基于视觉传达技术的场景空间特征的研究

李甲骏

(河北张河湾蓄能发电有限责任公司， 河北 石家庄 050000)

0 引言

对于特征不同的场景空间，需给予准确有效的归类，而实现精准归类的基础即为对不同场景空间特征的分析[1]。实施特征选取与提取之前，需先对原始图像数据内所具备的不同程度噪声与冗余信息实施预处理[2-4]。为有效提升图像预处理中滤波除噪的效果，并提升场景空间图像的清晰呈现效果，应先选取恰当的图像采集方式，采集所需场景空间的图像数据作为实施特征分析的基础[5-6]。

泛化深度迁移特征的高分遥感场景分类方法是通过将整合后的遥感场景图像输入到深度卷积神经网络内实施预训练，将泛化性能更高的全局特征提取出，实现对遥感场景的分类，该方法虽具有较好的降噪效果与分类精度，但其分类的时效性稍差[7]；局部特H2征的多目标图像分割方法是通过运用双目摄像头采集场景图像，并实施相应预处理后，运用立体匹配将场景的深度信息获取到并确准目标区域，通过提取目标区域局部特征完成聚类分割，此方法聚类精度较高，聚类时效性好，但其降噪效果不够理想，视觉呈现效果稍差[8-9]。

视觉传达技术通常可运用立体视觉的方式实现，包括摄像系统等，基于此方式所采集的图像，具有更高的视觉传达效果[10]。基于此本文研究一种视觉传达技术的场景空间特征分析方法，通过采集场景空间图像并实施滤噪处理，实现以视觉传达的方式呈现场景空间图像，并基于此提取空间特征，完成对不同场景空间特征的有效分析，依据特征分析结果达到精准归类不同场景空间图像的目的。……