[发明专利]一种不规则破碎单面图像快速拼接方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种不规则破碎单面图像快速拼接方法。

背景技术

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率较低。当碎片数量巨大时，人工拼接很难在短时间内完成任务。随着计算机技术的发展，人们试图开发碎纸片的自动拼接技术，以提高拼接复原效率。

目前，国内外对于不规则碎片拼接匹配的研究主要集中在图像碎片的轮廓曲率匹配。很多学者提出了相关算法，并已取得了一定的成果。Ying Shan等提出了一种概率框架的曲线匹配算法，根据特征点的相似性和与邻域的距离得到初始概率，然后不断的迭代，直到特征点的概率达到稳定值。Kong等通过轮廓线的近似多边形的配合情况来衡量图像碎片的匹配程度。还有基于多尺度的二维碎片拼接方法。各碎片用其轮廓上采样点的曲率来表示，得到一个曲率串，然后通过一个多尺度分析过程，对各碎片之间的匹配程度进行分析，利用动态规划技术对各匹配对进行精化处理。

这些算法都在一定程度上对轮廓进行了匹配，但是它们大多是采用轮廓曲线上点的曲率特征进行匹配，首先计算量较大，步骤比较繁琐，其次存在尖角问题即曲率无穷大的点，一些尖角会因平滑受到破坏或者无法表示。并且现在国内外碎片拼接的研究主要集中在对文字碎纸的研究上，对图片的拼接研究较少且缺乏快速有效的算法。

发明内容

为解决以上技术上的不足，本发明提供了一种易于实现，便于推广的不规则破碎单面图像快速拼接方法。

本发明是通过以下措施实现的：

本发明的一种不规则破碎单面图像快速拼接方法，包括以下步骤：

步骤1，获得一幅集合所有不规则碎片正面图像的电子图片，该电子图片中的所有碎片互相不重叠，并且该电子图片的背景颜色采用与碎片正面图像颜色反差大的单一色；

步骤2，将该电子图片的背景中所含像素设置为0，并通过高斯滤波消除每个碎片中可能存在的杂散黑点，然后整体进行图像灰度化处理；

步骤3，利用轮廓查找算法确定经步骤2处理后的电子图片中各碎片的轮廓像素坐标点，并得到每个碎片的所有轮廓像素坐标点按逆时针方向依次排列的灰度值序列{F₁，F₂，...，F_n}；

步骤4，判断是否有两个碎片的灰度值序列F_i和F_j相匹配，如果有，则将该两碎片通过旋转、平移实现拼接；

步骤5，重新获得经步骤4拼接后碎片的逆时针方向轮廓像素坐标点的灰度值序列，并继续进行步骤4，直至所有碎片拼接为一体。

上述在步骤3中，轮廓查找算法包括如下步骤：

第一步，首先计算当前碎片的重心A：

其中代表重心A的坐标，M表示碎片区域中所有像素的个数，(x_i，y_j)代表每个碎片中每个像素的坐标；

第二步，以该重心A为中心沿水平方向进行逆时针扫描；对于某一个方向，当连续检测到5个以上灰度值为0的像素时，说明已经进入到背景区域，则进入背景区域之前的最后一个非0像素就是该碎片沿着该方向的轮廓像素；随着沿着逆时针方向扫描，获得该碎片最外缘像素坐标点的灰度值序列F。

上述在步骤4中，判断两个碎片的灰度值序列F_i和F_j是否能够匹配，需要首先将其中一个灰度值序列取反，即按顺时针方向保存灰度序列，将F_j取反，得到序列F_j’；再从F_j’中依次循环选取数量为K＝30的灰度序列值片段，将此片段与F_i进行逐片段比较，即计算二者的归一化相关系数γ：

其中f_ik和f_jk(k∈{1,2,3,...,K})分别是F_i和F_j的灰度值序列，和分别是f_ik和f_jk的均值(k∈{1,2,3,...,K})，相关性的阈值是0.96；若大于阈值，则认为这两个片段匹配成功；若始终没有片段匹配成功，则说明F_i和F_j不相邻，再判定F_i和F_j+1是否相邻。