基于像素匹配的碎纸片拼接复原-论文.pdf

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1、第4卷第2期吕梁学院学报2014年4月Vo1．4No．2JournalofLtiliangUniversityApr．2014·计算机科学研究·基于像素匹配的碎纸片拼接复原霍达(北京理工大学计算机学院，北京100081)摘要：碎纸片的拼接复原是一项在司法物证复原、历史文献修复、军事情报获取等领域都有重要应用的技术。已有的拼接算法大都对于单张碎纸片进行特征值提取，依据特征值的匹配实现碎纸片的拼接。很多碎纸切口是由碎纸机切成的边缘整齐的纸片，我们可以采用以笔画断面的像素点为特征来进行矩阵匹配，就能对已有算法加以改进。其一是基于字母模式识别与聚类分析进行碎片分类。其二是以区间估计为基础，基于矩阵

2、像素点匹配算法进行碎片拼接。区间估计部分可给出匹配概率的最低阈值，高于该阈值的碎片对才会进行匹配处理。关键词：图像碎片拼接；像素矩阵匹配；区间估计；聚类分析；字母模式识别中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：2095—185X(2014)02—0043—031问题分析代价过大，如若不进行优化而运行，需要大量时间才现有的破碎文件拼接算法，或基于蚁群优化算可以给出可借鉴的拼接方案。因而，通过分析前人法、或基于遗传算法，绝大多数都是基于碎纸片的边的研究成果可知，纯计算机算法以及纯人工工作的缘形状、角度方向等特征值的提取来进行拼接，之后碎纸拼接方案都是局限性很强而且效率有限的，如才使

3、用像素特征进行再处理。如罗智中提到的算法何在人工拼接以及计算机运算之间进行平衡的取中的三个关键步骤：(1)碎片边界获取；(2)碎片内舍，是提高效率的关键所在。文字行特征、表格线特征获取；(3)目标碎片与未拼所以，为了改进过去已有的算法，使其更适应现接碎片在可能拼接位置处的距离相等的连续点的个在的问题，本文提出一种不再针对纸片边界进行特数计算与排序。而仅仅是分析纸片边缘、读取形状征提取，而以概率论参数估计中的区间估计概率模上的特征值这一步就要耗费大量的计算资源以及时型作为数学模型理论依据，基于针对字母的模式识间。这样的模型在面对标准碎纸机对纸张进行纵别以及像素匹配算法的碎纸机图像拼接模型。该

4、模向、横向的剪切，产生相同大小、相同形状、相同方向型对标准碎纸机对纸张进行纵向、横向的剪切，产生的纸片的情形而言，无疑效率是很低的。同时模型相同大小、相同形状、相同方向的纸片的情形做出了针对行特征做出的大量处理不再有效，而作为辅助针对性处理，分别对于纸张的单方向裁剪，横纵双方功能的像素分析篇幅较小，功能有限，精确度也同样向裁剪、单面文字、双面文字的情形均提出了较为有有限，该类模型会产生大量误差，无法得到精确拼接效的半自动处理方案。结果。我们认为在理想的碎纸机图像拼接模型中，拼同时，有些碎纸机图像拼接模型中计算机算法接思想应与人脑拼接的思想类似，计算机作为一种的使用过于匮乏，仅仅进行初级的图

5、像分析进行简拥有高效计算能力的半智能工具，对于大数据的处单筛选，或是不进行模式识别，而直接对所有纸片使理、图像的匹配概率等关键技术方面需要做出处理用匹配类算法。显而易见的是，前者的人工干预工与计算，人工则对计算机给出的有限个匹配度(匹作量过于庞大，效率较低；而后者的计算机执行算法配概率)较高的配对进行拼接。这样，计算机与人收稿日期：2013—12-01作者简介：霍达(1993一)，男，山西太原人，研究方向为计算机科学与技术。43脑双方的优势得到最大的发挥，碎纸片拼接复原效行匹配，从而拼出原文件的方案。率得到显著提高。不难看出，原问题则转换为：计算机需给出相应综上所述，比起来现有的破碎文件的

6、拼接算法，的碎片分组，并给出两两碎片的像素匹配概率，结合我们所提出的的方案不再采用边界特征作为特征人工的干预，我们应该依据怎样的原则利用这种像值，而使用了笔划断面的边界像素点匹配个数作为素匹配概率来进行文件复原?特征值，从而进行碎片匹配。所以它更适用于大小、于是，我们以概率论中的区间估计为理论基础，形状、方向均相同的纸片的拼接，对于像素特征明显建立了基于区间估计与矩阵像素点匹配算法的碎片的碎片而言，此算法的效率与正确率将大大超过现拼接模型，该模型为概率模型，利用全部或抽样得到有算法。从人工的适时干预与计算机程序的结合程的匹配对的像素匹配概率来计算出置信区间下限。度而言，此算法的总体效率也要

7、超过现有的碎片匹在之后的计算过程中，若像素匹配概率高于该值，则配算法。可以认为两张碎纸片有可能相互匹配。置信区间的2假设与约定确立，极大的排除了匹配概率极小的配对组合对人假设待处理的文字文件碎片内容较一般化，无工操作所造成的干扰，有效地减少了不必要的人力整行字符均为“一”或“二”等等的极端特殊情况。劳动。3问题思路下面对于区间估计做简单描述：互相匹配的碎针对如上问题，我们使用了矩阵像素点匹配算纸片之间的像素匹配概率值为离