选票图像快速倾斜检测方法

倾斜检测和校正是图像预处理过程中的重要环节,针对传统纸质选票扫描中的图像倾斜问题,提出一种基于直线斜率的倾斜检测方法.该方法以表格的边缘点为特征点,为每个特征点建立相应的局部斜率特征集,最终形成一个以局部斜率特征集为集合元素的整体斜率特征集.通过先局部后全局的两轮筛选,得出整体斜率特征集内具有全局最大投票数的斜率,从而计算出选票图像的倾斜角度.通过与Hough算法比较,该方法具有速度快,准确性高,鲁棒性强等特点.     

基于投影轮廓的文本图像倾斜检测

目的 在光学字符识别中,文本图像经常会出现一定角度的倾斜.为将倾斜的文本图像校正,以便于字符识别中的后续处理,快速准确地检测倾斜文本图像的倾角是非常重要的.方法 对基于投影轮廓的算法进行改进,提出了一种两级投影直方图方差的算法(TPHV).首先在预定的角度范围内以一定角度步长对选定的图像区域做多方向投影,以获取投影直方图;然后计算各角度投影直方图的均方差,求出所有投影直方图方差的最大差分,将对应的投影角度作为倾角的粗略估值,最后以粗略估值为中心,以第1次投影步长为半径的角度范围内,再次以给定的检测精度为步长进行投影,重复第1次投影的工作,求出投影直方图方差的最大值,以对应的角度作为图像倾角的检测值.结果 该算法能够处理各种复杂的文本图像;对于诸如2 480×3 508像素的较大图像,可在200 ms左右的时间内完成倾角的检测;可检测的倾角范围不受限制;对相关网站提供的5组共500幅测试图像检测误差绝对值均值不超过0.5°,最大值不超过0.7°,检测误差的方差不超过0.1.结论 实验结果表明,该算法具有明显优势:速度快,倾斜角度检测精度高,误差集中,检测范围大,对噪声不敏感,具有广泛的适用性,适合于复杂的排版方式.     

一种快速文本图像倾斜校正方法

为解决复杂拍摄背景下采集到的文本图像难以快速、准确地进行倾斜校正的问题,提出一种新的倾斜文本图像校正方法。该方法通过对选定图像的投影窗口的水平投影统计分析计算,自适应地筛选出只含有文字的文本特征子区。在特征子区内部,通过采用连通域横向搜索法定位文字行并拟合直线计算出文本线的倾斜角度,从而得到文本图像的倾斜角度,最后利用改进的快速旋转变换算法进行倾斜校正。实验结果表明,该倾斜校正方法不受成像背景、复杂版面的影响,具有速度快、精度高、适应性强的优点,可广泛应用于对速度和效率有更高要求的移动终端平台上。     

基于方向投影的票据图像倾斜检测方法

针对含有表格线的票据图像,提出一种基于整数Bresenham算法求方向投影的倾斜检测方法,并与Hough变换方法进行了比较。实验结果表明,该算法能快速准确地测量出票据图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性和应用适应性。     

基于最小二乘法的文档图像倾斜检测方法

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,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。本文提出了一个基于最小二乘法的倾斜检测方法。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,将特征点用最小二乘法拟事出基线的方向,即为页面倾斜方向。同时,本文介绍了一种基于直线拟合的快速倾斜校正算法。实验证明,该算法速度快,准确度高。     

基于可变模板的文本倾斜检测

在对文本扫描输入的过程中，文本图像不可避免地会发生倾斜，倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。基于可变模板技术，提出一种新的倾斜检测方法。在构造表征扫描文本的可变模板和定义合适的能量函数的基础上，采用遗传算法进行快速优化搜索。实验结果表明，该方法能够精确检测文本的倾斜角度，并且不受倾角大小和文字方向的影响，具有较强的抗噪声性和较快的收敛速度。     

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.     

一种新的倾斜印刷体字符的校正方法

在印刷体字符识别中,为了减少倾斜图像校正对后续步骤的影响,本文提出了一种新的字符矫正方法来提高识别效果.针对传统处理方法对图像进行旋转给图像带来的误差,本文提出的方法在原始图像上通过霍夫变换检测出角度后在相应的倾斜面上进行投影分割,对分割出的字符块逐一围绕质心进行旋转处理,试验效果表明,对识别效果有较好的改善作用.     

