基于边缘灰度匹配的文档碎纸片拼接

随着科学技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼接技术来提高效率。来自同一页纵切破碎纸片,为求出拼接算法应将各图片的特征转化为数字形式,如此将两侧的像素值提取出来进行匹配。本文首先利用灰度矩阵提取出边缘像素的位置,然后阈值分割并进行列向量特征匹配,最后根据确定的算法得出两两碎片的相似度函数并形成"环",循环后从"环"切开得出碎片的完整拼接结果。实验结果表明,该算法简单可行,可以达到规则碎纸片完整拼接的目的。     

基于动态聚类的文档碎纸片自动拼接算法

针对碎纸机三种碎纸模式进行拼接复原,提出了一种基于动态聚类的文档碎纸片自动拼接算法,定义了匹配度矩阵计算两块碎片最合理的拼接方式,设计了一种基于碎纸片特征向量的动态聚类行聚类算法进行行初步聚类,根据文字特征线及计算出的行距对初步聚类进行了调整修正,确定最终的行分类及行间顺序,根据提出的动态四邻近匹配算法,匹配出复原结果。实验表明,该方法实现简单,成功率高,能快速得到碎纸片的三种碎纸模式的拼接复原结果。     

基于边缘匹配的纵向碎纸拼接方法

详细阐述针对规则纵切的碎纸片的一种恢复方法。该算法先将图像转码为对应的像素矩阵，并且将矩阵二值化处理。接着根据文字笔画的连续性计算碎纸边缘信息的匹配度矩阵，再根据文本间的连续性，计算出碎纸片之间的相似度矩阵。最后结合匹配度矩阵与相似度矩阵的信息，当以某张进行匹配时，其相应的下一张是既高度符合匹配度矩阵又高度符合相似度矩阵的，从而实现对碎纸的拼接复原。经过碎纸拼接试验验证，效果良好，方法准确便捷，是可行的。     

基于聚类优化模型的碎纸自动拼接方法研究

碎纸自动拼接算法是计算机图形图像应用的一个热点领域。对于碎纸拼接主要由计算机图像预处理、图形图像特征提取和图像匹配三个过程组成。针对中文内容碎纸和英文内容碎纸的区别,给出了两种不同的图像特征提取方法。首先建立聚类模型对碎纸图像中提取的图像特征值进行K-mean聚类得到属于同一行的碎片集合;然后建立旅行商优化数学模型,以拼接方案特征值误差平方和最小为目标函数,实现同一行碎片集合的排序,形成完整一行的图像;最后利用优化数学模型实现不同行图像的排序。实验结果显示:该拼接算法可以给出准确的拼接方案,且求解迅速,无需进行人工干预,实现真正的全自动拼接。     

一种基于灰度值矩阵的文档复原方法研究*

对于切碎英文文档自动拼接还原中无法利用碎纸片几何形状特征的问题, 提出一种基于灰度值矩阵的文档碎片拼接方法。利用碎片图像的特征向量消除同行字母处于不同高度的负影响, 提取其特征位置作为动态聚类的分类标准,依据文本行特征进行动态聚类和类间排序。设计了一种基于原图像碎片边界矩阵的四邻拼接算法进行逐一高效地拼接还原。仿真结果表明, 该方法准确率较高且操作简便, 对规则碎片拼接还原具有良好的实际意义。     

规则矩形碎片自动拼接技术的设计与实现

本文提出了借助于计算机把碎纸机破碎纸片拼接成初始状态的完整模型。首先从各张碎纸片的像素出发,求出每张图片左右两侧边缘的像素分布,将每张图像的像素转化为相应的矩阵。建立优化模型依次从左向右拼接碎纸片,以前一张碎纸片右侧像素点与后一张碎纸片左侧像素点的匹配差异值最小为目标函数,依次穷举未排序的碎纸片,由此得出碎纸片的排列顺序和复原图。     

基于文字特征的文档碎纸片半自动拼接

分析了基于几何特征的碎纸片自动拼接方法的缺点,研究了碎纸片内文字行特征、表格特征特点,以及碎纸片内文字行特征、表格线特征的获取方法,提出了基于碎片文字行特征或表格特征的碎片半自动拼接算法。根据算法研制了C语言计算机程序,用该程序对一实际例子进行了拼接试验,试验结果表明该方法效果良好。     

