一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。     

基于视窗的OCR页面图像倾斜检测方法

文档在扫描输入过程中，所生成的页面图像一般都存在一定的角度倾斜，当页面图像倾斜角度过大时，将对进一步的版面分析以及字符识别产生不良影响。为了快速准确地检测页面图像倾斜角度和降低计算量，提出了一种基于视窗变换的页面图像倾斜检测方法，该算法首先对视窗中的文字及图片的细节部分进行模糊，然后对其边沿进行直线拟合，以便快速检测页面图像倾斜角度。实验结果表明，该方法能快速准确地检测出各类页面图像的倾斜角度，并具有良好的适应性。     

基于数学形态学的文档图像倾斜校正算法

随着信息采集技术的不断发展,文档图像在信息的数字化管理中越来越重要.对文档图像的倾斜校正进行了研究,给出了基于数学形态学和Hough变换相结合的算法,进行文档图像的倾斜校正,同时将算法应用于印刷体和手写体的文档图像.实验表明该算法可以有效应用于两种文档图像的倾斜校正.     

基于改进Hough变换的艺术体操图像视觉误差校正方法

为了提高艺术体操动作图像质量，提出基于改进Hough变换的艺术体操动作图像视觉误差校正方法。通过预先设定全局阈值与容忍度，改进Hough变换算法，利用图像灰度分布密度函数，完成动作图像空域变换，根据元素灰度值序列，滤波处理动作图像像素点，依据获取的最优分割阈值，划分图像前景与背景，采用改进的Hough变换算法，提取全部图像特征点，基于图像畸变度与镜头、轴线距离关系，结合动作图像分形码，得到分形区域偏差的最佳估算值，实现视觉误差校正。仿真实验结果表明方法校正优势显著，具有一定的有效性与可行性。     

基于直线拟合的文本倾斜检测算法

在文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,而布局分析及字符识别算法对页面倾斜十分敏感,因此倾斜检测和校正是文档分析预处理中的重要环节。提出了一个基于直线拟合的倾斜检测方法,它对文本图像二值化、分块,进行Fourier变换获得Fourier光谱,提取Fourier光谱中反映倾斜角的特征点,然后对特征点进行拟合处理,最后获得页面倾斜角。实验结果表明,该方法能够精确检测文本的倾斜角度,并且不受文本布局、行间距以及字体的影响。     

基于最小二乘法的文档图像倾斜检测方法

在文档扫描过程中,输入的文档图像不可避免地会发生倾斜现象,而布局分析及字符识别算法对页面倾斜都十分敏感,因此倾斜检测和校正是文档分析预处理的重要环节。本文提出了一个基于最小二乘法的倾斜检测方法。它将字符连通区包围盒底边中心点作为特征点,利用文本行中特征点与基线的关系,将特征点用最小二乘法拟事出基线的方向,即为页面倾斜方向。同时,本文介绍了一种基于直线拟合的快速倾斜校正算法。实验证明,该算法速度快,准确度高。     

基于纹理梯度的文档图像的倾斜校正方法

文档图像的倾斜校正在光学字符识别以及文档理解系统研究中有着重要的意义,国内外学者提出了很多实现方法,但各种方法都存在一定的局限性.通过对基于Hough变换和投影的倾斜校正方法的分析,提出了一种基于文档图像纹理方向的倾斜校正方法:文档图像中的文本纹理整体表现出一定的方向性,使文本图像能保持水平,通过纹理方向性分析,找出纹理的主要方向,进而求得文档的倾斜角度.通过一个复杂版面的二值文档图像的检测校正实验表明,方法提高了倾斜校正的校正范围,而且具有较好的有效性和鲁棒性.     

OMR图像倾斜矫正与分割

提出一种采用Hough变换进行OMR图像倾斜矫正的方法,该方法不必识别定位标记位置,具有很好的抗噪能力。为克服Hough变换计算量大的缺点,采用图像子抽样生成低辨率图像进行Hough变换,提高了算法效率。同时,提出一种快速游程段中心迭代算法分割图像,结合Hough变换,可快速准确地实现OMR图像的倾斜矫正与分割。     

Hough变换在中文名片图像倾斜校正中的应用

近来,文档图像的计算机自动理解已取得很多进展。但是,对于具有倾斜的图像的理解仍然存在许多困难。这种困难在中文名片图像自动识别与理解系统中尤为突出。必须在系统的输入端对图像作有效的倾斜校正以保证系统的性能。由于中文名片版面复杂,名片中文字行以及每行字符较少,使得现有的倾斜校正算法在处理名片图像时效果很不理想。Hough变换可用于一般文档图像的倾斜校正。但是,Hough变换在名片图像中的应用还有待研究。本文提出一种二级Hough变换算法,并应用于名片图像理解系统,利用名片图像自身的特点提高Hough变换的精确度和速度。这一方法的效果已被实验结果所证实。     

文本页面图像的图文分割与分类算法

为了能对包含不规则图片区和表格的倾斜文本页面图像进行图文分割与分类，提出了一种新的图文分割和分类算法。该算法先采用数学形态学和分级霍夫变换来进行文本倾斜的检测和校正；然后为了使算法能够对包含不规则图片区的文本页面图像进行处理，提出在传统的投影轮廓切割算法中，引入中点切割的过程，以便利用一系列的矩形来近似地逼近不规则的图片区。对于分割后的图像，则提出利用黑白像素比(Rbw)和近邻像素间的交叉相关性(Rcc)两个特征来作为分类的判据。实验结果证明，算法速度快、可靠性高。该算法只适用于二值图像。     

利用动态结构元素提取直线

研究了灰度文档图像中提取直线的方法．首先将灰度文档图像利用半色调技术转换为二值图像，进行倾斜矫正后利用Hough变换动态构造结构元素(HTSEC)；然后根据这些结构元素，利用数学形态学中的击中／击不中变换提取文档图像中的直线(MMLE)。     

基于低秩矩阵分解的批量扫描文档图像纠偏

扫描文档图像纠偏的关键是对图像偏转角度进行快速准确的估计。传统的基于图片自身纹理结构的算法,如Hough变换、Radon变换,不仅易受文档自身特殊结构或噪声影响,而且单幅图像纠偏的平均耗时较长。提出了一种基于低秩矩阵分解理论扫描文档图像的批量纠偏方法,该方法将批量图像构造成一个较大的矩阵,通过迭代对每一列进行适当地旋转,达到矩阵具有较低秩的目的,进而实现对每副图像偏转角度的恰当估计及纠偏。实验结果表明,该方法不仅具有较高纠偏的精度,而且单幅图片的平均耗时也小于现有的图片纠偏算法。     

票据图像预处理方法的研究

在文档影像的自动处理中,去黑边和倾斜校正是影像预处理的首要环节.该文提出了变黑边模板的概念和基于区域填充的黑边去除算法.对于图像的倾斜校正,我们提出了基于方向投影的表格线检测方法,并由此实现图像的自动分类;对不含表格线的图像,文中将字符包围盒中心作为特征点,采用Hough变换的算法进行倾斜检测.另外,倾斜检测时还采用金字塔模型降低图像分辨率,进一步提高了算法速度.实验表明,该文的方法能够有效地去除图像黑边,快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有很强的抗干扰性和应用适应性.