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    一種基于形狀匹配的碎紙片拼接系統(tǒng)設(shè)計

    2017-07-14 03:17:06李旭茹韓冬劉德磊
    電腦知識與技術(shù) 2017年16期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用

    李旭茹+韓冬+劉德磊

    摘要:碎片自動拼接技術(shù)主要使用于五大領(lǐng)域:考古研究、刑偵、自動裝配、古生物學(xué)和壁畫保存中,在圖象處理與模式識別中是一個非常經(jīng)典的應(yīng)用。該文的主要工作是利用邊界鏈碼提取碎片的輪廓特征,研究碎片拼接的形狀匹配算法,進而完成碎紙片的拼接。最后,利用matlab軟件,做出GUI界面,實現(xiàn)了碎片的自動拼接。實驗結(jié)果表明,該算法簡單,易于實現(xiàn),并可以得到更好的結(jié)果。

    關(guān)鍵詞:碎片拼接;邊界鏈碼;輪廓提??;形狀匹配;應(yīng)用

    1概述

    目前,大部分的拼接工作都是手工完成的,雖然國外已經(jīng)做了一些研究,但是由于技術(shù)應(yīng)用的特殊背景,基本沒有可供參考的資料,主要研究在文物的自動修復(fù)、考古研究、自動裝配與失效分析以及古生物學(xué)、醫(yī)學(xué)分析等領(lǐng)域。在計算機視覺領(lǐng)域,輪廓特征包含對象的重要信息,成為一個非常重要的“介質(zhì)”,在碎片復(fù)原的各種算法中,基于輪廓的形狀匹配技術(shù)一直是研究熱點。該文討論了一種改進的應(yīng)用于碎紙拼接的形狀匹配算法,對一種壁畫碎片的形狀匹配方法-引進行了改進,并把它應(yīng)用于碎紙拼接,達到了比較好的效果。

    2形狀匹配算法研究

    本文的主要工作是研究基于形狀匹配的數(shù)字圖像處理方法,并利用計算機進行圖像處理。在閱讀大量文獻的基礎(chǔ)上,完成了基于圖像處理的碎片拼接方法的研究。算法的流程圖如圖1所示:

    2.1碎片的獲取

    采用了掃描儀獲取碎片,將掃描結(jié)果以圖片的形式保存下來。如圖2掃描的破碎發(fā)票圖片。

    經(jīng)過一系列的圖像灰度化、二值化、輪廓提取等預(yù)處理后,我們可以得到碎片圖像的外輪廓,為后面的形狀匹配奠定基礎(chǔ)。挑選三個碎片的輪廓為例,如圖3所示。

    2.2形狀匹配算法研究

    碎紙片外輪廓提取出來以后,在所有的碎片輪廓中,首先任意選定一個碎片輪廓,稱之為固定碎片,并把它放在參考坐標(biāo)系中,其余的都是旋轉(zhuǎn)碎片。給定兩個碎片,想知道輪廓是否匹配以及在哪里匹配,總體思路就是將碎片用差分鏈碼表示出來,進而找待匹配碎片。當(dāng)碎片進行匹配時,兩個曲線會有間隙部分,間隙部分統(tǒng)計出的黑色像素點的個數(shù)最少時,有可能匹配;當(dāng)不匹配的時候,統(tǒng)計出的黑色像素點的個數(shù)很多,遠遠超過我們所設(shè)定的閾值范圍。具體可描述如下:

    第一步,在固定碎片上取長度為COMP_LEN的比較像素,在待匹配碎片上也取同樣長的長度進行比較匹配。如圖4所示.

    匹配過程歸納為四個步驟:

    (1)將碎片A和B用差分鏈碼表示出來,差分鏈碼具有旋轉(zhuǎn)不變性的特點。

    f21在碎片A上面取一定長COMP_LEN的像素,稱為目標(biāo)邊界,L1,L1。是一系列數(shù)字組成的鏈碼,記為L1={a1,a2,a3…an};

    (3)在待匹配碎片B上面是遍歷搜索,同樣取一定長COMP_LEN的像素,稱為待匹配邊界,L2,L2:同樣是一系列數(shù)字組成的鏈碼,記為,L2={b1,b2,b3…bn};

    (4)將L1,L2:相減求平均值Q,如果Q=0,則將碎片B記錄為一個可能匹配碎片,記錄該段鏈碼的中心點位置,作為下一步旋轉(zhuǎn)的待匹配點,這樣就會找到多個可能匹配的曲線,接下來用面積準(zhǔn)則判斷。全部遍歷后,如果沒有找到匹配段,那么繼續(xù)尋找下一個碎片。

    第二步,利用面積匹配準(zhǔn)則判斷化,即考慮固定碎片和旋轉(zhuǎn)碎片曲線所封閉的像素數(shù)目的變化。如下圖5所示,要計算出屬于封閉部分的黑色像素數(shù)目。

    淺灰:A和B重疊部分黑色:A和B之間的間隙部分

    假設(shè)兩個碎片輪廓稱為A和B,在像素#PA和#PB之間進行匹配。如果是在兩個相對應(yīng)的曲線之間進行匹配,那么輪廓封閉之間的黑色像素數(shù)目一定小于某個設(shè)定值,我們稱之為MAX_AREA,最合適的MAX_AREA不是人為設(shè)定,而是根據(jù)碎片的受損程度來決定。對于每一個旋轉(zhuǎn)碎片的位置,匹配精度會隨著MAX_AREA值的增大而下降,可能會出現(xiàn)錯誤匹配。所以,選擇合適的MAX_AREA值,降低錯誤匹配的發(fā)生率。本文中,我們是這樣選擇MAX_AREA的:

    MAX_AREA=(0.2~0-3)*COMP_LEN

    2.3拼接結(jié)果分析

    將該算法應(yīng)用于碎紙拼接過程中,取得了較好的效果,我們還可以通過控制比較長度、封閉面積等參數(shù)來優(yōu)化算法,使匹配效率進一步提高。在本文中,令比較長度COMP_LEN=80像素,MAX_AREA=20像素,以下是對拼接過程的具體分析。

    為了表示方便,先將這十塊碎片進行編號。將碎紙圖像的上層碎片從左到右編號為1、2、3、4、5,同理,下層碎片從左到右編號為6、7、8、9、10。假設(shè)固定碎片選為1號碎片,其他碎片均為待匹配碎片,然后進行拼接。如表1所示,這是碎片拼接中的匹配順序。

    上面的表格顯示了碎片的拼接順序,最后的拼接結(jié)果圖如下圖6所示。

    圖6是一幅拼接好的圖形,白色是在拼接的過程中像素的疊加,從實用的角度來看,對原內(nèi)容的識別沒有影響。由圖可知,最后一個碎片的拼接相比較其他碎片,存在匹配誤差,但是這個誤差在預(yù)期范圍內(nèi),不可能所有的碎片拼接后,都能恢復(fù)成原來的樣子,總有一些客觀因素存在。

    最后,設(shè)計一個完整的圖形用戶界面(GUI)的MATLAB應(yīng)用程序,從讀入碎片開始,完整的顯示了碎片拼接的過程。如圖7所示。

    3結(jié)論

    仿真結(jié)果表明,形狀匹配算法是可行的、快速的。本次實驗所采用的碎紙片數(shù)量不多。但最后也拼接成功,這表明復(fù)原碎片拼接技術(shù)的可行性,接下來的方向就是增加碎片的數(shù)量,看算法是否還可行,并做出進一步的調(diào)整,加快拼接速度,使適用范圍更廣。

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