英文字母特征的双面碎纸拼接

目的 结合图像处理技术和英文字母特征,提出一种基于聚类和全局优化的双面碎纸拼接复原算法.方法 利用图像处理技术,消除同行字母的处于不同高度部分.再分别基于处理前后的碎纸片,分别提出碎片与行之间匹配程度以及刻画相邻碎片两两匹配的特征参数(像素差与相关系数).利用上述两特征参数,将问题转化为两个子优化问题:子问题1,基于像素差的最大值最小目标,建立全局最优聚类模型,确定所有碎片的行分类;子问题2,将同一行中相邻碎片的匹配问题转化为旅行商问题(TSP),并基于相关系数对每一行建立全局优化模型.结果 仿真实验结果表明,图像处理技术能有效地消除同行字母处于不同高度的负影响.同时,获取的两个特征参数能很好地刻画碎片之间的匹配,复原准确率达到90％以上.结论 实验结果表明,该算法能保证高复原率且降低复杂度,对碎纸机碎纸拼接复原具有良好的实际意义.     

基于模拟退火的空白填补碎片自动拼接算法

针对形状规则的双面灰度碎片,建立了一种基于模拟退火的依次空白填补的拼接复原算法。以碎片的灰度矩阵建立距离矩阵,通过降温退火,逐次填补空白,得到碎片的大概排序结果,然后依据文意进行适当的人工干预,得到最终的拼接结果。逐次空白填补过程中对碎片不断进行修正检验,保证了拼接的准确性。仿真模拟证明了算法能完成对碎片的自动拼接,对比试验证明算法是相对高效和有效的。     

图像碎纸片半自动可视化拼接方法

图像碎纸片的拼接与复原在司法物证复原和军事情报获取等领域有着重要的应用。根据图像碎片的特点建立了集成相似度的计算模型,设计了一种“双排扣”拼接方法来提高一次拼接的准确性;根据贪心准则设计了一种向四周扩展和绕回的图像碎纸片有效拼接算法,并根据图像碎纸片拼接特点制定了人工干预准则,实现了可视化的人机交互拼接系统。最后,通过实验验证了该方法在解决图像碎纸片拼接问题上的有效性。     

面向屏幕拼接的数字视频插值算法及FPGA实现

针对多屏幕拼接显示系统中高分辨率、高清晰、低失真的显示需求,提出了一种基于FPGA实现的实时视频处理算法.在介绍了DVI接口屏幕拼接显示的系统结构及FPGA算法的主要功能后,针对算法处理对象具有视频像素流的特点,重点讨论了实时数字视频像素流的分割算法和基于滑动窗口的插值放大算法的实现.实验结果表明,该算法能够满足屏幕拼接显示的需求.     

A high splicing accuracy solution to reconstruction of cross-cut shredded text document problem

Reconstruction of Cross-Cut Shredded Text Documents (RCCSTD) plays an important role in both forensics and archeology. It is a special case of the square jigsaw puzzle problem and has attracted the attention of many researchers. In the light of the low accuracy of existing RCCSTD solutions, especially regarding row splicing, this paper proposes a high accuracy splicing solution by using both a combination strategy and a divide-and-conquer strategy. Unlike other approaches based on the Swarm Intelligence Algorithm, where the results and splicing accuracy are bound up with the defined cost function and the number of fragments, in this case a clustering algorithm was used to transform a single RCCSTD problem into several Reconstruction of Strip Shredded Text Document (RSSTD) problems. The dual combination and divide-and-conquer strategies proposed in this paper are designed to improve the splicing accuracy in a row and make the algorithm more stable as the number of fragments in a row increases. Experiments were carried out on 10 text documents (5 Chinese and 5 English), which were shredded into ten patterns. The returned accuracy measures were over 0.95 for the Chinese documents and over 0.85 for the English ones, across all patterns. A comparison is made between our approach and another recently proposed solution, and we conclude that our approach gives both higher splicing accuracy and greater stability regardless of the number of fragments in a row.     

