视窗倾斜校正技术在文献数字化转换中的应用

由于文档扫描时倾斜而经常容易产生噪声干扰,因此扫描后图像的倾斜校正的好坏将直接影响到数字化文档的质量。本文提出了基于视窗的倾斜校正方法．并给出了试验结果。     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于形态学和霍夫变换的文档图像倾斜检测

为了解决各种文档倾斜方法难以同时兼顾检测精确度和处理速度,该文提出了一种基于形态学和霍夫变换的文档倾斜检测方法.首先用形态学方法对文档图像进行行程平滑、消除噪声和边缘提取,然后用霍夫变换检测出文档的倾角.通过改进形态学运算,加快了检测速度.实验结果表明,该方法对A4大小的文档图像的平均检测用时为1.78 s,最大误差为0.2°.     

蒙文文档图像的倾斜检测方法

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,倾斜检测是文档分析预处理的重要环节,因此提出了一种基于最小二乘法的蒙文文档倾斜检测方法.它提取文档图像中文字连通体的质心作为特征点,使用最小二乘法对特征点进行直线拟合,从而可以得到文字质心所在直线方程,该直线方程的斜率能够反映文档图像的倾斜情况.而且该方法通过连通体分析,能够适用于含图片和表格等复杂版面元素的文档图像.实验证明,该算法检测的速度快,精度高.     

一种身份证图像倾斜校正算法

身份证图像倾斜检测与校正是身份证信息提取预处理的重要环节。本文利用形态学方法提取身份证头像,提出了结合头像下边缘的最小二乘法身份证图像倾斜校正算法,实验表明,该算法对身份证图像的倾斜校正是有效的。     

基于FPGA的车牌倾斜校正系统

提出一种基于FPGA的倾斜车牌图像实时校正架构,包括两个过程：一个是车牌倾斜角检测;另一个是倾斜车牌图像校正。此架构能够很好的实现倾斜角度在正负20度之间的倾斜车牌图像的校正,并在VGA显示器上实时显示,为车牌字符分割提供了有利的条件。     

基于游程的倾斜表格图像的快速检测和校正

基于表格自动录入系统中票据图像的自身特点，提出了一种基于游程的倾斜表格图像的快速检测及校正算法．通过对游程分布直方图的分析，检索出行最长游程组，根据行最长游程组的最大旋转角计算出表格图像倾斜的角度．基于实际表格图像倾斜角度一般不会过大的特点，提出了基于线性搬移技术的校正方法，通过对行、列两个方向的分段线性搬移达到图像快速倾斜校正的目的．算法已应用于实际系统，测试结果表明该技术方法可行、鲁棒性强、并且具有较高的执行效率．     

人民币纸币冠字号码字符识别方法研究

以倾斜校正算法和模式识别算法2项核心技术为目标,充分利用霍夫变换法和最小二乘法在直线检测中的优点,采用一种结合霍夫变换法和最小二乘法的直线检测算法来求得人民币纸币图像的边缘直线及边缘直线的倾斜角度参数,并采用图像旋转变换算法实现对原倾斜人民币图像的倾斜校正.采用Hopfield神经网络的联想记忆功能,缩小待识模式与标准模板的差异,再用模板匹配法对Hop field神经网络的输出结果进行识别,得到最终的识别结果.实验证明,结合Hopfield神经网络和模板匹配法的人民币冠字号码识别方法具备较高的识别率.     

基于像素的少数民族手写体文档倾斜校正算法

针对女书等少数民族手写体文献行间距不固定、竖行书写及存在连笔和粘连等特性,提出了一个能够对这一类倾斜手写体文档进行准确调整的基于像素的改进最小二乘法倾斜校正算法(ILSM P).算法同时考虑横纵坐标的误差,并对字符粘连等进行处理以进一步提高校正准确度.实验结果表明:该算法对于手写体文档的倾斜校正是有效的.     

基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正

为解决列车客运票防伪和自动验票中的列车客运票图像倾斜校正的问题,提出了一种基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正方法.该方法根据现有倾角检测算法及列车客运票图像的特点,将列车客运票图像的前景与背景分离,在对图像前景进行水平轨迹线平滑的基础上提取文本行特征线,然后采用分级Hough变换的思想实现倾角的检测,最后用直线拟合的方法实现图像的校正.实验结果表明了所提出的算法的有效性和可靠性.