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1、 基于边缘检测法的碎片复原技术摘 要当今碎纸机已经成为办公室不可或缺的一部分，但碎纸片的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用，本文针对碎纸片建立复原模型，对碎纸片的复原进行研究。针对问题一：运用边缘检测法中边缘特征值相似度越高匹配程度越好的原理建立模型一，以左右边缘特征值为出发点，运用软件编程，得到附件1图片的复原排序为:008，014，012，015，003，010，002，016，001，004，005，009，013，018，011，007，017，000，006；附件2图片的复原排序为：003，006，002，007，005，018，011，000，0
2、05，001，009， 013，010，008，012，014，017，016，004。 针对问题二：在模型一的基础上，运用平面图片的四维方向性建立模型二，以上下左右四个方向的边缘特征值为出发点，运用软件编辑循环程序，对附件3的图片碎片进行循环比较匹配，得到除143、038、018、074、176、043等6张独立的图像外的附件3的大部分复原排序，结合人工的干预可以得到附件3的复原排序；对附件4得到除150、057、132、206、009、177等6张独立的图像外的附件4的大部分复原排序，结合人工干预得到附件4的复原排序。 针对问题三：在模型一和模型二的基础上，运用无有效重叠区域图像拼接的原理
3、建立模型三，并运用软件编程的方法，得出095a，095b，156a，156b，028a，028b，022a，022b，087a，087b ，105a，105b为孤立的图片，因为每张图片都是a面和b面对应的，所以孤立图片也是一一对应的，经过人工干预可以得到附件5中图片正、负两面的排序。 本文对碎片复原进行了研究，该项技术对大多数企业、机关院校和军队会出于保密的需要，使用碎纸机对重要文件、单据以及材料进行销毁，而事实上，在许多情况下，需要将已经破碎的文档重新恢复起到重要的作用。关键词：边缘检测法 四维方向性 无有效重叠区域图像拼接 1问题的重述当今碎纸机已经成为办公室不可或缺的一部分。大多数企业、
4、机关院校和军队会出于保密的需要，使用碎纸机对重要文件、单据以及材料进行销毁。而事实上，在许多情况下，需要将已经破碎的文档重新恢复。然而，面对大量、细小、破碎的纸片，如果进行人工辨识和拼接的话，那将意味着海量枯燥的工作和漫长无期的时间，而且，通常结果并不能让人满意。计算机具有快速处理大量数据的能力，而通过计算机算法对破碎的文档进行恢复的研究较少。破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。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
5、高拼接复原效率。请讨论以下问题：1. 对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片（仅纵切），建立碎纸片拼接复原模型和算法，并针对附件1、附件2给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。如果复原过程需要人工干预，请写出干预方式及干预的时间节点。复原结果以图片形式及表格形式表达。2. 对于碎纸机既纵切又横切的情形，请设计碎纸片拼接复原模型和算法，并针对附件3、附件4给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。如果复原过程需要人工干预，请写出干预方式及干预的时间节点。复原结果表达要求同上。3. 上述所给碎片数据均为单面打印文件，从现实情形出发，还可能有双面打印文件的碎纸片拼接复原问题
6、需要解决。附件5给出的是一页英文印刷文字双面打印文件的碎片数据。请尝试设计相应的碎纸片拼接复原模型与算法，并就附件5的碎片数据给出拼接复原结果，结果表达要求同上。2问题的分析碎纸片的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。所以我们希望能用电脑完成这一海量枯燥的工作并同时减少漫长无期的时间花费。首先，我们将碎片由图片转为灰度图像并进一步转化为二值图像即白色像素点用1表示，黑色像素点用0表示，以将其简化用于中的计算。针对问题一，我们考虑到无论是汉字还是英文
7、字母在每个碎片之间存在其笔画的连续性，根据导入图片后形成的像素矩阵中左右两端像素点的相似度，相似度最大的两张碎片来为相邻的两幅碎片。同时，位于首尾的两张碎片存在其特殊性，即位于首位的碎片的最左端和位于末位的碎片的最右端应是权威白色，即像素点全为1.。所以以像素点的列向量和为1980为标准来确定出首列和尾列，然后对剩下的图片的像素的最右列和最左列运用相关性关系进行匹配，将相似率最高的两个排在一起，再依次向右拼接所有碎片，完成对碎片的复原。针对问题二：在问题一的基础上，考虑到问题二中原文件数据碎片除了竖切还有横切，所以我们先判别出位于最左边的碎片，然后对剩下的图片进行特征值匹配，因为碎片较小，图片
8、各边的特征值少，不能保证能一直满足向右的拼接，所以我们不仅仅要考虑图片的最左边的特征值，还要考虑图片上下边的特征值，在一直向右拼接受阻的情况下考虑向左、向上或者向下的拼接，以更准确的匹配图片。如果遇到各个方向均有很多的可能链接的碎片的情况下，对其进行人工干预，最后完成对碎片的复原。针对问题三：在问题一、二的基础上，我们不仅仅要考虑横切和竖切的碎片，还要考虑图片是双面的，一张碎片的一面是000a，对应的另一面就是000b， 这需要我们要将问题一和问题二中的所有工作都做一遍。因为无法确定哪些碎片是出于同一面的，所以我们首先找到碎片最左边的边缘特征值都为1和最右边的边缘特征值都为1的图片，如果这些碎
