二维图像碎片自动拼接：基于角序列的轮廓匹配与Matlab实现

本篇文章主要探讨的是毫米波5G NR器件和系统在线性时间-幅度调制（OTA）测试中的遗失图像碎片建模技术。在现代无线通信领域，尤其是在毫米波频段的5G网络中，由于器件和系统的复杂性，图像数据可能会出现碎片化，这就需要高效地处理和恢复这些遗失的图像片段。文章首先区分了两种类型的遗失图像碎片：内部碎片和边界碎片，前者由碎片内部的轮廓线构成，后者则包含碎裂线和原始物体的边界线。 对于内部遗失图像碎片，复原过程完成后，相邻图像碎片的部分边界点可能没有匹配，这些未匹配的边界点会形成遗失碎片的轮廓线。处理这类碎片时，关键在于通过已复原的图像碎片提取这些无匹配状态的边界点，然后依据这些点重构出完整的图像部分。 对于边界碎片，其轮廓线需要分别处理碎裂线和边界线。碎裂线部分的处理与内部碎片类似，但涉及原始物体边界的线段，需要根据复原的整体形状来拟合，确保连续性和完整性。文章提出了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，这是一种创新的方法，它能够有效解决图像拼接过程中的尖角问题，提高匹配的准确性和计算效率。与现有的曲率序列匹配算法相比，角序列匹配算法在性能上更具优势。 文章还强调了图像碎片预处理和拼合的重要性，以及如何利用计算机辅助技术从大量不规则图像碎片中找出相邻的匹配碎片，这对于考古、刑事侦查、古生物学和壁画保护等领域的应用具有实际价值。作者周丰通过Matlab程序实现了这一技术，并将其应用于实际的图像碎片拼接操作中。 整个研究关注图像碎片的自动匹配和拼接问题，特别是针对二维图像碎片的复杂情况，展示了如何通过数学建模和算法优化来提升测试效率，确保毫米波5G NR器件和系统的性能验证。这个领域的研究成果对于推动无线通信技术的发展具有重要意义。