基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配与自动拼接

图像碎片轮廓提取在毫米波5G NR器件和系统OTA（Over The Air）测试中扮演着关键角色。在处理大量的不规则图像碎片时，精确的轮廓提取是自动拼接技术的基础。论文《图像碎片自动拼接技术研究》由北京交通大学研究生周丰撰写，专业为计算数学，导师黄晓鸣。该研究针对二维图像碎片的自动拼接问题，关注的是图像碎片的预处理、匹配算法及其核心问题。 图像碎片轮廓特征的提取是技术的核心步骤，它涉及寻找并标记出图像碎片的边界线。论文提出了一种基于角序列的二维轮廓匹配算法，这种方法相较于传统的曲率序列匹配，不仅能够有效解决图像碎片拼接过程中出现的尖角问题，还提高了算法的计算效率。这种匹配算法通过对图像碎片的角变化序列进行分析，确定碎片之间的最佳配对，使得拼接后的图像尽可能保持原始图像的结构和细节。 图像预处理包括去噪、增强边缘、二值化等步骤，确保后续轮廓提取的准确性和稳定性。论文还强调了将角序列匹配算法与多尺度空间相结合，这有助于适应不同尺度下的碎片特征，提高整体拼接效果的鲁棒性。 在整个研究中，作者使用Matlab编程语言实现图像碎片的自动拼接过程，实际操作演示了该技术在毫米波5G NR系统中的应用，这对于设备的可靠性和性能测试至关重要。这个技术在考古、刑事侦查、古生物学以及壁画保护等领域具有广泛的应用前景，证明了计算机辅助在大规模图像碎片处理中的不可或缺。 图像碎片轮廓提取技术在毫米波5G NR测试中的应用，不仅提升了测试的精度，也展示了数学建模在解决实际问题中的强大作用。通过优化的算法和计算方法，研究者能够在复杂的数据中找到规律，实现高效、精准的图像碎片拼接，为无线通信系统的性能评估提供了强有力的支持。