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  • 碎片拼接

    千次阅读 2021-03-09 22:29:16
    碎片拼接 2.部分程序: %cd piecejoint a=tic; %% global allP global margl margr global ld global pn pw ph allP=brief_pretreat; [margl,margr]=extractmargin; lmark=brief_markline_accurate; % save('a'...

     

    1.问题描述:

    碎片拼接

    2.部分程序:

    %cd piecejoint

    a=tic;
    %%
    global allP
    global margl margr
    global ld
    global pn pw ph

    allP=brief_pretreat;
    [margl,margr]=extractmargin;

     lmark=brief_markline_accurate;
    % save('a','lmark')
    % load('a')
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    pind=zeros(11,19);
    tick=[0 4.5 10 20 26 30 36 40 47.5 50 57.01 60];
    for k=1:11
        pind(k,:)=find(tick(k)<lmark&lmark<tick(k+1));
    end
    rerow=[4 6 8 10 2 3 5 7 9 11 1];
    pind=pind(rerow,:);
    %%
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%55
    P=zeros(11,19);
    for k=1:11
        P(k,:)=arrangemethod3_1(pind(k,:));
    end
    %writecomP(P,1)
    %showP(P)
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%
    upind=[];
    dnind=P(2,:);
    ppind=pind([1,7],:);
    ppind=ppind(:);
    P(1,:)=arrangemethod4(upind,ppind,dnind);
    %showP(P(1:2,:))

    upind=P(6,:);
    dnind=P(8,:);
    ppind=pind([1,7],:);
    ppind=ppind(:);

    P(7,:)=arrangemethod4(upind,ppind,dnind);
    %showP(P(6:8,:))
    %show2line(ppind(1:19)-1,ppind(20:38)-1)
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
    showP(P)
    toc(a)

    3.仿真结论:

    C74

    展开全文
  • MATLAB碎片拼接.zip

    2021-01-29 16:44:34
    Matlab碎片拼接技术
  • 在陶制文物的虚拟复原过程中,由于其本身质地、环境及人为因素等影响,文物碎片易受损缺失,基于断裂部位...结果表明,此算法能实现断裂部位缺损陶制文物碎片的拼接,对具有显著纹理特征的碎片拼接具有一定的优越性。
  • 结合表面纹理与断裂轮廓的碎片拼接方法
  • 基于轮廓的二维非规则碎片拼接问题,通常分为局部匹配和全局匹配两个步骤,这里提出一种新的局部匹配的方法,首先对轮廓进行多边形逼近得到多边形顶点序列,然后获取多边形顶点的转角序列特征并计算相邻顶点间长度,...
  • Matlab在碎片拼接模型中的算法实现.pdf
  • 基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片拼接算法
  • 基于轮廓线双向距离场的文物碎片拼接算法
  • 基于MATLAB碎片拼接

    2020-03-09 23:20:50
    该课题为基于matlab的图像拼接,采用的方法是块拼接,带GUI界面。另外可定制基于sift,haar,小波的拼接,可实现多副图的拼接,几百幅都无问题。
  • 改进的遗传算法应用于碎片拼接
  • 用Matlab 解决碎片拼接的源程序

    热门讨论 2013-09-14 08:54:32
    这是用MATLAB解决碎片拼接的源程序,对象为规则边沿的白底黑字
  • 基于轮廓的二维非规则碎片拼接问题,通常分为局部匹配和全局匹配两个步骤,这里提出一种新的局部匹配的方法,首先对轮廓进行多边形逼近得到多边形顶点序列,然后获取多边形顶点的转角序列特征并计算相邻顶点间长度,对该...
  • MATLAB碎片拼接

    2020-03-18 15:37:27
    说明: 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,以提高拼接复原效率 ...