9、片同时满足图片的a，b面是一一对应的，即如果001a的最左列特征值和为180，那么001b的最右列的特征值和为180，以确定出所有的位于两端的碎片。在此基础上，即根据问题二的算法，在所有剩下的碎片中选择适合碎片，拼接出正反面中的一面，然后基于附件五每张碎片均有两面的特性，得出另一面的拼接图片，并同时以此作为程序拼接的检验，以完成对碎片的复原。3模型的假设与符号说明1、模型的假设（1）假设一：假设附件中所给的碎片没有完全相同的两张。（2）假设二：假设附件中所给的碎片之间能够完全的无缝连接（3）假设三：假设三：假设附件中所给出的碎片没有完全空白碎片；（4）假设四：碎纸片中只含有灰度像素，不含彩色像
10、素；（5）假设五：原文件左右两侧均存在页边距。2、符号说明符号说明对图片的数字化表示图片的第行的右边界即第72列的特征值表示图片的第行的左边界即第1列的特征值表示图片的第列的右边界即第180行的特征值表示图片的第的右边界即第1行的特征值表示图像中对应点的灰度值表示图像中对应点的灰度值4模型的准备针对问题一：Step1:图像数字化图像数字化是以数字的形式来不失真地描述图像信息 。将破碎的纸质文档，运用计算机将其数字化，转换成数字图像，以便通过图像处理办法，在计算机上对其进行处理， 将件1和附件2中碎片进行是数字化，并输出BMP格式的原始图像；由于BMP格式的图像数据没有压缩，则原始的数据信息被最
11、大程度地保存了下来，以便进行下一步处理。Step2:对图像的预处理对原图像依次进行直方图均衡化和图像滤波处理，再使用8领域方向链码的方法从背景模板中提取得到全部碎片图像。Step3：灰度图像二值化在进行了灰度化处理之后，图像中的每个象素只有一个值，那就是象素的灰度值。它的大小决定了象素的亮暗程度。为了更加便利的开展下面的图像处理操作，还需要对已经得到的灰度图像做一个二值化处理。图像的二值化就是把图像中的象素根据一定的标准分化成两种颜色。在系统中是根据象素的灰度值处理成黑白两种颜色。阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。 选择不同的初始灰度也会产生不
12、一样的二值化图像，因此要获得最佳效果，必须要考虑选择一个好的初始T 值。针对问题二：在问题一的基础上，我们同样的先对附件3和附件4做图像灰度化预处理和二值化处理，之后进行下一步处理。Step4：图像拼接找出二值化后的图片最左边都为1特征值的图片排在每一行的首位，形成第一列。以便接下来的图片找准位置。 针对问题三：在问题一和问题二的基础上，我们同样的先对附件5做图像灰度化预处理和二值化处理，之后进行下一步处理。Step5:找出所有的是首列的图片和所有的是尾列的图片，找出的图片有两种可能，一是正面的首列图片和尾列图片，二是反面的首列和尾列图片，基于他们的上、下特征值将他们分别匹配成整列。5模型的建
13、立与求解5.1问题一的模型建立于求解5.1.1模型一建立灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。将色彩图像转化为灰色图像的过程称为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与色彩图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可先求出每个像素点的R、G、B三个分
14、量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。单纯的看，灰色图也是黑白的，就像黑白电视显示的图像一样，但是点与点之间黑的程度不一样的，这就是深度。如果称不同深度的颜色为一色的话，灰色图像就不止只有黑色和白色两种颜色，一般使用灰度图为256级灰度图，就是说图像由256中不同灰度级的颜色组成。灰度原理：将图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。通过灰度图像中的相似灰度聚类，通过聚类将图像表示为不同区域。颜色聚类实际上是将相似的集中颜色合并为一色。在实际的聚类算法中，在聚类的初期采用最小误差准则，合并图像中的大量噪声点，并在颜色数合并到一定数时转而采用最小色差准则法，以保留面积较小的
15、区域。这种综合聚类法可以有效克服单一使用其中一种方法带来的缺陷，能够得到满意的效果。二值图像就是指只有两个灰度级的图像，二值图像具有存储空间小，处理速度快，可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是，在二值图像的基础上，还可以进一步对图像处理，获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征。 在图像相关方面， 用二值图像进行相关比用灰度级图像进行相关有更好的相关性能和去噪作用。在用硬件实现时可避免乘法运算，从而提高硬件系统的速度和降低成本。在图像的符号匹配方面，二值图像比灰度级图像更适合于用符号来表达。二值图既保留了原始图像的主要特征，又使信息量得到了极大的压缩。图像二值化是图像处理中的一项
16、基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理，包括彩色图像灰化和增强。由于选取阈值需要参照直方图，因此在图像进行处理后，我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值。 图像二值化是图像数据预处理的重要技术，如果二值化的过程中阈值选取不当会损失原图像的许多有用信息。图像二值化的处理方法包括全局阈值法、局部阈值法。全局阈值法是指在二值化的过程中只使用一个全局阈值T的方法。它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较，若大于T，则取为前景色（白色）；否则，取为背景色。 根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到二值图像的转化，其中全局阈值法又可分
