基于文字特征的文档碎纸片半自动拼接算法

"基于文字特征的文档碎纸片半自动拼接.pdf" 本文主要探讨了在文档碎纸片拼接中的新技术，针对传统基于几何特征的自动拼接方法的局限性，提出了一种新的半自动拼接算法，该算法着重利用文字行特征和表格特征来进行拼接。作者罗智中在华东交通大学机电工程学院进行了深入的研究。 首先，文章指出了传统的基于边缘几何特征的碎纸片拼接方法存在的问题。这种方法通常依赖于碎片的边缘形状和相对位置来重建原始文档，但在实际操作中，由于碎纸片的破碎程度、变形以及背景噪声等因素，仅依赖几何特征往往难以准确地恢复文档内容。 接着，研究重点转向了碎纸片内部的文字行和表格特征。文字行特征包括文字的方向、大小、间距以及连字等，而表格特征则涉及表格的行、列布局和线条结构。通过这些特征，可以更准确地识别和匹配碎纸片之间的关联性，因为文字内容和表格结构通常比几何边缘更能反映文档的原始内容。 为了提取这些特征，作者开发了一种获取方法。对于文字行特征，可能涉及到文字检测、文字行分割以及特征向量的构建；对于表格特征，可能需要识别表格边框、单元格和线条，并将其转化为可比较的形式。这些步骤都需要精确的图像处理和模式识别技术。 然后，基于这些提取的特征，提出了一个半自动的碎纸片拼接算法。半自动化意味着在算法自动处理大部分工作的同时，可能还需要人工介入来确认和调整某些匹配结果，以提高整体的拼接精度。这种方法结合了计算机的计算能力与人的判断力，提高了拼接的准确性和效率。 最后，作者用C语言实现了这个算法，并进行了实际的拼接实验。实验结果证明，这种基于文字行和表格特征的半自动拼接方法在恢复文档内容方面表现优秀，验证了该方法的有效性。 关键词：碎纸片拼接；图像拼接；模式识别 总结来说，这篇论文提供了一种创新的文档碎纸片拼接技术，通过利用文字行和表格的特征，改善了传统方法的局限，提升了拼接的准确性和实用性，对于文档恢复领域具有重要的理论和实践价值。