模块化技术在建筑墙体装饰设计中的应用研究

吴 珺

(合肥职业技术学院，合肥 241000)

0 引言

随着现代建筑和装饰业的快速发展，对建筑墙体装饰设计提出了更高的要求，进行建筑墙体装饰设计是整个家居装饰设计的基础，研究建筑墙体装饰设计方法是建立在对建筑墙体装饰的图案优化分析基础上的，在计算机视觉环境下进行建筑墙体装饰图案的分析和设计，采用现代图像处理技术，进行建筑墙体装饰图案设计，构造建筑墙体装饰设计的图像信息处理模型[1]，实现建筑墙体装饰的构图、色彩等优化设计，提高建筑墙体装饰的信息表达能力，促进建筑墙体装饰的优化设计。提出基于模块化技术和视觉重构的建筑墙体装饰设计方法，构建建筑墙体装饰图案的分析模型，采用模块化特征匹配方法实现对建筑墙体装饰的图案重构[2]，实现建筑墙体装饰的优化设计。最后进行仿真实验分析，展示了该方法在提高建筑墙体装饰设计效果方面的优越性能。

1 建筑墙体装饰的图案信息采集和特征分析

1.1 建筑墙体装饰设计的图案采集

为了实现建筑墙体装饰设计优化，采用计算机视觉特征分析技术对建筑墙体装饰设计的图案进行采集，对采集的建筑墙体装饰设计图案采用超像素融合方法进行信息融合处理，在纹理分布区域中对建筑墙体装饰的图案纹理进行智能匹配[3]。采用图像特征重构空间技术，读取建筑墙体装饰图案的三维纹理特征量，结合三维数据智能识别方法，形成建筑墙体装饰的图像信息处理库，读取建筑墙体装饰图案的纹理特征集，建立raw文件。按照特征采样技术，建立建筑墙体装饰的缓存数据库，并将图像存储在device memory中，根据device memory中建筑墙体装饰设计的信息处理库，读取建筑墙体装饰图像信息和纹理信息[4]。假设建筑墙体装饰的图像分布像素集为n，输出的建筑墙体装饰像素融合特征量为P(1)=[1-L-1]m-1，根据建筑墙体装饰图案的分布进行纹理点对配对，得到建筑墙体装饰的信息采集模型为：

(1)

(2)

在视觉传达下进行建筑墙体装饰图案特征匹配，采用分块融合的方法，构建建筑墙体装饰图案的相空间重构模型[5]，在像素点(x，y，σ)处，提取建筑墙体装饰设计图像的边界特征信息，进行图像检测，得到邻域帧强度为：

(3)

式中：Lxx(x，σ)为建筑墙体装饰图案纹理分布集；Lxy和Lyy为相似度特征量，根据建筑墙体装饰图案的边缘像素集分布，实现建筑墙体的区域分块重构，得到P(i，j)的边缘能量值，得到建筑墙体装饰图像的模块化视觉特征采集模型为：

(4)

式(4)中

(5)

综上分析，实现对建筑墙体装饰设计的图像采集，根据图像采集结果进行视觉重构，提高建筑墙体的装饰设计效果。

1.2 建筑墙体装饰设计的图像特征分析

(6)

在建筑墙体装饰图案的特征分布灰度邻域内，得到建筑墙体装饰设计的纹理分布特征量为：

(7)

式中：m和n为建筑墙体装饰图案的三维的图像投影编号；i和j为建筑墙体装饰纹理图案的特征匹配点；θ为建筑墙体装饰纹理图案的分块融合中心，采用像素特征量统计分析方法，得到建筑墙体装饰的主成分特征分量记为：

(8)

(9)

2 建筑墙体装饰图案设计优化

2.1 建筑墙体装饰设计的色彩融合处理

在上述构建建筑墙体装饰图案分析模型采用计算机视觉特征分析技术进行建筑墙体装饰设计的图案采集的基础上，进行建筑墙体装饰设计优化，计算建筑墙体装饰图案的边缘信息特征量，采用边缘轮廓检测方法[7]，得到优化的建筑墙体装饰图案特征提取输出为：

(10)

其中：

(11)

