復(fù)雜文本圖像傾斜校正算法研究.pdf

1、隨著信息科技的快速發(fā)展，加上現(xiàn)在人們的環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，各個(gè)行業(yè)都推行無紙化辦公。通過網(wǎng)絡(luò)，工作人員可以將電子文檔輕松的在各個(gè)部門間傳閱，這極大地減少了人力和物資的開銷，因此電子文檔正逐漸地代替紙質(zhì)文件。電子文檔不斷的改變著人們工作模式和生活方式，比如電子檔案、銀行票據(jù)、網(wǎng)上閱卷等等。因此將紙質(zhì)的文檔資料快速正確的轉(zhuǎn)化為電子文檔顯得愈加重要和迫不及待。
　　紙質(zhì)文檔在轉(zhuǎn)換為電子文檔時(shí)，難免由于人為或者設(shè)備的原因，文檔圖像通常會(huì)產(chǎn)生一

2、定的程度的傾斜誤差。而得到的傾斜電子圖像不僅僅影響視覺效果，同時(shí)對(duì)圖像版本分析有著較大的影響，因此研究圖像的傾斜算法顯得十分必要。
　　本文主要研究復(fù)雜文本圖像的傾斜校正，也就是文檔中不僅包含文字，還有圖像的文檔。在現(xiàn)有的純文本傾斜校正的基礎(chǔ)上，提出了兩種不同的復(fù)雜文本圖像的傾角檢測(cè)算法。第一種方法是首先通過對(duì)圖像進(jìn)行一系列的灰度化，二值化，圖像分塊等預(yù)處理；其次是根據(jù)Radon變換和數(shù)據(jù)分析方法的結(jié)合排除干擾傾角檢測(cè)的子塊；最后

3、合并子塊，并再次利用Radon變換檢測(cè)傾角并校正。第二種方法是利用文本行的周期性得到較精確的傾角。首先同樣是通過灰度化，二值化，圖像分塊等一系列的預(yù)處理；其次是利用Radon變換得到每個(gè)子塊的傾角，對(duì)傾角數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換得到其在頻域的分布圖以及每個(gè)子塊對(duì)應(yīng)的功率與周期的關(guān)系圖；最后是根據(jù)文本的周期性和功率大小進(jìn)行子塊的篩選，這樣就可以得到文本較多的子塊，然后利用Radon變換檢測(cè)出傾斜角度，并進(jìn)行校正。通過上述兩種算法均可獲取理想