生態園林景觀布局色彩的智能匹配方法設計

包 敏

（西安思源學院，陜西西安 710038）

生態園林景觀布局屬于綜合性學科，涉及美學、建筑學和環境學等。園林景觀布局不局限于對單一學科的呈現，而是綜合表征大眾審美趨勢與訴求。所以，生態園林景觀布局不僅是園林藝術與公共環境藝術，也是視覺傳達藝術，布局與視覺須統一協調且具有視覺沖擊與美觀。目前，大部分園林景觀布局更重視協調性，忽略色彩要素，尤其是色彩匹配[1]。本研究設計了一種新型的生態園林景觀布局色彩智能匹配方法，以實現色彩要素的合理匹配，確保色彩的高相似度，保障景觀布局的美感，提高視覺效果，提升色彩匹配效率[2]。

1 圖像獲取與處理分析

將景觀圖像劃分為反射光成分與入射光成分，在生態園林景觀內提取子模塊，基于高斯函數進行入射分量計算，以局部重疊策略為載體進行子模塊平移，計算出圖像入射分量，減去原始圖像的入射分量，獲得反射分量，實現圖像增強處理，縮短圖像色彩識別的時間，提升色彩匹配效率與水平[3]。

基于Retinex 理論，設定生態園林景觀圖像由反射光與入射光共同構成，假設P（x，y）代表反射光，Q（x，y）代表入射光，景觀圖像則為：

對數域內減去園林景觀圖像入射分量，獲取增強處理的景觀圖像，即：

式中，T（x，y）代表景觀圖像；F（x，y）代表增強處理后的景觀圖像；T（x'，y'）代表景觀圖像的對數；Tlow（x，y）代表入射分量。

2 研究方法

2.1 提取特征

將增強處理后的景觀圖像轉換到色彩空間中，將其中的分量量化成128種色彩的4、4和8等份，把景觀圖像等分為N×N 個子模塊。整合子模塊的色彩像素頻度數，將出現頻率最高的像素相應色彩作為子模塊主色彩。根據子模塊的主色彩關聯性進行景觀圖像劃分，劃分為4 個連通域。假設Parti代表連通域，其i=1,2,3，……，R×R。

為提取景觀布局色彩特征，需計算圖像連通子區域的色度矩。色度矩即轉換景觀圖像于二維色度空間，計算像素色度矩，據此結果提取色彩特征。色度矩是基于區域特征獲得，以其為載體，有助于提取和保存景觀布局色彩特征[4]。

rgb色彩空間可表示為：

式中，R、B和G代表色彩連通區域的紅色、藍色和綠色分量；k代表與0相近的常數。

轉變rgb色彩空間為二維空間，即：

（rg，yb）空間色差度量接近常人眼睛色差度量，可作為色度空間。在色度空間內對不同像素色度矩進行計算與分析，通過多項式Hn（x），在第i子區域內實現逐層累加，以獲得景觀布局色彩特征即：

式中，Dmn代表權系數；rg(p)和yb(p)代表色度空間存在值。

2.2 智能匹配

生態園林景觀布局中的色彩均可作為矢量集，并存在于色彩空間中。任何矢量在景觀圖像中均存在相應色彩，計算特征矢量相似度，以結果為依據對色彩相似度進行評判，在此基礎上實現景觀布局色彩智能匹配[6]。

設定W'（r'，g'，b'）和W″（r″，g″，b″）分別表征色彩空間存在的不同顏色；η代表色差因子，可基于此因子對不同顏色差異進行詳細闡述，計算公式為：

W'和W″闡釋的顏色相似度越大，色彩矢量的差異越小，色彩因子值也越小；其余色彩相似度間呈反相關關系。W'和W″描述顏色相同時，色差因子值為0，色彩相似度最大，代表顏色完全相同。

以色彩相似度與色彩因子的反相關關系為依據，景觀布局色彩的相似度可基于色差因子進行度量分析。

灰度圖像匹配時，受到相容性、極線、視差范圍和唯一性等的限制。為準確和合理地利用園林景觀圖像的色彩信息，需在色彩匹配時，添加色彩相似度進行限制，即最佳匹配點應控制在視差搜索范圍內與基準點間顏色差異最小的點，基準點和最佳匹配點的色差因子最小。

