本发明专利技术公开了一种基于FFT的碎纸片纵切拼接复原算法，通过对图像碎片进行编码，将其转化为灰度矩阵，进行二值化处理，之后对碎片的左右边缘进行FFT处理，进行频域分析。然后确定原图的左右边沿碎片，利用FFT处理后各边缘列的归一化互相关系数对各个图像的左右边进行识别，匹配出相邻的图片，逐步重复上述过程，完整地复原所有碎片。利用该算法，复原正确率高，复原速度也与直接匹配法相当，是一种高效的算法。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于FFT的碎纸片纵切拼接复原算法，通过对图像碎片进行编码，将其转化为灰度矩阵，进行二值化处理，之后对碎片的左右边缘进行FFT处理，进行频域分析。然后确定原图的左右边沿碎片，利用FFT处理后各边缘列的归一化互相关系数对各个图像的左右边进行识别，匹配出相邻的图片，逐步重复上述过程，完整地复原所有碎片。利用该算法，复原正确率高，复原速度也与直接匹配法相当，是一种高效的算法。【专利说明】基于FFT的碎纸片纵切拼接复原算法
本专利技术主要运用于图像拼接(文字拼接)领域，设计了一种基于FFT的碎纸片纵切 拼接复原算法。
技术介绍
快速傅里叶变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、 虚、实等特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的 发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大止 /J/ O快速傅氏变换算法可以运用到图像拼接的领域。
技术实现思路
将原理图编码，编码后使之转化为矩阵。其中，为了减少算法的计算量和时间复杂 度，编码采用的编码方式为，将所有白色的像素设定为0，其他均为I。编码后之后，得到矩 阵，便于后续处理。将编码后的数据进行识别然后进行FFT处理，对各个碎片进行频域变化，进行频 谱分析。求其矩阵边缘相互之间的自相关性，将自相关性最大的两张碎片进行拼接。【专利附图】【附图说明】图1为算法流程图。具体实施方案为了探寻两个相邻碎片间的关系，本算法将各个碎片编码后矩阵的边缘列进行 FFT快速傅里叶变换，因为最终图片的最左边全为白色，所以首先可以得到原图最左边一 列，再将该碎片的最右列和其他碎片的最左列逐一进行互相关系数的计算，得出一族互相 关系数，选取其中结果最大的一列的碎片进行匹配，得到最终结果。傅里叶原理表明:任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波 信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累 加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。对于信号的分析，很多情况下仅依靠时域是远远不够的，很多时域上不好分析的 信号转入频域的分析中，立即变得便于分析。本算法依据分析的需要，分别将每个灰度矩阵 的左上角和右上角看作起点，将0-1 二值矩阵一列的取值看作I轴，将离散的点看作t轴， 对其进行FFT处理。得到每个矩阵的边缘列的频谱。对它的特征进行提取，并分别计算它 与其它碎纸片边缘的互相关系数，进行匹配。笔者认为，频谱特征接近，即互相关系数接近 的两个碎纸片处在相邻的位置。该算法的流程图如图1所示:图片编码矩阵的FFT处理:①FFT快速傅里叶变换与DFT离散傅里叶变换算法的比较:对于任一离散序列X(K)的I点，其DFT计算公式如下所示:【权利要求】1.一种基于FFT的碎纸片纵切拼接复原算法，其特征在于，它包括以下步骤，(1)图片编码本算法首先对图片进行预处理，用MATLAB导入文件并编码后使之转化为矩阵；其中， 为了减少算法的计算量和时间复杂度，编码采用的编码方式为，将RGB的阈值设为128，对灰度矩阵进行反向处理，小于128的变为1，大于128的变为O ;编码之后，得到矩阵，便于后续处理；(2)对每张图片的左右边进行识别，为了探寻两个相邻碎片间的关系，本算法将的各个碎片编码后矩阵的边缘列进行FFT 快速傅里叶变换处理，因为图片由文字组成其的最左边全为白色，所以首先可以人工得到原图最左边一列，再将该碎片的最右列和其他碎片的最左列逐一进行互相关系数的计算， 得出一族互相关系数；本算法采用了基于信号处理从归一化互相关系数模型去对两个信号的相关系数进行定量的衡量；不妨设两个样本分别为离散信号X (n)、y (η)，长度为N同时将其看作两组同维的向量；定义X (n)、y (η)的互相关系数如下式所示， 【文档编号】G06T5/50GK103559697SQ201310458539【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年10月3日 优先权日:2013年10月3日 【专利技术者】王浩, 曹丹, 郑智隆, 孙翰斐, 顾也琛, 于思奇, 李子祺, 张旭, 余冬琪 申请人:王浩本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于FFT的碎纸片纵切拼接复原算法，其特征在于，它包括以下步骤，(1)?图片编码本算法首先对图片进行预处理，用MATLAB导入文件并编码后使之转化为矩阵；其中，为了减少算法的计算量和时间复杂度，编码采用的编码方式为，将RGB的阈值设为128，对灰度矩阵进行反向处理，小于128的变为1，大于128的变为0；编码之后，得到矩阵，便于后续处理；(2)?对每张图片的左右边进行识别，为了探寻两个相邻碎片间的关系，本算法将的各个碎片编码后矩阵的边缘列进行FFT快速傅里叶变换处理，因为图片由文字组成其的最左边全为白色，所以首先可以人工得到原图最左边一列，再将该碎片的最右列和其他碎片的最左列逐一进行互相关系数的计算，得出一族互相关系数；本算法采用了基于信号处理从归一化互相关系数模型去对两个信号的相关系数进行定量的衡量；不妨设两个样本分别为离散信号x(n)、y(n)，长度为N同时将其看作两组同维的向量；定义x(n)、y(n)的互相关系数如下式所示，对于上式，由许瓦兹不等式，有，当且仅当x(n)、y(n)完全相关时，；当且仅当x(n)、y(n)完全不相关时，；当x(n)、y(n)在某种程度相关时，的取值在0和1之间；实际上，反映的是矢量X和Y夹角的余弦值，从而定量地反映出它们的相关性，选取其中结果最大的一列的碎片进行匹配，得到最终结果；(3)?FFT处理傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加；而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位；对于信号的分析，很多情况下仅依靠时域是远远不够的，很多时域上不好分析的信号转入频域的分析中，立即变得便于分析；本算法依据分析的需要，分别将每个灰度矩阵的左上角和右上角看作起点，将0?1二值矩阵一列的取值看作y轴，将离散的点看作t轴，对其进行FFT处理，得到每个矩阵的边缘列的频谱，之后对它的特征进行提取，并分别计算它与其它碎纸片边缘的互相关系数，进行匹配；笔者认为，频谱特征接近，即互相关系数接近的两个碎纸片处在相邻的位置；(4)?图片拼接利用互相关系数接近的两个碎纸片处在相邻的位置的原理，本算法逐步将各个碎片图片拼接在一起。dest_path_dest_path_image001.jpg,dest_path_591206dest_path_image002.jpg,dest_path_dest_path_image003.jpg,dest_path_857102dest_path_image004.jpg,dest_path_dest_path_image005.jpg,dest_path_403621dest_path_image006.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王浩，曹丹，郑智隆，孙翰斐，顾也琛，于思奇，李子祺，张旭，余冬琪，
申请(专利权)人：王浩，
类型：发明
国别省市：
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