新的文本图像倾斜检测及校正算法

在文档扫描过程中,文档可能会发生倾斜,而很多字符识别和布局分析算法都对倾斜十分敏感,文本图像的倾斜检测及校正就成为文档分析不可缺少的环节.提出了一种新的倾斜文本图像的校正方法,该方法首先获取文档图像的bounding box,以bounding box面积最小作为倾斜校正的最终目标,并使用遗传算法搜索该最小值.实验结果表明,该算法对倾斜角的检测具有较高的精确度.     

彩色文档图像的倾斜自动校正算法

对彩色扫描文档进行倾斜校正是对其进行OCR等处理所必须首先经历的步骤,为了对彩色倾斜文档图像进行准确、高效校正,提出了一种新的彩色文档图像的倾斜自动校正算法,该算法包括倾斜检测算法和倾斜校正算法。其中,倾斜检测算法解决了准确获得图像的倾斜角的问题;而倾斜校正算法则除了完成图像的旋转变换外,还通过色彩补偿解决了由于整数运算所造成的“锯齿”现象。倾斜检测是通过纹理复杂性分析实现的,而色彩补偿则是基于颜色线性相关的双线性插值算法。实验表明,该算法较好地解决了彩色文档图像的倾斜自动校正问题,它对于具有单一背景的彩色文档图像是准确、高效、实用的。     

基于直线连续性的页面倾斜检测与校正

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,文中提出了一个基于直线连续性的倾斜检测方法。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,计算出基线的方向,即为页面倾斜方向,接着,介绍了一种基于偏移值的倾斜校正方法,实验证明,该算法速度快,准确度高。     

基于内容的文档图像倾斜校正

纸质文档通过图像获取设备转换为文档图像，由于人为因素和一些其它原因，文档图像不可避免地包含一定的倾斜角度。为了便于计算机处理，有必要对文档图像进行倾斜校正。文档版面十分复杂，包含文字、图像、图形、表格等内容。建立一个较为通用的文档图像倾斜校正算法是很困难的。提出了基于内容的文档倾斜自动校正方法，通过小波变换、游长平滑和细化处理，提取表格中的水平线和垂直线或文字行。针对不同的文档版面采用相应的倾斜校正策略。实验表明该方法具有倾斜校正速度快、精度高和适应性强的特点。     

基于游长平滑的文档图像倾斜校正

图像获取设备将纸质文档转换为文档图像时，文档图像不可避免地存在一定的倾斜。目前，对于倾斜文档图像的处理仍然存在许多困难，因此有必要对倾斜的文档图像进行倾斜校正。但是文档版面十分复杂，包含文字、图像、图形和表格等内容，所以文档图像倾斜校正存在着一定的困难。文章提出了基于游长平滑处理的文档图像倾斜校正方法，实验表明该方法具有倾斜校正速度快、精度高和适应性强的特点。已经在重庆市北碚区档案管理数字化系统中得到成功应用。     

面向智能手机拍摄的变形文档图像校正

智能手机拍摄的图像中经常会出现变形的文档图像,变形的文档图像影响文本的识别和后期图像处理等工作,而现有的变形文档图像校正方法存在校正类型单一和校正效果不理想的问题.针对以上问题,提出了一种基于最小化重投影的变形文档图像校正方法.该方法首先通过文本域轮廓检测,合并文本域轮廓来获取文本行连通域.然后利用主成分分析法PCA在...     

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。     

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.     

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。     

一种快速的文本倾斜检测方法

文本的倾斜检测是将文本转换成数字形式的过程中的第一步工作,也是很重要的一步工作。因为后续的很多工作都是基于摆正的文本。文章提出了一种全新的倾斜检测与纠正方法。其特点在于:一、与文本的纹理无关,从而适应各种图文混排及各种书写方向并存等复杂情形;二、运算量小,只需进行一次旋转和四次对图像的部分投影。     

基于改进Hough变换的文本图像倾斜校正方法

文本图像在扫描输入时产生的倾斜现象会对后续的页面分割及光学字符识别（OCR）处理产生很大的影响，而传统的标准Hough变换虽然具有对噪声不敏感，不依赖于直线连续性的优点，但由于计算量偏大，速度慢，在实用时有较大的局限性。提出一种基于改进的Hough变换的文本图像倾斜校正方法，通过在变分辨率图像中采用不同的文本方向提取算法，及选择合理投票门限等改进Hough变换的措施，减小了由图像区域及文字笔画粗细所产生的对倾角判定的不利影响，并使用基于偏移值的方法实现页面倾斜的快速校正。实验结果表明，该算法实现了大范围高精度的文本图像倾角的快速检测，具有较强的实用性。     

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。     

A Document Skew Detection Method Using the Hough Transform

Document image processing has become an increasingly important technology in the automation of office documentation tasks. Automatic document scanners such as text readers and OCR (Optical Character Recognition) systems are an essential component of systems capable of those tasks. One of the problems in this field is that the document to be read is not always placed correctly on a flatbed scanner. This means that the document may be skewed on the scanner bed, resulting in a skewed image. This skew has a detrimental effect on document on document analysis, document understanding, and character segmentation and recognition. Consequently, detecting the skew of a document image and correcting it are important issues in realising a practical document reader. In this paper we describe a new algorithm for skew detection. We then compare the performance and results of this skew detection algorithm to other publidhed methods form O'Gorman, Hinds, Le, Baird, Posel and Akuyama. Finally, we discuss the theory of skew detection and the different apporaches taken to solve the problem of skew in documents. The skew correction algorithm we propose has been shown to be extremenly fast, with run times averaging under 0.25 CPU seconds to calculate the angle on the DEC 5000/20 workstation. Received: 21 November 1998, Received in revised form: 25 August 1999, Accepted: 20 October 1999     

基于几何约束的文本图像倾斜角检测算法

针对文本图像倾斜检测的问题, 提出了一种新的基于几何约束的文本图像倾斜角自动检测算法。该算法采用边界标记自动机的方法对一组同行字符轮廓进行检测从而得到该组字符轮廓的最低点信息, 再用矩的方法剔除噪声字符, 并确定页面的倾斜角度。实验结果表明, 该算法在检测效率与准确率上都有了明显的提高, 同时在处理较大倾斜角和较少字符数目的倾斜检测中也有较好的执行效率。因此, 该算法可广泛应用于包括英文、中文、日文在内的多种语言文本图像的倾斜检测中。     

一种改进的中文文档图像倾斜检测方法

图像获取设备将纸质文档转换为文档图像时，经常会使文档图像出现某种程度的倾斜，从而可能使后续的文档版面理解和OCR识别算法失败。文中提出一种基于近邻法的中文图像的倾斜角度检测方法，并采用最小二乘法减小倾斜估计的误差，从而大大优化了运算速度，增强了算法的鲁棒性，与现有方法相比，具有运算速度快，检测精度高的优势。算法在Visual C＋＋下编程加以实现，通过对检测库中100幅倾斜中文文档图像的检测证明，该方法具有精度高和适应性强的特点。     

基于可变模板的文本倾斜检测

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。基于可变模板技术，提出一种新的倾斜检测方法。在构造表征扫描文本的可变模板和定义合适的能量函数的基础上，采用遗传算法进行快速优化搜索。实验结果表明，该方法能够精确检测文本的倾斜角度，并且不受倾角大小和文字方向的影响，具有较强的抗噪声性和较快的收敛速度。