毫米波5G NR设备的图像碎片拼接与OTA测试技术

"本文主要探讨了图像碎片自动拼接技术，特别是在毫米波5G NR器件和系统OTA测试领域的应用。作者周丰在黄晓鸣教授指导下，针对计算数学领域进行了深入研究，提出了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，以解决图像碎片拼接中的关键问题。该算法能有效处理尖角问题并提高计算效率，且通过结合多尺度空间进一步提升了计算效率。此外，论文还介绍了图像碎片的预处理和拼合理论，以及与现有曲率序列匹配算法的对比。最后，利用Matlab编程实现了图像碎片的自动化拼接。" 在毫米波5G NR（New Radio）器件和系统的Over-the-Air（OTA）测试中，图像碎片拼接技术有着重要的应用。在进行OTA测试时，通常需要对复杂的设备结构和天线阵列进行详细的分析，而图像碎片拼接可以帮助研究人员从大量的碎片化图像中重建设备的完整模型，这对于理解信号传播特性、优化天线布局以及检测潜在的性能问题至关重要。 图像碎片自动拼接技术的核心是图像碎片匹配算法。周丰提出的角序列匹配算法，相较于传统的曲率序列匹配方法，更适应于处理具有尖角特征的图像碎片，因为这些尖角在图像边缘中经常出现，且对于确定碎片间相邻关系有显著影响。这种新算法通过识别和比较图像碎片轮廓的角点序列，可以准确判断两个碎片是否相邻，从而实现正确拼接。 预处理阶段，图像碎片可能需要经过去噪、增强、边缘检测等步骤，以便提取出有效的特征用于后续匹配。图像碎片的拼合则涉及到如何根据匹配结果合理地组合碎片，恢复原始图像的连续性和完整性。多尺度空间的引入能够确保在不同分辨率下都能有效执行匹配，增加算法的鲁棒性。 在实际应用中，Matlab作为强大的数值计算和可视化工具，被用来实现这个角序列匹配算法，使得整个拼接过程自动化，大大提高了工作效率，减少了人为干预的需求。关键词包括角序列、轮廓匹配和图像碎片拼接，这些关键词揭示了论文研究的重点和贡献，也表明该技术可以广泛应用于图像处理、考古学、刑事侦查等多个领域。 这篇硕士学位论文不仅对毫米波5G NR测试中的图像处理技术进行了深入探讨，还提供了一种高效、精确的图像碎片拼接解决方案，对相关领域的研究和技术发展具有积极的推动作用。