毫米波5G NR器件的OTA测试与图像碎片匹配算法

"所示的图像碎片4-对毫米波5g nr器件和系统进行ota测试" 在毫米波5G NR（New Radio）设备和系统的OTA（Over-The-Air，空中接口）测试中，图像碎片分析是一种重要的数学建模方法。这个方法涉及到对图像碎片的处理，以解决实际应用中的复杂问题，例如在考古、刑事侦查、古生物学和壁画保护等领域中的图像拼接技术。 在3.1.2章节中，真实图像碎片模型被详细阐述。理想化的图像碎片和轮廓线是理论上的概念，无法完全反映真实情况。实际操作中，图像碎片会受到多种因素的影响，包括细小碎片的丢失、自然磨损、表面不规则、边缘的毛刺、倒钩、拐边，以及数字化过程中的视差、投影误差和采样误差等。这些因素使得从实物或图像中提取出的轮廓线与理想状态有所差异，导致图像碎片在拼接时的匹配难度增加。 图3.2展示了真实情况下的图像碎片碎裂示意图，这有助于理解后续的概念。匹配是图像碎片拼接的关键，即寻找实际轮廓线段之间的最大相似性。实际轮廓线是图像碎片的边界，是一个闭合的线条。将轮廓线的一部分称为轮廓线段，如果两个实际轮廓线上的线段在最大程度上相似，那么这两个线段就被称为匹配轮廓线段，对应的图像碎片则互为匹配图像碎片，组成一个匹配对。例如，图像碎片2和3的加粗部分轮廓线段与理想碎裂曲线高度吻合，因此2和3是匹配的图像碎片，它们的加粗部分为匹配轮廓线段，而2的匹配图像碎片还包括1和4。 在图像碎片的处理中，遗失是常见的情况，遗失可以分为大图像碎片和小图像碎片的遗失。小碎片通常被视为噪声处理，而大图像碎片的遗失，如图像碎片1，如果简单视为噪声，可能会导致较大的复原误差，因此需要特别对待。 本文作者周丰，北京交通大学硕士研究生，专注于计算数学领域，研究了图像碎片的自动拼接技术。他提出了一种基于角序列的二维图像碎片轮廓匹配算法，该算法能有效处理尖角问题，并通过与多尺度空间结合提高计算效率，优于传统的曲率序列匹配算法。此外，他还利用Matlab编程实现了图像碎片的自动化拼接，为实际应用提供了实用的工具。 关键词：角序列；轮廓匹配；图像碎片拼接 分类号：TP391 这个研究不仅深化了对图像碎片匹配算法的理解，而且为毫米波5G NR设备和系统的OTA测试提供了一种有效的数学建模方法，对于改善通信设备的性能测试和图像处理技术有重要意义。