碎纸拼接是图像处理领域中的一个典型分支,它被广泛应用在军事情报获取、司法取证和考古文物修复等领域。当处理少数物体碎片时,采用人工拼接即可有效地恢复出破碎物体的原貌。然而对于考古文物,文物碎片的数量一般都很庞大,采用人工拼接的方法会使拼接工作较为繁琐复杂,消耗大量的人力资源与物力资源,并且还可能导致对出土文物的二次损坏,所以采用计算机辅助完成碎片拼接是非常必要的。计算机辅助碎片拼接技术包括图像获取、图像预处理、边缘检测、轮廓匹配和图像拼接,其中,轮廓匹配是碎纸拼接技术的核心技术,也是本文的研究重点。本文提出了基于改进Levenshtein距离算法的轮廓匹配技术,该技术通过编辑距离来衡量轮廓曲线之间的相似性,以达到轮廓匹配的目的。论文主要开展的研究工作如下:1、利用形态学方法检测碎纸图像的轮廓曲线。为了方便对图像进行形态学处理,先要对图像进行预处理操作,它包括图像灰度化、图像去噪、图像二值化几个步骤。然后使用规格大小为3×3的结构元素S对图像I进行腐蚀,并且用图像I减去腐蚀过后的图像,其结果就是检测出的图像I的轮廓曲线。2、通过采样的方法提取碎片轮廓曲线的特征序列。它的主要思想是:(1)以轮廓曲线的端点为起点,用指针来遍历轮廓曲线,当起点与指针之间的曲线弧长等于L(L为一个设定的值)时,记录下当前指针的横轴坐标值。(2)把当前指针的位置设置为新的起点,按照(1)中的方法继续遍历这条曲线,直至遍历完整条曲线,得到一个列向量,此列向量中的元素集合就是该轮廓曲线的特征序列。轮廓曲线特征序列是二维轮廓曲线降维的结果,为后续的匹配算法提供了可以表征曲线的一维特征序列。此方法将解决二维碎纸图像匹配问题转化为求解一维轮廓特征序列相似度问题,降低了问题的维度,从而降低了处理问题的复杂程度。3、通过改进Levenshtein距离算法对轮廓进行匹配。首先,简要介绍了几种相似性度量算法,如闵可夫斯基距离、汉明距离和编辑距离等,在比较这些算法的优缺点之后,本文选择编辑距离作为衡量相似程度的标准,并且对编辑距离进行了改进,使编辑距离可以更加准确地描述轮廓曲线之间的相似性。然后,为了使匹配数据更直观,引入了相似度的概念,通过对相似度与编辑距离之间数量关系的比较和分析,给出了它的计算方法。最后,根据匹配算法编写程序对碎纸片进行仿真实验,该实验成功筛选出了与目标图像相匹配的碎纸图像,并且将目标图像与匹配图像进行拼接,然后对拼接图像中的缝隙进行填充,得到最终的匹配拼接结果。将编辑距离应用到轮廓匹配领域具有很大的理论价值和创新意义,通过研究分析,此方法相较于其它轮廓匹配方法具有可编程性高、计算量小等优点,为解决轮廓匹配问题提供了一个思路。