【摘 要】
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碎纸片拼接复原技术是图像处理与模式识别领域中的典型应用。通过提取碎纸片图像的颜色、形状和图像内容等信息,对其进行相应的处理,从而实现碎纸片图像的拼接复原。本文针对模拟切割的规则碎纸片进行拼接。选用碎纸片排版特征,基于水平投影相似度进行按行聚类,基于笔画连续性和深度卷积神经网络计算切口两侧相似度,采用基于相似度的带有拒绝策略的贪心算法进行碎纸片拼接复原。主要完成的研究工作和创新点如下:（1）提出了基
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碎纸片拼接复原技术是图像处理与模式识别领域中的典型应用。通过提取碎纸片图像的颜色、形状和图像内容等信息,对其进行相应的处理,从而实现碎纸片图像的拼接复原。本文针对模拟切割的规则碎纸片进行拼接。选用碎纸片排版特征,基于水平投影相似度进行按行聚类,基于笔画连续性和深度卷积神经网络计算切口两侧相似度,采用基于相似度的带有拒绝策略的贪心算法进行碎纸片拼接复原。主要完成的研究工作和创新点如下:（1）提出了基于水平（垂直）投影的排版特征提取方法,该方法考虑了投影行程长度统计的正态分布特点,得到了更加准确的排版特征值,为后续基于排版特征的拒绝策略提供了更加准确的数据。（2）提出了基于排版特征和笔画特征的投影特征向量修正方法,该方法降低了特殊文字对碎纸片投影特征向量值的影响,为后续碎纸片之间的相似度计算提供了更加准确的投影特征值。（3）提出了基于局部笔画特征的碎纸片相似度计算方法,该方法得到的相似度能够很好的表征两块碎纸片的空间相邻位置关系,为后续的基于相似度的贪心拼接算法提供了有力的保障。（4）提出了基于互投票的带拒绝策略的相似度的按行聚类算法,得到了更加稳定的聚类结果,在无人工干预的情况下,对10份实验素材都达到了100%的聚类正确率。（5）提出了基于相似度的带拒绝策略的碎纸片横向拼接算法,算法充分利用了碎纸片的排版特征和笔画特征,在无人工干预的情况下,对10份实验素材的平均拼接正确率达到了100%,并且平均运行时间＜30秒。
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