基于聚类分析的规则文字碎片拼接技术研究

针对目前国内外鲜有关于规则文字碎片拼接技术的研究问题,本文基于聚类分析方法及matlab程序设计提出了一种用于解决此问题的方法.对于规则文字碎片,利用图像的像素值矩阵进行分析,通过对各个碎片的边缘像素值向量进行聚类,借助最小距离进行边缘匹配,实现规则文字碎片的拼接.实验证明,该方法能够有效实现规则文字碎片的拼接.     

基于Matlab研究碎纸片的拼接复原

针对碎纸片自动拼接复原,分析单面纵切、单面纵横切、双面纵横切三类情况,提取图片信息,分别建立欧氏距离计算模型、矩阵相似点判别模型,使用Matlab软件编程计算,得到实现碎纸片自动拼接复原的程序算法,实现了所给碎纸片的自动拼接复原.     

基于文档内容的碎纸拼接技术

在深入研究文档碎片预处理和拼接复原的相关理论和技术的基础上,针对文档碎片拼接过程中可能会出现的大量轮廓相同或相似的碎片的问题,提出了单面规则纵切文档碎片的拼接算法.算法分别提取每个文档碎片的左右边界特征,将每个碎片的右边界特征与其余碎片的左边界特征进行匹配,以确定碎片之间的匹配关系.     

碎纸片拼接复原的算法研究

根据打印纸最左边字的特点,通过人工干预,确定出碎纸条的头条。再通过每一条破碎最左边与最右边字的特点,用数字0或1代替每一条碎纸片上的字,将其两边转化为两个向量,根据碎纸条头条的左右向量,利用纸条相邻向量的关系,建立复原算法,最后逐一将碎纸片进行拼接与复原。     

碎纸片的拼接复原

根据“文档文字单一,行高和行间距固定”的碎纸片文字的几何特征,建立数学模型,进而设计相应算法程序实现了自动化或半自动化地碎纸片的拼接和复原目的.     

破碎文件碎纸片的自动拼接复原

针对文献[1]提出的三个问题,讨论文件碎纸片的计算机自动拼接技术。利用像素点作数字化图像处理,引入图像梯度和碎片边缘特征差异度计算公式,建立最短路径的规划模型,对碎片进行最优化匹配;根据中英文字特点,给出不同的碎片行特征确定方法,据以解决聚类与纵向拼接。经过LINGO运行,得到了5份碎片实例的拼接复原结果。     

基于碎纸片拼接复原破碎文件的多种算法研究

破碎文件的拼接复原在很多领域都有应用。文章针对边缘信息较多的纵切碎纸片,在扫描图像作二值处理的基础上,建立起边缘差别最小化的点对点模型;对于边缘信息较少的纵横切碎片,建立起提升黑点贡献的赋权点对点模型和利用碎片内部信息的几何特征模型,并给出了英文定位线的提取方法以供找出同行碎片;为适应更复杂的双面打印碎片,对赋权点对点模型作了改进。     

基于规则信息的文档碎纸片半自动拼接

针对含有文字信息的文档被纵切或被纵横切后碎纸片的拼接复原,运用灰度图像原理、欧式距离理论及数据聚类算法等方法,结合设计的算法分别建立欧氏距离匹配模型与类数据聚类的欧氏距离匹配模型,利用M atlab软件编程处理,给出仅纵切或纵横切的中文和英文文档拼接复原的处理办法,并对该处理办法进行相应的推广和展望。     

基于图像处理的文档碎纸拼接技术研究

碎纸拼接技术是指利用纸质碎块文件所携带的信息,对其进行准确高效的复原。针对由碎纸机规则纵切或是规则横纵切所得碎纸片,通过碎片信息导入、图像边缘提取和骨架特征对比等步骤,给出了基于matlab图像处理的拼接复原方法,以及复原最终的完整效果图。     

碎纸片的拼接复原研究

本文针对破碎文件的拼接复原问题.借助MATLAB和EXCEL,采用动态规划的方法,将碎片文件图像二值化,获取其每一个像素点的数据,并通过最大类间方差法,利用状态转移方程和策略分析,建立了碎纸片拼接复原模型与算法;最后,用动态规划的方法,对碎片进行排序重组,复原原文件.     

