基于样本学习的专题地图自动设色方法研究

论文摘要

随着地理信息技术和计算机技术的不断发展与创新,人们获取地理数据更加便捷,无论是经验丰富的制图专家还是普通用户都可以参与地图制图,地图也从专业化逐渐走向大众化,大众制图时代来临。色彩作为地图的图解语言和制图过程中的重要影响因素,不仅能够表达定性定量的地理信息,更能够体现地图的艺术性和美学价值。有效的地图色彩有利于提升地图的视觉效果,提高地图的信息传递能力与内容负载量;反之,无效的地图色彩不仅影响着地图可观赏性更会传递错误的地理信息,因此色彩设计直接影响地图的可读性和可用性。当前已有许多制图学者与专家对地图设色展开研究并且取得了可观的成果,但是对于缺乏制图经验的新手和普通用户来说地图制图仍然是困难和复杂的,同时在制图过程中也存在自动化程度较低、效率不高等问题。地图颜色设计需要遵循许多原则,比如习惯用色原则,可辨识原则等,这些原则都是定性描述的,量化研究不够。其次当前地图颜色设计侧重单一型（质别型、级别型、两端型）配色方案的生成,混合型（两种及两种以上的单一类型配色方案组合）配色方案的自动生成方法研究较少。因此,本文基本地图样本学习对地图设色自动化方法展开研究,主要完成的研究内容和成果如下:（1）针对当前色彩定量研究没有顾及到人的满意度问题,本文分析了习惯用色等基本的用色规则,并分析了现有的一些量化研究,如直方图,核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）等方法,但是这些方法计算得到的颜色概率值（客观）与读者所选取颜色的满意度（主观）之间缺少相关性研究。因此在收集的地图样本基础之上,提出了将核密度估计与人的满意度联系起来的方法,实现色彩知识的量化并用以指导地图色彩设计。（2）针对当前配色方案的研究主要集中在单一型配色方案,而混合型配色方案研究较少的问题,本文分析了单一型和混合型配色方案后,结合当前地图色彩设计自动化程度和效率较低的现状,将人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Al-gorithm,ABC）的特征与混合型配色方案的规则相结合,进行初始化、适应度定义以及进行局部和全局搜索用以构建混合型配色方案模型,并结合不同的配色需求对蜂群参数进行调整与定义,实现混合型配色方案设色的自动化。（3）进行了实验验证与可用性分析。以调查问卷的方式对生成的色带进行评价实验,采用了效率、正确率和满意度作为评价指标,并与权威专家或机构的配色方案进行对比。基于同样的读图任务,25位读图者对3组对比图进行地图读图实验,实验表明,在效率和和正确率方面,本文提出的方法生成的配色方案总体上不低于对比配色方案,部分对比实验的正确率和效率都高于对比配色方案。在满意度方面,参与对比的配色方案均获得了较高的满意度。通过显著性分析,3组实验的满意度显著性差异不明显,因此本文提出方法生成的配色方案总体上不差于对比配色方案,部分甚至优于对比配色方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景与研究意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 基于知识与规则的地图设色研究
•     1.2.2 基于交互式方法的地图设色研究
•     1.2.3 基于自动化方法的地图设色研究
•     1.2.4 研究现状总结与分析
•   1.3 研究目标与研究内容
•     1.3.1 研究目标
•     1.3.2 研究内容
•   1.4 研究方法与技术路线
•     1.4.1 研究方法
•     1.4.2 技术路线
•   1.5 论文组织
•   1.6 本章小结
• 第2章 地图设色知识规则解析
•   2.1 色彩基本知识
•     2.1.1 色彩的三属性
•     2.1.2 颜色空间介绍
•   2.2 配色方案类型
•     2.2.1 单一型配色方案
•     2.2.2 混合型配色方案
•   2.3 地图习惯用色规则解析
•   2.4 本章小结
• 第3章 基于样本学习的地图颜色定量选取方法
•   3.1 地图颜色样本
•     3.1.1 地图样本收集
•     3.1.2 样本性质
•     3.1.3 样本分类方法
•   3.2 基于核密度估计的颜色样本概率估计
•     3.2.1 核密度估计基本介绍
•     3.2.2 核密度估计影响要素
•     3.2.3 基于KDE的颜色样本概率估计
•   3.3 样本概率值与人的满意度之间的联系
•     3.3.1 满意度获取
•     3.3.2 满意度和概率密度值的联系
•   3.4 本章小结
• 第4章 基于人工蜂群算法的混合型地图颜色模型生成
•   4.1 人工蜂群算法介绍
•     4.1.1 生物学背景
•     4.1.2 算法原理
•     4.1.3 算法的改进
•   4.2 ABC算法构建混合型配色模型
•     4.2.1 质别型+级别型方案混合
•     4.2.2 质别型+两端型方案混合
•     4.2.3 其他组合的配色方案混合
•   4.3 本章小结
• 第5章 算法实验验证
•   5.1 实验专题概况与实验结果
•   5.2 评测实验
•     5.2.1 评测指标
•     5.2.2 实验人群
•     5.2.3 评测内容
•   5.3 结果分析与结论
•     5.3.1 实验数据结果分析
•     5.3.2 实验结论
•   5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
•   6.1 结论
•   6.2 主要的创新点
•   6.3 不足与展望
• 参考文献
• 在读期间发表的学术论文及科研成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王虹

导师: 吴明光

关键词: 地图色彩设计,人工蜂群算法,核密度估计,自动化

来源: 南京师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用

单位: 南京师范大学

基金: 国家自然科学基金面上项目“视觉变量相似性驱动的时空数据符号化渲染方法”(41571433)

分类号: P208;P285

DOI: 10.27245/d.cnki.gnjsu.2019.000104

总页数: 85

文件大小: 7508K

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