基于角序列的二维图像碎片拼接算法：毫米波5G NR器件 OTA 测试中的关键技术

本篇硕士学位论文主要探讨的是"4最长公共子序列算法在毫米波5G NR器件和系统OTA测试中的应用"，但标题的实际内容并未明确提及该算法与毫米波5G NR的具体关联，而是聚焦于图像碎片自动拼接技术的研究。作者周丰，专业为计算数学，在北京交通大学攻读硕士学位，其研究工作着重于二维图像碎片的自动拼接问题。 论文首先阐述了图像碎片自动拼接技术的重要性和广泛应用，尤其是在考古、刑事侦查、古生物学和壁画保存等领域，强调了计算机辅助在此过程中的关键作用。为了从大量不规则碎片中找出匹配的部分并拼接成完整图像，作者对图像碎片预处理、匹配算法等进行了深入研究。 核心部分是介绍了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，该算法旨在解决传统曲率序列匹配算法在处理图像碎片尖角问题上的不足，并通过与多尺度空间的结合来提高计算效率。与现有的匹配方法相比，这种角序列匹配算法不仅提升了匹配精度，还优化了算法性能。 此外，论文还提到了MATLAB编程在图像碎片自动拼接过程中的实际应用，展示了算法的可操作性和有效性。关键词包括角序列、轮廓匹配和图像碎片拼接，表明了研究的技术导向。分类号为TP391，这通常用于文献检索，表明论文属于计算机科学与信息技术类别的图像处理研究。 因此，本论文不仅探讨了数学建模在图像处理中的应用，特别是最长公共子序列算法在图像碎片匹配中的作用，还展示了如何将这些理论应用于实际场景——毫米波5G NR器件和系统的OTA（Over-The-Air）测试，尽管具体到5G NR的部分可能并未深入展开，但可以推测这种算法的高效性可能会对无线通信设备的质量检测有所贡献。整个研究展示了理论与实践相结合的科研方法，具有很高的实用价值。