOU L, LI Z, et al. Interactive image segmentation based on hierarchical superpixels initialization and region merging[C]// International Congress on Image and Signal Processing． Dalian: IEEE, 2015: 410-414.[4] NING J, ZHANG L, ZHANG D, et al. Interactive image segmentation by maximal similarity based region merging[J]. Pattern Recognition, 2010, 43(2): 445-456.[5] HAN B, YAN J. A novel segmentation approach for color images with progressive superpixel merging[C]// International Conference on Computer Science and Network Technology． Changchun: IEEE, 2013: 433-437.[6] SHI J, MALIK J. Normalized cuts and image segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22(8): 888-905.[7] ACHANTA R, SHAJI A, SMITH K, et al. SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(11): 2274-2282.[8] MARTIN D, FOWLKES C, TAL D, et al. A database of human segmented natural images and its application to evaluating segmentation algorithms and measuring ecological statistics[C]// International Conference on Computer Vision．Vancouver: IEEE, 2001, 2:416-423.[9] LIU M Y, TUZEL O, RAMALINGAM S, et al. Entropy rate superpixel segmentation[C]// Computer Vision and Pattern Recognition．Colorado : IEEE, 2011: 2097-2104.[10] RUBNER Y, TOMASI C, GUIBAS L J. A metric for distributions with applications to image databases[C]// International Conference on Computer Vision． Bombay: IEEE Computer Society, 1998:59.[11] LEVINA E, BICKEL P. The earth mover's distance is the mallows distance: Someinsights from statistics[C]// Eighth IEEE International Conference on Computer Vision． Vancouver: IEEE, 2001, 2: 251-256.[12] BURGHOUTS G J, SMEULDERS A W M, GEUSEBROEK J M. The distribution family of similarity distances[C]// Conference on Neural Information Processing Systems.Vancouver: DBLP, 2009:201-208.[13] YU C P, HUA W Y, SAMARAS D, et al. Modeling clutter perception using parametric proto-object partitioning[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. Lake Tahoe: Curran Associates Inc， 2013:118-126.[14] NELDER J A, MEAD R. A simplex method for function minimization[J]. The Computer Journal, 1965, 7(4): 308-313.[15] LAGARIAS J C, REEDS J A, WRIGHT M H, et al. Convergence properties of the Nelder-Mead simplex method in low dimensions[J]. SIAM Journal on Optimization, 1998, 9(1): 112-147.[16] LUMLEY T, SCOTT A. AIC and BIC for modeling with complex survey data[J]. Journal of Survey Statistics and Methodology, 2015, 3(1): 1-18.[17] XIAO J, HAYS J, EHINGER K A, et al. Sun database: Large-scale scene recognition from abbey to zoo[C]// Computer Vision and Pattern Recognition. San Francisco: IEEE,2010:3485-3492.[18] ESTER M. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial Databases with Noise [C]// International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Portland: AAAI Press, 1996:226-231.[19] UNNIKRISHNAN R, PANTOFARU C, HEBERT M. Toward objective evaluation of image segmentation algorithms[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 29(6):929.[20] MEIL M. Comparing clusterings: an axiomatic view[C]//Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning. Bonn: DBLP, 2005: 577-584.[21] FREIXENET J, X, RABA D, et al. Yet another survey on image segmentation: region and boundary information integration[J]. Lecture Notes in Computer Science, 2002, 2352:21-25.[22] COMANICIU D, MEER P. Mean shift: A robust approach toward feature space analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 24(5): 603-619.[23] ARBELAEZ P, MAIRE M, FOWLKES C, et al. From contours to regions: An empirical evaluation[C]//Computer Vision and Pattern Recognition. Miami: IEEE, 2009: 2294-2301.[24] LI Z, WU X M, CHANG S F. Segmentation using superpixels: A bipartite graph partitioning approach[C]// Computer Vision and Pattern Recognition. Rhode Island: IEEE, 2012:789-796．。

分解分层方法应用的原理1. 什么是分解分层方法分解分层方法是一种软件工程中常用的设计原则和方法，它将一个大型复杂的系统划分为多个模块或组件，并按照不同的功能或责任进行分层。

