地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統設計

馬佳博

摘? 要： 傳統的城鎮景觀空間分布特征提取系統的可靠性差，為此設計地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統。在系統硬件的芯片設計中，對芯片中集成的處理器硬核與SoC組件進行連接設計，對高清晰度多媒體接口與連接器的管腳進行了分配，完成了系統的硬件設計。在此基礎上，在系統的軟件設計中安裝交叉編譯工具鏈，將內核文件進行編譯，引入Sobel算法，完成地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的設計。為了檢測系統性能，設計對比實驗，設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統得到的空間分布特征直方圖與原空間分布特征直方圖的相似度為99.8%，比傳統特征提取系統的相似度高出23.5%，驗證了設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的可靠性。

關鍵詞： 城鎮景觀; 空間分布; 特征提取; 系統設計; 地貌影響; 性能測試

中圖分類號： TN911.73?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）06?0152?04

Design of urban landscape spatial distribution feature extraction system under geomorphology influence

MA Jiabo

（Shenyang Ligong University， Shenyang 110159， China）

Abstract： As the poor reliability of the traditional urban landscape spatial distribution feature extraction system， an urban landscape spatial distribution feature extraction system under the influence of geomorphology is designed. In the chip design of the system hardware， the integrated processor hardcore and SoC components are connected， and the pins of the high definition multimedia interface and connector are allocated to complete the hardware design of the system. On this basis， the cross?compilation tool chain is installed in the software design of the system to compile the kernel file， and the design of urban landscape spatial distribution feature extraction system under the influence of geomorphology is completed by introducing the Sobel algorithm. The contrast experiments to detect the system performance show that the similarity between the histogram of spatial distribution feature obtained by the designed system and the original system is 99.8%， 23.5% higher than that of the traditional system， which verifies the reliability of the urban landscape spatial distribution feature extraction system under the influence of geomorphology.

Keywords： urban landscape; spatial distribution; feature extraction; system design; geomorphic influence; performance test

0? 引? 言

為了直觀地對地表形態進行表達，空間分布特征提取系統應運而生，在對某區域進行空間分布特征進行分析中，具有很大應用潛力[1]。傳統的城鎮景觀空間分布特征提取系統在對空間分布特征進行提取時，提取到的特征圖像可靠性差。針對上述問題，本文設計地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統。在系統硬件的芯片設計中，對芯片中集成的處理器硬核與SoC組件進行連接設計，對高清晰度多媒體接口與連接器的管腳進行了分配，完成了系統的硬件設計;在系統的軟件設計中安裝交叉編譯工具鏈，將內核文件進行編譯，引入Sobel算法，通過算子卷積模板計算出圖像邊緣，完成地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的設計。

1? 分布特征提取系統設計

在地貌影響下，城鎮景觀空間分布特征提取系統采用ZingRDK提取功能，能夠減少復雜的操作[2]。本文設計的特征提取系統主要包括數據存儲模塊、城鎮景觀瀏覽模塊、地形特征提取模塊和地貌整體分類模塊。系統主要功能模塊表如表1所示。

1.1? 硬件設計

地貌影響下的城鎮景觀空間分布特征提取系統選取ZingRDK作為特征提取硬件，集成了處理器硬核和可編程邏輯的SoC組件[3]，在進行特征提取時可以同時進行ARM與FPGA設計，更加靈活。ZingRDK特征提取硬件的結構分布框圖如圖1所示。

1.1.1? 芯片設計

ZingRD特征提取套件使用的是XC7Z020?1CLG484C Zynq?7000 EPP芯片，能夠集成處理器硬核和可編程邏輯的SoC組件[4]，芯片的總體框圖如圖2所示。

在選用的芯片中，處理器硬核是ARM A?08的應用級別處理器，能夠搭載SoC組件并成功運行。處理器硬核和可編程邏輯的SoC組件之間的連接方式采用的是工業標準的高級可擴展接口（AXI），在芯片內部這兩部分實現了高帶寬、低延遲的數據交互[5]。

1.1.2? HDMI接口設計

系統中采用的ZingRDK作為特征提取硬件自帶HDMI接口，由芯片主導信號的發送，日常的數據交互主要都是通過HDMI接口完成[6]。主要由信源和信宿組成，能夠滿足1 080P分辨率視頻的播放，多種音頻格式都能夠兼容，最高傳輸速度能夠達到10 Gb/s，能夠達到高清時代的標準要求。設計HDMI端口與連接器的管腳分配表如表2所示。

