切割文字全等矩形图片拼接算法设计与实现
矩形切割算法
矩形切割算法矩形切割算法是一种常见的计算机图形学算法，用于将一个大矩形切割成若干个小矩形。
这种算法在计算机图形学、计算机辅助设计等领域中广泛应用，可以高效地将一个复杂的图形区域切割成简单的矩形区域，从而方便后续的处理和计算。
矩形切割算法的基本思想是通过不断地将大矩形划分为更小的子矩形，直到满足某种条件为止。
切割的过程可以采用递归或者迭代的方式进行。
这种算法的核心在于如何选择切割点和切割方式，以及如何判断切割是否结束。
在矩形切割算法中，常见的切割方式有垂直切割和水平切割两种。
垂直切割是指将大矩形切割成两个竖直方向的子矩形，而水平切割则是将大矩形切割成两个水平方向的子矩形。
选择切割方式的依据可以是矩形的长宽比例、面积大小等因素。
在切割过程中，还可以根据需要进行进一步的细分，从而得到更小的子矩形。
切割点的选择也是矩形切割算法中的关键问题。
常见的选择方式有等分切割和加权切割两种。
等分切割是将大矩形等分为若干个相等的小矩形，而加权切割则是根据某种权重因素将大矩形切割成不等大小的子矩形。
权重因素可以是矩形的面积、长宽比例等。
判断切割是否结束的条件可以根据实际需求来确定。
常见的判断条件有矩形的面积大小、切割次数等。
在判断切割是否结束时，还需要考虑到矩形的形状特点和切割方式的选择。
矩形切割算法的应用非常广泛。
在计算机图形学中，矩形切割可以用于对图像进行分割和压缩。
在计算机辅助设计中，矩形切割可以用于对CAD图形进行处理和编辑。
此外，矩形切割算法还可以应用于纸张切割、材料切割、物体拼接等领域。
总的来说，矩形切割算法是一种常见且实用的计算机图形学算法。
通过将大矩形切割成若干个小矩形，可以方便地对图形进行处理和计算。
该算法的核心在于切割点和切割方式的选择，以及切割结束的判断条件。
矩形切割算法在计算机图形学、计算机辅助设计等领域中有着广泛的应用前景。
通过进一步的研究和改进，相信矩形切割算法将在未来发展中发挥更大的作用。
如何使用Photoshop创建切割和合成图像
如何使用Photoshop创建切割和合成图像Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，常用于图像的编辑和设计。
在使用Photoshop过程中，切割和合成图像是非常重要的技巧之一。
本文将介绍如何使用Photoshop来切割和合成图像，帮助您更好地处理和编辑图像。
首先，我们来介绍如何切割图像。
切割图像可用于去除不需要的部分或者只保留图像中的一部分。
以下是具体的步骤：第一步是打开想要切割的图像。
在Photoshop中，点击“文件”>“打开”，然后选择您的图像文件。
接下来，选择“剪贴工具”（快捷键C）或直接点击工具栏中的剪贴工具图标。
在图像中选择您想要保留的部分。
您可以利用鼠标按住并拖动来创建一个矩形，框选所需的区域。
请确保选区包含您需要的部分。
完成选取后，单击“编辑”>“剪切”（快捷键Ctrl+X）或者直接按下Delete键，在图像中删除选区之外的部分。
完成上述步骤后，您就成功切割了图像。
接下来，我们来介绍如何合成图像。
合成图像是指将不同的图像元素组合在一起以创造出新的图像。
以下是具体的步骤：首先，打开您想要合成的两个或多个图像。
在Photoshop中，点击“文件”>“打开”，然后选择您的图像文件。
使用“选择工具”（快捷键V）选择您想要移动或复制的图像元素。
您可以利用鼠标按住并拖动来选择所需的区域。
完成选取后，点击“编辑”>“复制”（快捷键Ctrl+C）或者右键单击并选择“复制”。
然后，在另一个图像中点击“编辑”>“粘贴”（快捷键Ctrl+V）或者右键单击并选择“粘贴”。
这将把被复制的图像元素粘贴到另一个图像中。
重复上述步骤，将其他图像元素复制粘贴到需要的位置上。
您可以使用“移动工具”（快捷键V）来调整和移动图像元素的位置，以达到理想的合成效果。
完成上述步骤后，您就成功合成了图像。
您可以进行进一步的调整和编辑，比如调整图像的亮度、对比度等。
切割和合成图像是Photoshop中常用的技巧，适用于各种图像编辑和设计需求。
把不规则形状切割成n个相同矩形的算法
