Reassembling fragmented objects is a crucial problem in fields like archaeology, often approached through jigsaw puzzle solutions. This study presents two novel template-matching-based methods for solving jigsaw puzzles. The first method employs a two-stage approach: Principal Component Analysis (PCA) determines the rotation of scattered pieces, followed by template matching to align and position them. The second method directly locates pieces using template matching. Three test puzzles were used to evaluate the effectiveness of these approaches. The results demonstrate that both methods accurately identified piece positions in all cases, proving their robustness and reliability. However, the proposed methods are currently limited to cases where the appearance of pieces is not heavily affected by noise, occlusion, or large-scale rotation.
Parçalanmış nesneleri yeniden bir araya getirmek, arkeoloji gibi alanlarda sıklıkla yapboz bulmacası çözümleri yoluyla ele alınan önemli bir sorundur. Bu çalışma, yapboz bulmacalarını çözmek için iki yeni şablon eşleştirme tabanlı yöntem sunmaktadır. İlk yöntem iki aşamalı bir yaklaşım kullanır: Temel Bileşen Analizi, dağılmış parçaların dönüşünü belirler, ardından bunları hizalamak ve konumlandırmak için şablon eşleştirme yapılır. İkinci yöntem, şablon eşleştirmeyi kullanarak parçaları doğrudan bulur. Bu yaklaşımların etkinliğini değerlendirmek için üç test bulmacası kullanıldı. Sonuçlar, her iki yöntemin de tüm durumlarda parça konumlarını doğru bir şekilde belirlediğini ve sağlamlıklarını ve güvenilirliklerini kanıtladığını göstermektedir. Ancak önerilen yöntemler şu anda parçaların görünümünün gürültü, tıkanıklık veya büyük ölçekli rotasyondan çok fazla etkilenmediği durumlarla sınırlıdır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Image Processing, Pattern Recognition |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | October 3, 2025 |
Publication Date | October 14, 2025 |
Submission Date | February 17, 2025 |
Acceptance Date | September 25, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 14 Issue: 4 |