导　　师： 罗飞

授予学位： 博士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 图像胜似千言万语。在现实中,使用图像来描述信息会更加简洁,比如在交通标识中,经常使用红色圈包围着字母S来表示停止的意思。此外,在建筑领域,也经常利用标识来指示安全。拼图是一款充分利用图像信息的游戏,在这个游戏中图像会被分割成许多的小块并且进行随机打乱位置,要求参与者根据原始的图像对小块进行重新排序。拼图游戏的图像取材通常是从一个大型的图像中截取出一个感兴趣的目标区域,比如一个动物的拼图通常是从一个动物园的图片中截取出来的,这个动物园图片包含了许多的动物在里面。关于目标识别的研究非常多,比如斑点分析算法和形态重构算法,这些方法能够将单目标的识别可以当作新的,用于多目标识别的处理。斑点分析算法能够根据点的互连情况去区分图像的目标和非目标区域,通常采用四个点或八个点的互连。而形态重构算法能够分析图像的几何结构,并能对图像进行去噪。在本文的研究中,我们设计两个图像对我们的拼图算法进行验证,其中图像一是大型图包含了很多的区域,图像二是图像一的一部分,并且被分割成许多的子块,像拼图游戏一样。我们的研究目的就是如何从图像一中寻找图像二的位置和面积,然后根据图像一对图像二进行重构。为了实现上述的目的,本文设计两种方法,分别针对有边界的拼图游戏和无边界的拼图游戏。针对有边界的拼图,我们首先采用将斑点分析和形态重构进行结合的方法进行解决,但是试验结果显示直接结合效果不佳。因此,在这个方法基础上,我们增加了交叉分割线提高拼接性能,并有效地获得了子块的尺寸和位置的信息。针对无边界拼图游戏,我们提出了一种BALSEM算法,有边界算法的基础上上进行改进。BALSEM算法能够有效的区分拼图的每个子块,因此也能够很好的获得子块的尺�

关 键 词： 模式识别 遗传算法 拼图游戏 缺少块 区域检测

领　　域： []