每个层级都有明确定义的接口和职责，通过分层的设计可以使得系统结构更加清晰、模块化，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。

2. 分解分层方法的原理分解分层方法的原理是基于模块化和单一职责原则。

它主要包括以下几个原理：1.模块化原理：将一个大型系统分解为多个相互独立的模块或组件。

每个模块都有自己的功能和责任，并且通过接口与其他模块进行通信。

通过模块化的设计，可以将大问题分解为小问题，降低系统的复杂性。

2.单一职责原则：每个模块都应该有一个清晰明确的职责。

一个模块只负责一个功能或一种责任，不承担其他额外的功能。

这种单一职责原则可以使得模块更加集中，更容易管理和维护。

3.接口抽象原则：每个模块都应该定义明确的接口。

通过接口的定义可以约束模块的行为和功能，同时也可以提供一种松耦合的方式进行模块之间的通信。

通过接口抽象，可以降低模块之间的依赖性，提高系统的灵活性和可扩展性。

4.分层结构原则：根据功能和职责将模块划分为不同的层级。

每个层级都有自己的功能和责任，同时也对应着某种抽象级别。

通过分层结构，可以使得系统的结构更加清晰，模块之间的关系更加明确。

3. 分解分层方法的应用分解分层方法可以应用于各种软件开发和设计的场景，包括但不限于以下几个方面：•Web开发：在Web开发中，可以将前端和后端的功能划分为不同的模块和层级。

通过前后端分离的设计，可以实现前端与后端的解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。

•大型系统开发：在大型系统的开发中，可以将各个功能模块划分为不同的层级，如数据层、业务逻辑层、展示层等。

通过分层的设计，可以实现模块复用、功能隔离，提高系统的可扩展性和可维护性。

•框架设计：在框架的设计中，可以采用分解分层的方法，将框架的不同功能模块划分为不同的层级。

基于多级特征融合与注意力模块的场景识别方法
许华杰;秦远卓;杨洋
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2022(49)4
【摘要】场景图像通常由背景信息和前景目标对象构成,用于场景识别任务的卷积神经网络(CNN)通常需要根据场景中关键目标的特征,甚至结合目标之间的位置关系来识别出场景所属类别。

针对场景图像中较小尺寸的关键目标特征随着网络层次的加深而逐渐消失,从而导致场景识别错误的问题,提出了一种基于多级特征融合与注意力模块的场景识别方法。

首先,将深度神经网络ResNet-18的特征提取部分划分出5个分支;然后,将5个分支输出的多级特征进行融合,利用融合后的特征进行场景识别和分类,以弥补丢失的目标信息;最后,在网络中加入改进的注意力模块,以达到着重学习场景图像中关键目标的目的,进一步提升识别效果。

在多个场景数据集上进行实验对比,结果表明,所提方法在MIT-67,SUN-397和UIUC-Sports这3个场景数据集上的识别准确率分别达到了88.2%,79.9%和97.7%,相比目前主流的场景识别方法其具有更高的识别准确率。

【总页数】6页(P209-214)
【作者】许华杰;秦远卓;杨洋
【作者单位】广西大学计算机与电子信息学院;广西多媒体通信与网络技术重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于注意力机制和特征融合的手势识别方法
2.基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法
3.基于注意力机制特征融合与增强的自然场景文本检测
4.基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法
5.基于注意力和多级特征融合的铁路场景小尺度行人检测算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

