[發(fā)明專(zhuān)利]一種碎紙片拼接方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410245632.4
• 申請(qǐng)日: 2014-06-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104021534A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林曄智;金新元
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 溫州醫(yī)科大學(xué);溫州大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/50
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/50;G06T3/40
• 代理公司: 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種碎紙片拼接方法，其特征在于，該碎紙片拼接方法采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括以下步驟：

第1步，首先讓計(jì)算機(jī)將圖像數(shù)據(jù)二值化，接著尋找邊界圖片，然后對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi)；

第2步，對(duì)每一行進(jìn)行排序，然后檢查整行拼接正確與否，若答案是否定的，則人工干預(yù)介入；若答案是肯定的，則將得到的每一行字條進(jìn)行拼接；

第3步，檢查復(fù)原圖正確與否，若答案是否定的，則人工干預(yù)介入；若答案是肯定的，則得到最優(yōu)解。

2.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，在第1步中又可以細(xì)分為如下幾個(gè)部分：數(shù)據(jù)二值化、尋找邊界圖片、對(duì)圖片分類(lèi)。

3.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，第2步可以細(xì)分為：對(duì)每一行進(jìn)行排序、判斷整行拼接是否正確、人工干預(yù)。

4.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，第3步可以細(xì)分為：將得到的每一行的字條進(jìn)行拼接、判斷恢復(fù)圖是否正確、人工干預(yù)、得到最優(yōu)解。

5.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，圖像的二值化處理就是將圖像上的點(diǎn)的灰度置為0或255，也就是講整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果；即將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。

6.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，為了得到理想的二值圖像，一般采用封閉、連通的邊界定義不交疊的區(qū)域；所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域；如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個(gè)具有其他等級(jí)灰度值的均勻背景下，使用閥值法就可以得到比較的分割效果；如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上(比如紋理不同)，可以將這個(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來(lái)分割該圖像；動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閥值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化可動(dòng)態(tài)觀察其分割圖像的具體結(jié)果。

7.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，在本發(fā)明中所使用的是閾值法；通過(guò)直接對(duì)圖像的灰度直方圖曲線進(jìn)行分析，判斷極小值所在的灰度級(jí)，再對(duì)所有極小值點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的分類(lèi)合并來(lái)最終確定閾值的位置，避免出現(xiàn)過(guò)分割的現(xiàn)象。

8.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，在預(yù)處理階段發(fā)明采用了基于各向異性擴(kuò)散的平滑算法對(duì)圖像進(jìn)行濾波，以消除噪聲，同時(shí)還可以使圖像的灰度直方圖曲線更為連續(xù)，從而加速算法的執(zhí)行效率；簡(jiǎn)單閾值是指用灰度變換來(lái)研究灰度圖像的一種常用方法，即設(shè)定某一閾值將灰度圖像的像素分成大于閾值的像素群和小于閾值的像素群兩部分；閾值(threshold)是把目標(biāo)和背景區(qū)分開(kāi)的標(biāo)尺，選取適當(dāng)?shù)拈撝稻褪羌纫M可能保存圖像信息，又要盡可能減少背景和噪聲的干擾，這是選擇閾值的原則。

9.如權(quán)利要求1所述的碎紙片拼接方法，其特征在于，在尋找邊界圖片的過(guò)程中，本案例采用區(qū)域相關(guān)的拼接算法，基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法是從待拼接圖像的灰度值出發(fā)，對(duì)待配準(zhǔn)圖像中一塊區(qū)域與參考圖像中的相同尺寸的區(qū)域使用最小二乘法或者其它數(shù)學(xué)方法計(jì)算其灰度值的差異，對(duì)此差異比較后來(lái)判斷待拼接圖像重疊區(qū)域的相似程度，由此得到待拼接圖像重疊區(qū)域的范圍和位置，從而實(shí)現(xiàn)圖像拼接；也可以通過(guò)FFT(快速傅立葉變換)變換將圖像由時(shí)域變換到頻域，然后再進(jìn)行配準(zhǔn)；對(duì)位移量比較大的圖像，可以先校正圖像的旋轉(zhuǎn)，然后建立兩幅圖像之間的映射關(guān)系。