clc; clear;
% 第一问代码 文件名：Qusetion1.m
filename = 'E:\数学建模论文\暑假数模培训\暑假作业\2013年B题碎纸片\附件1\*.bmp'
files = dir(filename);    %批量载入图像
image = cell(1, size(files, 1)) ;  % 定义一个元组for n=1:numel(files)image{n} = imread(['E:\数学建模论文\暑假数模培训\暑假作业\2013年B题碎纸片\附件1\', files(n).name]);
end[h,z] = size(image{1,1});            % 计算一张图片矩阵的大小(行，列)% 只取最左和最右列进行灰色关联分析
% byz 存放 n 张图片的，最左列 (1980行, n列)
for k=1:nbyz(:, k) = image{1, k}(: , 1);      % 将第k张图片的最左边一列放入矩阵byz的第k列                     byy(:, k) = image{1, k}(: , z);      % 将第k张图片的最右边一列放入矩阵byy的第k列
end%利用页边距寻找第一张图片
for i=1:n                                     % 遍历附件1的所有图片 sum=0;for j=1:h                                 % 遍历 图片最左列 的所有行if byz(j,i) == 255                 % 计算255的个数 sum=sum+1;elsebreak;endendif sum==h                             % 如果 最左列255个数和行数一样，说明他属于第一张图片f=i;end
endpaixu=zeros(1,n);                       % 定义 n列向量，用来排序
index=1;
paixu(index) = f;                        % 选择第一张图片
i = f;guanliandu = ones(n, 1);
rho = 0.45;            % 分辨系数while index <= n - 1cankao = byy(:, i);byz(:, i)= nan;t = repmat(cankao, [1, n]) - byz(:,:) ;mmin = min(min(t));mmax = max(max(t));xishu = (mmin + rho .* mmax) ./ (t +rho .* mmax);guanliandu = mean(xishu);[gsort, ind] = sort(guanliandu, 'descend');i = ind(1);index = index + 1;paixu(index) = i;
end% 通过 系数的排序进行合成图片，在此之前，无论用什么方法，只需要求出关于关联系数的排序就好了
temp = image{ paixu(1) };
for i=2:ntemp=[temp image{ paixu(i)} ];       %将排序好的图片存放与temp
endimshow(temp)                                    %完整显示整张纸片

% 第一问代码 文件名：Qusetion1.m
files = dir('E:\数学建模论文\暑假数模培训\暑假作业\2013年B题碎纸片\附件1\*.bmp');    %批量载入图像
image = cell(1, size(files, 1))   % 定义一个元组for n=1:numel(files)image{n} = imread(['E:\数学建模论文\暑假数模培训\暑假作业\2013年B题碎纸片\附件1\', files(n).name]);
end[h,z] = size(image{1,1});            % 计算一张图片矩阵的大小(行，列)% 只取最左和最右列进行灰色关联分析
% byz 存放 n 张图片的，最左列 (1980行, n列)
for k=1:nbyz(:, k) = image{1, k}(: , 1);      % 将第k张图片的最左边一列放入矩阵byz的第k列                     byy(:, k) = image{1, k}(: , z);      % 将第k张图片的最右边一列放入矩阵byy的第k列
end%利用页边距寻找第一张图片
for i=1:n                                     % 遍历附件1的所有图片 sum=0;for j=1:h                                 % 遍历 图片最左列 的所有行if byz(j,i) == 255                 % 计算255的个数 sum=sum+1;elsebreak;endendif sum==h                             % 如果 最左列255个数和行数一样，说明他属于第一张图片f=i;end
endpaixu=zeros(1,n);                       % 定义 n列向量，用来排序
index=1;
paixu(index) = f;                        % 选择第一张图片%依据连续性模型需找匹配点
for i=2:n                                   % n - 1 张图片max=0;                                for j=1:n                               % n 张图片sumofbp = 0;                   % 选取非白色点进行匹配，匹配过程中，非白色点的总数记为sumofbxishu = 0;                         % 用来计算 灰色关联系数 (最大匹配率)for k = 2 : h-1                  % 一张图片(2, h-1)行if byy(k, paixu(index)) ~= 255       %最右一列(第k行, 当前一张图片0~18) != 255 ==> 非白色if byz(k,j) < 255 || byz(k-1,j) < 255 || byz(k+1, j) < 255     % 最左一列(k附近三行, j张图片) => 非白色xishu = xishu+1;                                                        elsexishu = xishu;end;endendif xishu > max                     max = xishu;signal = j;endendindex=index+1;paixu(index)=signal;                       %存放排好序的图片序号
endtemp = image{ paixu(1) };for i=2:ntemp=[temp image{ paixu(i)}];       %将排序好的图片存放与temp
endimshow(temp)                                    %完整显示整张纸片