在当前信息处理与图像识别技术快速发展的背景下，如何高效、准确地实现碎片化图像的自动拼接成为一项具有挑战性的课题。特别是在文档修复、历史资料还原以及数字档案管理等领域，对破损或被撕裂的纸质材料进行自动拼接复原具有重要的现实意义。本文围绕一种基于欧氏距离的规则碎纸片拼接复原方法展开探讨，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持和技术参考。

传统的碎纸片拼接方法通常依赖于图像特征提取与匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等，这些方法虽然在复杂场景下表现良好，但在面对规则形状的碎纸片时，往往存在计算量大、匹配效率低等问题。因此，针对规则碎纸片的特点，提出一种更高效、更适用于特定场景的拼接模型显得尤为重要。

本研究提出的基于欧氏距离的规则碎纸片拼接复原方法，主要利用碎纸片边缘轮廓的几何特性进行匹配。首先，通过图像预处理技术对原始碎纸片图像进行灰度化、二值化及边缘检测，以获取清晰的轮廓信息。接着，采用欧氏距离作为衡量标准，对各个碎纸片边缘点之间的相似性进行量化分析。通过比较不同碎纸片边缘点之间的距离分布，筛选出最可能相邻的碎片，并进一步优化拼接顺序，提高整体拼接的准确率和效率。

在实际操作过程中，该方法还引入了分层匹配机制，即先对所有碎纸片进行初步分类，再在同类中进行精确匹配。这一策略不仅降低了计算复杂度，也提高了拼接过程的稳定性。此外，为了增强模型的鲁棒性，研究中还结合了局部特征匹配与全局结构分析，确保即使在部分边缘缺失或存在噪声干扰的情况下，也能实现较为准确的拼接结果。

实验结果表明，该方法在处理规则形状的碎纸片时，相比传统方法在拼接速度和准确率方面均有显著提升。尤其是在碎纸片数量较多、边缘信息较为完整的情况下，该模型展现出良好的适应性和实用性。

综上所述，基于欧氏距离的规则碎纸片拼接复原方法为图像拼接领域提供了一种新的思路和解决方案。未来的研究可以进一步探索该方法在非规则碎片、多角度拍摄图像以及大规模数据集中的应用潜力，从而推动图像拼接技术向更高水平发展。