文本稿角度校正方法
阅读：974发布：2021-10-26
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文本稿角度校正方法
技术领域
[0001] 发明涉及一种文本稿件经过扫描后需要角度校正的修正方法。
背景技术
[0002] 文本稿件经过扫描仪扫描以后，角度有所偏差是其中较为常见的情况。对于图像的旋转校正有较多的方法。但是，目前对于纯文本的稿件进行旋转校正的算法较为稀少，本发明就是着重于文本稿件的旋转角度的校正。
发明内容
[0003] 由于文本稿的文字排版多为直线上，因此文本稿件的直线信息量较多，而Randon变换的特别是可以找寻图像中的直线。本发明是针对文本稿件在扫描仪扫描后，文本稿件的角度有所偏差，根据文本的水平直线信息对图像旋转偏差角度进行校正，提出一种运算逻辑简单的基于Randon变换的文本稿件扫描后的角度校正方法。
[0004] 一个N维的函数f(x1,x2,...,xn)投影到N-1维的空间，当N为2(函数为图像时)，f(x,y)在平面内所有方向的线积分投影值，定义如下：
[0005] P(r,θ)＝R(r,θ){f(x,y)}＝∫∫f(x,y)δ(r-xcosθ-ysinθ)dxdy[0006] 式中，(x,y)为图像直角坐标系坐标，R(r,θ)为图像极坐标系坐标，r表示坐标原点O与直线的距离，θ表示直线与X坐标轴的夹角(0,180°)，δ为双重积分的符号。数字图像可以认为为一个f(x,y)的函数，x,y分别为行列坐标，f(x,y)为坐标点对应的图像像素值。将图像f(x,y)带入公式后可以得出其Randon变换的数值。
[0007] 为实现本发明之目的，采用以下技术方案予以实现：
[0008] 本发明的技术方案为：
[0009] 1)将文本扫描稿图像转换成灰度图像；
[0010] 2)对灰度图像进行常用的二维Wiener滤波，去除噪声点；
[0011] 3)对步骤2的图像进行常用的Prewitt算子滤波，提取扫描稿件的水平边缘信息；
[0012] 4)对步骤3图像进行1～360°步长为1的Randon变换；
[0013] 5)选取Randon变换最大值对应的角度，该角度便是扫描稿件偏差角度；
[0014] 6)对扫描稿件进行步骤5中角度的逆旋转。
[0015] 进一步的，本发明包括如下方案：
[0016] 一种文本稿角度校正方法，其特征在于包括以下步骤：
[0017] (1)将文本稿件扫描图像转换为灰度图像；
[0018] (2)对上一步的灰度图像进行二维滤波，去除噪声；
[0019] (3)对灰度图像进行水平直线边缘信息提取；
[0020] (4)对上一步图像进行1～360°的Randon变换；
[0021] (5)Randon变换最大值对应的角度便为文本扫描稿件的倾斜角度；
[0022] (6)对文本稿件的扫描稿件进行相应角度的反向旋转。
[0023] 如上所述的文本稿角度校正方法，其中：
[0024] 步骤(2)采用的滤波方法为二维Wiener滤波。
[0025] 如上所述的文本稿角度校正方法，其中：
[0026] 步骤(3)对灰度图像进行Prewitt算子的水平直线边缘信息提取。
[0028] 图1为文本稿件角度偏差校正流程示意图；
[0029] 图2为Randon变换示意图。
[0030] 图3为本发明对于课本扫描件实例流程示意图。
具体实施方式
[0031] 图1所示为文本稿件角度偏差校正流程，包括：
[0032] (1)将文本稿件扫描图像转换为灰度图像；
[0033] (2)对上一步的灰度图像进行二维Wiener滤波，去除噪声；
[0034] (3)对灰度图像进行Prewitt算子的水平直线边缘信息提取；
[0035] (4)对上一步图像进行1～360°的Randon变换(如图2所示)；
[0036] 一个N维的函数f(x1,x2,...,xn)投影到N-1维的空间，当N为2(函数为图像时)，f(x,y)在平面内所有方向的线积分投影值，定义如下：
[0037] P(r,θ)＝R(r,θ){f(x,y)}＝∫∫f(x,y)δ(r-xcosθ-ysinθ)dxdy[0038] 式中，(x,y)为图像直角坐标系坐标，R(r,θ)为图像极坐标系坐标，r表示坐标原点O与直线的距离，θ表示直线与X坐标轴的夹角(0,180°),δ为双重积分的符号。数字图像可以认为为一个f(x,y)的函数，x,y分别为行列坐标，f(x,y)为坐标点对应的图像像素值。将图像f(x,y)带入上述公式后可以得出其Randon变换的数值。
[0039] (5)Randon变换最大值对应的角度便为文本扫描稿件的倾斜角度；
[0040] (6)对文本稿件的扫描稿件进行相应角度的反向旋转。
[0041] 如图3所示，本发明相关实施例如下：
[0042] 第1步：将扫描的课本图像转换为灰度图像；
[0043] 第2步：使用Wiener滤波，去除图像上因为扫描仪精度引起的小杂点；
[0044] 第3步：使用Prewitt算子加强并提取上一步灰度图像中的水平直线的信息；
[0045] 第4步：对上一步图像进行1～360°的Randon变换；
[0046] 第5步：保存进行上一步图像最大Randon变换值对应的投影角度；
[0047] 第6步：对图像进行上一步角度的反向旋转。
[0048] 本发明的有益效果在于：逻辑简单，精确度高，适用于无图像的文本扫描稿件，文本稿件的Randon变换计算量小，因此该算法速度良好。
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