在HDMI端口與連接器的過程中，要將HDMI端口與DTA平臺進行連接，設置完成后，HDMI連接器（JH 1）管腳能夠高速訪問數據存儲器，并在進行波特率設置時，將波特率[7]設置成1 231 000 b/s。

1.2? 軟件設計

1.2.1? 內核文件

在軟件執行時，必須將內核文件進行重新編譯以供識別。為了解決這一問題，需要在軟件設計時安裝交叉編譯工具鏈并將內核文件進行編譯[8]。在系統進行特征提取時，可以在源碼的基礎上，根據地貌影響下的城鎮景觀空間的實際情況，對內核文件進行裁剪、編譯和移植。內核文件配置菜單的部分重要源代碼如下所示：

<*>MMC/SD/SDIO card support? ???>

< > Sony MemoryStick card

support （EXPERIMENTAL）? ???>

<*> userspace? I/O drivers? ???>

本文系統中，交叉編譯工具鏈由編譯器、解釋器和連接器三部分組成， 將內核文件復制到交叉編譯工具鏈上并進行編譯，具體步驟為：

1） 配置環境變量。將系統工作的環境變量進行定義。

2） 編譯配置板子。以.dts作為模板，添加Sobel算法的設備樹節點，./scripts/dtc/dtc?I dts?O dtb?o../devicetree?ext4.dtb dts/digilent?zed.dts。

3） 在ARM/BOOT路徑下生成uImage（內核文件）：將u?boot拷貝到上一級文件并重新命名為u?boot. elf，處理器在系統上電后，會自動執行在片內已經固化好的Boot ROM中的文件[9]，完成uImage（內核文件）的編譯。

1.2.2? Sobel算法

在內核文件編譯完成的基礎上，引入Sobel算法，根據像素8相鄰區域內的灰度加權差對邊緣進行檢測，對于圖像中的噪聲有一定的緩沖，能比較準確地提取圖像中目標和背景的分界線[10]。在提取的過程中，可以將圖像[f（x，y）]視為一個曲面，能夠得到圖像上任意一點在[x，y]兩個方向上的一階偏導數[10]，進而能夠得到梯度幅值和閾值，比較這兩者的大小，能夠判斷出圖像的邊緣。圖像[f（x，y）]中任意一點[（x，y）]的水平梯度的分量[Gx]的計算公式如下：

根據式（1）和式（2）的梯度分量求出梯度幅值后，與事先設定好的閾值[Th]進行比較，當幅值比閾值大時，默認該點[（x，y）]為邊緣點。

2? 實? 驗

為了驗證設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的有效性，利用現有的城鎮景觀空間分布特征提取系統和設計的系統對統一城鎮的景觀空間分布進行特征提取，并將提取結果進行對比。

2.1? 實驗準備

以某地的景觀空間分布為研究對象，如圖3所示。

將圖3中的景觀圖像繪制成空間分布特征直方圖，如圖4所示。

2.2? 實驗結果與分析

分別利用設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統和傳統的空間分布特征提取系統分別對上述的某地景觀圖像進行特征提取，并繪制成空間分布特征直方圖，結果如圖5所示。

將傳統的空間分布特征提取系統得到的直方圖與圖5的空間分布特征標準直方圖在圖片對比工具中進行對比，相似度為76.3%;將設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統得到的直方圖與圖4的空間分布特征標準直方圖在圖片對比工具中進行對比，相似度為99.8%。說明了本設計系統空間分布特征提取的可靠性強，驗證了設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的有效性。

3? 結? 語

本文設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統，在系統硬件的芯片設計中，對芯片中集成的處理器硬核與SoC組件進行連接設計，對高清晰度多媒體接口與連接器的管腳進行分配，完成了系統的硬件設計。在此基礎上，在系統的軟件設計中安裝交叉編譯工具鏈，將內核文件進行編譯，引入Sobel算法，完成地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的設計。對比實驗證明，設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統得到的空間分布特征直方圖與原空間分布特征直方圖的相似度為99.8%，比傳統特征提取系統的相似度高出23.5%，驗證了設計的地貌影響下城鎮景觀空間分布特征提取系統的可靠性。

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