規(guī)則碎紙片的拼接復(fù)原模型

1、規(guī)則碎紙片的拼接復(fù)原模型規(guī)則碎紙片的拼接復(fù)原模型摘要摘要圖像碎片復(fù)原技術(shù)是一項(xiàng)綜合的并具有實(shí)用價(jià)值的研究課題它的最終目的是要從大量的任意圖像碎片中找出真正符合實(shí)際的匹配對(duì)并根據(jù)這些匹配關(guān)系將相鄰的圖像碎片拼合起來(lái)重現(xiàn)圖像的原貌。圖像碎片的復(fù)原工作是以實(shí)際碎片為參考依據(jù)進(jìn)行的建立能夠準(zhǔn)確描述實(shí)物的計(jì)算機(jī)模型是圖像碎片復(fù)原工作的關(guān)鍵步驟之一對(duì)碎片復(fù)原的后續(xù)工作有基礎(chǔ)性的作用模型建立的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性將影響到后續(xù)工作能否順利進(jìn)行下去。本文利用邊

2、緣特征點(diǎn)匹配，相關(guān)系數(shù)，廣度搜索法等方法建立了規(guī)則碎紙片的拼接復(fù)原模型。對(duì)于問(wèn)題一，我們利用邊緣特征點(diǎn)匹配的方法，先提取邊緣特征點(diǎn)的灰度矩陣，再尋找矩陣相似度最大的碎片實(shí)現(xiàn)匹配。對(duì)于問(wèn)題二，我們采用了基于文字特征的半自動(dòng)拼接方法，通過(guò)找到相交點(diǎn)距離相等的最大個(gè)數(shù)來(lái)確定匹配圖像。對(duì)于問(wèn)題三，我們提取了各邊的像素作為灰度矩陣，用X，Y，H，L確定目標(biāo)函數(shù)mind（）=，mind（）=，運(yùn)用廣度搜索算ijXYijXY?ijHLijHL?法找出

3、最佳匹配項(xiàng)。最后，本文還對(duì)模型推廣進(jìn)行了進(jìn)一步討論，分析了模型的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)模型的方法和思路。關(guān)鍵詞：圖像拼接；規(guī)則碎片；圖像復(fù)原；灰度矩陣；廣度搜索算法；特征匹配；自動(dòng)拼接；圖像分割；匹配準(zhǔn)則8.假設(shè)所有的碎片中都存在相互匹配的碎片。9.假設(shè)所有碎片都在一次掃描下完成。三三符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明：第i個(gè)碎片iA：縱向切割時(shí)，碎片的灰度矩ijX:橫縱切割時(shí)，碎片左邊的灰度矩X:橫縱切割時(shí)，碎片右邊的灰度矩Y:橫縱切割時(shí)，碎片上邊的灰度矩

4、H：橫縱切割時(shí)，碎片下邊的灰度矩L：灰度矩與的相關(guān)系數(shù)1122ijijXX?11ijX22ijX四模型的建立與求解四模型的建立與求解5.1.15.1.1問(wèn)題一的分析問(wèn)題一的分析如果是一個(gè)整體分裂成的兩個(gè)碎片那么兩個(gè)碎片裂口對(duì)應(yīng)的部分的顏色(對(duì)灰度圖像而言就是灰度信息)會(huì)有很強(qiáng)的相關(guān)性這是碎片間除了輪廓外信息外最重要的信息之一。由于碎片的輪廓是完全一致的，我們只考慮碎片裂口對(duì)應(yīng)的部分顏色對(duì)圖像匹配的影響。完成圖像碎片匹配過(guò)程后相互匹配的圖

5、像碎片就被找到了同時(shí)也得到了圖像碎片的匹配段并在碎片間建立了對(duì)應(yīng)的匹配信息表并記錄了構(gòu)成匹配對(duì)的匹配線段的相關(guān)信息如匹配起始點(diǎn)終止點(diǎn)等。接下來(lái)的工作就是將相互匹配的圖像碎片拼接起來(lái)恢復(fù)圖像的原貌。5.1.25.1.2問(wèn)題一的模型建立問(wèn)題一的模型建立設(shè)碎片的每條邊的灰度矩為，，i=12…19j=1或iAL??123...ijlXxxxx?2，=0或1。i代表第i個(gè)碎片，j=1表示碎片左邊，j=2表示碎片右邊，=0lxlx代表黑色，=1代表