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        基于聚類分析的雙面文檔半自動拼接

        2014-06-20 23:55:31梁慧超于紅斌喬路遙崔玉亮
        無線互聯(lián)科技 2014年3期
        關(guān)鍵詞:聚類分析

        梁慧超 于紅斌 喬路遙 崔玉亮

        摘 要:針對雙面規(guī)格碎片,提出了一種基于聚類分析的半自動拼接方法。根據(jù)碎片邊緣的文字特征,構(gòu)造碎片的相似性判別函數(shù),進(jìn)行最大相似性判別并聚類分析,找到同一行的碎片排列,最終實(shí)現(xiàn)了文檔的橫向、縱向拼接,在MATLAB下的實(shí)驗(yàn)表明該算法效率高,相對人工干預(yù)少。

        關(guān)鍵詞:聚類分析;邊緣特征提?。凰榧埰唇?/p>

        碎紙片的人工拼接復(fù)工作效率很低,隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人們試圖開發(fā)碎紙片的自動拼接技術(shù),以提高拼接復(fù)原效率。目前,國內(nèi)外在碎片拼接技術(shù)的研究中已經(jīng)取得了一定的成就,如:Ying Shan等提出了一種概率框架的曲線匹配算法[1],李軍等人提出一種改進(jìn)Harris算子的圖像拼接方法[2],何鵬飛等人提出了基于蟻群優(yōu)化算法的碎片拼接技術(shù)[3],但這些算法主要解決單面不規(guī)則碎片的輪廓提取及匹配上,對于碎片雙面均有文字且碎片數(shù)量巨大的情況難以適用。

        針對當(dāng)前圖像拼接技術(shù)的缺陷,本文充分利用文字行的行高、文字行的間距等信息,對碎片進(jìn)行分類,并綜合采用相似性判別函數(shù)和聚類分析,最終將同一行的碎片劃為一類,拼接時利用碎紙片的邊界矩陣,進(jìn)行最小絕對值距離判別,從形狀相似的多碎片中挑選出相鄰碎片。該方法便于理解,利用MATLAB軟件,容易實(shí)現(xiàn)。

        1 拼接原理

        碎片拼接由于碎片數(shù)目過多,故不能人為的進(jìn)行全過程拼接。首先要將根據(jù)碎片特征利用相似性判別函數(shù)分進(jìn)行分類,然后利用聚類分析將屬于同一面同一行的碎片聚成一類,在人工篩選劃錯行的圖片后,對碎紙片進(jìn)行橫向和縱向拼接即可。

        聚類分析是一組將研究對象分為相對同質(zhì)的群組的統(tǒng)計分析技術(shù),其依據(jù)研究對象(樣品或指標(biāo))的特征,對研究對象進(jìn)行分類,達(dá)到減少研究對象的數(shù)目的目的。因?yàn)槲臋n的行高、字間距具有一定規(guī)律性,因此可以依據(jù)每張碎片的特征,進(jìn)行聚類分析。

        2 拼接步驟

        2.1 觀察碎片特征

        通過觀察碎片,根據(jù)碎片中完整文字行數(shù)、完整空白行數(shù),碎片上方是否為空白、碎片下方是否為空白等特征人工將碎片分為N類。以文獻(xiàn)[5]中數(shù)據(jù)為例,a有3行完整文字、兩行完整空白、上方為空白、下方為空白;b有兩行完整文字、兩行完整空白、碎片上方為空白、碎片下方不為空白;c有兩行完整文字、兩行完整空白、碎片上方不為空白、碎片下方為空白,這3張碎片分別屬于3大類。

        人為地將文檔分為N類后,挑選出屬于每一類的碎片一張作為比較對象,任意碎片Si的特征矢量,求每一個碎片在第i類碎片上的矢量與該矢量上的特征矢量的距離,進(jìn)行最大相似性判別,為每一碎片分類。但由于文檔的雙面性,可能會存在差錯,為了讓位于同一面同一行的碎片聚在一起,在劃分好的每一類中,提取各個碎片的反面進(jìn)行聚類分析,將這些碎片分為m類后,仍需要人工將少數(shù)不屬于該行的碎片劃分開來。

        2.2 相鄰碎片拼接

        若想要找出其左鄰碎紙片,只需提取每個碎紙片像素矩陣最左邊的一列和最右邊的一列,記每個碎紙片的像素矩陣中的最左邊一列為ιi,同理,提取每個碎紙片的最右邊一列為ri,計算兩碎片的相關(guān)程度時,可以用絕對值距離[3]表示,此時的目標(biāo)函數(shù)即求下式的最小值:

        其中,xik表示像素矩陣第k行的ιi的值,yik表示ri的第k行的值。當(dāng)k從第1行取到第最后一行時,若此差值的絕對值和最小,則表示兩個左右兩個邊緣的相似性越高,即可認(rèn)為這兩個矩陣是左右相鄰的即可確定每個碎紙片左右相鄰的碎紙片,從而獲得橫向同一行上各碎片的排列順序,同理,用同樣方法可獲得縱向各行的排列順序,從而得到拼接復(fù)原的完整圖像。

        3 拼接試驗(yàn)

        根據(jù)該算法研制了MATLAB程序,并對一實(shí)際碎紙片進(jìn)行了拼接試驗(yàn)。將碎紙片平均切割為418塊,根據(jù)文字行的分布形式及空白行高人為的將碎紙片分為5類,用MATLAB中的相似度函數(shù)對418張碎片做相似處理并用SPSS對該矩陣做聚類分析,然后施加人工干預(yù),將這些圖片插入到正確的行類中,最后進(jìn)行橫向縱向拼接。拼接結(jié)果的部分圖像見圖2。

        試驗(yàn)表明本文提出的半自動拼接算法誤差率較小。

        4 結(jié)束語

        本文提出了基于聚類分析的雙面文檔碎片半自動拼接方法,實(shí)現(xiàn)簡單,但只適用于橫向、縱向切割的文檔碎紙片的拼接,需要加入兩次人工干預(yù)。

        碎片文件的拼接在現(xiàn)實(shí)生活中有著廣泛的應(yīng)用,在司法物證復(fù)原、歷史文獻(xiàn)修復(fù)、軍事情報獲取、虛擬仿真培訓(xùn)、工業(yè)制造設(shè)計等領(lǐng)域,有一定的指導(dǎo)意義。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]Ying Shan etc.New Measurements and Corner一Guidance for Curve Matching With Probabilistic Relaxation[J].International Journal of Computer Vision.2002,46(2):157-171.

        [2]李軍,吳潔明.一種改進(jìn)圖像拼接算法的仿真研究[J].計算機(jī)仿真,2012,29(2):273-313.

        [3]何鵬飛.基于蟻群優(yōu)化算法的碎紙拼接[D].國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2005.

        [4]程永清,莊永明,楊靜宇.基于矩陣相似度的圖像特征抽取和識別[J].計算機(jī)研究與發(fā)展,1992,14(5):42-48.

        [5]全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模(官網(wǎng)).2013賽題:[DB/OL],教育部高等教育司和中國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)協(xié)會,2013[2013-9-11].http://www.mcm.edu.cn/problem/2013/2013.html.

        [6]羅智中.基于文字特征的文檔碎紙片半自動拼接[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(5):207-210.

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