区域合并与分裂的原理和应用1. 简介区域合并与分裂是一种常用的空间分析工具，它通过将空间单元进行合并或分裂，从而对空间模式和特征进行分析和研究。

本文将介绍区域合并与分裂的原理和应用，并通过列举实际案例来说明其实际应用价值。

2. 区域合并的原理和应用区域合并是指将相邻或相似的空间单元合并成一个更大的空间单元的过程。

它可以通过多种算法来实现，如最小距离合并算法、最大相似度合并算法等。

区域合并具有以下几个应用：•聚类分析：区域合并可用于将相似的空间单元聚类成一个新的区域，从而识别出相似的地理空间模式。

•空间分析：区域合并可以将空间单元的属性进行聚集，如计算平均值、最大值、最小值等，以揭示空间单元的整体特征。

•地理分布研究：区域合并可以将多个小的区域合并成一个大的区域，并计算出每个合并后的区域的属性值，从而研究地理现象的分布规律。

3. 区域分裂的原理和应用区域分裂是指将一个大的空间单元分裂成多个更小的空间单元的过程。

它可以通过多种算法来实现，如最小距离分裂算法、最大不相似度分裂算法等。

区域分裂具有以下几个应用：•热点分析：区域分裂可用于将大的区域划分成多个小的区域，从而对热点现象进行研究和分析。

•空间插值：区域分裂可以将大的区域分成多个小的区域，并通过插值算法对每个小区域进行插值，从而获得更精细的空间数据。

•地理分割研究：区域分裂可以将一个大的地理区域分成多个小的地理区域，以便更好地研究和理解每个小区域的特征和差异。

4. 区域合并与分裂的实际案例4.1 区域合并案例：聚类分析在城市规划研究中，研究人员希望将城市中具有相似功能和特征的区域聚类到一起。

他们可以使用区域合并算法来实现这一目标。

通过计算不同区域之间的距离或相似度，他们可以将相似的区域合并成一个新的区域。

4.2 区域分裂案例：热点分析在犯罪研究中，研究人员希望了解不同地区的犯罪热点分布情况。

他们可以将整个地区按照犯罪率进行分裂，将高犯罪率区域分成多个小的区域，以便更好地研究和理解每个小区域的犯罪特征。

分层视觉特征感知在目标识别中的应用I. 引言A. 研究背景和意义B. 目的和意义C. 研究方法和框架II. 相关研究综述A. 分层特征感知的历史与发展B. 深度学习在目标识别中的应用C. 目标识别的相关技术与算法III. 分层视觉特征感知在目标识别中的应用A. 视觉特征的定义与分类B. 分层视觉特征感知模型的构建C. 分层模型在目标识别中的应用与效果分析IV. 实验与评估A. 实验设计B. 数据集介绍C. 实验结果与分析V. 结论与展望A. 结论B. 展望VI. 参考文献I. 引言A. 研究背景和意义分层视觉特征感知在目标识别中的应用是计算机视觉研究中的重要方向之一。