    说明: 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,以提高拼接复原效率
    下载链接:碎片拼接
    https://download.csdn.net/download/matlab1998_vx/14954211

    展开全文
  • 简易的图像碎片拼接

    2015-05-19 20:19:40
    使用灰度化边缘像素点判别,拼接长方形的图像碎片,同时带图像剪切。带界面
  • 规则文档碎片拼接

    2013-09-16 23:39:00
    该资源是关于2013年数学建模国赛B题的参考资料,里面包含了各种算法资料,matlab代码的实现,等。希望可以帮助到你。
  • 数学建模--碎片拼接

    2013-09-16 04:54:26
    摘 要: 结合灰度相关与区域特征, 文章提出了一种基于灰度相关图像拼接的改进算法。为减少匹配块的计 算量, 首先在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的差值, 然后选取一定的阈值来减小图像 的搜索范围,...
  • 本为讲述的是基于轮廓特征的二维碎片拼接技术
  • 应用openCV和VC 6.0进行数字图像处理,实现全景图像的拼接
  • 附录5 ab两面 分类后匹配 JS快速拼接 用IE浏览器
  • 数据恢复工程师开始使用拼碎片的方式还原被破坏的数据库,数据恢复工程师分析数据库的起始位置,然后从头开始依次扫描符合数据库页的数据碎片,最后利用这些数据库页碎片按顺序重组成一个完整的mdf文件并校验文件...

    一、故障描述

    北京有一家公司由于管理员误操作不小心删除了XenServer服务器中的一台虚拟机,由于这台服务器中存储了公司的重要数据,因此联系到数据恢复中心进行虚拟机数据恢复。数据恢复中心数据恢复工程师前往客户现场进行初检发现客户服务器内的VPS不可用,虚拟磁盘中的数据丢失。经过沟通,客户采取了上门数据恢复的数据恢复形式,派遣工程师携带数据恢复设备前往客户现场进行数据恢复。

    二、数据恢复过程

    数据恢复工程师携带硬件设备来到客户现场后首先将客户服务器内的所有硬盘进行扇区级镜像,以确保客户原服务器内数据安全。然后才对底层数据进行分析恢复被删除的虚拟机。
    客户的服务器内虚拟机磁盘存放的结构为LVM,虚拟机磁盘为精简模式。服务器数据恢复工程师排查底层数据发现了部分尚未被更新的lvm信息,
    见下图
    数据库页碎片拼接过程分享
    分析查找到的lvm信息尝试还原虚拟磁盘数据区,但是虚拟磁盘数据区多数数据被破坏,只有数据库页碎片被保留下来了。
    数据恢复工程师开始使用拼碎片的方式还原被破坏的数据库,数据恢复工程师分析数据库的起始位置,然后从头开始依次扫描符合数据库页的数据碎片,最后利用这些数据库页碎片按顺序重组成一个完整的mdf文件并校验文件完整性,
    如下图:
    数据库页碎片拼接过程分享

    Mdf文件校验通过后,由数据恢复工程师搭建一个新的数据库环境,附加刚恢复出的mdf文件到刚刚搭建好的数据库环境中,查询相关表最新数据状态,经过查询所有数据正常,最近数据完整。
    如下图:
    数据库页碎片拼接过程分享

    三、客户验证,数据恢复成功

    服务器内的数据恢复成功后,由客户工程师对所有数据进行验证,经验证所有数据均已经恢复成功,本次服务器数据恢复成功。一句话总结本次数据恢复过程:由于服务器底层的大量数据受到破坏,无法通过常规方式进行数据恢复,只能选择难度较大的拼碎片方式恢复,不过拼碎片数据恢复的难度较大,只有部分数据恢复公司能做。

    展开全文
  • 摘要: matlab,数学建模,碎片拼接  额,最近抠c++抠累了,突然心血来潮翻看近年来的大学生数学建模题。相比当年参加比赛的题目,总体感觉现在的题目越来越接近生活了。可能是多了一些经历,对一些题特别有感觉,...

    摘要: matlab,数学建模,碎片拼接

      额,最近抠c++抠累了,突然心血来潮翻看近年来的大学生数学建模题。相比当年参加比赛的题目,总体感觉现在的题目越来越接近生活了。可能是多了一些经历,对一些题特别有感觉,加之联想起以前做完一道难题得到的兴奋感,一个想法涌上心头,为什么不利用现在的知识来好好“收拾收拾”它们呢。因此便有了这篇的文章,一方面是分享下自己的想法,另外也是锻炼下自己的文笔,身为程序猿,是时候改变一下一些习惯了。选出特别感兴趣的题目《2013年数学建模B赛题-图像碎片拼接》,开弄!