把不规则形状切割成n个相同矩形的算法1. 引言在许多工程和科学应用中，需要将不规则形状切割成相同大小的矩形。
这种问题通常出现在计算机辅助设计、图像处理、纺织业和制造业等领域。
如何高效地实现这种不规则形状切割成相同大小的矩形的算法成为一个研究热点。
本文将介绍目前常用的算法和一些最新的研究成果，希望能够对相关领域的研究者和从业者有所帮助。
2. 现有的算法目前，将不规则形状切割成相同大小的矩形的算法主要包括贪心算法、动态规划算法和启发式算法。
这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
2.1 贪心算法贪心算法是一种简单且高效的算法，它通常能够在较短的时间内得到一个较优解。
在将不规则形状切割成相同大小的矩形的问题中，贪心算法通常会按照某种规则逐步地将不规则形状切割成矩形，直到形状被完全切割。
然而，贪心算法并不能保证得到的解是最优解，因此在某些情况下可能会得到次优解。
2.2 动态规划算法动态规划算法是一种比较复杂但是能够保证得到最优解的算法。
在将不规则形状切割成相同大小的矩形的问题中，动态规划算法通常会通过建立状态转移方程来逐步计算最优解。
然而，动态规划算法的时间复杂度通常较高，因此在处理较大规模的问题时可能会无法满足实时性的要求。
2.3 启发式算法启发式算法是一种结合了贪心算法和随机搜索的算法，它通常能够在较短的时间内得到一个较优解。
在将不规则形状切割成相同大小的矩形的问题中，启发式算法通常会通过不断地调整切割方式来寻找最优解。
然而，启发式算法并不能保证得到最优解，因此在某些情况下可能会得到次优解。
3. 最新的研究成果近年来，研究人员提出了一些基于深度学习和强化学习的算法，这些算法在解决不规则形状切割成相同大小的矩形的问题上取得了一些突破性的进展。
这些算法通过利用大量的数据和强大的计算能力，能够在较短的时间内得到接近最优解的结果。
然而，这些算法通常需要大量的训练数据和计算资源，因此在实际应用中可能会存在一定的局限性。
利用Adobe Photoshop软件进行图片的分割和拼接的方法和技巧
利用Adobe Photoshop软件进行图片的分割和拼接的方法和技巧随着数字摄影技术的日益成熟和普及，人们的拍摄需求也越来越多样化。
有时，拍摄的画面无法完整展现出我们想要的效果，这时候我们就需要使用图像处理软件来进行图片的分割和拼接。
Adobe Photoshop作为世界上最为知名的图像处理软件之一，具备强大的分割和拼接功能，下面就为大家介绍一些方法和技巧。
首先，我们来讲一讲如何使用Adobe Photoshop进行图片的分割。
在分割之前，我们需要清楚自己想要将图片分割成几个部分，以及分割的形式是水平还是垂直。
打开Adobe Photoshop软件后，选择“文件”-“打开”来导入你要分割的图片。
接下来，在工具栏中选择“裁切工具”（快捷键C），然后在图片上按住鼠标并拖动，选择你想要分割的区域。
完成选择后，点击“图像”-“剪切”或按键盘上的Ctrl+X进行分割。
这样，你就成功地将图片分割成了几个独立的部分。
接下来，我们来讲一讲如何使用Adobe Photoshop进行图片的拼接。
在拼接之前，我们需要明确拼接的图片数量以及它们的排列顺序。
同样地，打开Adobe Photoshop软件后，选择“文件”-“打开”来导入你要拼接的图片。
在工具栏中选择“移动工具”（快捷键V），然后将图片拖动到主工作区域中。
在主工作区域中，你可以对图片进行调整和移动，以达到你想要的排列效果。
如果拼接的图片存在不同的图层，你可以通过点击图层面板中的眼睛图标来隐藏或显示部分图层。
完成调整后，点击“文件”-“存储为”或按键盘上的Ctrl+S来保存你的拼接结果。
除了基本的分割和拼接功能，Adobe Photoshop还提供了一些高级的技巧和工具，帮助我们更加灵活地进行图片的处理。
例如，你可以使用“裁剪工具”来剪裁图片的不需要部分，或使用“调整图像大小”功能来改变图片的尺寸。
此外，你还可以使用“图层样式”功能来为图片添加阴影、光晕等特效，使得拼接的图片更加生动和有层次感。
图像拼接算法
图像拼接算法简介图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。
