2011年二维曲率匹配算法:非规则碎片高效匹配
需积分: 5 130 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 281KB PDF 举报
本文档标题"基于曲率匹配的二维碎片匹配算法研究 (2011年)"探讨了一个重要的工程技术问题,即如何利用计算机技术高效地处理大量文物、照片等二维碎片的自动匹配。在传统手工匹配过程中,由于碎片的不规则性,需要投入大量的人力,而本文作者周石林和廖文和针对这一问题,提出了一种创新的算法。
该算法的核心思想是基于二维曲线的几何特性,特别是曲率不变量。首先,对碎片进行扫描并将其转换为图像,以便后续处理。然后,通过算法提取图像中的非规则边界曲线,重点分析其角点特征。角点在二维曲线中扮演着关键角色,它们的分布和曲率可以作为独特的识别标志。作者设计了一种匹配策略,即寻找并匹配边界线上的角点,这些角点之间的曲率相似或等价被视为匹配的依据。
算法的关键步骤包括提取角点、计算曲率、应用匹配规则,以及通过理论分析和实际实验验证其可行性。理论上,通过数学模型和几何推理,作者确保了这种方法的理论基础稳固。而在实践中,通过一系列的实验对比,结果显示,使用计算机执行预匹配显著降低了人工劳动成本,提高了匹配的精度和速度,从而显著提高了工作效率。
关键词"非规则曲线"和"匹配"突出了算法的应用对象和核心任务,"角点"则是实现匹配的关键元素。本文的研究成果对于文化遗产保护、图像处理等领域具有重要意义,它展示了通过计算机科学和工程技术的结合,可以有效地解决复杂问题,推动科技进步。这篇论文提供了一种实用且高效的二维碎片匹配方法,对于相关领域的实践应用和技术发展具有积极推动作用。
2013-09-15 上传
2019-08-27 上传
2021-02-07 上传
2021-04-30 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38618315
- 粉丝: 1
- 资源: 921
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手