毫米波5G NR设备图像碎片拼接技术：角序列匹配算法

"周丰的北京交通大学硕士学位论文，专业为计算数学，导师为黄晓鸣，主题为图像碎片自动拼接技术的研究。论文探讨了如何使用计算机技术将大量不规则图像碎片重新拼接成原始图像，特别关注了图像碎片匹配算法，提出了一种基于角序列的轮廓匹配方法，以解决尖角问题并提高拼接效率。" 在图像处理和计算机视觉领域，图像碎片拼接是一项关键的技术，尤其在考古、刑事侦查、古生物学和壁画保护等领域有广泛应用。当原始图像被破坏成无数不规则碎片时，自动拼接技术能够帮助恢复图像的完整模型。周丰的硕士学位论文深入研究了这个二维图像碎片的自动拼接问题。 论文首先介绍了图像碎片预处理的理论和技术，这是拼接过程的基础步骤，包括图像去噪、边缘检测和特征提取等，这些步骤有助于识别和定位图像的边界和特征，以便后续的拼接操作。 接着，论文的重点落在图像碎片拼合的核心——图像碎片匹配算法上。周丰提出了一种创新的方法，即基于角序列的轮廓匹配算法。这种方法能够识别和匹配碎片之间的轮廓线，尤其是处理图像碎片中的尖角部分，这是传统曲率序列匹配算法难以处理的问题。通过使用角序列，不仅可以更准确地确定碎片间的匹配关系，而且还能提升计算效率，减少了处理时间。 为了进一步优化算法性能，论文还将这种角序列匹配算法与多尺度空间的概念相结合。多尺度空间方法通常能提供不同分辨率下的图像信息，这有助于在不同细节层次上寻找最佳匹配，从而增加拼接的准确性。 最后，周丰利用MATLAB编程环境实现了这一算法，完成了图像碎片的自动拼接功能。MATLAB是一种强大的数学计算软件，对于图像处理和算法实现提供了便利的平台。 关键词“角序列”、“轮廓匹配”和“图像碎片拼接”揭示了论文研究的核心内容。角序列匹配算法是对传统方法的改进，解决了图像碎片拼接中的实际问题，而“轮廓匹配”是实现拼接的关键技术，通过比较和对齐碎片的边缘来确定它们的相对位置。“图像碎片拼接”则是整个研究的焦点，旨在构建一个完整的图像模型。 周丰的论文为图像碎片的自动拼接提供了一个新的视角和有效工具，其提出的角序列匹配算法对提高拼接效率和处理尖角问题具有显著的贡献。这一研究对于相关领域的实践应用和理论发展都具有重要的价值。