文本稿角度校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]發(fā)明涉及一種文本稿件經(jīng)過掃描后需要角度校正的修正方法。
【背景技術(shù)】
[0002]文本稿件經(jīng)過掃描儀掃描以后，角度有所偏差是其中較為常見的情況。對(duì)于圖像的旋轉(zhuǎn)校正有較多的方法。但是，目前對(duì)于純文本的稿件進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正的算法較為稀少，本發(fā)明就是著重于文本稿件的旋轉(zhuǎn)角度的校正。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]由于文本稿的文字排版多為直線上，因此文本稿件的直線信息量較多，而Randon變換的特別是可以找尋圖像中的直線。本發(fā)明是針對(duì)文本稿件在掃描儀掃描后，文本稿件的角度有所偏差，根據(jù)文本的水平直線信息對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)偏差角度進(jìn)行校正，提出一種運(yùn)算邏輯簡單的基于Randon變換的文本稿件掃描后的角度校正方法。
[0004]一個(gè)N維的函數(shù)f (Xl，X2, , xn)投影到N-1維的空間，當(dāng)N為2 (函數(shù)為圖像時(shí))，f(x, y)在平面內(nèi)所有方向的線積分投影值，定義如下:
[0005]P (r, Θ ) = R(r, Θ ) {f (χ, y)} = f f f (χ, y) δ (r-xcos θ -ysin θ ) dxdy
[0006]式中，(χ, y)為圖像直角坐標(biāo)系坐標(biāo)，R(r，θ )為圖像極坐標(biāo)系坐標(biāo)，r表示坐標(biāo)原點(diǎn)O與直線的距離，Θ表示直線與X坐標(biāo)軸的夾角(0，180° )，δ為雙重積分的符號(hào)。數(shù)字圖像可以認(rèn)為為一個(gè)f (χ, y)的函數(shù)，χ, y分別為行列坐標(biāo)，f (χ, y)為坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素值。將圖像f(x，y)帶入公式后可以得出其Randon變換的數(shù)值。
[0007]為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明之目的，采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn):
[0008]本發(fā)明的技術(shù)方案為:
[0009]I)將文本掃描稿圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像；
[0010]2)對(duì)灰度圖像進(jìn)行常用的二維Wiener濾波，去除噪聲點(diǎn)；
[0011]3)對(duì)步驟2的圖像進(jìn)行常用的Prewitt算子濾波，提取掃描稿件的水平邊緣信息;
[0012]4)對(duì)步驟3圖像進(jìn)行I?360°步長為I的Randon變換；
[0013]5)選取Randon變換最大值對(duì)應(yīng)的角度，該角度便是掃描稿件偏差角度；
[0014]6)對(duì)掃描稿件進(jìn)行步驟5中角度的逆旋轉(zhuǎn)。
[0015]進(jìn)一步的，本發(fā)明包括如下方案:
[0016]一種文本稿角度校正方法，其特征在于包括以下步驟:
[0017](I)將文本稿件掃描圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0018](2)對(duì)上一步的灰度圖像進(jìn)行二維濾波，去除噪聲；
[0019](3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行水平直線邊緣信息提取；
[0020](4)對(duì)上一步圖像進(jìn)行I?360°的Randon變換；
[0021](5) Randon變換最大值對(duì)應(yīng)的角度便為文本掃描稿件的傾斜角度；
[0022](6)對(duì)文本稿件的掃描稿件進(jìn)行相應(yīng)角度的反向旋轉(zhuǎn)。
[0023]如上所述的文本稿角度校正方法，其中:
[0024]步驟⑵采用的濾波方法為二維Wiener濾波。
[0025]如上所述的文本稿角度校正方法，其中:
[0026]步驟(3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行Prewitt算子的水平直線邊緣信息提取。
[0027]本發(fā)明的有益效果在于:邏輯簡單，精確度高，適用于無圖像的文本掃描稿件，文本稿件的Randon變換計(jì)算量小，因此該算法速度良好。
【附圖說明】
[0028]圖1為文本稿件角度偏差校正流程示意圖；
[0029]圖2為Randon變換示意圖。
[0030]圖3為本發(fā)明對(duì)于課本掃描件實(shí)例流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031]圖1所示為文本稿件角度偏差校正流程，包括:
