一种拼接缝消除方法

2013年数学建模碎纸片的拼接复原模型

承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期： 2013 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 碎纸片的拼接复原模型 摘要：本文针对碎纸片的拼接复原问题，提出了互相关匹配模型。首先对附件图片数值化处理并建立矩阵；然后根据图像页边距特点定位最左边和最右边的碎片；按照每张碎片 中的文字部分所在位置，提取同一行碎片，利用互相关函数 横向拼合。 在第一问中，附件一、二仅作横向相关性比较即可；在第二、三问中，需要提取同一行碎片横向拼接，并将横向拼合完整的碎片进行竖向拼合，经过人工干预得到结 果。 最终结果见附录。 关键词：拼接复原；互相关；矩阵；数值化；人工干预

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 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、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，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。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR ）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术

一种大屏幕拼接拼接缝的消除方法

一种大屏幕拼接拼接缝的消除方法 1 引言 图像镶嵌技术（mosai ）是图像融合技术的一种，一般指的是同种类型图像的融合。他把多幅具有重叠信息部分的图像衔接在一起，得到一幅完整的、范围更大的图像，并且去除其中的冗余信息。图像镶嵌技术的应用非常广泛。例如，虚拟现实中的全景图显示及遥感图像的处理等领域，都有广泛的应用。图像镶嵌的评价标准是镶嵌后得到的图像，不但具有良好的视觉效果，而且还要尽可能地保持图像光谱特征。通俗地说，就是镶嵌的图像越“无缝”，效果就越好。当然，这里的“无缝”，不是绝对意义上的，而是人眼分辨力以内的“无缝”。 一般情况下，进行图像拼接时，在拼接的边界上，不可避免地会产生拼接缝。这是因为两幅待拼接图像在灰度上的细微差别都会导致明显的拼接缝。而在实际的成像过程中，这种细微差别很难避免。因此图像镶嵌技术的难点就在于准确寻找图像之间的位置关系，并把两幅以上的图像平滑地衔接在一起，获取一幅全局的图像。本文的基本思想就是突破以往在寻找拼接线时，只要找到一个最佳拼接点，以此点做一条直线作为拼接线的不合理性，而是取一个闭值，在闭值范围内寻找出每个拼接点，把这些点连成的折线作为拼接线，进行拼接。 2 拼接缝消除的方法 传统的拼接缝消除的方法有很多，其中用得较多的方法有；中值滤波法、利用小波变换的方法、加权平均法等 2 . 1 中值滤波法消除拼接缝 中值滤波法是对接缝附近的区域进行中值滤波。对与周围灰度值差比较大的象素取与周围象素接近的值，从而消除光强的不连续性。中值滤波器处理接缝附近的狭长地带。该方法速度快，但质量一般。平滑的结果会使图像的分辨率下降，使图像细节分辨不出，产生图像模糊。 2 . 2 利用小波变换的方法消除拼接缝 小波变换方法也是目前比较常用的一种方法，他充分利用小波变换的多分辨率特性，很好地解决了拼接图像的接缝问题。其原理为：由于小波变换具有带通滤波器的性质，在不同尺度下的小波变换分量，实际上占有一定的频宽，尺度j 越大，该分量的频率越高，因此每一个小波分量所具有的频宽不大，把要拼接的两幅图像先按小波分解的方法将他们分解成不同频率的小波分量，只要分解得足够细，小波分量的频宽就能足够小。然后在不同尺度下，选取不同的拼接宽度，把2 个图像按不同尺度下的小波分量先拼接下来，然后再用恢复程序，恢复到整个图像。这样得到的图像可以很好地兼顾清晰度和光滑度2 个方面的要求。但是，小波变换也存在缺点，如小波变换的算法比较复杂，需要在小波变换域内先进行拼接处理，在计算过程中涉及到大量的浮点运算和边界处理问题，对实际生产中的大容量图像进行处理时计算机内存开销很大，且处理时间较长，拼接速度慢。 2 . 3 利用加权平滑的方法消除拼接缝

