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。     

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。     

基于信息丰富度的切碎中文文档自动拼接复原

针对切碎中文文档的自动拼接复原中无法利用碎纸片形状特征的问题,提出一种基于内容信息丰富度的拼接算法.首先分析了基于汉字内容的碎纸片特征表达方式;在此基础上,提出从横纵2个方面进行碎纸片特征匹配度估计的方法;最后采用信息丰富度确定拼接次序,逐一高效地完成碎纸片的拼接.基于不同碎纸片数量的匹配实验结果表明,相对于传统方法,横纵特征匹配度估计方法分别提高了约4.73%,3.76%的准确度;自动拼接复原实验结果表明,相对于传统算法,基于信息丰富度拼接算法的错误率下降约18%,并大大降低了时间复杂度.     

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。     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

物证复原系统中的碎纸轮廓提取技术研究

碎纸自动拼接复原技术是计算机视觉和模式识别领域内的问题。它在司法鉴定、历史研究、故障分析等领域都有着重要的应用。碎纸轮廓提取是其中的关键技术，它直接影响着碎纸拼接结果的精度和效率。现有的碎纸轮廓提取方法一般是采用主动轮廓、聚类、闯值分割等方法。得到的结果存在大量的噪声，而且轮廓线一般不封闭。水平集方法是一种描述曲线以曲率相关的速度演化的有效方法，最近几年在医学图像处理、自然现象的模拟以及计算机视觉等领域得到了广泛的应用。该文给出了一种基于链码的水平集方法。在水平集中。结合链码的易于表示形状的特点，能有效的克服上述缺点，实验效果良好。     

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。     

基于文字特征的双面打印碎纸片拼接复原

图像拼接（Image Mosaic）是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计寄机视觉、图像处理和计寄机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般是通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。在司法物证鉴定、历史书籍复原等很多领域要用到文字碎片的拼接复原,目前,对于碎纸片的拼接复原,大都采用人工拼接的方式进行。这种方法寅然准确度较高,但是效率较低,尤其是面对大量碎片的拼接复原时,效率低下的问题显得尤为明显。如果能引入计寄机辅助图像拼接技术,必能大大提高工作效率,减少工作时间。文章针对给出题目提出的数据和附件中给出的数据,进行了严密地分析,建立了数学模型,给出的求解方法,得出了结果。 问题1：对于碎纸机既纵切又横切的情形,给出的中、英文印刷文字双面打印文件的碎纸机碎片数据,设计相应的碎纸片拼接复原模型或寄法,如果复原过程需要人工干预,写出干预方式及干预的时间节点。问题2：编写程序实现计寄机还原,要求复原结果以图片形式及表格形式表达,分析并总结双面打印碎纸机碎片还原和单面的区别,写出实验报告。     

A graph-based optimization algorithm for fragmented image reassembly

We propose a graph-based optimization framework for automatic 2D image fragment reassembly. First, we compute the potential matching between each pair of the image fragments based on their geometry and color. After that, a novel multi-piece matching algorithm is proposed to reassemble the overall image fragments. Finally, the reassembly result is refined by applying the graph optimization algorithm. We perform experiments to evaluate our algorithm on multiple torn real-world images, and demonstrate the robustness of this new assembly framework outperforms the existing algorithms in both reassembly accuracy (in handling accumulated pairwise matching error) and robustness (in handling small image fragments).     

Fragmented skull modeling using heat kernels

We develop a geometric reassembly algorithm that composes a 3D model from its fragments. One important application of this work is skull completion and modeling in archeology and forensics. Our reassembly algorithm employs a scale-space representation of shape based on the heat kernel, which only depends on the intrinsic geometry of the surfaces. Partial matching can then be conducted effectively. The entire assembly pipeline has three steps: (1) fragment-template matching based on heat-kernel; (2) matching refinement based on RANSAC and assembly computation; (3) assembly refinement using least square transformation error (LSTE) of break-curves. The main contribution of this paper is presenting novel algorithms for the first two steps. Experimental results on scanned skull fragments demonstrate the efficacy and robustness of our algorithm.     