基于新混沌与矩阵卷积运算的彩色图像加密算法

针对彩色图像加密过程中出现的强相关性和高冗余问题,提出基于云模型的Fibonacci混沌系统与矩阵卷积运算的彩色图像加密算法。首先对彩色图像的R、G、B分量拼接图像像素点坐标变换置乱;然后将混沌序列值作为卷积核的输入值与像素值进行矩阵卷积运算,实现像素值置换;再与云模型Fibonacci混沌序列及前相邻像素值进行正反双向2次异或操作生成加密图像。实验分析表明,加密后的图像直方图更加平滑,像素分布均匀,图像相邻像素相关性低,加密图像RGB分量平均水平、垂直和对角相关系数分别为-0.0010,0.0016和0.0031,能够抵抗差分攻击、明文攻击、噪声攻击和剪切攻击等攻击实验,提出的新加密算法具有加密安全性高、抗干扰性高、鲁棒性强等特点。     

Hyperspectral anomaly detection based on uniformly partitioned pixel

The objective of this paper is to develop an algorithm to detect anomaly in a hyperspectral image. The algorithm is based on a subspace model that is derived statistically. The anomaly detector is defined as the Mahalanobis distance of a residual from a pixel that is partitioned uniformly. The high correlation among adjacent components of the pixel is exploited by partitioning the pixel uniformly to improve anomaly detection. The residual is obtained by partialling out the main background from the pixel by predicting a linear combination of each partition of the pixel with a linear combination of the random variables representing the main background. Experimental results show that the anomaly detector outperforms conventional anomaly detectors.     

Towards an intelligent multi-sensor satellite image analysis based on blind source separation using multi-source image fusion

In this paper we propose a new approach for land cover classification using blind sources separation (BSS) and satellite image fusion methods simultaneously. Satellite image pixels are represented by radiometric values where each pixel is considered as a mixture of several independent sources. The BSS methods were developed in order to extract maximum information from different statistical features such as spatial correlation and local high order statistics. The statistical independence of the sources can be obtained through the joint approximate diagonalization of eigen-matrix in two dimensions (JADE-2D) algorithm. A reduction of spatial correlation can be obtained using the second order blind identification in two dimensions (SOBI-2D) algorithm. Non-Gaussianity can be measured using the fast-independent component analysis in two dimensions (Fast-ICA-2D) algorithm. These algorithms allow extraction of features by estimating the source images, mixing and un-mixing the matrix. These source images will be used by our framework as secondary knowledge, which is useful for a supervised classification.     

基于像素点聚类分离的滤波算法

为了提高受随机值脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。对噪声图像进行初步滤波,分辨出图像中比较明显的噪声;根据图像局部像素点的相似性和噪声点的孤立性,计算出噪声图像的相关矩阵;运用模糊C均值聚类算法对所求相关矩阵进行迭代聚类,分离出噪声点和正常像素点;对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能更好地滤除噪声点,保护了更多的图像细节,具有良好的滤波效果。     

混沌映射与比特重组的图像加密

目的 当前很多图像加密都采用基于比特的加密算法。针对这种比较流行的加密算法所存在的安全缺陷问题,提出一种能够解决比特面0比特和1比特置乱时的位置限制的图像加密算法,实现比特的全局重组。方法 首先利用Tent混沌映射生成一个伪随机序列,然后利用生成的伪随机序列对比特明文图像进行整行以及整列的置乱,将置乱后的比特像素矩阵分块分别进行Henon映射的置乱,最后经过扩散操作得到最后的密文图像。结果 加密后明文图像的像素值的分布由不均匀变成了均匀分布,明文图像的各像素间的相关性被打破,使得原图没有了统计特性,像素变化率（NPCR）以及归一化平均变化强度（UACI）皆接近理想值,算法能够抵抗穷举攻击和差分攻击,并且在能保证加密安全的同时能有较低计算复杂度。结论 本文所提出的图像加密算法具有加密后像素相关性低、密钥空间大,以及对明文图像和密钥高度敏感等特点,本文算法在进行比特级的置乱时,又加入了与明文相关的特性,增强了加密算法的明文敏感性,同时也加强了加密算法的扩散性,可有效地保障密文图像的安全。     

一种端元可变的混合像元分解方法

混合像元线性分解是高光谱影像处理的常用方法，它使用相同的端元矩阵对像元进行分解，其结果是分解精度不高。为此提出了一种端元可变的混合像元分解方法，在确定端元矩阵时，首先考察混合像元与端元的光谱相似性，结合地物空间分布特点，实现了可变端元的混合像元分解。试验结果表明，该分解方法分解精度优于传统线性模型，符合实际情况。     

一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法

针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题，对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进，即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系，并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵，然后将此矩阵约束到传统的模糊C-均值聚类算法的隶属度矩阵中，最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。实验结果表明，该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。