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。     

基于页面前景和最小二乘法的倾斜校正

鉴于页面版面复杂，提出了一种基于页面前景和最小二乘法的倾斜校正方法。该方法用特定的模式描述页面前景像素，利用模式粗分类分离页面中可能有的图像、图形和表格，通过合并余下的模式得到最大的文字模式结构体，依据该结构体所含基线特征点用最小二乘法拟合出基线方向即页面倾斜方向。实验表明该方法是有效的，速度快，它得到的模式结构体可以继续用来做版面分析。     

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。     

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.     

倾斜校正算法的仿真与分析

有效字符的倾斜校正算法可以有效提高文字算法识别率和识别速度。本文对基于最小二乘直线拟合和Hough变换的倾斜校正算法进行仿真,证明Hough变换具有更好的倾斜校正效果。     

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.     

基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正

在车牌图像的采集过程中,经常会有车牌倾斜的现象发生,这种倾斜给后续的字符分割和字符识别造成了很多不利影响。为此,文中提出了一种基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正方法。该方法将车牌倾斜分成水平倾斜和垂直倾斜两部分:对于水平倾斜,首先对二值化后的车牌去边框和铆钉,再对车牌利用最小二乘拟合直线求取倾斜角;而对于垂直倾斜,则引入分块查找法来降低查找最小投影距离的执行次数,从而提高算法的执行效率。实验结果表明:该算法简单实用,能够准确地对车牌进行校正。     

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。     

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。     

一种纯文本图像的倾斜角校正方法

在数字文档处理中 ,文档图像的倾斜角校正一直是研究的一个热点。文章提出了一种分步校正的方法 ,即在原有蜕变分析法的基础上 ,运用图像垂直分割 ,增加它对倾斜角的估算范围。针对蜕变分析法精度不高的缺点 ,辅以基于连通域线性拟合的第二步精确校正。实验证明该方法能有效校正± 30°的倾斜角。