基于生成树代价和和几何约束的文物碎片自动重组方法

在文物碎片自动重组过程中, 针对传统基于几何驱动重组的方法容易受噪声影响会产生误匹配等问题, 本文提出一种基于生成树代价和和几何约束的文物碎片自动重组方法. 首先, 采用曲度函数提取碎片断裂面上凹凸性显著的n个特征点; 进而, 对其进行拓扑重构, 以特征点空间位置之间的欧氏距离为权值, 构造n阶带权无向完全图及其最小、最大生成树, 以生成树的代价和为邻接约束, 快速筛选潜在匹配碎片; 然后, 再以特征点的主曲率构造特征串, 引入Hausdorff距离来衡量两个特征串之间的相似程度, 可以有效找出配对碎片; 最后, 采用四元数法估算旋转平移矩阵将碎片粗对齐, 再采用迭代最近点算法实现精确对齐. 实验结果表明, 重组误差小于1 mm, 与传统方法相比, 该方法特征点数量较少, 计算量小, 有效提高了碎片重组的效率和准确性.     

图像纹理特征挖掘*

借助数据挖掘方法在图像中的应用,提出了一种利用图像降阶结合基元模式匹配对纹理特征进行挖掘的新思路。采用关联规则挖掘算法对图像纹理的频繁模式进行挖掘,通过联合关联规则来表达纹理。实验结果显示,挖掘出的关联规则不仅能够表达规则纹理,而且能够较好地表达随机纹理。     

基于形状骨架图匹配的文物碎片自动重组方法

为了有效解决文物碎片自动重组中由于断裂部位受损造成几何信息丢失,采用传统几何驱动方法容易失效的问题,本文提出一种基于形状骨架图匹配的文物碎片自动重组方法,将碎片匹配问题转化为碎片表面纹饰中非完整纹元的互补匹配问题.首先,通过提取文物碎片表面特征线得到碎片表面的纹饰信息;然后根据完整纹元的特征确定非完整纹元互补匹配的约束条件,采用视觉骨架剪枝的方法提取完全位于断裂部位的非完整纹元的形状骨架图,基于形状骨架图语法及匹配约束条件判定非完整纹元是否互补匹配;接着,将碎片上非完整纹元的顺序作为上层约束条件,采用基于带剪枝深度优先的搜索方法搜索匹配碎片;最后,以邻接碎片上非完整纹元间公共弦的端点作为邻接约束点,采用最小二乘法计算刚体变换参数得到碎片的初始位置,并采用迭代最近点方法将邻接碎片精确对齐.实验结果表明,该方法能够有效解决断裂部位存在缺损文物碎片的自动重组问题.     

粗糙集分类算法中的近似决策规则和规则匹配方法

粗糙集分类算法在应用标准决策规则进行新对象分类时,经常碰到决策规则与新对象不完全匹配的情况。因此,近似决策规则和部分匹配方法常用于提高决策规则与新对象匹配的可能性。本文在概述和比较两种近似决策规则生成算法的基础上,以一个文本分类系统为例,提出了一种综合的、更有效的近似决策规则生成算法。文章还介绍了几种通用的规则匹配方法,提出了一系列实用的完全匹配和部分匹配公式。实验表明,新提出的近似决策规则生成算法和规则匹配公式能够有效地提高决策规则与新对象的匹配可能性与准确性。     

基于默认规则的防火墙优化方法

提出一种基于默认规则的防火墙优化方法,根据规则的匹配概率及防火墙日志,从默认规则中分离出简单规则,分析这些规则与原规则的关系,并合并成新的规则。评价规则对防火墙性能的影响,并选择性地加入防火墙规则库,实现防火墙线性匹配优化。实验结果表明,该方法在一般情况下能有效降低规则的平均匹配次数,提高防火墙性能。     

基于Pentium M的移动计算机PCB规则研究

介绍了在军事领域中基于Pentium M的移动计算机体系结构设计时PCB的主要规则,确定了层叠设计规则,对平行信号线间的串扰进行仿真讨论,同时提出了时序长度匹配规则,为缩小主板面积、改进制作工艺提供了可行的方法。