【正文】 。 % 如果是縱向拼接用這個 PicData=[IV1 IV2]。 %合并的結(jié)果 IV1=imread(PicName1)。 % 顯示分解結(jié)果塊均值圖像 Numberofbloks=length(i)。Sind+dim。CData39。, length(ind), 1)。 if (numBlocks == 0) %已完成 break。請輸入分裂的閾值 (01):39。 %為分裂合并后顯示的圖設(shè)置畫布 meansImageHandle=imshow(zeroImage)。 else =[1 1 1]。39。 AII=[AI AI1]。.bmp39。195。 AA{i}=imread(imageName)。 %利用循環(huán)將 j圖片的左邊界矩陣值相加 if(a==72amp。.bmp39。39。)。 I14=imread(39。39。)。 I6=imread(39。39。 for i=1:t if(abs(a(i)==b(i))) c=c+1。)。 Ji1=[JJ{11}(:,1) JJ{11}(:,72) JJ{12}(:,1) JJ{12}(:,72) JJ{13}(:,1) JJ{13}(:,72) JJ{14}(:,1) JJ{14}(:,72) JJ{15}(:,1) JJ{15}(:,72) JJ{16}(:,1) JJ{16}(:,72) JJ{17}(:,1) JJ{17}(:,72) JJ{18}(:,1) JJ{18}(:,72) JJ{19}(:,1) JJ{19}(:,72)]。,num2str(i1),39。 for i=1:19 th=graythresh(II{i})。 附錄程序一 ： II=cell(1,19)。 五 、模型優(yōu)缺點及改進 6 解決此問題模型算法，通過編寫程序，運用 Matlab算法在加上必要的人工干預(yù)進行碎紙片的拼接復(fù)原，這種半自動拼接方法綜合利用了計算機高速計算能力以及人的文字圖像識別和理解能力，拼接效率比純?nèi)斯じ?，拼接準確性也好于純計算拼接法。 但 由于 在一格只有一張圖片，此時程序無法準確的得出答案，所以需要人工干預(yù)。 。 。在邊界矩陣中找到左邊界相加的值為 1980的圖片，此圖就為附件一的排頭圖片 （程序詳情見附錄程序一） 。 （ 1為白， 0為黑） c=c+1。 符號定義 II【 i】是指輸入一到十九的矩陣。復(fù)原結(jié)果表達要求同上。傳統(tǒng)上， 拼接 復(fù)原工作需由人工完成，準確率較高，但效率很低。 1 B、 碎紙片的拼接復(fù)原 [摘要 ] 碎紙片自動拼接技術(shù)是圖像處理于模型識別領(lǐng)域中一個嶄新但是很典型的應(yīng)用，它是通過 掃描和圖像提取技術(shù)獲取一組碎紙片的形狀、顏色等信息，然后利用計算機進行相應(yīng)的處理過 而實現(xiàn)對這些碎紙片的全自動或半自動拼接復(fù)原。特別是當(dāng)碎片數(shù)量巨大，人工拼接很難在短時間內(nèi)完成任務(wù)。 3. 上述所給碎片數(shù)據(jù)均為單面打印文件， 從現(xiàn)實 情形 出發(fā)， 還可能有雙面打印文件的碎紙片拼接復(fù)原問題需要解決。 JJ【 i】是指圖片二值化之后得到的矩陣。 可以得到于某一張圖還配對的左邊的圖片。 再在 matlab軟件中輸入附錄程序二 可得出第一幅圖與余下幾幅圖的右邊界匹配度最大的那幅圖。 。 ，以 為基準和由 matlab程序運行出來得到的數(shù)據(jù)再經(jīng)過人工處理可得碎紙順序為 8~14~12~15~3~10~2~16~1~4~5~9~13~18~11~7~17~0~6。通過人工干預(yù)可以知道第五十副圖在第一排第一列（即 ） 。【 2】在司法物證復(fù)原、歷史文獻修復(fù) 以及軍事情報 獲取等領(lǐng)域都有 著 重要的應(yīng)用 。 for i=1:19 imageName=strcat(39。 JJ{i}=im2bw(II{i},th)。.bmp39。 Jii=[Ji Ji1]。 I19=imread(39。 end end 13 附錄程序三： I1=imread(39。)。39。 I9=imread(39。)。39。 I17=imread(39。)。)。amp。 end AB=cell(1,209)。230。)。 c=zeros(1,16)。)。 %設(shè)置白的畫布 figure(H)。 title(39。)。 end rows = (0:dim1)39。 ind = ind(:, ones(1,numBlocks))。,ComputeMeans(I,S))。(Sind+M*dim)。 %計算塊數(shù) %sizev=size(v)。 % 讀入圖片 1 IV2=imread(PicName2)。 IV2]。39。 S(Sind)=dim。 minValues=min(min(blockValues,[],1),[],2)。 blockValues= I(ind)。 rows = rows(:,ones(1,dim))。 M=128。)。 title(39。請輸入灰度圖像 ,本程序用來處理 128 *128 的灰度圖像 !39。 end [C,I] = max(c) 并創(chuàng)一個 file文件存放命令： function c=cout1(a,b) t=size(a)。 end AB=cell(1,209)。189。 AB{i}=im2bw(AA{i},th)。 for i=1:209 imageName=strcat(39。 end AB=cell(1,209)。 imshow(I) 附件程序四： clc 14 AA