基于蚁群优化算法的碎纸拼接

资 源 简 介

基于蚁群优化算法的碎纸拼接

详 情 说 明

碎纸拼接是文档复原领域中的经典问题，传统方法依赖人工比对纸片边缘特征，效率较低。蚁群优化算法（ACO）通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，为这一难题提供了智能化解决方案。

核心思路是将碎纸片视为路径节点，蚂蚁在节点间移动时根据两个关键因素决策：1）纸片间匹配度（如边缘像素相似度）作为启发信息；2）信息素浓度表征历史路径质量。算法通过迭代更新信息素矩阵，逐步强化优质拼接路径。

典型实现包含三大阶段：预处理阶段提取纸片边缘特征向量；蚁群阶段每只蚂蚁构建从起始纸片到终止纸片的拼接路径；更新阶段根据路径整体匹配度调整信息素。为防止局部最优，常引入信息素挥发因子和随机探索机制。

该方法的优势在于能处理非均匀撕碎的纸片，对缺失部分具有鲁棒性。改进方向包括融合深度学习特征提取，或结合模拟退火等混合优化策略提升收敛速度。实际应用于考古修复、司法取证等领域时，需权衡计算成本与拼接精度。