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碎纸片的拼接复原 摘要 本文主要探讨碎纸片的拼接复原问题。对碎纸片的自动拼接技术进行分析和研究，分别利用算法、算法和相位相关算法完成不同要求的碎纸片的拼接复原，并借用软件求解得到相应的结果。 针对问题1，利用算法对附件1中的中文和附件2中的英文碎纸片进行拼接复原。然后运用广度有哪些信誉好的足球投注网站模型对算法得出的结果进行检验，证明算子的拼接过程无误，最后得到拼接复原图像（图1、图2）和拼接顺序表（表1、表2）。 针对问题2，利用角点检测器作为特征点的提取工具，找出任意两幅图角点之间的对应关系，然后采用归一化互相关法进行角点匹配 ，求得匹配的相关系数，得到拼接复原图像（图3、图4）和拼接顺序表（表3、表4），若相关系数越大，则说明碎片的匹配度越高。最后利用SPSS软件求得相关系数为0.924，从而证明该拼接复原模型准确。 针对问题3，考虑到该问题是两面都有文字，通过基于区域的图像配准的相关法，对于存在平移、旋转和尺度缩放的图像，利用图像间相似性最大化的原理实现配准，由于相关法是一种寻优的全有哪些信誉好的足球投注网站算法，但是计算量相当大，本文利用相位相关法，大大降低了运算的复杂度，得到拼接复原图像（图5）和拼接顺序表（表5、表6）。最后通过模版匹配算法对模型3检验，证明模型3准确、合理。 关键词： 算法 算法破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复获取等领域都有重要的应用。传统上，复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。随着计算机技术的发展，人们试图开发碎纸的自动拼接技术，以提高拼接效率。对于给定的来自同一页的片（仅纵切），建立碎纸拼接算法，并针对附件1给出的数据进行复原对于碎纸机纵切横切的情形，模型和算法，并针对附件给出的数据进行复原。从现实出发，模型与算法对于给定的来自同一页的片（仅纵切对于碎纸机既纵切又横切的情形，利用算法出每张图片中的特征点，找出任意两张图之间的角点关系，然后采用归一化互相关法进行角点匹配，得出最佳的匹配方案。最后借助软件求解得到拼接复原的图片，得该209块碎片的拼接顺序。借助软件求解得到拼接复原的图片，并得块碎片的拼接顺序。在碎纸拼接的过程碎片没有丢失碎纸片的表面光滑，他们之间的的分割线没有宽度各碎纸片的文字高度相同，间距相同。 碎纸片的形状是完全规则的。 字母 代表意义 1 方向矢量 2 梯度矢量 3 图像点处的法向矢量 4 中心像素 5 、 两个阈值 6 该点在水平方向上的导数 7 该点在垂直方向上的导数 8 、 相关矩阵的两个特征值 9 某点在偏移下的亮度化变量 10 尺度因子 11 、 相关窗口内像素灰度的平均值 12 交点响应函数 13 相关系数函数 14 和 的偏移量 5.模型的建立与求解 5.1模型1的建立与求解 5.1.1模型1的建立 对于问题1，本文利用了边缘算子的算法进行处理。 检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。图边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。边缘检测step1:用高斯滤波器平滑图；= 在某一方向上是的一阶方向导数为： == n= = 式中：是方向矢量，是梯度矢量。 将图像与作卷积，同时改变的方向，*取得最大值时的就是正交于检测边缘的方向。 step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；= =* = 反映了图像点处的边缘强度，是图像点处的法向矢量。 step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。 解决方法：利用梯度的方向。 图非极大值抑制 四个扇区的标号为0到3，对应3*3邻域的四种可能组合。在每一点上，邻域的中心像素M与沿着梯度线的两个像素相比。如果M的梯度值不比沿梯度线的两个相邻像素梯度值大，则令。step4:用双阈值算法检测和连接边缘。减少假边缘段数量的典型方法是对使用一个阈值。将低于值的所有值赋零值。阈值解决方法：双阈值算法边缘连接边缘。边缘边缘边缘边缘边缘边缘边缘边缘连接边缘双阈值算法对非极大值抑制图像作用两个阈值和，且2，从而可以得到两个阈值边缘图像和。由于使用高阈值得到，因而含有很少的假边缘，但有间断(闭合)。双阈值法要在中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在的邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在中收集边缘，直到将连接起来为止。软件运行得到碎纸片的拼接复原结果。复原图见附录二，排列顺序如下： 表1 附件1碎片序号复原中文顺序表 008 014 012 015 003 010 002 016 00