基于MATLAB规则碎纸片拼接复原方法的研究及实现

在信息处理与图像识别领域，纸张碎片的自动拼接复原是一项具有重要应用价值的技术。尤其是在档案修复、历史文献恢复以及司法鉴定等场景中，如何高效、准确地将被破坏的纸质文档进行拼接还原，成为研究的热点问题之一。

本文围绕一种基于MATLAB平台的规则碎纸片拼接复原方法展开研究与实现。该方法主要针对形状较为规整、边缘特征明显的碎纸片进行拼接操作，通过图像预处理、边缘检测、特征匹配与拼接优化等步骤，实现对碎片的自动识别与组合。

首先，在图像预处理阶段，对输入的碎纸片图像进行灰度化、二值化和去噪处理，以提高后续处理的准确性。随后，利用边缘检测算法（如Canny算子）提取每一片段的边界信息，为后续的匹配提供基础数据支持。

在特征匹配环节，采用基于轮廓的相似性度量方法，计算不同碎片之间的边缘匹配度。为了提升匹配的效率与精度，引入了基于区域特征的匹配策略，结合颜色、纹理等多维信息进行综合判断。

最后，通过构建图模型或使用动态规划算法，对匹配结果进行排序与拼接，最终生成完整的文档图像。整个过程在MATLAB环境中实现，充分利用其强大的图像处理工具箱与可视化功能，提高了开发效率与实验验证的可行性。

本研究不仅验证了规则碎纸片拼接方法的可行性，也为后续复杂不规则碎片的拼接提供了理论参考和技术积累。未来将进一步探索深度学习在图像拼接中的应用，以提升系统的智能化水平与鲁棒性。

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