matlab19张碎纸片的拼接复原代码

这里提供一种基于 Matlab 的碎纸片拼接复原代码：

首先，读取碎片图片，将其转换为灰度图像并进行二值化处理：

clear all;
close all;
clc;

% 读取碎片
for i = 1:19
    filename = strcat('puzzle',num2str(i),'.jpg');
    img{i} = imread(filename);
    gray_img{i} = rgb2gray(img{i});
    bw_img{i} = imbinarize(gray_img{i},0.5);
end

然后，根据二值化后的图像进行分割，得到每个碎片的轮廓：

% 分割碎片
for i = 1:19
    % 获取轮廓
    [~,contour{i}] = bwboundaries(bw_img{i},'noholes');
end

接下来，通过计算每对碎片的相似度，构建碎片之间的相似度矩阵：

% 计算相似度
sim_matrix = zeros(19,19);
for i = 1:19
    for j = i+1:19
        sim_matrix(i,j) = cal_similarity(contour{i},contour{j});
        sim_matrix(j,i) = sim_matrix(i,j);
    end
end

其中，`cal_similarity` 函数用于计算两个碎片的相似度，这里采用两个轮廓之间的欧氏距离作为相似度度量：

function sim = cal_similarity(contour1,contour2)
    % 计算欧氏距离
    [idx1,idx2] = match_contours(contour1,contour2);
    sim = sqrt(sum((contour1{idx1} - contour2{idx2}).^2,2));
end

function [idx1,idx2] = match_contours(contour1,contour2)
    % 匹配轮廓
    n1 = length(contour1);
    n2 = length(contour2);
    dist_matrix = zeros(n1,n2);
    for i = 1:n1
        for j = 1:n2
            dist_matrix(i,j) = norm(contour1{i}-contour2{j});
        end
    end
    [idx1,idx2] = find(dist_matrix==min(dist_matrix(:)));
end

最后，采用遗传算法进行碎片的拼接，得到复原后的图片：

% 遗传算法拼接
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',500,'StallGenLimit',50);
[x,fval] = ga(@(x)fitness_function(x,sim_matrix),19,[],[],[],[],ones(1,19),19*ones(1,19),[],options);

% 绘制拼接后的图片
result_img = zeros(size(img{1}));
for i = 1:19
    x1 = round(x(i));
    y1 = round(x(i+19));
    result_img(x1:x1+size(img{i},1)-1,y1:y1+size(img{i},2)-1,:) = img{i};
end
figure;
imshow(result_img/255);

其中，`fitness_function` 函数用于计算遗传算法的适应度，这里采用了碎片之间的相似度作为适应度度量：

function f = fitness_function(x,sim_matrix)
    % 计算适应度
    f = 0;
    for i = 1:length(x)-1
        f = f + sim_matrix(x(i),x(i+1));
    end
end

完整代码如下：