规则碎纸片的拼接复原

论 文 检 测 报 告 报告编号： 5d95e0aadf5149a5a9ef1ecb397c466d 送检文档： 规则碎纸片的拼接复原 论文作者： 陈芳芳 文档字数： 2981 检测时间： 2015-01-07 12:39:34 检测范围： 论文库，中文期刊库（涵盖中国期刊论文网络数据库、中文科技期刊数据库、中文重要学术期刊库、中国重要社科期刊库、中国重要文科期刊库、中国中文报刊报纸数据库等），Tonda论文库（涵盖中国学位论文数据库、中国优秀硕博论文数据库、部分高校特色论文库、重要外文期刊数据库如Emerald、HeinOnline、JSTOR等），资源共享库。 一、检测结果： 总相似比： 36.05% [即复写率与引用率之和] 检测指标： 自写率 63.95%复写率 36.05%引用率 0.0% 相 似 比： 互联网 36.05% 学术期刊 0.0% 学位论文 0.0% 资源共享 0.0% 其他指标： 表格 0 个 脚注 0 个 尾注 0 个

章节抄袭比 36.05% 规则碎纸片的拼接复原 二、相似文献汇总： 序号标题文献来源作者出处发表时间11213年碎纸片拼接复原数模论文互联网互联网 213年碎纸片拼接复原数模论文-豆丁网互联网互联网 32013年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖论文B题碎纸片的拼接...互联网互联网 4【图】科密碎纸机 深圳碎纸机 黑金刚碎纸机 可碎光碟 - 罗湖办公...互联网互联网 5一种碎纸自动拼接中的形状匹配方法-《计算机仿真》2006年11期-...互联网互联网 6国家奖碎纸片的拼接还原_百度文库互联网互联网

7基于蚁群优化算法的碎纸拼接-豆丁网互联网互联网 8求2013数学建模题B题(2)的中文原题以及附件3不胜感激_百度知道互联网互联网 9沈阳建筑大学_徐俊杰.郭书恒.唐杰_百度文库互联网互联网 10碎纸机批发,厂家,图片,商贸城-马可波罗网互联网互联网 三、全文相似详情： （红色字体为相似片段、浅蓝色字体为引用片段、深蓝色字体为可能遗漏的但被系统识别到与参考文献列表对应的引用片段、黑色字体为自写片段） 碎纸机，是用来切碎销毁纸张的机器，为了达到废弃文件保密的目的，要把纸张分割成很多的细小纸片，碎纸机切割的纸粒工整利落，能达到保密的效果。随着数据时代发展，大量的政府机关、企事业单位都采用了碎纸机对废弃文件或失效的机密文件进行破碎处理。碎纸方式是指当纸张经过碎纸机处理后被碎纸刀切碎后的形状。市面上有些碎纸机可选择两种或两种以上的碎纸方式。不同的碎纸方式适用于不同的场合，如果是一般性的办公场合则选择段状、粒状、丝状，条状的就可以了。但如果是用到一些对保密要求比较高的场合就一定要用沫状的。随着现代技术的不断发展和市场的需求，现在的碎纸机，除了对纸张的处理，也可以对信用卡、光盘等进行切割。本文研究的只是针对印刷文字文件在碎纸机中被切割的碎片，它是规则的黑白图片，对于非印刷文字文件的碎纸片、彩色碎纸片、形状不规则或边缘有破损的碎纸片等都是该碎纸片拼接技术的重要影响因素。随着科学技术的不断发展，人们对信息交流、存储和销毁的需求也不断的增加。目前，大量政府机关、企事业单位都是用打印机来打印文件，也都采用了碎纸机对废弃文件或失效的机密文件进行破碎处理。当遇到误销毁的文件时，就要靠人工对碎纸片进行拼接，而人工拼接工作量大 ，不仅费力耗时，可能还会出现拼接错误等情况。如果应用当前的图像处理与模式识别技术来开发碎纸片的自动拼接技术，用计算机对所有碎片进行搜索和筛选，对能够在某种指标上匹配的碎片进行拼接复原。这样会大大的提高拼接复原的效率，从而降低了人工的工作量和难度。目前在情报资料碎片整理、司法技术鉴定等领域中, 碎纸的拼接工作大部分都是靠人工的方式完成。虽然国外对这项工作有进行了一些研究, 但是由于碎纸的自动修复技术应用背景的特殊性, 目前几乎没有公开的研究资料可以参考。类似的研究主要是集中在文物碎片的自动修复、虚拟考古、故障分析以及计算机辅助设计、医学分析等领域。所以对规则碎片自动拼接问题的研究，不仅具有广阔的应用前景，而且具有很强的理论意义。问题1：对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片（纵切），建立碎纸片拼接复原模型和算法，针对附件1、附件2针对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。分析：针对问题1，在附件一及附件二中，碎纸片仅纵切 ，则纸片边缘的字有可能出现完整、残缺、标点符、空格四种情况，每个字又由多个像素点组成，故我们利用Matlab图像处理函数imread（）将各个碎片文字像素二值化，并取出代表各个碎片左右两边缘的像素点的列向量，如此在每张碎片左右两边缘所获的值都可组成一组向量，且分别设左边缘 ,右边缘 （ ）。设复原图像的第1列像素为 向量，第72列像素为 向量列，以此类推直到最后一列像素为 。因为原图像的第一列像素全为255（白色），所以可找出 ，从而可以确定 和 对应的 和 ，将该碎纸片数据放入向量A中，再将列向量 逐一与剩下的所有图片的列向量 元素作差，列方向绝对值求和，则和最小的就是能与 匹配的碎片，以此类推。匹配完成后用Matlab图像处