乐谱图像倾角快速检测方法

计算机光学乐谱识别技术是将传统的纸质型乐谱转化为计算机能够“读懂”的数字音乐,在计算机音乐领域中具有重要的应用价值、乐谱识别系统的输入是乐谱扫描图像,而扫描过程中出现的图像倾斜现象,会给识别过程中的谱线定位和谱段切割带来诸多困难,必须对图像作有效的倾斜校正以保证系统的性能。为此,提出了一种快速的乐谱图像倾角检测方法。该方法首先利用乐谱文档的自身结构特点,对图像进行预处理,滤除乐谱图像中不具备方向性的干扰像素,然后通过多组图像水平投影队列间的交叉相关性计算对倾角进行检测。其特点是在确保检测倾角精度的同时具有非常高的执行效率。实验结果表明这一方法是有效、实用的。     

灰度名片图像快速倾斜检测和校正方法

本文针对名片OCR系统的要求,提出了一种新的根据图像扫描时产生的黑色边缘来检测灰度名片图像倾斜角度的方法。该方法先检测出名片的四条边缘拟合直线,由四条边缘拟合直线的倾斜角度来确定名片图像倾斜角度,然后采用逐段整块搬移的方法来对图像进行倾斜校正,再根据边缘拟合直线位置去除黑边。实验表明,该方法具有很快的速度和很高的正确率,是一种实用价值较高的方法。而且,该方法能推广应用于其它灰度和彩色扫描图像的倾斜检测和校正。     

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。     

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。     

基于投影的文档图像倾斜校正方法

针对文档图像的倾斜校正问题,提出了一种新的基于投影的文档图像倾斜角检测方法。首先采用一种高效的像素遍历算法对文档图像从不同角度进行投影,然后对投影数据进行累加求和,通过比较不同角度下的累加和来确定倾斜角度。该方法在投影过程中只需对文档图像进行极少部分投影,因而大大减少了运算量。基于该方法的特点,提出了由“粗”到“精”的投影策略,在确保检测精度的同时大幅提高了检测速度。实验结果表明,方法非常有效,可以获得很高的检测精度。     

一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。     

基于几何约束的文本图像倾斜角检测算法

针对文本图像倾斜检测的问题, 提出了一种新的基于几何约束的文本图像倾斜角自动检测算法。该算法采用边界标记自动机的方法对一组同行字符轮廓进行检测从而得到该组字符轮廓的最低点信息, 再用矩的方法剔除噪声字符, 并确定页面的倾斜角度。实验结果表明, 该算法在检测效率与准确率上都有了明显的提高, 同时在处理较大倾斜角和较少字符数目的倾斜检测中也有较好的执行效率。因此, 该算法可广泛应用于包括英文、中文、日文在内的多种语言文本图像的倾斜检测中。     

Radon CLF: A Novel Approach for Skew Detection Using Radon Transform

In the digital world, a wide range of handwritten and printed documents should be converted to digital format using a variety of tools, including mobile phones and scanners. Unfortunately, this is not an optimal procedure, and the entire document image might be degraded. Imperfect conversion effects due to noise, motion blur, and skew distortion can lead to significant impact on the accuracy and effectiveness of document image segmentation and analysis in Optical Character Recognition (OCR) systems. In Document Image Analysis Systems (DIAS), skew estimation of images is a crucial step. In this paper, a novel, fast, and reliable skew detection algorithm based on the Radon Transform and Curve Length Fitness Function (CLF), so-called Radon CLF, was proposed. The Radon CLF model aims to take advantage of the properties of Radon spaces. The Radon CLF explores the dominating angle more effectively for a 1D signal than it does for a 2D input image due to an innovative fitness function formulation for a projected signal of the Radon space. Several significant performance indicators, including Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Measure (SSIM), Accuracy, and run-time, were taken into consideration when assessing the performance of our model. In addition, a new dataset named DSI5000 was constructed to assess the accuracy of the CLF model. Both two- dimensional image signal and the Radon space have been used in our simulations to compare the noise effect. Obtained results show that the proposed method is more effective than other approaches already in use, with an accuracy of roughly 99.87% and a run-time of 0.048 (s). The introduced model is far more accurate and time-efficient than current approaches in detecting image skew.     

基于空白条方向拟合的复杂文本图像倾斜检测

针对扫描背景不定且含有图表信息的复杂文本图像,提出了一种有效的倾斜检测方法。该方法首先通过对梯度图像的统计分析,自适应地选取到了包含文字的特征子区;在特征子区内,论文把文字行间的空白条带看作一条隐含的线,用优化理论计算出空白条带的倾斜角度,这也就是文本的倾斜角度。实验结果表明,该倾斜检测方法不受扫描背景、边界大小、文本布局及行间距等情况的限制,具有速度快、精度高、适应性强的特点。     

通过检测框图确定表格倾角的直线检测新方法

本算法利用数字影像中直线段的结构特征高效地检测出表格的一条边框线：并由此获得所需的角度值。这一算法也可以用于快速检测其它影像中较长的直线段。     

任意倾角表格框线的快速检测

表格的识别近年来受到了越来越多的关注,已取得一些行之有效的成果。其中的部分算法可抗任意角度的倾斜,然而其运行效率却都低于投影类方法。而投影方法虽然效率很高,但不能处理严重倾斜的表格。文章给出一种新的检测倾斜表格框线的途径。算法利用数字影像中直线段的结构特征高效地检测出表格的一条边框线,并由此获得所需的角度值,进而沿着角度所指定的方向迅速搜索出边框线。整个检测方法的效率类似于投影法,同时可抗任意角度的旋转。