Problema de modelado matemático, ¡pregúntale a un maestro! ¡Sea más específico y dame 50 puntos primero!
Pregunta 1. Para un fragmento de trituradora determinado (solo cortado longitudinalmente) de la misma página de documentos de texto impresos, podemos establecer un modelo y algoritmo de recuperación de empalme de fragmentos y apuntar al archivo adjunto 1, los datos fragmentados de uno. La página de cada uno de los archivos en chino e inglés que figuran en el Apéndice 2 se puede unir y restaurar. Los métodos de empalme por computadora para fragmentos de documentos convencionales generalmente utilizan características geométricas como características de puntas afiladas, características de esquinas afiladas y características de área en los bordes de los restos para buscar restos triturados adyacentes que coincidan y unirlos. Este empalme se basa en límites. características geométricas. Este método funciona para trozos de papel con formas de bordes similares. Según las imágenes que aparecen en el Apéndice 1 y el Apéndice 2, podemos ver que las imágenes están solo en blanco y negro y están cortadas por una máquina. El tamaño y la forma de cada imagen son básicamente los mismos. Por lo tanto, el empalme de imágenes en esta pregunta no es adecuado para el método de coincidencia de características y solo es adecuado para el empalme en escala de grises. Podemos utilizar el modelo de coincidencia en escala de grises para realizar el método binario en escala de grises en todas las imágenes del Apéndice 1 y 2 para convertir las imágenes en matrices numéricas. De esta forma, su señal de texto se puede convertir en una señal digital. Finalmente, podemos usar la programación matlab para unir automáticamente la primera y la última columna de la matriz digital de cada imagen después de la conversión de acuerdo con una determinada regla de medición de similitud para unir automáticamente las imágenes correspondientes a las matrices con alta similitud. El reconocimiento del ojo humano se realiza en función de las imágenes unidas resultantes. Si las imágenes resultantes están completas y correctas, no se requiere intervención manual. Si la imagen resultante contiene errores, será necesaria la intervención humana.
Pregunta 2: Para la situación en la que la trituradora de papel corta tanto vertical como transversalmente, diseñamos un modelo y algoritmo de recuperación de empalme de papel triturado que se puede corregir según el modelo y algoritmo de la Pregunta 1 y para el Apéndice. 3, los datos fragmentados de los archivos de una página en chino e inglés que figuran en el Apéndice 4 se unen y restauran. Nuestra idea básica de resolución de problemas es binarizar primero la escala de grises de cada imagen en una matriz y seleccionar la primera y la última fila de cada matriz. Luego use matlab para programar, primero haga coincidir la primera fila y la última fila de la matriz de datos, y luego obtenga 19 imágenes empalmadas verticalmente. Luego binarice los datos de estas 19 imágenes, seleccione la primera y la última columna de cada matriz binarizada y use el programa matlab en la pregunta 1 para obtener una imagen completa. Si ocurre un error durante el proceso inicial de empalme de columnas, se realiza una intervención manual. Después de completar la costura, si hay un error en la imagen resultante, realizaremos una intervención manual para corregir el error.
Pregunta 3: Cuando los datos del fragmento dado son un archivo de impresión a doble cara, necesitamos usar diferentes modelos para unir y restaurar los fragmentos. El Anexo 5 proporciona los datos fragmentados de un documento impreso a doble cara con texto impreso en inglés. Debemos diseñar los correspondientes modelos y algoritmos de restauración de empalmes de papel triturado. La imagen que figura en el Apéndice 5 solo muestra los dos lados de cada hoja de papel, pero no determina cuál es el frente y cuál es el reverso. Y ambas caras tienen el mismo texto y la misma fuente, no hay diferencia,