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    基于相似度分析的碎紙片拼接復(fù)原

    2017-03-27 14:27孫鵬程耿大猛常晶晶王玲
    科技資訊 2017年2期
    關(guān)鍵詞:相關(guān)系數(shù)圖像識別

    孫鵬程+耿大猛+常晶晶+王玲

    摘 要:現(xiàn)實(shí)生活中,傳統(tǒng)拼接復(fù)原工作需要手動拼接,雖準(zhǔn)確度較高,但拼接難度較大,效率較低,特別是當(dāng)碎片的數(shù)量極大時(shí),人工手動拼接工作將很難在短時(shí)間內(nèi)完成。基于上述背景,該文利用matlab軟件,對碎紙片二值化矩陣中的邊緣矩陣進(jìn)行提取,為減少拼接工作量,該文通過觀察并計(jì)算出文檔中最左端碎片的排列方式,最后應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)系數(shù)最大的條件找到最左端碎片的最佳匹配行,并以此方法完成拼接,得到的拼接結(jié)果較為完整,證明方法拼接效果良好。

    關(guān)鍵詞:圖像識別 二值化 相關(guān)系數(shù) 邊緣矩陣

    中圖分類號:TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)01(b)-0040-02

    傳統(tǒng)人手撕碎片總是無規(guī)則的,其拼接一般是利用基于碎片幾何特征的方法,但這種方法對邊緣規(guī)則的碎片的拼接效果不是很理想,該文針對目前碎片拼接領(lǐng)域存在的這種不足,進(jìn)行完善并設(shè)計(jì)了拼接邊緣規(guī)則碎片的方法。

    該文利用研究出的拼接邊緣規(guī)則碎片的方法,解決2013年數(shù)學(xué)建模國賽B題的碎片拼接問題,對附件中給出的209張橫縱切中英文碎片進(jìn)行二值化處理,然后對得到的邊緣矩陣進(jìn)行相關(guān)分析,依據(jù)相關(guān)性分析完成最終的拼接。

    1 圖像處理及分析

    灰度變換指黑白圖片的黑白變換或者彩色圖片的色彩變換,一張彩色圖片的像素矩陣中的每個(gè)像素由RGB 3種顏色按照規(guī)定比例混合而成的一種顏色表示,在處理圖像時(shí),RGB會由于環(huán)境光源太暗而偏小,造成圖像不清晰,若光源太亮,則會導(dǎo)致圖像曝光率太高而泛白,該文通過灰度變換方法,將RGB值調(diào)到合適的程度。灰度RGB的范圍是0~255,表示亮度從深到淺,對應(yīng)圖像中的顏色從黑到白。該文運(yùn)用matlab軟件對209張碎紙片分別進(jìn)行灰度處理。

    2 相似度分析

    二值化處理是指通過對灰度變換后的圖像設(shè)定閾值而將RGB灰度值分為兩部分,并分別用0、1表示,最終得到二值化矩陣的方法。該文通過對209張既橫切又縱切的碎片進(jìn)行二值化處理,得到每張碎片的上下左右邊緣矩陣,通過matlab編程對邊緣矩陣的數(shù)值進(jìn)行獲取,若碎片中的文字被橫切或縱切,利用統(tǒng)計(jì)方法對所有碎片的上下、左右邊緣矩陣分別進(jìn)行相關(guān)性分析,并計(jì)算出兩邊緣矩陣的相關(guān)系數(shù),計(jì)算順序?yàn)閺纳系较禄驈淖蟮接遥x取其中相關(guān)系數(shù)最大的兩張碎片即為能夠互相匹配的碎片,計(jì)算方法為,例如:中文碎片049、054、065、143、186、002、057能夠拼接在同在一行,碎片左右邊緣相關(guān)系數(shù)為0.921 4、0.894 7、0.912 3、0.945 3、0.856 8、0.883 6,經(jīng)觀察比較,上述相關(guān)系數(shù)均為同比系數(shù)中最大。圖1、2為兩張完成拼接的碎片,觀察其拼接之后的“斷”“a”,可發(fā)現(xiàn)其邊緣矩陣的相似性。

