计算机拼接甲骨碎片图像技术简论

计算机拼接甲骨碎片图像,可以加快修复甲骨碎片文物,推进甲骨文考释和殷商历史研究,拓展深度学习和自然语言处理等人工智能技术的应用范围,促进甲骨学、计算机等交叉学科的复合型人才的培养。

怎样实现碎片图像无缝拼合技术

在测绘、文博等行业经常会遇到这样一种情况：观测对象比较大．为保证分辨率又不能将其全部照下，只能进行局部照相，事后再将这些局部照相的重台部分去掉，拼台成一幅完整的图像。以前多采用手工拼音．误差较大．往往不能很好地实现无缝拼台，即使有少量的专业设备，成本也营遍较高。

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。

BMP图像碎片重组中的候选权重方法

根据计算机取证的特殊要求,给出了一个文件碎片提取恢复的过程模型,并详细描述了图片碎片重组问题。针对目前最优重组算法中的关键技术——邻近权重选派技术,提出三种计算方法:相似系数匹配(SCM)、波动梯度匹配(VGM)和预测像素匹配(PPM)。对标准图像进行实验的结果表明,所提出的三种方法对彩色图像碎片权重计算正确率最高可以达到93.90%,对灰度图像碎片权重计算正确率最高可以达到87.27%,对重组效率有一定的提高。

从Plog的兴起看图像碎片化带来的影响

碎片化的图像展现的是瞬间影像,图像之间的关系若即若离,人们对此的记忆也是转瞬即逝的。随着科技的迅速发展,时代赋予了图像碎片化新的内涵,图像的碎片化有了新的呈现形态。本文试对当下流行的Plog文化进行分析,并思考在此环境下图像意义缺失的原因,以此探求图像碎片化对大众生活带来的影响。

利用曲率特征虚拟拼接青铜器小碎片的方法

针对青铜器小碎片人工拼接复原耗时费力的问题,提出了一种基于曲率特征的青铜器小碎片虚拟拼接方法.首先分别提取青铜器小碎片的轮廓,并在平滑处理提取结果的基础上计算轮廓的曲率.其次以曲率的局部极大值点作候选角点,再根据支撑域消除圆角点和伪角点.然后计算相邻两角点间的弦长,以弦长作为特征序列进行匹配.最后在平移旋转过程中利用向量模的不变性进行匹配精化处理,得到青铜器小碎片的最终拼接结果.实验结果表明,该方法能够有效地提高拼接效率和匹配效果.

图像碎纸片半自动可视化拼接方法

图像碎纸片的拼接与复原在司法物证复原和军事情报获取等领域有着重要的应用。根据图像碎片的特点建立了集成相似度的计算模型,设计了一种"双排扣"拼接方法来提高一次拼接的准确性;根据贪心准则设计了一种向四周扩展和绕回的图像碎纸片有效拼接算法,并根据图像碎纸片拼接特点制定了人工干预准则,实现了可视化的人机交互拼接系统。最后,通过实验验证了该方法在解决图像碎纸片拼接问题上的有效性。

犯罪现场碎片拟合系统设计与实现

犯罪现场纸质碎片的计算机自动合成将提高办案民警的工作效率,为侦查办案提供有益的线索和侦查方向。提出现场碎片扫描获得原始图像,图像处理获得边缘,图形比对获得碎片之间的对应关系,并依此关系将原始碎片图像进行计算机自动复原的技术路线。基于OpenCV图像处理平台,采用面向对象的分析和设计方法,设计并实现了犯罪现场碎片拟合系统,实验证明了技术路线的可行性,为进一步在复杂情况下碎片拟合研究奠定了基础。

基于傅里叶变换的碎片拼接复原技术

随着大数据时代的来临,碎片拼接技术的重要性愈加突出,诸如破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复,文字图片数据的意外破损、商业机密的获取等多个环节离不开碎片拼接复原技术。本文用傅里叶变换来分析碎片图像之间的相关性,提出了一种新型简便碎片复原技术。

相似遮挡区域碎片重构的鲁棒人脸识别算法

基于压缩感知技术,提出了一种面向遮挡的人脸识别算法。首先,将图像分成各个局部小块,并构建相似遮挡区域;然后,重构图像碎片,从而检测遮挡区域;最后,利用非遮挡区域获取遮挡截面,投票机制完成人脸识别。实验结果显示,其算法在AR和LFW人脸库上的最高识别率分别可高达99.8%和83.8%,优于其他几种遮挡人脸识别算法,此外,该算法对不同遮挡级别的人脸具有较好的鲁棒性。

基于像素匹配的碎纸片拼接复原

碎纸片的拼接复原是一项在司法物证复原、历史文献修复、军事情报获取等领域都有重要应用的技术。已有的拼接算法大都对于单张碎纸片进行特征值提取,依据特征值的匹配实现碎纸片的拼接。很多碎纸切口是由碎纸机切成的边缘整齐的纸片,我们可以采用以笔画断面的像素点为特征来进行矩阵匹配,就能对已有算法加以改进。其一是基于字母模式识别与聚类分析进行碎片分类。其二是以区间估计为基础,基于矩阵像素点匹配算法进行碎片拼接。区间估计部分可给出匹配概率的最低阈值,高于该阈值的碎片对才会进行匹配处理。

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。

A method of separating blended images in space debris observation

Due to the relative movement between space debris and background stars,the blending of objects and stars is ineluctable through observation.It brings down position accuracy of objects and even makes the tracking break down in worse conditions.In view of the difference of geometry between stars and objects in space debris observation,a technique for separating blended objects based on mathematical morphology is presented.It's sufficiently flexible to be applied in image processing,and the blending images can be separated effectively with a high degree of centroid precision.