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    碎紙片的拼接復(fù)原

    2015-05-12 13:23:52于龍洋馮宇辰張帆張曉彤鄭智聰
    卷宗 2015年4期

    于龍洋 馮宇辰 張帆 張曉彤 鄭智聰

    摘 要:破碎文件拼接在司法物證復(fù)原、歷史文獻(xiàn)修復(fù)以及軍事情報(bào)獲取等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用,本文將碎紙片拼接轉(zhuǎn)化為基于邊緣字跡斷線識(shí)別法的圖像拼接。圖像拼接可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域,故研究碎紙片拼接及其相關(guān)技術(shù)有著重要的意義。

    針對(duì)問題,根據(jù)灰度圖像的形成原理,列出提取每張圖像兩邊緣的灰度矩陣G,對(duì)此矩陣每?jī)闪兄g做Pearson相關(guān)系數(shù)分析,取每列相關(guān)系數(shù)的最大值即向量范數(shù),反求出圖像編號(hào),由此建立按列拼接模型。中文拼接順序表及其拼接圖見表3、 圖2,英文拼接順序表及其拼接圖見表4、圖3,人工干預(yù)節(jié)點(diǎn)數(shù)為0。

    關(guān)鍵詞:灰度矩陣;Pearson相關(guān)系數(shù);Best-First搜索算法;Q系數(shù)評(píng)價(jià)法

    1 問題重述

    破碎文件的拼接在司法物證復(fù)原、歷史文獻(xiàn)修復(fù)以及軍事情報(bào)獲取等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用。傳統(tǒng)上,拼接復(fù)原工作需由人工完成,準(zhǔn)確率較高,但效率很低。特別是當(dāng)碎片數(shù)量巨大,人工拼接很難在短時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人們?cè)噲D開發(fā)碎紙片的自動(dòng)拼接技術(shù),以提高拼接復(fù)原效率。請(qǐng)討論以下問題:

    1. 對(duì)于給定的來自同一頁印刷文字文件的碎紙機(jī)破碎紙片(僅縱切),建立碎紙片拼接復(fù)原模型和算法,并針對(duì)附件1、附件2給出的中、英文各一頁文件的碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接復(fù)原。如果復(fù)原過程需要人工干預(yù),請(qǐng)寫出干預(yù)方式及干預(yù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。復(fù)原結(jié)果以圖片形式及表格形式表達(dá)。

    2. 對(duì)于碎紙機(jī)既縱切又橫切的情形,請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)碎紙片拼接復(fù)原模型和算法,并針對(duì)附件3、附件4給出的中、英文各一頁文件的碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接復(fù)原。如果復(fù)原過程需要人工干預(yù),請(qǐng)寫出干預(yù)方式及干預(yù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。復(fù)原結(jié)果表達(dá)要求同上。

    3. 上述所給碎片數(shù)據(jù)均為單面打印文件,從現(xiàn)實(shí)情形出發(fā),還可能有雙面打印文件的碎紙片拼接復(fù)原問題需要解決。附件5給出的是一頁英文印刷文字雙面打印文件的碎片數(shù)據(jù)。請(qǐng)嘗試設(shè)計(jì)相應(yīng)的碎紙片拼接復(fù)原模型與算法,并就附件5的碎片數(shù)據(jù)給出拼接復(fù)原結(jié)果,結(jié)果表達(dá)要求同上。

    2 問題分析

    通常碎紙片復(fù)原方法一般分為兩種,第一種方法是利用碎紙片的破碎邊緣的曲線進(jìn)行匹配,第二種方法則是利用邊緣字跡斷線識(shí)別的方法進(jìn)行匹配。附件所給的碎紙片的邊緣均為規(guī)則的直線,故采用第二種方法,也就是邊緣字跡斷線識(shí)別的方法。

    2.1 問題

    由于附件文件上的顏色只有黑白兩色,我們考慮利用灰度圖像的形成原理,用Matlab提取出各個(gè)碎紙片的灰度矩陣(i=0,1,…18),取每個(gè)碎紙條的灰度矩陣的第一列和最后一列,將它們按附件給出的圖像順序合并到同一個(gè)矩陣中。

    用SPSS軟件對(duì)該矩陣做Pearson相關(guān)系數(shù)分析,得到一個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣,該矩陣中的元素為每?jī)闪谢叶戎档南嚓P(guān)系數(shù),找出每一列的相關(guān)系數(shù)的最大值即向量范數(shù),根據(jù)奇偶性與左右邊緣的關(guān)系反求出碎紙片的序號(hào),用Matlab將關(guān)聯(lián)系數(shù)最大的兩個(gè)碎紙片拼接在一起。

    3 模型假設(shè)

    1. 假設(shè)碎紙片拼接好后的文章是完整通順的。

    2. 假設(shè)灰度矩陣每列數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布。

    3. 假設(shè)圖像邊緣規(guī)則,連接十分契合。

    4. 假設(shè)人工干預(yù)節(jié)點(diǎn)連接時(shí)誤差為0。

    4 模型建立與求解

    4.1 問題

    1. 對(duì)于給定的來自同一頁印刷文字文件的碎紙機(jī)破碎紙片(僅縱切),建立碎紙片拼接復(fù)原模型和算法,并針對(duì)附件1、附件2給出的中、英文各一頁文件的碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接復(fù)原。如果復(fù)原過程需要人工干預(yù),請(qǐng)寫出干預(yù)方式及干預(yù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。復(fù)原結(jié)果以圖片形式及表格形式表達(dá)。

    4.1.1 按列拼接模型準(zhǔn)備

    1.灰度[1]

    指黑白圖像中點(diǎn)的顏色深度,范圍一般從0到225,黑色為0,白色為225,故黑白圖像也稱為灰度圖像,它可以量化為一個(gè)二維陣列,陣列的元素則為灰度值。

    2.向量的無窮范數(shù)[2]

    參考文獻(xiàn)

    [1] 司周奎,孫璽菁,數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用,北京:國防工業(yè)出版社,2011,13(1):319-320

    [2] 邢志棟,曹建榮,矩陣數(shù)值分析(第二版),陜西:科學(xué)技術(shù)出版社,2005,1(1):2-3

    [3] 劉震,吳廣,丁維岱,張召明,SPSS統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用,北京:電子工業(yè)出版社,2010,7(1):181-182

    [4] 賈海燕,碎紙自動(dòng)拼接關(guān)鍵技術(shù)研究,國防科技大學(xué)研究生論文,2005,4(5):40-41

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