该算法通过找到输入图像之间的共同特征点并对齐它们，然后通过一些图像处理方法来融合它们，从而生成一个完整的图像。
拼接算法可应用于多个领域，如摄影、航拍、医学图像等。
在这些领域中，往往需要获取更大的视野范围或更高的分辨率，因此使用拼接算法可以满足这些需求。
基本步骤图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤：1.特征点检测：首先对输入图像进行特征点检测，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）算法。
特征点是图像中具有显著特征的一组像素。
2.特征点匹配：将不同图像中的特征点进行匹配，并根据匹配程度将它们分组。
常见的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法。
3.图像对齐：通过对齐特征点，将不同图像进行几何变换，从而使它们在同一坐标系下对齐。
常见的变换包括平移、旋转、缩放等。
4.图像融合：将对齐后的图像进行融合，使它们看起来无缝连接。
常见的融合方法有线性融合、金字塔融合、平面拼接等。
算法实现以下是一个简单的图像拼接算法的示例实现：import cv2import numpy as npdef stitch_images(images):# 特征点检测sift = cv2.SIFT_create()keypoints = []descriptors = []for image in images:kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) keypoints.append(kp)descriptors.append(des)# 特征点匹配matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = []for i in range(len(keypoints) -1):matches.append(matcher.match(descriptors[i], descriptors[i+1]))# 图像对齐homography_matrices = []for i in range(len(matches)):src_pts = np.float32([keypoints[i][m.queryId x].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)dst_pts = np.float32([keypoints[i+1][m.trainI dx].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, c v2.RANSAC, 5.0)homography_matrices.append(M)# 图像融合result = images[0]for i in range(len(images) -1):result = cv2.warpPerspective(result, homograp hy_matrices[i], (result.shape[1] + images[i+1].sh ape[1], result.shape[0]))result[0:images[i+1].shape[0], 0:images[i+1]. shape[1]] = images[i+1]return result结果展示下面是使用示例实现对两张图像进行拼接的结果展示：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')result = stitch_images([image1, image2])plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RG B))plt.axis('off')plt.show()总结图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。
图像处理中的图像拼接算法分析与设计