碎纸片的拼接复原数学模型的构建

碎纸片的拼接复原数学模型的构建 发表时间：2014-11-27T14:26:53.797Z 来源：《价值工程》2014年第9月上旬供稿作者：毕楷明[导读] 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。Construction of Mathematical Model of Splicing Scrap Recovery毕楷明BI Kai-ming（东北大学理学院，沈阳110819）（NEU College of Sciences，Shenyang 110819，China） 摘要院本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，本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。本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，将边缘区域明显化，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: This paper discusses the construction of splicing scrap recovery model under the condition of shredder breaking paper intopieces in different ways, so as to solve the problem of artificial splicing when there is a great amount of pieces. This paper establishes threecorresponding model.Model One: Paper Scrap Splicing Model under Analysis of Variance.Shredding paper through longitudinal mode, the paper selects the gray scraps of paper around the edge extraction column vector,locates the paper scrap by using edge of paper scraps as blank area with same width, then solves the problem of reconstruction of thelongitudinal cutting paper splicing through analysis of variance method and Euclid Distance.Model Two: Paper Scrap Splicing Model with Consistency of Text Line Spacing.Shredding paper through vertical and horizontal mode, its main characteristics of peer text line spacing consistency can solve theproblem of reconstruction of splicing transverse paper scraps, simplifies the model, processes the pixel matrix of discrete in average andmatches the paper scraps through Euclid Distance and then gets the complete picture of paper scrap after recovery.Model Three: Paper Scrap Splicing Model Based on Binaryzation Otsu Algorithm.This paper firstly expounds the double side's vertical and horizontal mode, establishes the paper scrap splicing model based onbinaryzation Otsu algorithm. The paper firstly does preconditioning for paper scraps into groups, simplifies the complex model, and then getsthe optimal threshold of the paper scraps by using typical Otsu algorithm of global threshold method. The paper classifies the gray valueinformation of paper scraps through this threshold to realize binaryzation processing, specifies the edge area, evaluates the probability ofsuccessful matching pixels on edge of splicing paper, and finally solves the mosaic and restoration problems of double side's vertical andhorizontal mode. 关键词院离散；方差分析；置信区间；阈值；Otsu 算法Key words: discrete；analysis of variance；confidence interval；threshold；Otsu algorithm中图分类号院TQ018 文献标识码院A 文章编号院1006-4311（2014）25-0238-031 模型一考虑以为空间拼接情况，为了获取拼接图像所必须的数据，文章以像素为单位离散所得碎片：利用VC++使用了Windows.H 头文件并调用RGB 等结构定义获得不同像素点的g 值[1]，生成了多个灰度矩阵。由于本题主要研究碎片的拼接，故只需考虑碎片的边缘部分，故分别提取全部碎片的最左侧和最右侧的g 值列向量：文章分别找出其中最左侧g 值列向量的值全为255（即像素全白）的和最右侧g 值列向量的值全为255 的两个碎片，于是左侧g 值全为255 的碎片对应左一位置，同理右侧g 值全为255 的碎片对应左一位置。再考虑剩余的碎片（本文中考虑18 个碎片）的对号入座问题，使最左侧碎片分别与其他碎片的最左侧灰度g 值列向量进行相同y 值下作差，得到不同碎片的G 差。先求出左一位置碎片最右侧g 值列向量：

