14、景观灰空间形态分析与模拟评估及基于智能算法和虚拟现实的3D动画设计制作

景观灰空间形态分析与模拟评估及基于智能算法和虚拟现实的3D动画设计制作

景观灰空间形态分析与模拟评估

在景观设计中，灰空间的分析与模拟评估是重要的环节。

灰空间分割算法

对于多焦点图像的灰直方图，采用特定的公式来描述相关特征。公式如下：
[F_k(i) = P_k^ (i)\frac{1}{1 + f_d | i - x_k |^4}]
其中，(F_k)表示以(x_k)为中心点的第(k)个聚类子集，(P_k^ )为(C)函数组中的长度。该公式能很好地拟合多焦点图像灰直方图中每个峰值的特征，相邻分区势函数曲线的交点即为分割阈值。

阈值分割方法用于灰重叠区域的分割，具体操作步骤如下：
1. 设定灰重叠图像(f(x,y))有(N)个像素和(L)个灰度级。
2. 制作灰度直方图，并通过归一化得到每个灰度级对应的概率(p_i)，满足(\sum_{i = 1}^{L} p_i = 1)（(i = 1, 2, \cdots, L)）。
3. 选择阈值(T)将(f(x,y))分为两类，(R_1)由灰度级在([0, T])的像素组成，(R_2)由灰度级在([T + 1, L])的像素组成。
4. 整个多焦点图像的灰重叠区域分类为(u_T = \sum_{i = 1}^{L} i p_i)。

图像灰度重叠区域的识别

采用最大类间差算法作为多焦点图像灰度直方图的拟合函数，它是一个无限光滑的函数，能准确逼近多焦点图像灰度直方图的边缘，完成多焦点图像灰度重叠区域的识别。
- (R_1)类的灰度值为：(u_1 = \frac{\sum_{i = 0}