图像处理中的图像拼接算法分析与设计图像拼接是图像处理领域中一项重要的技术，可以将多幅图像拼接成全景图像、大场景图像或高分辨率图像。
本文将对图像拼接算法进行深入分析与设计，介绍常用的图像拼接算法，包括特征点匹配、图像融合和图像校正等步骤。
1. 特征点匹配特征点匹配是图像拼接算法中的关键步骤之一，它通过寻找两幅图像之间的共同的特征点来实现图像对齐。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种局部不变的特征描述子算法。
它通过检测局部的极值点，并提取出这些局部特征。
然后，通过计算特征点周围区域的图像梯度，得到特征点的方向信息。
最后，通过特征点周围区域的自适应尺度空间，生成特征向量表示。
SURF（加速稳健特征）算法是一种基于Hessian矩阵的特征描述子算法。
它通过计算图像上的特征点的Hessian矩阵，找到极值点，并生成特征向量。
SURF算法对旋转、尺度变化和亮度变化具有较好的不变性。
ORB（旋转不变二进制）算法是一种二进制特征描述子算法。
它将图像进行金字塔尺度空间变换，并使用FAST特征点检测器检测关键点。
然后，通过构建特征描述子，将每个特征点的周围区域划分为若干个方向以及尺度的网格，并计算二进制描述子。
2. 图像融合图像融合是指将特征点匹配后的图像进行无缝拼接，使拼接后的图像看起来自然平滑。
常用的图像融合算法包括线性混合、多频段融合和全局优化等。
线性混合是最简单的图像融合算法，它将两幅图像按照一定的权重进行线性加权混合。
权重可以根据特征点匹配的准确度来确定，使得特征点匹配准确的区域权重较大，特征点匹配不准确的区域权重较小。
多频段融合是一种将两幅图像按照不同的频率分解为多个子带，然后将对应的子带进行融合，最后将融合后的子带进行合成的算法。
通过这种方式，可以更好地保留图像的细节和平滑度。
全局优化是一种通过最小化拼接区域的能量函数来实现图像融合的算法。
能量函数可以由特征点匹配的误差、图像亮度的一致性等因素组成。
利用Photoshop制作切割和拼接照片
利用Photoshop制作切割和拼接照片Photoshop作为一款图像处理软件，具有强大的功能和丰富的工具，可以作为一位摄影师或设计师的得力助手。
在Photoshop中，我们可以利用其切割和拼接照片的功能，实现多张照片的合并和拼接，以创造出更有趣、更独特的图像效果。
本文将为大家介绍利用Photoshop制作切割和拼接照片的方法和技巧。
1. 切割照片：首先，打开需要切割的照片，在Photoshop的工具栏中选择"切割工具"，或按下快捷键"C"。
2. 设定切割区域：在照片上点击鼠标左键，然后拖动鼠标，形成一个矩形或方形的切割框，用于切割出需要的部分。
可以根据需要多次使用该工具，切割出不同部分的照片。
3. 完成切割：当你切割完所有需要的部分后，点击菜单栏中的"图像"，选择"裁剪"，或按下快捷键"Ctrl+Alt+X"，即可完成对照片的切割。
4. 拼接照片：打开需要拼接的照片，在菜单栏中选择"文件"，点击"打开"，将需要拼接的照片导入到Photoshop中。
5. 剪切和复制图层：在图层面板中，我们会看到导入的照片显示在一个叠加的图层上。
使用"选择工具"（快捷键为"V"），选择要剪切的部分，然后按下"Ctrl+X"将该部分剪切。
6. 粘贴剪切图层：打开要拼接的照片所在的工作区，在图层面板中点击右键，选择"粘贴"，或按下快捷键"Ctrl+V"，即可将剪切的部分粘贴到该照片上。
7. 调整大小和位置：在拼接图层上，使用"自由变换"工具（快捷键为"Ctrl+T"），可以调整剪切的部分的大小和位置，以便与背景图像融合。
8. 融合拼接图层：在图层面板中，将拼接图层的不透明度适当设置，使其与背景图像更加自然地融合在一起。
探究几何图形的切割与拼接
探究几何图形的切割与拼接几何图形的切割与拼接在几何学中，图形的切割与拼接是一种重要的操作，它可以通过分割和组合不同的几何形状来创建新的图形。
这种操作不仅在数学中有重要的应用，而且在日常生活和工程设计中也扮演着重要的角色。
本文将探讨几何图形的切割与拼接，介绍其原理、应用以及相关的数学概念。
一、切割和拼接的原理1. 切割原理几何图形的切割是指将一个图形分割成较小的部分。
