[发明专利]基于水平投影和K均值聚类的横纵切碎纸片重建方法

权利要求书

1.基于水平投影和种子点约束K均值聚类的横纵切碎纸片重建方法，其特征在于，包括如下步骤：

1.1.对每一个碎片进行水平投影，把每一个碎片转化为一个一维信号；

1.2.根据碎片的一维信号，应用种子点受限的K均值聚类算法实现碎片的分行聚类；

1.3.对每一行进行排序，把碎片行内拼接问题转化为旅行商问题，应用蚁群方法求解这个旅行商问题；

1.4.使用行碎片的特征向量FC＝[a₁,a₂,a₃,a₄]进行匹配实现行碎片的拼接；

所述的步骤1.3包括：

4.1.聚类分行结果中的每一类都单独处理，把每行的碎纸片抽象成图论中的顶点，碎片边缘矩阵之间的匹配度抽象成顶点之间的距离；

4.2.利用公式计算顶点i到顶点j的距离d_m(i,j)，即碎纸片i的右边缘与碎纸片j的左边缘；计算任意顶点之间的距离得到一张完全赋权图；

其中p是一个惩罚系数，惩罚系数的定义如下：

其中x_i表示碎纸片i图像的右边缘所对应的向量；x_j表示碎纸片j图像的左边缘对应的向量；x_iu表示向量x_i在位置u处对应的灰度值，x_ju与x_iu类似；T是一个常数，其中通过试验确定，经过试验发现，当T被设置为该行碎片中纵向边缘像素点灰度值为0的个数的平均值时拼接精度较高；灰度值为0即该像素点为黑；

4.3.使用蚁群方法计算结果，蚁群方法的参数设为α＝1,β＝5,ρ＝0.5,其中α代表启发因子，β代表自启发量因子，ρ代表信息素残留系数，蚁群方法中的蚂蚁数量设置为碎纸片的数量；

4.4.根据蚁群计算结果重建出行碎片的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的步骤1.1包括：

2.1.把每一个碎纸片的图像进行二值化处理，当像素点的灰度值大于阈值时二值化为1，灰度值小于阈值时二值化为0；

2.2.从左到右累加图像每一行中为黑色的像素点的个数，该过程的数学表达式如下所示：

其中f(y)表示图像在y行中黑色的像素点的个数；I(x,y)表示图像I在点(x,y)处的灰度值，当该点是黑色时该点的灰度值为0，当该点是白色时该点的灰度值为1；N表示碎片图像的水平分辨率；

2.3.经过步骤2.2.，碎片图像i转化为一个有m维的一维向量d_i，其中m表示碎片图像的垂直分辨率。