色彩智能化匹配方法基于像素灰度差平方和（Δk）與色差因子之間的乘積，引進色彩相似性約束，即：

當需要匹配點的色差因子處于最小狀態的時候，其屬于最佳匹配點，滿足公式（6）。

在色彩匹配時，對比需要匹配的點與基準點間的顏色差異，所提供的約束無法滿足相關標準。景觀布局色彩智能化匹配方法基于m ×n 的待匹配點與基準點的像素鄰域間色差因子總和，進一步限定色彩相似度范圍[7]，即：

式中，σwv代表基準點與需要匹配點像素鄰域中對應像素點間的色差因子。

基于公式（8）獲得景觀布局色彩匹配公式，即：

3 結果與分析

為驗證色彩智能匹配效果，采用生態園林景觀布局色彩智能匹配方法（方法1）、基于MSCR 與CSLBP 的色彩匹配方法（方法2）和基于樹形動態規劃與色彩權值的色彩匹配方法（方法3）3 種不同方法進行匹配試驗，對比不同方法的生態園林景觀布局色彩匹配效果（圖1 ～4）。

相較于方法2 和方法1，本研究設計的方法1 的匹配效果更佳，色彩相似度較高，提高了生態園林景觀布局的視覺效果。

為驗證色彩匹配效率，對3 種不同方法的匹配耗時進行詳細測試[8]（表1）。在5 次迭代中，通過方法1 進行色彩匹配時，耗時非常短；基于方法2 進行色彩匹配時，耗時較長；基于方法3 進行色彩匹配時，耗時最長。方法1耗時最短，主要是由于此方法以Retinex 理論為載體，對景觀圖像進行了增強處理，可短時間內辨別景觀色彩，縮短了色彩匹配時間，提高了智能匹配效率。

為深入檢驗方法1 的實效性，對3 種不同方法的匹配精確度進行測試[9]（表2）。在多次迭代中，方法1 的匹配精確度較高；方法2 的匹配精確度相對較低，且不穩定；方法3 的匹配精確度最低。方法1的匹配精確度較高，主要是由于其在色彩匹配中引入了色彩相似度約束，可準確通過景觀圖像色彩信息實現色彩高度匹配，保證了匹配的精確性。

圖1 原始圖像Fig.1 Original image

圖2 方法1匹配效果Fig.2 Matching effect of method 1

圖3 方法2匹配效果Fig.3 Matching effect of method 2

圖4 方法3匹配效果Fig.4 Matching effect of method 3

表1 不同方法色彩匹配耗時Tab.1 Color matching time of different methods（s）

表2 不同方法匹配精確度Tab.2 Matching accuracy of different methods （%）

4 結論與討論

相較于基于MSCR 與CS-LBP 的色彩匹配方法和基于樹形動態規劃與色彩權值的色彩匹配方法，本研究設計的生態園林景觀布局色彩智能匹配方法的匹配效果更佳，色彩相似度較高，可提高生態園林景觀布局的視覺效果，主要是由于該方法對景觀圖像做了增強處理分析，強化了圖像色彩相似度。

生態園林景觀布局色彩匹配應遵循整體色調統一協調并呈現地域特色等原則，整合植物、建筑、鋪裝、水系和山體等多景觀要素，充分考慮所有要素，從整體到局部進行色彩的科學匹配，以實現景觀色彩的有機關聯。色彩是基于物理條件所生成的且不受人意志影響的效果呈現，在生態園林景觀布局中發揮重要作用。現有的景觀布局色彩匹配方法耗時長、效率較低且精確度低。本研究設計的生態園林景觀色彩智能匹配方法耗時短、效率高且精確度高，可進行推廣與應用。

本研究未充分考慮復雜特殊地貌中生態園林景觀的色彩匹配；受實際情況限制，研究量化分析較小，雖可滿足研究需求，但所得方法的準確性有待進一步考證。