这可以通过使用直线、曲线或者其他形状的切割工具来实现。
切割的原理在几何学中有广泛的应用，例如通过将三角形分割为多个三角形来计算其面积，或者将长方形分割为多个矩形来计算其周长。
2. 拼接原理几何图形的拼接是指将多个分开的图形重新组合成一个整体。
这可以通过将各个图形的边或角连接在一起来实现。
拼接的原理同样在数学和日常生活中具有重要意义，比如将多个正方形拼接成一个大的正方形，或者将多个相似的三角形拼接成一个大的多边形。
二、切割和拼接的应用1. 数学中的应用在数学中，切割和拼接的原理被广泛应用于几何图形的计算和分析。
例如，通过将一个复杂的图形切割为较小的简单图形，可以更容易地计算其面积、周长、体积等属性。
同时，通过将几个简单的图形拼接在一起，可以创建更复杂的图形，并推导出它们的性质和规律。
2. 工程设计中的应用切割和拼接的原理在工程设计中也扮演着重要角色。
通过将各种材料进行切割和拼接，可以创建出各种形状和结构，满足不同的设计需求。
例如，在木工工艺中，通过将多个木块切割和拼接在一起，可以制作出精美的家具和艺术品。
在建筑设计中，通过将多个模块化的建筑单元拼接在一起，可以构建出各种独特的建筑形态。
三、相关的数学概念1. 直线和曲线切割和拼接的操作通常涉及到直线和曲线。
直线是最基本的几何概念之一，由无限多个点组成。
曲线则是在平面上具有弯曲性质的线条，可以采用不同的数学方程来描述。
这些直线和曲线可以作为切割和拼接的工具，用于分割和连接图形的边和角。
2. 平行和垂直在切割和拼接的过程中，平行和垂直是常用的概念。
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・６ ３・
图片得知 ， 一 张 图片 中可 以存 在 两 行 字 迹 ， 而 且 行 距 明显 ， 即 任 意 一 张 图 片 的像 素 矩 阵 ， 至 少 有 一 行 的值 全 为 ２ ５ ５ 。 而 由每 张 图 片 的列 信 息 向量 ， 可 以建 立 该 图像 的像 素 列 信
出 所有 图 片 的排 列 顺 序 ， 并将 所 有 图 片 按 照 该 顺 序 拼 接 ， 即 可 实 现 图 片 的 拼接 还 原 。
关键词 ： 破碎 图片 ； 图片拼接 ； 数据挖掘 ； 模 式识 别 ； Ｔ ａ ｎ ｉ ｍｏ ｔ ｏ测度
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ １ ９ ０ ７ ／ ｒ ｊ ｄ ｋ ． １ ５ １ ５ ０ ６
面 中的 任 意 一 对 坐 标 （ ｘ， ｙ ） 上 的幅 值 ，称 为 该 点 图 像 的灰
度、 亮 度 或 强 度 。一 个 大 小 为 Ｍ × Ｎ 的 数 字 图 像 是 由 Ｍ
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…
…
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（ １ ）
行 Ｎ 列 的有 限元 素 组 成 ， 每 个 元 素 都 有 特 定 的 位 置 和 幅
通 过 数 据挖 据得 到 图片 中所 有 文 字 占据 连 续像 素行 的 平 均 行数 、 图 片 中 两行 文 字 间 的 间 距 （ 行 距） 占据 的 连 续 像 素 行
的 平 均 行数 ， 以及 每 张 图 片 所 包含 的 文 字 和 行 距 之 间 的 交 替 规 律 即 行 信 息 向 量 ， 并 对 图 片 边 沿 进 行 二 值 化 处 理 。还 原 技 术 通过 对 图片 的 行 信 息 向量 进 行 聚 类分 析 ， 采用二值特征 的 Ｔ ａ ｎ ｉ ｍｏ ｔ ｏ测 度 ， 得 出每 行 图 片 的 排 列顺 序 。 最 终 得
原 点
１
２
３
●
●
●
像 素点
在 进 行 拼 接 前 将 所 有 的小 碎 片 放 正 （ 即上下 不颠倒 ）
扫 描 录入 ， 并对每一个 录入 的图 片进行 唯一编号 ， 然 后 导
入 计 算 机 。处 理 对 象 为 采 用 数 字 阵列 表 示 的位 图 ， 通 常 有
