碎纸片的拼接复原数学模型的构建

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1、碎纸片的拼接复原数学模型的构建ConstructionofMathematicalModelofSplicingScrapRecovery毕才皆明BIKai-ming(东北大学理学院,沈阳110819)(NEUCollegeofSciences,Shenyang110819,China)摘要院木文讨论在碎纸机以不同方式破碎纸片的情况下建立碎纸片的拼接复原模型,以解决碎片数量巨大时人工拼接的难题,木文建立了三个具有针对性的模型。模型一:方差分析法下的碎纸片拼接模型。在以纵切方式破碎纸片的情况下,提取碎纸片左右边缘的灰

2、度列向量,利用碎纸片边缘处为单边同宽空白区域的特殊性对碎纸片进行定位,再利用方差分析法和欧式距离解决了纵切碎纸片的拼接复原问题。模型二:文字行间距一致性的碎纸片拼接模型。以纵横方式破碎纸片,利用同行文字行间距一致性的主要特性可解决横向碎纸片的拼接复原问题,简化了模型,将离散的像素灰度矩阵平均化处理,进而利用欧氏距离对碎纸片进行匹配,得到了碎纸片复原后的完整图片。模型三:二值化Otsu算法的碎纸片拼接复原模型。木文从双面纵横破碎纸片的问题出发,建立了纸片二值化Otsu法拼接模型,先对碎纸片分组预处理,为将复杂模型简单

3、化,再利用全局阈值方法中典型的Otsu法求取碎纸片的最佳阈值,以该阈值对碎纸片中所含灰度值信息进行划分实现二值化处理,将边缘IX域明显化,利用统计学方法求取拼接后的纸片间成功匹配的像素点占纸片边缘的概率,最终双面纵横破碎纸片的拼接复原问题得以解决。Abstract:Thispaperdiscussestheconstructionofsplicingscraprecoverymodelundertheconditionofshredderbreakingpaperintopiecesindifferentways,

4、soastosolvetheproblemofartificialsplicingwhenthereisagreatamountofpieces.Thispaperestablishesthreecorrespondingmodel.ModelOne:PaperScrapSplicingModelunderAnalysisofVariance.Shreddingpaperthroughlongitudinalmode,thepaperselectsthegrayscrapsofpaperaroundtheedgee

5、xtractioncolumnvector,locatesthepaperscrapbyusingedgeofpaperscrapsasblankareawithsamewidth,thensolvestheproblemofreconstructionofthelongitudinalcuttingpapersplicingthroughanalysisofvariancemethodandEuclidDistance.ModelTwo:PaperScrapSplicingModelwithConsistency

6、ofTextLineSpacing.Shreddingpaperthroughverticalandhorizontalmode,itsmaincharacteristicsofpeertextlinespacingconsistencycansolvetheproblemofreconstructionofsplicingtransversepaperscraps,simplifiesthemodel,processesthepixelmatrixofdiscreteinaverageandmatchesthep

7、aperscrapsthroughEuclidDistanceandthengetsthecompletepictureofpaperscrapafterrecovery.ModelThree:PaperScrapSplicingModelBasedonBinaryzationOtsuAlgorithm.Thispaperfirstlyexpoundsthedoubleside'sverticalandhorizontalmode,establishesthepaperscrapsplicingmodelbased

8、onbinaryzationOtsualgorithm.Thepaperfirstlydoespreconditioningforpaperscrapsintogroups,simplifiesthecomplexmodel,andthengetstheoptimalthresholdofthepaperscrapsbyusingtypicalOtsualg

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