二维图像碎片自动拼接：基于角序列的算法与Matlab实现

本篇硕士论文深入探讨了毫米波5G NR器件和系统的OTA（Over-the-Air）测试中的程序分析与设计，特别是针对图像碎片复原这一关键环节。在考古、刑侦、古生物学以及壁画保存等领域，图像碎片自动拼接技术是一项至关重要的技术，它利用计算机将众多不规则的图像片段重新组合成原始图像的整体模型，这一过程的自动化大大提高了效率。 论文首先概述了图像碎片复原的基本流程，包括预处理阶段，通过提取图像碎片的数字表示，以及后续的关键步骤——图像碎片匹配。匹配过程分为以下几个步骤： 1. 预处理：对图像碎片进行处理，获取轮廓信息，通常使用轮廓线上的点坐标序列来描述每个碎片。 2. 轮廓匹配： - (a) 使用探测法提取轮廓，并确定每个轮廓线的角序列表示。 - (b) 设定尺度阈值T，根据这个阈值计算每一对碎片的轮廓线的角序列匹配。 - (c) 应用最长公共子序列算法来找到最佳匹配的轮廓线段，这有助于找到最可能的匹配对。 - (d) 设定筛选阈值k，如果匹配线段长度超过k，就保留这对碎片作为匹配对，否则删除匹配记录。 - (e) 随后调整尺度阈值，逐步细化搜索，直至找到最佳匹配对。 3. 坐标变换与拼合：找到匹配对后，进行坐标变换并拼接这些图像碎片。 4. 递归拼接：将拼合后的碎片视作新的输入，重复上述步骤，直到所有碎片都被整合。 5. 图像复原：最终得到的拼接图像即为原始图像的复原。 在整个过程中，论文的重点在于提出了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，该算法通过考虑角度特征而不是曲率序列，有效地解决了拼接过程中尖角问题，提高了匹配的准确性和计算效率。此外，作者还采用Matlab编程语言实现这一算法，使得图像碎片的自动拼接技术得以实际操作。 这篇论文不仅包含了数学建模的理论，还展示了如何将这些理论应用于实际的图像处理任务，对于毫米波5G NR设备的OTA测试而言，这种图像分析与设计技术具有重要意义，能够帮助确保系统性能的精确评估和优化。