基于杰卡德度量的智能拼图改进算法

• 作者: 曹戴 陈丽芳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能拼图 杰卡德度量 马氏梯度相似度度量(MGC) 最小生成树
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 188-192,197
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0123

摘要

智能拼图算法常用的方法是先求出各个碎片之间的相似度度量,再根据度量还原图像.MGC(马氏梯度相似度度量)是其中一种很有效的度量,但在实际运用过程中,如果碎片中有大量相似物体存在时,算法不能很好地还原图像,会出现类似于"乱码"的情况.提出了一种利用Jaccard(杰卡德)度量,结合MGC度量,计算图像碎片之间的相似度,再利用贪心策略还原图像.实验结果表明,对于由自选图像随机生成的碎片,算法能够更准确地还原图像,并且能减小出现"乱码"图像的概率.提出了把Jaccard度量和MGC度量相结合的方法运用在智能拼图的还原中,尤其是当拼图碎片中有很多相似物体的情况下,该方法能明显地减少"乱码"现象,同时实验仿真结果证明了提出的方法比单纯的MGC方法具有抗噪性强和拼图准确率高的特点,在考古学碎片图片和文字复原、计算机取证、图像合成和场景无缝拼接等领域有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽芳	江南大学数字媒体学院	27	129	6.0	10.0
2	曹戴	江南大学数字媒体学院	1	4	1.0	1.0