一种基于文字特征的碎纸片拼接算法设计

提出了一种解决碎纸片拼接复原的方法。该方法首先把边界文字连续点的数目作为文字特征,然后使用连续八连通对边界文字灰度特征进行提取,通过特征提取得到基于灰度特征的连续点数目特征矩阵,最后,通过位置排序得到碎片的排序结果。按照算法设计思想编写C语言程序并针对实际例子进行拼接实验,实验结果表明,该算法符合设计要求。     

基于Fourier-Mellin变换的全景图像拼接与曲线匹配

基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法,本文对于图像拼接与曲线匹配进行新探讨。该方法在不需要准确控制相机运动,不需要知道相机的焦距等内部参数及检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际需求;先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到两条曲线的匹配。     

破碎文件复原的碎纸拼接关键技术研究

针对碎纸片的文件拼接复原问题,建立自动的分类和拼接模型,用MTALAB读取灰度,将图像转化成矩阵,通过划线定位与逐步筛选,进行同行碎片的聚类分析;运用纸片边缘相似度算法和指派模型,拼接同行碎纸片;然后根据行间相似度和行距等信息,实施行与行之间的拼接,最终完成碎纸文件的复原,提高了拼接速度和准确性。     

一种基于灰度的碎纸片拼接算法

提出了一种解决碎纸片拼接复原的方法。首先对相邻碎纸片的文字行特征进行筛选,把每块碎纸片作为图的一个节点,建立了基于文字行特征的网格图模型。考虑两面碎片的行线匹配情况来缩小可匹配碎纸片集合,将正反两面相似度函数值相加作为碎纸片的相似度,当相似度函数值达到最小时说明两碎纸片字迹断线的灰度值之差最小。引入模拟退火机制对可匹配碎纸片集合最佳拼接方案进行优化处理。研究结果表明:该方法可以解决复杂的碎纸片拼接问题。     

基于SIFT特征点精确匹配的图像拼接技术研究

为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。     

改进的规则碎片拼接复原算法

利用碎片像素灰度值构成的矩阵二范数最小的原则,研究了传统碎片拼接复原算法的不足,提出改进的碎片拼接复原配对算法.对碎纸机规则切割的碎片进行两两配对,找到复原后第一张图片,通过编程得到碎片的正确拼接顺序.利用MATLAB软件进行计算机仿真,验证方法的有效性.     

关于中英文的碎纸片拼接复原问题研究

以2013全国大学生数学建模B题为例,对碎纸片的拼接复原问题进行处理并优化,根据各个附件的碎片,用MATLAB导出碎片的灰度矩阵,然后根据边缘分析法和相关性分析,建立合理的数学模型,使碎片能够在较短时间内完成复原,同时对于计算机不能复原的碎片,要进行适当的人工干预,以提高拼接复原效率。     

一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法

提出了一种基于Harris角点特征的精确匹配方法。该方法首先提取参考图像及待拼接图像中各自的Harris角点点集,并计算出这2个点集间每对点的圆形邻域图像的相关系数;再通过提取各个角点邻域的Hu矩特征,获得了该特征下每对点的相似程度。将不同特征下的相似度进行归一化并融合,构造出2个点集间,每对点的相似度表。在此表的基础上,优化匹配结果,使得匹配点对的总体相似程度高,从而得到精确匹配。由于Hu矩特征具有旋转及尺度不变性,因此提取出的角点特征能够较好地抵抗常见的图像变换。最后,实现了一套包括图像预处理、图像对齐与匹配等诸多模块的图像拼接系统。通过实际操作表明,该方法的图像拼接效率较高,有较好的鲁棒性。     

条状碎片文件自动复原的探讨与研究

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用.有关碎片文件复原的研究已很多,而本文提出的条状碎片文件复原无法用几何形状的方法,文中通过提取碎片剪裁边缘的像素特征,构建了基于其灰度值的相似指标,并针对汉字与英文的不同特点,建立了普适较高的碎片复原数学模型,设计了相应的算法,完成了对不同碎片的半自主拼接.     

基于文字特征的文档碎片拼接复原研究

分析了利用图像拼接技术以及基于文档碎片几何特征的文档碎片自动拼接方法的缺点,提出了基于文字特征的文档碎片拼接复原的新方法。该方法首先将文档碎片图像数字化处理后得到灰度矩阵。提取文档碎片中的文字特征,获得文档碎片左侧白色灰度距离以及文档碎片中心距离向量：然后利用中心匹配法对文档碎片进行聚类分析得到同行文档碎片,并建立最小距离模型对同行文档碎片进行拼接,得到若干行碎片;最后再次利用最小距离模型将行碎片进行拼接．从而实现文档碎片的拼接复原。试验表明新方法提出的拼接算法真实可靠。