[0032](I)將文本稿件掃描圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0033](2)對(duì)上一步的灰度圖像進(jìn)行二維Wiener濾波，去除噪聲；
[0034](3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行Prewitt算子的水平直線邊緣信息提??；
[0035](4)對(duì)上一步圖像進(jìn)行I?360°的Randon變換(如圖2所示)；
[0036]一個(gè)N維的函數(shù)f (Xl，X2, , xn)投影到N-1維的空間，當(dāng)N為2 (函數(shù)為圖像時(shí))，f(x, y)在平面內(nèi)所有方向的線積分投影值，定義如下:
[0037]P (r, Θ ) = R(r, Θ ) {f (χ, y)} = f f f (χ, y) δ (r-xcos θ -ysin θ ) dxdy
[0038]式中，(χ, y)為圖像直角坐標(biāo)系坐標(biāo)，R(r，θ )為圖像極坐標(biāo)系坐標(biāo)，r表示坐標(biāo)原點(diǎn)O與直線的距離，Θ表示直線與X坐標(biāo)軸的夾角(0，180° )，δ為雙重積分的符號(hào)。數(shù)字圖像可以認(rèn)為為一個(gè)f (χ, y)的函數(shù)，χ, y分別為行列坐標(biāo)，f (χ, y)為坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素值。將圖像f(x，y)帶入上述公式后可以得出其Randon變換的數(shù)值。
[0039](5) Randon變換最大值對(duì)應(yīng)的角度便為文本掃描稿件的傾斜角度；
[0040](6)對(duì)文本稿件的掃描稿件進(jìn)行相應(yīng)角度的反向旋轉(zhuǎn)。
[0041]如圖3所示，本發(fā)明相關(guān)實(shí)施例如下:
[0042]第I步:將掃描的課本圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0043]第2步:使用Wiener濾波，去除圖像上因?yàn)閽呙鑳x精度引起的小雜點(diǎn)；
[0044]第3步:使用Prewitt算子加強(qiáng)并提取上一步灰度圖像中的水平直線的信息；
[0045]第4步:對(duì)上一步圖像進(jìn)行I?360°的Randon變換；
[0046]第5步:保存進(jìn)行上一步圖像最大Randon變換值對(duì)應(yīng)的投影角度；
[0047]第6步:對(duì)圖像進(jìn)行上一步角度的反向旋轉(zhuǎn)。
[0048]本發(fā)明的有益效果在于:邏輯簡單，精確度高，適用于無圖像的文本掃描稿件，文本稿件的Randon變換計(jì)算量小，因此該算法速度良好。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種文本稿角度校正方法，其特征在于包括以下步驟:(1)將文本稿件掃描圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；(2)對(duì)上一步的灰度圖像進(jìn)行二維濾波，去除噪聲；(3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行水平直線邊緣信息提??；(4)對(duì)上一步圖像進(jìn)行I?360°的Randon變換；(5)Randon變換最大值對(duì)應(yīng)的角度便為文本掃描稿件的傾斜角度；(6)對(duì)文本稿件的掃描稿件進(jìn)行相應(yīng)角度的反向旋轉(zhuǎn)。
2.如權(quán)利要求1所述的文本稿角度校正方法，其中:步驟(2)采用的濾波方法為二維Wiener濾波。
3.如權(quán)利要求1所述的文本稿角度校正方法，其中:步驟(3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行Prewitt算子的水平直線邊緣信息提取。
【專利摘要】一種文本稿角度校正方法，其特征在于包括以下步驟：(1)將文本稿件掃描圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；(2)對(duì)上一步的灰度圖像進(jìn)行二維濾波，去除噪聲；(3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行水平直線邊緣信息提?。?4)對(duì)上一步圖像進(jìn)行1～360°的Randon變換；(5)Randon變換最大值對(duì)應(yīng)的角度便為文本掃描稿件的傾斜角度；(6)對(duì)文本稿件的掃描稿件進(jìn)行相應(yīng)角度的反向旋轉(zhuǎn)。
【IPC分類】G06T3-60
【公開號(hào)】CN104820968
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510196513
【發(fā)明人】包觀笑, 孫劉杰, 于海嬌, 李毓彬, 莊嚴(yán)
【申請(qǐng)人】上海理工大學(xué)
【公開日】2015年8月5日
【申請(qǐng)日】2015年4月22日