二维图像碎片拼接：角序列轮廓匹配与自动 OTA 测试技术

图像碎片特征描述是毫米波5G NR器件和系统OTA（Over-the-Air）测试中的关键技术，它涉及到图像处理的多个层面。首先，图像碎片的数字化是关键步骤，无论是平面物体如纸张或壁画，还是非平面物体如陶瓷或化石，都需要将其转换为数字形式以便于计算机处理。对于平面物体，常见的方法是使用扫描仪或高质量的相机获取数据，而对于复杂形状的物体，立体视觉技术和三维激光数字化仪的发展使得获取三维空间模型成为可能。 图像特征描述是识别和区分图像的重要手段，包括自然特征（如亮度、颜色、轮廓和组织结构）和人工特征（如图像直方图和频谱）。本研究专注于二维平面图像碎片的拼接，这些图像通常通过数码相机或扫描仪获取。拼接过程中，核心问题是对图像碎片进行匹配，这关系到碎片间相似度的计算和位置的确定。论文提出了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，它在处理尖角问题和提高计算效率方面优于现有的曲率序列匹配算法。这种方法结合多尺度空间技术，旨在更准确地找到最可能的拼接组合。 作者周丰在北京交通大学攻读计算数学硕士学位，他的研究工作着重于图像碎片自动拼接技术，探讨了预处理、拼合理论与实际技术，特别是角序列匹配算法在这一过程中的应用。论文的实验部分使用Matlab编程实现图像碎片的自动拼接，这对于考古、刑侦、古生物学等领域中大量碎片图像的复原具有实际价值。论文的研究成果被分类为TP391，表明这是计算机视觉和图像处理领域的应用研究。