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《数学建模论文--碎纸片的拼接复原》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、成绩评定表学生姓名王琪琛班级学号1209010326专业信息与计算科学课程设计题目碎纸片的拼接复原评语组长签字：成绩日期20年月日课程设计任务书学院理学院专业信息与计算科学学生姓名王琪琛班级学号1209010326课程设计题目碎纸片的拼接复原实践教学要求与任务:通过数学模型用数学解决一个实际问题并撰写成一篇研究论文。1.命题：1）自选：课题来自日常生活、社会实践或其它学科。要求：选题新颖、实用2）老师指定几个参考题目，任选其一。仿做或自己创作：读懂他人的建模论文，模仿完成。若仿作，在论文第一页下方注明模仿的论文，例如
2、《本文仿做自刘来福的论文“数量性状的遗传距离及其测定”，遗传学报，Vol6，No3，1979》要求：不许抄袭，在问题的提法或方法上有一定的改进或创新。2.建模：要求思路清晰、处理恰当、构思新颖。3.分析：数学应用合理恰当，应用知识综合，内容丰富。4.结论：要有一定的广度、深度、实用程度。5.表达：文字通顺、语言流畅、论述简洁、推理严谨。工作计划与进度安排:第一周熟悉matlab在建模中常用的命令及工具箱的使用；第二周确定建模题目并按设计要求完成指导教师：201年月日专业负责人：201年月日学院教学副院长：201年月日碎
3、纸片的拼接复原摘要破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。根据已知模板图，到另一幅图中搜索相匹配的子图像的过程，称为模板匹配。一般地，图像的模板匹配技术可以分成直接基于灰度值的方法以及基于特征提取的方法两大类，特征提取方法一般涉及大量的几何与图像形态学计算，计算量大，没有一般模型可遵循，需要针对不同应用场合选择各自适合的特征。由于基于灰度值相关的方法简单易行，并且其数
4、学统计模型以及收敛速度、定位精度、误差估计等均有定量的分析和研究结果,因此，此类方法在图像匹配技术中仍占有重要地位.。但是，此类方法普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对图像尺寸敏感等。关键字:图像拼接 图像配准 图像融合 一.问题的重述破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。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。根据要求回答问题1.对
5、于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片（仅纵切），建立碎纸片拼接复原模型和算法，并针对附件给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。如果复原过程需要人工干预，请写出干预方式及干预的时间节点。2.对于碎纸机既纵切又横切的情形，请设计碎纸片拼接复原模型和算法，并针对附件3、附件4给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。3.上述所给碎片数据均为单面打印文件，从现实情形出发，还可能有双面打印文件的碎纸片拼接复原问题需要解决。附件5给出的是一页英文印刷文字双面打印文件的碎片数据。二．模型假设与符号说明2.1
6、模型假设1）附件中的图片形状，公式无太大的差别。2）碎纸片的内容可以拼接成一篇完整的文章。3）人工干预不会影响程序的运行结果。2.2符号说明1）DS(x,y)称为源图像中与模板对应区域的能量2）f(x,y)为M×N的源图像，t(j,k)为J×K(J≤M,K≤N)的模板图像3)sModN是s除以N后的余数,Int(s/N)是s/N的整数部分.需要注意的是第m行194),S(Ri)表示Ri所包含像素的灰度值之和三.模型的建立3.1.概念解释：①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。一般把图像分成3种
7、形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。②像素：表示图像颜色的最小单位③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成.并且从几何位置看,所用这些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光,就构成了我们需要的图形.这种方式构成的图形我们可称之为点阵图形.⑤点阵图形的
8、坐标系统：各像素点有一个坐标唯一指定了它的位置.如果点阵图形的大小是N×M,那么它的点阵共有M行N列,每个像素点的位置就由它所在的行和列的位置所唯一确定.这个行和列的位置就给出了点阵图形的坐标系统.按照前面的顺序,第m行,第n列的像素点顺序数就是m+(n-1)N.反之,顺序数为s的像素点在第sModN行,第Int(s/N)+1列,
