基于数字图像处理的人民币碎片拼接方法的研究

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碎片拼接问题是一个很有趣的课题。在我们的日常生活中会碰到很多需要将碎片拼起来而将原物复原的情形。例如:文物考古领域中,需要将发掘到的古代的陶瓷碎片拼接成器物;情报工作领域中,需要将破碎的文件拼接还原,以便得到文件上的信息;刑侦领域中也存在类似的任务如要将破碎的证物拼接还原的问题,如将指纹片段拼成完整的指纹。这些碎片拼接目前仍依赖于人力,是十分费时费力的。因此,找到一种机器方法对这些碎片进行拼接是十分必要的。人民币碎片拼接来源于生活中的实际情况。日常生活中当我们碰到大额人民币因为保管不善而变成一堆烂钞,这些碎片拿到银行去兑换,则依据相关规定,残币须拼出大于原图的50%方允许兑换。本文旨在尝试开发一种机器方法对人民币碎片进行自动拼接。人民币的碎片拼接有其特殊性,第一:它与陶瓷碎片拼接相比,在尺寸上是二维的,因此与陶瓷碎片拼接相比要相对简单些;第二:与一般的碎纸拼接相比,碎片不仅要在外形上能拼接成功,而且它上面的图案也必须与原始图相符。基于人民币碎片的特殊性,本文采用如下方法完成拼接:第一步是要找到人民币碎片在基准图上的位置。要找到碎片图在基准图上的位置,一般的做法是采用灰度互相关算法,但这种算法的前提是碎片图与基准图保持平行。人民币碎片不大可能与基准图保持平行状态,本文采用改进的灰度互相关算法来解决这一问题,同时采用最优搜索来加快搜索速度。首先,找到碎片图相对于基准图的旋转角度,然后将碎片图按此角度矫正,再用一般的灰度互相关算法找到碎片在基准图上的确切位置。当每一个碎片在基准图上的位置均被找到后,则开始第二步,判断各个碎片是否相邻并可实现拼接。本文提出了一个创新的方法,巧妙地使用图像膨胀、图像腐蚀算法解决这一问题,采用该方法具有算法简单快速,准确性高。上述步骤均经过实验验证,证明是可行的。在完成上述关键技术后,本文为方便一般用户使用,构建了GUI界面。通过该界面上的按钮,用户可方便地实现上述各功能。最后,对研究的进一步深入进行了设想和展望。
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