Ｂ ＭＰ、 Ｊ Ｐ Ｇ、 ＧＩ Ｆ等 格 ７ ８ －） ， 女， 湖北武汉人 ， 硕士 ， 武 昌理 工 学 院信 息 工 程 学 院讲 师 ， 研 究方向为可视化程序设 计 、 算 法设 计 、 游 戏 程 序
设计 。
第 ９期
黄
薇： 切 割 文 字 全 等 矩 形 图片 拼 接 算 法 设 计 与实 现
基于图像具有连续性的性质图像边沿某一行像素具有最亮或最暗灰度时其周边像素值发生改变和不改变都有可能于是对于乘积为1和2的不作处理因为得到这两个值表示至少有一个1即至少有一个为原始像素的最值其周边像素值发生改变和不改变都有可能
第１ ４ 卷 第９ 期 ２ Ｏ １ ５ 年 ９ 月
软 件 导 刊
Ｓｏ ｆ ｔ ｗａ ｉ ＇ ｅ Ｇｕ ｉ ｄｅ
Ｖｌ ０ １ ．１ ４ ＮＯ ．９
Ｓｅ ｐ ｔ ．２ ０１ ５
切 割 文 字 全 等 矩 形 图 片 拼 接 算 法 设 计 与 实 现
黄 薇
（ 武 昌理 工 学 院 信 息工程 学院 ， 湖北 武 汉 ４ ３ ０ ２ ２ ３ ）
摘 要 ： 全 等 矩 形破 碎 文 字 图 片 拼 接 还 原 技 术 是 一 种 特 殊 的 图 片 拼 接 复 原 技 术 ， 其 处 理 的 图 片具 有 明 显 几 何 规 律 。
级， 通 常 用 Ｌ表 示 。在 灰 度 图像 中像 素 的取 值 范 围为 ０ ～
Ｌ一１且 为 整 数 。 根据 类 型 的 不 同 ， 可能有 ２ ５ ６种 或 ２ 种
取值 ， 当是 一１时 ， 为二 值 图像 。本 文 使 用 的像 素 之 间 绝 对
位 置 的坐 标 约 定 ， 如 图 １所 示 。
１ 数 字 图像 表 达
一
图 １ 像 票 之 间绝 对 位 置 的 坐 标 约 定
将 物 理 图像 转 化 成 数 字 矩 阵 后 ， 数 字 图像 的矩 阵 表 示
幅 数 字 图像 可 以 视 为 一 个 二 维 函 数 ＿ 厂 （ ｘ ， ｙ ） ， 在 平
如式（ １ ） 所示：
ｒ ， （ ０， Ｏ ） … ｆ（ Ｏ ， Ｎ一 １ ） ］
半 自动 或 全 自动 拼接 还 原 。
０和 １ 两种取值 ， 用 ０表 示 黑 ， 用 １ 表示 白， 而 介 于 黑 色 与 白色 之 间 的 颜 色 深 度 ， 构 成灰度 图像 ， 这 类 图像 通 常 显 示
为 从 最 暗 黑 色 到 最 亮 白色 的 灰 度 ， 每 种 灰 度称 为 一个 灰 度
Ｌ ｆ （ Ｍ一１ ， ０ ） …
ｆ （ Ｍ一１ ， Ｎ一１ ）
值， 代 表 其 所 在 行 列 位 置 上 的 图像 物 理 信 息 ， 如灰度 、 彩 色 等 。这 些 元 素 称 为 图像 元 素 或 像 素 。每 个 像 素 只 有 黑 白
在矩阵 ｆ （ Ｙ， ｚ ）中 ， 采 用 的 表 示 方 式 是 纵 坐 标 Ｙ（ 对 应
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ２
文 献标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ － ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ０ ９ － ０ ０ ６ １ － ０ ５
两 种 颜 色 的 图像 称 为 二 值 图像 。在 二 值 图像 中 ， 像 素 只 有
０ 引 言
破 碎 文 件 的 拼接 还 原 在 复 原 司法 物证 、 修 复历 史 文 献 及 获取 军 事 情 报 等 领 域 有 着 重 要 应 用 。 人 工 完 成 拼 接 复 原， 虽然准确率 高 ， 但 效 率 很 低 。尤 其 当碎 片 数 量 庞 大 时 ， 采 用 人 工 拼接 复原 几 乎 不 可 能 在 短 时 间 内完 成 。 随着 计 算 机 技 术 的发 展 ， 可 以利 用 计 算 机 实 现 破 碎 文 件 的 自动 拼 接还原 ， 以提 高 拼接 复 原 效 率 。这 是 图像 处 理 与模 式 识 别 领 域 中 的一 个 新 颖 且 典 型 的应 用 ， 它 通 过 扫 描 和 图像 提 取 技 术 获 取 一 组 全 等 大 小 矩 形 碎 纸 片 的颜 色 、 形状 等信 息 ， 然后利用计算机进行相关处理 ， 从 而 实 现 对 这 些 碎 纸 片 的