    3 確定文檔首列

    首先進(jìn)行首列的選取,由于第一列每張碎片左邊緣矩陣中空白行列數(shù)為一固定值,據(jù)此條件在209張碎片中選取出第一列中的11張碎片,具體操作方案為:通過matlab編程確定出每張碎片的二值化矩陣,并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,統(tǒng)計(jì)出209張碎片中的左邊緣空白矩陣的個(gè)數(shù),得出眾數(shù)為中文11個(gè),英文14個(gè),其中左邊緣矩陣個(gè)數(shù)恰為眾數(shù)的碎片即為備選碎片,最后通過人工干預(yù)選出第一列中的11張碎片;其次對選出的11張碎片進(jìn)行排列,對于材料中的中文碎片,可分析每個(gè)漢字縱向最大占有距離為40個(gè)像素點(diǎn),中文行間距最大占有距離為30個(gè)像素點(diǎn),如圖3所示,然后將第一列的碎片分為兩類:一類是橫向切割處為漢字;另一類是橫向切割處為空白行。對于第一類,擬采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行拼接,進(jìn)行縱向排序;對于第二類碎片的拼接方法,根據(jù)兩相鄰行字符之間空白最大占有距離為30個(gè)像素點(diǎn)的條件,用matlab進(jìn)行分析計(jì)算得到與待匹配碎片匹配度最高的碎片。對于材料中的英文碎片,由于每個(gè)英文字母大小不一,故將其放入四線三格中表示,并發(fā)現(xiàn)所有英文字母均占滿四線三格中的第二格,據(jù)此觀察二值化矩陣中,四線三格的中間行所占最大像素點(diǎn)行數(shù)為25,由此確定四線三格的具體分布,如圖4所示,任意一個(gè)英文圖片碎片,通過matlab從文檔上邊界進(jìn)行數(shù)值捕捉,當(dāng)出現(xiàn)任意25行像素矩陣數(shù)值之和最小時(shí)就可以確定出此時(shí)對應(yīng)的這25行中最上邊的一行就是虛擬四線三格中的第2行,具體實(shí)現(xiàn)公式為:,經(jīng)測算,相鄰兩個(gè)四線三格中間行最大垂直距離為40個(gè)像素點(diǎn),然后再將拼接的碎片進(jìn)行同樣的分類,對于橫向切割處為空白行的碎片,利用相鄰兩四線三格中間行的行間距為40個(gè)像素點(diǎn)的條件,應(yīng)用matlab進(jìn)行分析計(jì)算,得到相配碎片,并綜合所有碎片數(shù)據(jù),最終得出第一列英文碎片的排列結(jié)果。

    另外,中英文第一列縱向匹配若出現(xiàn)一行或多行無字情況,需自行人工干預(yù),按照原始參數(shù),對所有無字行進(jìn)行假設(shè)添字。對于添字處理后的中文碎片,依舊根據(jù)兩相鄰字符之間的行間距為30個(gè)像素點(diǎn)的條件,找到其最佳匹配碎片,完成縱向拼接。對于英文碎片的空白行,該文僅對英文字母四線三格中的中間格進(jìn)行添字處理,根據(jù)相鄰兩個(gè)四線三格中間行垂直距離為40個(gè)像素點(diǎn)的條件,找到最佳匹配碎片,完成拼接。

    4 所有紙片的拼接復(fù)原

    對于已確定的第一列的碎片,需要對每一個(gè)分別進(jìn)行橫向排列,分析全部碎片二值化矩陣信息,提取所有碎片的左右邊緣矩陣。以第一列的每一個(gè)碎片為起點(diǎn),依舊利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法,從左向右進(jìn)行計(jì)算,通過篩選找出與每個(gè)碎片的右邊緣矩陣相關(guān)系數(shù)最大的矩陣,并將其還原為碎片,此碎片即為最佳匹配者。依據(jù)此法,完成對全文拼接。

    5 結(jié)論與分析

    該文對圖像邊界及其文字進(jìn)行研究,提出了一種基于相似度分析對碎紙片進(jìn)行拼接復(fù)原的方法,該方法利用matlab軟件對二值化圖像的邊緣矩陣進(jìn)行了比較,并利用邊緣矩陣的相關(guān)系數(shù),找到最佳匹配者,最終完成題材中的碎片拼接難題。該方法減少了大量人工干預(yù),實(shí)現(xiàn)簡單,不依賴于碎片的幾何特征,可靠性比較好,在司法物證復(fù)原、歷史文獻(xiàn)修復(fù)以及軍事情報(bào)獲取方面有顯著作用。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 房然然.二維碎片自動拼接技術(shù)研究[D].山東師范大學(xué),2015.

    [2] 莊俊東.基于數(shù)字圖像處理的人民幣碎片拼接方法的研究[D].上海交通大學(xué),2010.

    [3] 劉賜德,苗楠茜,常清,等.改進(jìn)的規(guī)則碎片拼接復(fù)原算法[J].南陽師范學(xué)院學(xué)報(bào),2014(3):22-24.

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