     

      题目链接:http://www.mcm.edu.cn/html_cn/block/8579f5fce999cdc896f78bca5d4f8237.html

      题目按切割方式不同归类为三个子问题:单面纵切,单面纵横切,双面纵横切,其中前两个又分为中英文纸张的情况,三个问题依次越来越复杂,越来越接近实际情况。不过相较于生活中的问题,《女子将5万钞票撕成碎片续:丈夫辞职在家拼钱》,http://news.qq.com/a/20120506/000091.htm,建模题还是比较小儿科的。 

      单面纵切:可以理解为对n个碎片块进行“行内”排列组合,最终要求是使碎片边界无缝接合起来。排列组合的话可以用神经网络,遗传算法等智能算法实现,“无缝”需要一个量来表征。前面智能算法对碎片不同组合时的无缝量进行评估,之后得到的最优解。这是学院派的解法,以此思路进行下去,一篇华丽的文章就可以出炉了。另外两个子问题也可以作类似的分解。

     

      下面是我实现的解法,以前面方法相比,这种方法有些“简单粗暴”,先上matlab代码先(复制后放在相应的文件夹里运行即可):

    clear all;clc;close all
    %% 碎片拼接
    file_list= dir('*.bmp'); % 获取文件列表
    if size(file_list,1)>0
        image_list = {file_list.name};
    else
        error('no image')
    end
    file_num=size(image_list,2);
    score=zeros(1,file_num);
    feature=cell(1,file_num);
    for ind=1:file_num % 计算碎片特征
        filename=cell2mat(image_list(ind));
        a=imread(filename);
        [row,col,len]=size(a);
        if len==3
            a=rgb2gray(a);
        end
        a_d=double(a);
        
        f=a_d(:,1)';
        tmp1=f.*f;
        tmp2=sqrt( sum(tmp1) );
        f=f/tmp2;
        one.left=f;
        one.left_std=std(f);
        
        f=a_d(:,end)';
        tmp1=f.*f;
        tmp2=sqrt( sum(tmp1) );
        f=f/tmp2;
        one.right=f;
        one.right_std=std(f);
        
        feature{ind}=one;
    end
    %% 计算碎块的相似性矩阵
    score_left=zeros(file_num,file_num);
    score_right=zeros(file_num,file_num);
    std_thr=0.001;
    for y=1:file_num % compare
        for x=1:file_num
            if y==x
                continue;
            end        
            score_left(y,x)=feature{y}.left*feature{x}.right';
            score_right(y,x)=feature{y}.right*feature{x}.left';
            if feature{y}.left_std<std_thr
                score_left(y,x)=0;
            end
            if feature{y}.right_std<std_thr
                score_right(y,x)=0;
            end
        end
    end
    %% 计算块间相似性
    order=[1];
    order_left=2:file_num; % order,第一个保证前后都有对象
    while 1
        order
        if isempty(order_left)
            break;
        end
        left=order(1);right=order(end);
        score=score_left(left,:);
        [c,i]=max(score);
        if c(1)>0.95 && any(order_left==i(1))
            order=[i order];
            order_left(order_left==i(1))=[];
        end
        score=score_right(right,:);
        [c,i]=max(score);
        if c(1)>0.95 && any(order_left==i(1))
            order=[order i];
            order_left(order_left==i(1))=[];
        end
    end
    %% 拼接
    b=[];
    for ind=1:file_num % 拼接
        filename=cell2mat(image_list(order(ind)));
        a=imread(filename);
        [row,col,len]=size(a);
        if len==3
            a=rgb2gray(a);
        end
        b=[b a];
    end
    %% show
    imshow(b)
    

      大概的思路是先计算块的特征,然后计算块间的相似性,最后进行拼接。其实看代码更容易理解,其中的无缝量选择,可以应用在前面方法的实现里。

    拼接后的效果图:

    中文:                                                                                英文:

               

     

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空空如也

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