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 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、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，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。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待

碎纸片的拼接复原的数学模型

碎纸片的拼接复原 摘要 本文主要采用了模糊模型识别、灰度相关、傅里叶变换等方法对碎纸自动拼接进行了深入探讨。 文中主要结合司法物证复原、历史文献修复、军事情报获取这一背景，针对横纵切碎自动拼接展开探究。提出一种基于最大梯度和灰度相关的全景图拼接法。同时采用边界提取法使图像预处理达到最好的效果，期间采用傅里叶变换对图像进行处理，最后再利用匹配准则等方法处理图像的拼接。最终应用模糊模型识别法建立模型，通过隶属函数的建立实现最终的碎纸拼接。期间有些碎纸片计算机无法识别，需要进行人工干预，从而才能得到一副完整的复原图。 图像拼接的主要工作流程可以概括为以下三个步骤： （1） 对图像碎片进行预处理，即对物体碎片数字化，得到碎片的数字图像。 （2） 图像碎片匹配，通过匹配算法找到相互匹配的图像碎片。 （3） 图像碎片的拼接合并，将相互匹配的图像碎片拼接在一起得到最终结果。 ! 针对问题一：将图像导入MATLAB 进行相应的转化，由于数据量较大，所以 对数据进行优化提取。计算提取数据的均值与方差，找出其模糊集，建立符合题意的隶属函数。由于模糊集的边界是模糊的，如果要把模糊概念转化为数学语言，需要选取不同的置信水平(01)λλ≤≤ 来确定其隶属关系，从而实现纵切图像的全景拼接。（如表一、表二） 针对于问题二：由于是横纵切碎纸片，所得图像较多，采用提取像素法对图片进行灰度分析，通过中介量阈值的确定来找出像素点的差别，梯度值在这一过程中也是作为衡量两张碎纸片是否匹配的标准。从而对数据进行处理，最后导入MATLAB 软件实现拼接。（如表三、表四） 针对问题三：它是在问题一和问题二上加深了难度，采用提取像素点，傅里叶变换，灰度相关、模糊相似优先比等方法对问题进行分析，通过（0,1）矩阵的简化运算以及傅里叶变换得到最后的结果，但对于傅里叶变换需说明一点，变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间是低频最亮，也就是说幅角比较大。此过程中同时也需要人工干预，最终实现拼接。（如表五、表六）

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 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、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，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。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

碎纸片拼接复原问题研究

基于旅行商规划模型的碎纸片拼接复原问题研究 摘要 本文分别针对RSSTD(Reconstruction of Strip Shredded Text Document）、RCCSTD(Reconstruction of cross-cut Shredded Text Document)和Two-Sides RCCSTD三种类型的碎纸片拼接复原问题进行了建模与求解算法设计。首先我们对于RSSTD问题，建立了基于二值匹配度的TSP模型，并将其转化为线性规划模型，利用贪心策略复原了该问题的中文和英文碎片；然后对于RCCSTD问题，由于中英文字的差别，我们分别建立了基于改进误差评估的汉字拼接模型和基于文字基线的误差评估的英文字拼接模型，并利用误差评估匹配算法，复原了该问题的中文和英文碎片；随后我们针对正反两面的RCCSTD 问题，利用基线的概念将正反两面分行，转化为RCCSTD问题，并复原了该问题的英文碎片。最后，我们对模型的算法和结果进行了检验和分析。 ◎问题一：我们针对仅纵切的情况，首先将图像进行数字化处理，转换为了二值图像，然后得到各图像的边缘，并计算所有碎片与其他碎片边缘的匹配程度。然后，根据两两碎片之间的匹配程度建立了TSP模型，并将其划归为线性规划模型。最终，我们根据左边距的信息确定了左边第一碎片，随后设计了基于匹配度的贪心算法从左向右得到了所有碎片的拼接复原结果。结果表明我们的方法对于中英文