在过去几年中，随着深度学习的发展，以及大规模数据集的建立，基于深度学习的分层视觉特征感知方法在目标识别任务中取得了显著的成果。

随着人工智能技术的广泛应用和深度学习算法的不断优化，分层视觉特征感知在目标识别中的应用将会更加广泛。

目标识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是从数字图像或视频中自动识别存在的目标物体。

在现实生活中，目标识别具有广泛的应用，如智能安防、自动驾驶、智能交通管理等等。

目标识别的准确性和鲁棒性对于实际应用至关重要。

B. 目的和意义本文旨在探讨分层视觉特征感知在目标识别中的应用，包括分层视觉特征感知方法的构建、应用及效果分析。

本文将介绍一些常见的视觉特征和算法，并介绍深度学习的相关知识。

针对目的，我们将设计并实验验证一个基于深度学习的分层视觉特征感知模型，并在大规模数据集上进行实验评估，验证在目标识别方面的优越性。

研究成果可进一步应用于计算机视觉、机器学习与人工智能等领域，推进目标识别技术的发展，具有重要的理论和实际意义。

C. 研究方法和框架本文采用文献综述、实验研究与数据分析等方法，其中文献综述主要包括分层视觉特征感知的历史与发展、深度学习在目标识别中的应用以及目标识别的相关技术与算法等方面的综述。

实验研究部分将采用基于深度学习的分层视觉特征感知模型进行实验，其中包括模型的构建、数据集的介绍及实验结果与分析等内容。

场景合成知识点归纳总结场景合成是指利用计算机图形技术，将不同元素合成到同一个场景中，使得这些元素看起来好像是在同一空间，达到虚拟视觉观感的效果。

二、场景合成的应用1. 电影特效制作：在电影中，场景合成技术被广泛应用，包括虚拟场景的制作、特效的添加、角色的替换等，使得电影更具视觉冲击力和逼真感。

2. 广告制作：在商业广告中，场景合成被用来制作逼真的虚拟场景，增强广告的吸引力和表现力。

3. 游戏开发：游戏开发中，场景合成被用来制作游戏的背景、地图、角色等，增加游戏的可玩性和真实感。

4. 虚拟现实技术：虚拟现实技术利用场景合成技术，将虚拟世界与真实世界融合，提供沉浸式的虚拟体验。

5. 医学影像处理：在医学影像处理中，场景合成技术被用来重建患者的身体结构、模拟手术场景等，为医生提供更直观的诊断依据。

6. 建筑设计：建筑设计师利用场景合成技术，将建筑模型与实景融合，更直观地展示设计方案。

三、场景合成的基本原理1. 内容分割：将要合成的场景中的不同元素进行分割，包括背景、前景、角色等。

2. 深度信息提取：提取每个元素的深度信息，以便进行三维空间的合成。

3. 图像融合：根据深度信息，将不同元素进行融合，使得它们看起来好像在同一空间中。

4. 光照和色彩调整：根据场景的整体光照和色彩风格，对合成后的图像进行调整，使得整体更加统一和逼真。

四、场景合成的关键技术1. 图像分割技术：图像分割技术用于将不同元素分割开来，包括传统的基于颜色、纹理等特征的分割方法，以及基于深度学习的语义分割方法。

2. 立体视觉技术：立体视觉技术用于获取场景中不同元素的深度信息，包括基于双目视觉的立体匹配算法、激光雷达扫描等。

3. 图像融合技术：图像融合技术用于将分割后的元素进行合成，包括传统的图像融合算法、基于深度学习的图像融合方法等。

4. 光照和色彩调整技术：光照和色彩调整技术用于调整合成后的图像，使得整体更加统一和逼真，包括基于光照估计的色彩一致化算法、基于颜色空间变换的调整方法等。

国土空间规划与实景三维融合纳入“三维立体自然资源一张图”的技术路径与难点韩科成（上海上大建筑设计院有限公司上海200072）摘要：“三维立体自然资源一张图”是国土空间基础信息平台及各类应用服务体系的数据基础，也是“数字中国”建设的重要基石。

本文探讨的国土空间规划与实景三维仅是“一张图”的组成部分，但依然有着复杂的数据构成。

实景三维是三维空间构架和底座，国土空间规划是用地管控和实施监督的基础，二者的融合需从数据库最底层的逻辑设计和物理设计入手，逐步解决数据生产、归集、入库、应用各阶段的诸多难题。

首先，对国土空间规划进行时空维度的“两级升维”，结合无人机逆向建模技术获取地理实体实景三维数据，通过数据归集，初步建立“协调共享、上下联动、时点追溯”的空间大数据；其次，按照“统筹设计、逻辑集成、物理分散”的原则，结合数字孪生、人工智能技术横向联动城市信息模型搭建“一张图”主数据库，构建“全域时空模型”，开展仿真模拟、态势预测、推演验证等工作；最后，以场景应用为开发导向形成前端管理平台，最终实现城市高质量和精细化治理的目标。

关键词：国土空间规划实景三维城市信息模型城市数字孪生数字中国中图分类号：TU984文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)01(b)-0013-041背景概述党的十九大报告提出创新引领建设数字中国。

《自然资源部信息化建设总体方案》［1］指出，自然资源数据是基础性、战略性信息资源，自然资源信息化是“数字中国”建设的基础支撑，“三维立体自然资源一张图”是国家自然资源“一张网、一张图、一个平台和三大应用体系”的核心构成部分。

回望“一张图”的前世今生，是为解决国土与城规部门数据的互通障碍、打破规划设计与审批监管的隔阂而提出的。

原国土部“土地二调”（2007）和原住建部“城乡规划法”（2008）出台之后，各自启动了基于自身规划事权的“一张图”系统的工作。

自然资源部成立后，“建立国土空间规划体系并监督实施的意见”（2019）提出了建设全国国土空间规划“一张图”的要求，伴随着国土空间规划的推进“一张图”实践进入快车道，业界普遍认为这是根源上破解传统规划弊端的关键［2］。