开始 数据初始化 （边缘匹配度矩阵） 找出当前节点所有较优匹配 最佳匹配个数为三个或以上 最佳匹配个数在两个或以下 是 人工干预节点选择最佳匹配 算法自动选择最佳匹配 是否还有待添加节点 否 输出结果，进行最后调整
图13.流程图
根据上面的流程图17，以009碎纸片为例（它是22个边缘碎纸片之一）作为起始的图片，进行拼接，拼接结果如下：
009a?145b?082a?205b?015a?101b?118a?(人工判断出现错误)??95b?51a?48b?133b?23a?（出现选择，人工选择）??5b?.......
该题中人工干预占了总过程的35%，按上面的原则做出一些拼接好的碎纸片后，按
照5.2.2中的方法，可以将碎纸片拼接成为11横行的碎纸片，然后继续使用本问题三中的方法将11横行的碎纸片拼接完成并做人工判断与人工处理。
附件5的还原后的表格见下表12、表13。
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表12
78b 89a 186b 199b 88b 114a 146a 165b 3b 23b 99a 111b 10b 153a 11b 107a 184b 171b 195a 7b 133a 43a 125a 36a 84b 161a 149b 179b 31a 128a 85b 48a 96b 140a 76b 42b 169b 180a 116b 201a 157a 148b 51b 109a 155a 178a 30a 194b 37b 207a 50a 168a 77a 95a 123a 150a 44a 38a 173b 191a 58a 190b 46a 4a 160b 6a 183b 25b 121a 206b 65b 158a 92b 67a 69a 119a 104a 174b 192a 98a 156a 115b 197a 19b 63b 32a 33b 134a 110a 124b 94b 34a 166b 154b 16b 75b 74b 71b 113a 66a 22a 61b 181b 1b 28b 177b 167a 126b 52a 26b
108a 120b 137b 198b 151b 12a 53b 117b 176a 62a 49b 18b 144a 45a 87a 170b 17b 202a 8b 185a 129b 91a 29a 79a 138a 132b 41a 102b 21b 68b 0b 118b 106b 189b 14a 56b 93a 70b 64b 130a 188a 80b 101a 100b 81b 59a 131b 72b 139b 208a 163a 127a 27a 15b 55b 164b 60b 187b 175a 2a 142a 193b 40a 135b 205a 103a 20a 147a 86b 97a 162b 57a 73b 182b 141a 82b 112a 47a 152a 200b 39b 203b 24a 159a 122a 204b 145a 196b 136b 5a 143b 83a 90a 13a 35a 172a 105a 9b 54b 表13 136a 5b 143a 83b 90b 13b 35b 172b 105b 9a 54a 47b 152b 200a 39a 203a 24b 159b 122b 204a 145b 196a 20b 147b 86a 97b 162a 57b 73a 182a 141b 82a 112b 164a 60a 187a 175b 2b 142b 193a 40b 135a 205b 103b 81a 59b 131a 72a 139a 208b 163b 127b 27b 15a 55a 189a 14b 56a 93b 70a 64a 130b 188b 80a 101b 100a 29b 79b 138b 132a 41b 102a 21a 68a 0a 118a 106a 18a 144b 45b 87b 170a 17a 202b 8a 185b 129a 91b 108b 120a 137a 198a 151a 12b 53a 117a 176b 62b 49a 66b 22b 61a 181a 1a 28a 177a 167b 126a 52b 26a 110b 124a 94a 34b 166a 154a 16a 75a 74a 71a 113b 174a 192b 98b 156b 115a 197b 19a 63a 32b 33a 134b 183a 25a 121b 206a 65a 158b 92a 67b 69b 119b 104b 150b 44b 38b 173a 191b 58b 190a 46b 4b 160a 6b 155b 178b 30b 194a 37a 207b 50b 168b 77b 95b 123b 140b 76a 42a 169a 180b 116a 201b 157b 148a 51a 109b 125b 36b 84a 161b 149a 179a 31b 128b 85a 48b 96a 111a 10a 153b 11a 107b 184a 171a 195b 7a 133b 43b 78a 89b 186a 199a 88a 114b 146b 165a 3a 23a 99b
六、模型评价与推广
6.1模型的优点
通过对复原后图片的验证结果可以认为本论文中的碎纸片复原拼接模型对于本题有很高的可行性。对于中、英文两种情况，论文中按照从问题一到问题三、中文到英文的顺序依次改进模型。发现了中文需要人工干预较少，英文需要人工干预较多的规律，说明不同语言有各自的特性。
对于计算机错误匹配的结果，论文中在问题二与问题三种给出了详细的人工干预的时机与方法，通过模型说明不需要人工干预是不可能的。从问题一到问题三、中文到英文由于难度的增加依次将模型进行改进，给出了严谨的说明过程，可认为模型对该类问题有很好的可用性。
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6.2模型的缺点
论文中的模型仅适合规则碎纸片黑白信息的复原问题，不能解决不规则碎纸片的复原与非黑白信息的复原。人工干预占总过程时间的比例相对较高(35%)，对于数据量大的碎纸片复原问题，人工干预可能会花掉大部分时间。
如果问题二、三同问题一考虑图片倒置与否的问题，则会大大增加计算机编程的实现难度与人工干预的时间与精力，所以对于图像倒置与否的问题，本模型只给出了判别方法，而要真正通过人机结合实现难度大，只能先进行图片倒置与否的处理，在人工进行接下来的操作，这使模型的推广受到了限制。 6.3模型的推广
该模型适用于规则碎纸片的拼接复原问题。问题一中还给出了未知图片倒置情况时的碎纸片拼接复原方法，对于一些不熟悉的语言和符号信息，我们不知碎纸片的倒置情况，问题一给出了很好地解释。
根据中英文的复原结果，可以认为本论文中的模型很好的适用于该类问题的解决。同样对于未知的语言与符号信息，依据问题二三的模型，只需要做出问题一中的倒置情况的判断后，就可以按照本文的求解复原图片。
对于规则的残片，如考古挖出的规则的文物、规则的钞票残片等残片复原问题，只需将它们用照片照好转化为灰度矩阵，对颜色进行一定的处理后即可将本模型用于它们的复原。
七、参考文献
[1] 刘保柱，MATLAB7.0从入门到精通，北京：人民邮电出版社，2010年。 [2] 罗智中，基于文字特征的文档碎纸片半自动拼接，计算机工程与应用，37,207-210,2012。
[3] 牛刚，基于特征像素统计的图像相关匹配算法，
http://www.docin.com/p-87674921.html，2013年9月13日。
[4] 卓金武，MATLAB在数学建模中的应用，北京：北京航空航天大学出版社，2011。 [5] 章毓晋，图像处理，北京，清华大学出版社，2012年。 [6] 姜启源,谢金星,叶俊,数学模型,北京：高等教育出版社，2008。 [7] 楼顺天,matlab程序设计语言,西安：高等教育出版社，2008。
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八、附录
复原图片
附件1复原图片
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附件2的复原图片
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