基于文字特征的规则碎纸片自动拼接

通过分析具有规范版式的中文文档,以2013年全国大学生数学建模竞赛B题附件3的数据为样本,提出基于文字特征的规则碎纸片的自动拼接算法.该算法通过研究文字行高、间距等特征构建一系列分类准则对碎纸片进行分类,并将分类后的同一行碎纸片排列问题转化为旅行商问题进行求解,最后将组行成页问题再次转化为旅行商问题进行求解,实现规则碎纸片的自动拼接.根据该算法编写MATLAB和LINGO的程序对规则切割形成的碎纸片进行了拼接试验,试验结果表明该算法效果较好.     

切割纸片的拼接复原

研究了同一页印刷文字文件进行横纵切后破碎纸片的拼接问题,通过利用碎纸片内文字特征、碎纸片的边缘像素灰度、行间距等特征,给出了碎片文件拼接算法。Matlab仿真实验结果表明,该算法很好地实现了破碎文件的拼接。     

一种等大小矩形碎纸片拼接还原方法

引入边缘相似度概念,利用贪婪算法,解决中英文文件纵向切割后的碎纸片拼接还原问题.对于同时发生纵横向切割的中英文碎纸片,先利用着色反转法对碎纸片文字部分进行反转处理,再利用行聚类筛选法对碎纸片按行匹配度进行分类,最后对每一类碎纸片利用贪婪算法并辅之以人工干预,将碎纸片拼接还原.单面英文碎纸片拼接还原结果表明,该方法人工干预次数少,还原效率高、效果好.     

基于边界像素匹配的碎片拼接问题研究

文中针对碎纸机破碎纸片的双面文字拼接复原问题,以边界像素数据差值最小为优化目标,建立0-1规划模型,并设计了实现拼接复原的算法。与以往人工拼接不同,所设计算法采用分治思想将拼接过程分为横向和纵向,借助Matlab进行机器拼接,并利用边界像素匹配得到机器拼接规则。实验结果表明,该方法可以高效、准确地完成数量庞大的单/双面碎纸片的拼接。     

基于规则信息的文档碎纸片半自动拼接

针对含有文字信息的文档被纵切或被纵横切后碎纸片的拼接复原,运用灰度图像原理、欧式距离理论及数据聚类算法等方法,结合设计的算法分别建立欧氏距离匹配模型与类数据聚类的欧氏距离匹配模型,利用M atlab软件编程处理,给出仅纵切或纵横切的中文和英文文档拼接复原的处理办法,并对该处理办法进行相应的推广和展望。     

机切碎纸片半自动复原模型

为解决机切碎纸片的复原问题,通过进行碎纸片边缘排序和聚类,建立了离散优化模型,解决了纵切和横切的碎纸片拼接问题;当碎纸片的数据量大或内容是文字高度不一的英文时,建立了改进的离散优化模型.根据字高和其它因素,通过合理选择优化模型或少量的人工干预,该模型可以很好地解决碎纸片复原问题.实践证明对于简单和复杂的机切碎纸片该模型都是有效的,准确率高.研究结果表明:该模型可以进一步应用于更复杂的机切碎纸拼接问题.     

基于相似度比较的文档碎片拼接到图像拼接

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。本文基于相似度比较的原理在解决来自同一页印刷文字文件的碎纸机仅纵切的破碎纸片自动拼接修复技术的前提下,对来自同一页印刷图像文件的碎纸机仅纵切的破碎纸片进行了自动拼接,得到了较好的效果。     

基于聚类的规则文档碎纸片拼接模型

针对碎纸机破碎文档后的规则碎纸片拼接问题,通过对碎纸片上边缘的灰度向量将文档分为上边缘为空白和非空白区域两大类,再分别以上边缘非空白区高度和空白区高度作为聚类参数,将纸片分为若干簇,在每一个簇中利用相邻两张碎纸片左右边缘向量相似度来进行拼接,得到若干横条的纸片,然后以行距和横条间上下边缘相似度为参数来将若干横条拼接为完整文档。     

一种基于碎纸片投影特征的拼接算法

提出了一种以影像为基础的碎纸片的拼接重建算法,有别于其他基于形状重建算法,它主要通过扫描和提取碎纸的特征信息,利用纸片水平投影的分布特征,进行关联度计算,创新地将纸片的行信息归结为水平投影向量的形式,降低了纸片本身的复杂度。最后利用图论中的哈米尔顿回路的算法将纸片排序,实现碎纸片的复原工作,并以2013年全国大学生数学建模竞赛B题中的图片为例对中英文两种碎纸片进行了拼接复原实验,实验结果说明该算法有效可行。     

一种纵切碎纸片拼接算法

撕碎文档的恢复与重建是摄影测量、计算机视觉、计算机图形学、建筑学、诉讼领域、档案研究及调查科学里经常需要解决的问题。无特征图像的拼接研究至今仍处于起步阶段,它的需求引起极大关注。提出一种纵切碎纸片的无特征图像拼接技术,碎片间可以有一致的或不一致的边界。首先,筛选撕碎文档中的两个碎片,使得非均匀的侧面彼此面对,获得一个最初的匹配碎片对子集合;其次,采用邻边相关性作为相似性度量准则解决这些碎片间的模糊性,实现原始文档的恢复。实验结果表明,该方法简单易行,具有快速的恢复纵切碎纸片能力。