两种情况适用性均较好，且该过程不需要人工干预。 ◎问题二：我们针对既纵切又横切的情况，由于中英文的差异性，我们在进行分行聚类时应采用不同的标准。首先根据左右边距的信息确定了左边和右边的碎片，随后分别利用基于改进误差评估的汉字拼接模型和基于文字基线的误差评估模型，将剩余的碎片进行分行聚类，然后再利用基于误差评估的行内匹配算法对行内进行了拼接，最终利用行间匹配算法对行间的碎片进行了再拼接，最终得到了拼接复原结果。对于拼接过程中可能出现误判的情况，我们利用GUI 编写了人机交互的人工干预界面，用人的直觉判断提高匹配的成功率和完整性。 ◎问题三：我们针对正反两面的情况，首先根据正反基线信息，分别确定了左右两边的碎片，然后利用基线差值将其两两聚类，聚类以后其正反方向也一并确定，随后我们将其与剩余碎片进行分行聚类，最终又利用行内匹配和行间匹配算法得到了最终拼接复原结果。其中，对于可能出现的误判情况，我们同样在匹配算法中使用了基于GUI的人机交互干预方式，利用人的直觉提高了结果的可靠性和完整性。 关键字：碎片复原、TSP、误差评估匹配、基线误差、人工干预

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现（一） 来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

大屏幕拼接中的拼接缝消除方法

大屏幕拼接中的拼接缝消除方法 1 引言 图像镶嵌技术（mosai ）是图像融合技术的一种，一般指的是同种类型图像的融合。他把多幅具有重叠信息部分的图像衔接在一起，得到一幅完整的、范围更大的图像，并且去除其中的冗余信息。图像镶嵌技术的应用非常广泛。例如，虚拟现实中的全景图显示及遥感图像的处理等领域，都有广泛的应用。图像镶嵌的评价标准是镶嵌后得到的图像，不但具有良好的视觉效果，而且还要尽可能地保持图像光谱特征。通俗地说，就是镶嵌的图像越“无缝”，效果就越好。当然，这里的“无缝”，不是绝对意义上的，而是人眼分辨力以内的“无缝”。 一般情况下，进行图像拼接时，在拼接的边界上，不可避免地会产生拼接缝。这是因为两幅待拼接图像在灰度上的细微差别都会导致明显的拼接缝。而在实际的成像过程中，这种细微差别很难避免。因此图像镶嵌技术的难点就在于准确寻找图像之间的位置关系，并把两幅以上的图像平滑地衔接在一起，获取一幅全局的图像。本文的基本思想就是突破以往在寻找拼接线时，只要找到一个最佳拼接点，以此点做一条直线作为拼接线的不合理性，而是取一个闭值，在闭值范围内寻找出每个拼接点，把这些点连成的折线作为拼接线，进行拼接。 2 拼接缝消除的方法 传统的拼接缝消除的方法有很多，其中用得较多的方法有；中值滤波法、利用小波变换的方法、加权平均法等。 2.1 中值滤波法消除拼接缝 中值滤波法是对接缝附近的区域进行中值滤波。对与周围灰度值差比较大的象素取与周围象素接近的值，从而消除光强的不连续性。中值滤波器处理接缝附近的狭长地带。该方法速度快，但质量一般。平滑的结果会使图像的分辨率下降，使图像细节分辨不出，产生图像模糊。 2.2 利用小波变换的方法消除拼接缝 小波变换方法也是目前比较常用的一种方法，他充分利用小波变换的多分辨率特性，很好地解决了拼接图像的接缝问题。其原理为：由于小波变换具有带通滤波器的性质，在不同尺度下的小波变换分量，实际上占有一定的频宽，尺度j 越大，该分量的频率越高，因此每一个小波分量所具有的频宽不大，把要拼接的两幅图像先按小波分解的方法将他们分解成不同频率的小波分量，只要分解得足够细，小波分量的频宽就能足够小。然后在不同尺度下，选取不同的拼接

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现（一） 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this