Y2


a1722
a1721980
a2721a2722
a2721980
a18721

a18722




a18721980

Y1第一列为单元碎纸片000的左边缘，则找出与纸片000相连纸片的问题，即可转
换成为在Y2矩阵里寻找一列，与Y1第一列相似度最高的问题。


i


ai11a1721
ai12a1722
ai11980a1721980
ai11a2721ai12a2722
ai11980a2721980
ai11a18721

ai12a18722





ai11980

a18721980

其中i为第i张碎纸片的左列编号。i的某一列元素绝对值越小，则说明第i张碎
纸片左边缘与第k张碎纸片右边缘相似度越高。问题转化为寻找i的某一列，使得这
一列上元素的绝对值最小，不妨设为k则碎纸片i的左边与碎纸片k的右边是相邻的。考虑到灰度矩阵划分的比较精确，只有比划“一”横向上是连续的，即不能单纯的只横
向相邻作差，如比划“丿”，必须考虑笔画占对顶的两个灰度个点的情况。
而纸片的上下边都是空白的，所以我们将矩阵Y缩小为197818的矩阵，即
ai11

i


ai21
ai19781
ai12ai22
ai19782
ai118

ai218

，

ai197818

此处aijkMINai72jai1j1ai72jai1jai72jai1j1。同样，将问题转化为寻找
寻找i的某一列，使得这一列上元素的绝对值最小，不妨设为k则碎纸片i的左边缘
与碎纸片k的右边缘是相邻的。由于纸张的最左边和最右边灰度矩阵完全是255（白），
故若aijk0，则说明第j张碎纸片为这一行的第一列，第k张碎纸片为这一行的最后
一个列。通过Matlab编程求解可得，附件一相邻度最高的两个编号的碎纸片为（0006）（0104）（0216）（0310）（0405）（0509）（06，无）（07，17）（0814）（0913）（1002）（1107）（1215）（1318）（1412）（1503）（1601）（1707）（1811）从而我们得到最终的排序为：
表51附件1结果
编号08141215131002160104050913181107170006
附件二为（0005）（0709）（0207）（0306），（04，无）（0501）（0602）（0715）（0812）（0913）（1008）（1100）（1214）（1310）（1417）151816041716，最终排序为：
4
f表52附件2结果
编号03060207151811000501091310081214171604
利用Matlab里面的拼接法进行检验，将灰度矩阵合并成一个矩阵，再用imshow函数，将合并后的灰度矩阵作图，结果见附录一结果522基于灰度相关匹配算法
在实际目标跟踪系统中，相关系数法是一种常用的相关匹配算法。相关系数法的思想是，将实时图g在基准图f上滑动，计算每一位置上的相关系数Ruv：
Ruv
MN


ffjukvgjkg
i1j1
MN

MN

ffjukv2
gjkg2
i1j1
i1j1
fr