【摘 要】
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针对建筑物立面的窗户提取问题,该文采用结合方向梯度特征、机器学习以及窗户规则性排列特征的方法:首先利用一个窗户模板的HOG特征,将模板与图像中的矩阵进行相关系数匹配,提取出正负样本;通过使用基于HSI色彩模型的颜色分布直方图和梯度方向直方图的方法对窗户特征进行提取,得到样本训练的SVM分类器,通过SVM识别所有窗户矩阵,根据矩阵灰度的相关条件对图像窗户目标筛选;再使用聚类求平均的方法获得精确的位置
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针对建筑物立面的窗户提取问题,该文采用结合方向梯度特征、机器学习以及窗户规则性排列特征的方法:首先利用一个窗户模板的HOG特征,将模板与图像中的矩阵进行相关系数匹配,提取出正负样本;通过使用基于HSI色彩模型的颜色分布直方图和梯度方向直方图的方法对窗户特征进行提取,得到样本训练的SVM分类器,通过SVM识别所有窗户矩阵,根据矩阵灰度的相关条件对图像窗户目标筛选;再使用聚类求平均的方法获得精确的位置;最后根据建筑物立面窗户之间的规则排列特性作进一步筛选和补充。结果表明,该方法可以在极少人工处理的基础上
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对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混
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