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申请/专利权人：西安电子科技大学青岛计算技术研究院;西安电子科技大学;西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司

摘要：本发明公开一种基于OpenCV图像处理的二维碎片拼接系统及方法。系统提供碎片的预处理功能，包括以下几个处理模式：a图片灰度处理；b图片二值化处理；c图片边缘提取以及多边形拟合处理。使传输的碎片数据尽可能的达到最好的可拼接状态。因为需要使用不同的拼接算法处理不同的拼接场景，使用两种拼接算法：a类多边形步骤拼接；b快速拼接。该系统适合个人及中小团队使用，对图像碎片进行整合复原成图片原来的样貌，提高个人或者团队对碎片的研究效率。本系统实现系统的快速移植，成为便捷移动、操作简单易上手的系统。

主权项：1.一种基于OpenCV图像处理的二维碎片拼接系统，包括上传模块，预处理模块，拼接选择模块，其特征在于：上传模块中首先需要采集需要拼接的大量二维碎片，这个模块主要为系统提供将要拼接的图片碎片并上传到后台存储，以便后续的操作；预处理模块，在此模块中，将上传到后台的图像碎片进行参数设定，此参数由所提供的不同拼接算法确定，并预览根据设定的参数之后的效果，根据效果的呈现，调整参数，以得到较好的图像预处理参数，为后续拼接结果得到最正确的答案提供保障；拼接选择模块，根据上一步提供的参数作为依据，使用算法将碎片整合成完整的复原图；二维碎片拼接方法包括以下步骤：步骤一，上传模块收集大量图像碎片作为二维碎片拼接系统的元数据；步骤二，预处理模块对所有碎片进行灰度化处理；步骤三，预处理模块对所有碎片进行二值化处理；当前灰度值大于设定阈值时将其变成255，不大于变成0或者当前灰度值大于设定阈值时将其变成0，不大于变成255；步骤四，预处理模块对得到的二值图像进行边缘查找，使用的函数是OpenCV的findContours，本质是对二值图像进行拓扑分析，得到外边界、孔边界以及他们的层次关系；步骤五，预处理模块对得到的边缘信息碎片进行多边形整合，得到碎片的角点，采用的函数是OpenCV的approxPolyDP；步骤六，步骤五得到的角点以及步骤四得到的边缘信息，对每张碎片进行处理得到边缘灰度序列以及边缘长度序列；步骤七，拼接选择模块根据不同的场景选择类多边形拼接或者快速拼接算法；所述类多边形拼接算法具体步骤包括：1随机从碎片序列选取一张图片即从碎片序列中弹出，分别对剩下的每一张碎片的每一条边进行长度匹配，采用的是线段距离的差的绝对值，得到匹配信息序列，这个序列主要存储的是能匹配的边的信息以及匹配的值；2从1中的匹配信息序列中选取最小的匹配信息；3当最小匹配信息只有一个时，直接根据序列中的记录的拼接部位，将两碎片拼接，同时将即将要拼接的碎片弹出碎片序列，拼接后的结果图压入碎片序列的末尾；4当最小匹配信息有多个时，将其分别与最小匹配信息的边进行灰度值匹配检测，得到数值最符合，也就是最小的一个，两碎片根据记录的匹配部位拼接即同时将即将要拼接的碎片弹出碎片序列，拼接后的结果图压入碎片序列的末尾；5判断碎片序列的数量，如果等于1，即拼接完成，输出结果图，如果大于1，重复图片拼接阶段的步骤；处理对象为边缘轮廓不规则的碎片，采用的算法是快速拼接算法，此算法是对提供的所有原始碎片，首先进行图像处理的基本操作：灰度变换，二值化，查找边缘，多边形逼近，得到的多边形角点及其相应的角点变换序列即采用计算向量间的角点方法，最后对角点变换序列进行LCS即最长公共子串匹配，所述快速拼接算法具体步骤包括：A对每二个图像依次进行俩俩匹配，匹配方法是LCS动态规划算法，得到并保存匹配系数以及匹配位置；B通过A可以得到一张无向图，图中的每个顶点代表一副图像的轮廓信息，连接顶点的边代表两副碎片图像的匹配系数；C从该图中生成一个匹配系数总和最大的一颗树，用优先队列和BFS广度优先搜索实现，再记录这棵树的每一条边；D遍历每一条边，根据之前记录的轮廓匹配位置，依次对该边对应的二个顶点即碎片图像进行拼接，最后就可以得到完整的拼接后的图像；步骤八，若手动拼接则可以重新进行其他碎片拼接，将手动拼接的二次碎片压入碎片栈中，并重复步骤一到七；其中预处理模块将上传到后台的图像碎片进行参数设定，设定内容包括类多边形拼接需要计算边界长度和灰度值参数、快速拼接需要的角点角度参数，并预览根据设定的参数之后的效果。

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