图1 建筑墙体装饰的模块化匹配模型

令Ix为建筑墙体装饰的模块化分块特征匹配集，其中x=P、N，提取建筑墙体装饰设计图案的边界信息特征量，结合模糊识别方法进行建筑墙体装饰设计的色彩融合性分析，建筑墙体装饰图案的活动轮廓为：

(12)

(13)

式中：Q为建筑墙体装饰图案的边缘尺度；W为弱边缘特征量，采用正则化特征融合方法进行建筑墙体装饰图案纹理信息增强和优化检测，在纹理映射变换下，得到特征匹配度为：

(14)

(15)

以提取的装饰图案色谱分布为基础，进行分块匹配，得到建筑墙体装饰图案设计的色彩融合模型，根据色彩融合结果，进行装饰设计优化[8]。

2.2 建筑墙体装饰设计的模块化技术优化

根据已知建筑墙体装饰的模块化匹配值，得到建筑墙体装饰的纹理分布强度满足I(x)=1，确定建筑墙体装饰的区域模板匹配值为：

(16)

采用自适应分块特征匹配方法确定建筑墙体装饰的优先级特征分布集[9]，得到建筑墙体装饰图案边缘融合特征集用式(17)描述为：

(17)

采用纹理智能匹配方法进行建筑墙体装饰的模板配准，配准函数为：

(18)

采用模块化技术，利用两幅建筑墙体装饰图案的差异性特征量[10]，得到建筑墙体装饰的相似度特征匹配函数为：

SPEC(t，f)=|STFT(t，f)|2。

(19)

采用边缘检测算法得到建筑墙体装饰设计的分块特征匹配函数，描述为：

(20)

在N×N窗口内，以wi为自适应加权向量，得到建筑墙体装饰的优化设计输出为：

Iif(x，y)=I×G(x，y，σi)，

(21)

Iiv(x，y)=I×stdfilt(x，y，wi)，

(22)

Sgif(x，y)=-log(Pif(x，y))，

(23)

3 仿真实验与结果分析

为了测试改进方法在实现建筑墙体装饰优化设计中的应用性能，进行实验分析，在Matlab中进行建筑墙体装饰设计仿真实验，建筑墙体装饰的图案信息采集的帧扫描频率为25 kHz，初始像素集为1 200×1 200，建筑墙体装饰图案分布的主成分特征量为1.47，误差匹配的范围为0.54～0.87，建筑墙体装饰的特征分块尺度为a=0.56，自适应迭代步数100，分块大小为500，根据上述参数设定，进行建筑墙体装饰优化设计，得到建筑墙体装饰图案如图2所示。

图2 原始的建筑墙体装饰图案

以图2的图案为研究对象，对采集的建筑墙体装饰设计图案采用超像素融合方法进行装饰信息融合和特征重构，提取建筑墙体装饰设计图案的边界信息特征量，实现建筑墙体装饰优化，得到优化设计效果图如图3所示。

分析图3得知，采用该方法能有效实现模块化技术的建筑墙体装饰图案设计，纹理和色彩的匹配效果较好。测试建筑墙体装饰的色彩匹配能力，得到对比结果见表1，分析得知，所提方法进行建筑墙体装饰设计的色彩匹配能力较好，设计的满意度水平较高。

图3 建筑墙体装饰设计优化图

迭代次数改进方法色彩分辨方法主成分分析方法1000.9450.8650.8452000.9770.8760.8873000.9890.9120.9234000.9970.9340.956

4 结语

构造建筑墙体装饰设计的图像信息处理模型，实现建筑墙体装饰的构图、色彩等优化设计，提高建筑墙体装饰的信息表达能力，提出基于模块化技术和视觉重构的建筑墙体装饰设计方法，在视觉传达下进行建筑墙体装饰图案特征匹配，采用分块融合的方法，构建建筑墙体装饰图案的相空间重构模型，采用像素特征量统计分析方法进行纹理匹配根据已知建筑墙体装饰的模块化匹配值，采用自适应分块特征匹配方法确定建筑墙体装饰的优先级特征分布集，实现对建筑墙体装饰的图案重构和优化设计。研究得知，该方法进行建筑墙体装饰设计的效果较好。