基于多约束条件中文碎片拼接复原算法设计,关于免费约束论文范文在这里免费下载与阅读,为您的约束相关论文写作提供资料。
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摘 要：文章对纵横切中文碎纸片的拼接复原问题进行了分析,对碎片图像进行数字化处理,采用灰度相似性比较的方法,利用循环遍历的思想匹配碎片；接着对图像进行二值化降噪处理,去除干扰元素,考虑到传统匹配算法下存在多种匹配、错误匹配、重复匹配的问题,设计基于多种约束条件的中文碎片拼接算法；最后利用编程实现得到完整的复原图形,该算法提高了碎片拼接复原效率和精准度.
关键词：碎片复原；相似性比较；多约束；匹配模型
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）6-0132-02
传统破碎文件的拼接复原工作需由人工完成,效率很低.随着计算机技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼接技术,以提高拼接复原效率.本文对2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题中提出的碎纸片拼接复原问题进行研究,主要研究纵横切中文碎纸片的拼接复原问题.
1 灰度值的相似性比较
1.1 提取边缘灰度值
①在得到所有图像的灰度值矩阵后,提取每组矩阵左边缘的灰度值,根据左边缘的灰度值的特点,判断该图像是否为第一张图片,若左边缘灰度值均为255（全白）,则表示该列无文字信息,即可确定复原的第一张图片.
②提取第一张图像灰度值矩阵的右边缘灰度值,并和其他图像的左边缘灰度值作相似性比较,确定和之匹配的图像.
1.2 欧氏距离比较矩阵边缘灰度值相似性
欧氏距离（Euclid Distance）也称欧几里得距离,是一个通常采用的距离定义,它是在维空间中两个点之间的真实距离.在二维空间中的欧氏距离则为两点之间的直线段距离,其表达如下：
d等于■
在确定灰度值相似性时,根据欧氏距离最短的准则,对于一张分辨率为m×n的数字图像,用欧氏距离法确定出的的表达式为：
d等于■
其中i等于1,2等19,且i≠k,k表示要匹配的图片序号.
1.3 循环遍历搜索
根据欧氏距离最小原则的相似性比较,匹配出和第一张图片相匹配的图像,然后将该图像作为待匹配的图像,寻找下一张和之匹配的图像,利用循环遍历搜索的方法,得到匹配顺序.最后按照匹配顺序,绘制复原图像.
2 算法设计和模型求解
2.1 图像二值化降噪处理
由于每张图片都存在着噪点这些干扰因素,所以接下来运用二值化的方法对图片进行降噪处理,为了改善图像上的显示效果,需要人为的选取适当的阈值以便得到更合理的二值化图像.
具体算法步骤如下
①计算机编程读取BMP图片灰度值；
②选取适当的阈值；
③判断该像素点是否为噪点.若是,则视为背景色像素,否则视为文本内容；
④根据背景色和文本内容确定出文本内容边界；
⑤重复步骤3,直到识别出清晰图像；
⑥重置灰度；
⑦存储BMP灰度数据.
在得到每一行首张图像的基础上,采用问题一的算法,比较灰度值矩阵的相似性,找出水平方向上和第一张图像相匹配的碎片,然后利用循环遍历搜索法,找出和上一张匹配的碎片.
理论上能够搜索出每一行的所有匹配图像,但程序运行中会出现多种情况而导致程序停止运行,不能匹配出一行的图像.出现有以下情况：匹配过程中出现多张碎片能够和上一张匹配、图像的错误匹配、图像的重复匹配.
2.2 图像黑白间隔化——条件1
为了减少“出现多张碎片能够和上一张匹配”和“图像的错误匹配”情况发生的概率,采用将碎片图像黑白间隔化的方法,使图像的匹配精度更高.
具体实现方法如下：
①对各个图像矩阵进行二值化处理,使矩阵中的值只包含0和1；
②对于有72×180个像素点的图像,从矩阵上边缘开始搜索,判断是否出现文字信息（即该行中出现0）；
③若出现文字信息,则将该行的值全部赋予0,即全黑化；
④重复的步骤,是含有文字信息的行均变成全黑；
⑤搜索出180个像素点后,图像即呈现出黑白间隔化.
例如,将附件3中序号049和054碎片拼接后作黑白间隔化处理过程如下图1所示.
特别地,对于某些碎片图像有较大一部分空白的情况,根据我国文字分段常识,可以判断出这些空白区域是可以有文字的,但可能由于分段原因,使得这一部分看起来没有文字.若空白区域有文字信息,则碎片的匹配准确率更高.对于这种情况,处理方法如下：
根据该碎片中已有文字的行间距计算空白区域中可有文字的位置,行间距值d为上一行文字的下边缘和下一行文字的上边缘的高度差,即为
d等于ai-aj
则空白区域中文字可占用的位置为
s等于az+d
其中,ai、aj、az分别为文字图像的矩阵各个位置的行向量.
利用matlab编程得到该情况黑白间隔化图像如下图2所示：
2.3 重复匹配的限制——条件2
为了消除“图像重复匹配”的现象,采用数据结构中设置哨兵的方法,使图像的匹配准确度更高.
①在图像匹配过程中,为了避免重复匹配,需要加入一些限制,使结果更优化.在匹配过程中,系统每次从209个图像中查找和上一张图片相匹配的图像,每次搜索过程中,将要匹配的图片序号存入数组中,可看做压入堆栈.
r（j）等于n
其中j为下标,n为图片序号.
②另外设置一个哨兵存放每个图片匹配其它图片的可能值,该值越小,匹配率越高.当一张图片匹配完成时,该图片便不再和其它图片匹配,此时便可以设置哨兵.
结论：关于约束方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关幸福的约束作文800字论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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