淺談基于矩陣運(yùn)算的碎紙片拼接問題

劉　令，劉　元，孟凡清

（1.吉林建筑大學(xué)，長(zhǎng)春　130118；2.長(zhǎng)春一汽實(shí)業(yè)建筑裝飾工程有限責(zé)任公司，長(zhǎng)春　130011）

淺談基于矩陣運(yùn)算的碎紙片拼接問題

劉令1，劉元2，孟凡清1

（1.吉林建筑大學(xué)，長(zhǎng)春130118；2.長(zhǎng)春一汽實(shí)業(yè)建筑裝飾工程有限責(zé)任公司，長(zhǎng)春130011）

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，碎片拼接技術(shù)在軍事、醫(yī)學(xué)、文物鑒定等各生活領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。碎片拼接復(fù)原其核心思想就是先將圖像數(shù)字化，然后從圖像邊緣等概率提取子矩陣，根據(jù)計(jì)算機(jī)相應(yīng)的程序?qū)ζ溥M(jìn)行拼接處理，最終實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)或是半自動(dòng)的拼接復(fù)原。

關(guān)鍵詞：矩陣分析法；角點(diǎn)檢測(cè)算法；匹配測(cè)度模型

1　碎紙片縱切模型

是對(duì)于給定來自同一頁(yè)印刷文字文件的碎紙機(jī)破碎紙片（僅縱切）進(jìn)行拼接復(fù)原，我們采用MATLAB中imread函數(shù)將附件1中的19條圖像信息轉(zhuǎn)化為1980*72的像素矩陣，由于縱向文本信息過大，將其取逆矩陣，根據(jù)閾值分割方法［1]，我們給定閾值為127，即0～127像素值用0代替，128～255像素值用1代替。把8位灰度圖像運(yùn)用閾值方法轉(zhuǎn)換為二值0—1圖像。再將矩陣按列向量分割為52個(gè)子矩陣，再由聚類分析法取出兩個(gè)子矩陣，用C語(yǔ)言編程將其最右側(cè)列向量與其它圖像信息對(duì)應(yīng)子矩陣進(jìn)行匹配，找到相似性最大的文本信息。以此類推，可將條狀碎片拼接成完整的圖像信息，比較時(shí)則需要人工干預(yù)。最后根據(jù)得到的一維數(shù)組的序號(hào)運(yùn)用MATLAB把這些序號(hào)的圖像拼接起來將紙條復(fù)原。

1.1灰度圖像的讀取

8位灰度：28=256種像素點(diǎn)，（黑到白）每像素對(duì)應(yīng)一個(gè)值，取值為0～255，每值對(duì)應(yīng)一灰度，讀取完數(shù)據(jù)后8位灰度圖像變成一個(gè)二維矩陣。

讀取8位灰度圖像：函數(shù)imread可以從MATLAB支持的圖像文件格式.bmp中讀取圖像。格式為：I=imread（‘FILE’），其中，F(xiàn)ILE為需要讀入的圖像文件名稱。

I=imread（'C：UsersahuoDesktopB附件1

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