6.返修 扫描文档图像的处理方法的研究和应用
基于识别反馈的文档图像倾斜校正的研究和应用
基于识别反馈的文档图像倾斜校正的研究和应用随着现代科技的快速发展，文档图像的数字化处理已经成为一个重要的研究领域。
在文档数字化的过程中，图像倾斜是一个常见的问题，它会影响文档的可读性和识别准确性。
因此，研究和应用基于识别反馈的文档图像倾斜校正成为了当前的热点。
首先，了解文档图像倾斜校正的原理是非常重要的。
文档图像倾斜校正是通过对文档图像进行旋转操作，使得文本行与水平方向保持平行。
传统的图像倾斜校正方法通常是基于图像的几何特征进行处理，如直线检测和角度计算。
然而，这些方法往往需要先验知识或者手动选择参数，对于不同类型的文档图像效果不一致。
基于识别反馈的文档图像倾斜校正方法则是一种新的思路。
该方法首先通过OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎对文档图像进行识别，然后根据识别结果来调整文档的倾斜角度。
具体来说，当OCR引擎在倾斜的图像上进行识别时，会产生一些错误的识别结果。
这些错误可以通过计算识别结果的置信度来量化，进而反映图像的倾斜程度。
根据置信度的变化，可以确定最佳的倾斜校正角度，从而实现文档图像的倾斜校正。
基于识别反馈的文档图像倾斜校正方法具有几个优点。
首先，它能够自动适应不同类型的文档图像，不需要手动选择参数。
其次，该方法可以通过不断迭代优化，提高倾斜校正的准确性和稳定性。
最后，这种方法不仅可以应用于文档图像的倾斜校正，还可以应用于其他类似的图像处理任务。
基于识别反馈的文档图像倾斜校正方法已经在实际应用中取得了一定的成果。
例如，在银行和邮政等行业，文档图像的倾斜校正是必不可少的任务。
采用这种方法可以提高文档图像的处理速度和准确性，从而提高工作效率和服务质量。
总之，基于识别反馈的文档图像倾斜校正是一种有效的方法，它可以通过OCR引擎的识别结果来校正文档图像的倾斜角度。
这种方法不仅简化了倾斜校正的流程，还提高了准确性和稳定性。
随着科技的不断发展，相信基于识别反馈的文档图像倾斜校正方法将在更多领域得到广泛应用。
文件雕复技术
文件雕复技术文件雕复技术是一种利用数码化技术，对纸质文献、纸质文件等进行数字化处理并进行图像还原，以实现长久保存和便于管理的技术手段。
本文将围绕文件雕复技术的概念、原理、应用及发展前景等方面展开详细的阐述。
一、技术概念文件雕复技术是指通过扫描仪等数码设备将纸质文献、纸质文件进行数字化处理，将其转化为电子文件，再利用图像处理技术对原始图像进行处理和还原，最终得到与原件相似的数字文件。
这种技术可以有效地保留原始文件的内容和形态，同时又具备了数字文件的便捷管理和长期保存的特点。
二、技术原理文件雕复技术的原理主要包括扫描成像、数字化处理和图像还原等几个方面。
首先通过扫描仪对纸质文件进行成像，形成数字图像文件，然后利用数字化处理技术对文献进行清晰度增强、噪声去除等处理，最后通过图像还原技术对处理后的图像进行还原，使其与原始文件的外观相似。
三、技术应用文件雕复技术在图书馆、档案馆、博物馆等文献保护单位广泛应用。
可以通过文献数字化处理技术将馆藏中的珍贵文献资料转化为数字文件，实现了对文献的长期保存和便捷浏览。
利用文件雕复技术可以对脆弱、易损纸质文献进行数字化处理，避免长期存放和频繁翻阅所导致的损坏。
文件雕复技术还可以对历史文献、古籍等宝贵文献资料进行数字化保护，以促进文化遗产的传承和利用。
四、技术发展前景随着信息技术的不断发展，文件雕复技术也将不断完善和发展。
未来，随着图像处理技术、数字化技术的进步，文件雕复技术在图像清晰度提升、自动化处理、云端存储等方面将有更大的突破与应用。
文件雕复技术还将与人工智能、大数据等前沿技术结合，实现更精细和高效的文献数字化处理，并为文献保护单位提供更多样化、便捷化的数字化服务。
文件雕复技术作为一种数字化处理纸质文件的技术手段，不仅可以有效地保护珍贵文献资料，促进文化遗产的传承和利用，同时也将在信息技术的发展推动下不断完善和拓展其应用领域。
在未来，文件雕复技术必将发挥更重要的作用，并为文献保护和传承事业做出更大的贡献。
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法包括但不限于以下几种：
1. 滤波：通过卷积操作对图像进行模糊、边缘检测、锐化等处理，常见的滤波方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2. 灰度变换：通过对图像的像素值进行线性或非线性函数变换，改变图像的对比度、亮度或色调。
3. 直方图均衡化：通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的灰度直方图更均匀，增强图像的对比度。
4. 缩放与旋转：改变图像的尺寸和角度，常见的方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
5. 边缘检测：通过寻找图像中亮度变化较大的像素点，检测图像的边缘。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
6. 分割：将图像分成若干个相互独立的区域，常见的方法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
7. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，常见的特征包括形状特征、
纹理特征和颜色特征。
8. 目标检测与识别：在图像中检测和识别出特定的目标，常见的方法有模板匹配、Haar特征和深度学习等。
9. 图像修复与增强：对受损的图像进行修复，消除图像中的噪声、模糊和伪影等，提高图像的质量。
10. 图像压缩与编码：对图像进行压缩，减少图像占用的存储空间，常见的压缩算法有JPEG、PNG和GIF等。
这些方法可以单独应用于图像处理，也可以组合使用以实现更复杂的图像处理任务。
浅谈图像处理技术及应用
浅谈图像处理技术及应用设计制作数码世界 P .111浅谈图像处理技术及应用朱会东兰州科技职业学院摘要：图像处理技术使得计算机设计制作得到了很好的发展。
基于对所收集的图像进行处理后，可以使图像表达的信息更加具体，使阅读者获取信息时更加简洁明了。
本文归纳介绍了常见的一些图像处理的方法，并对图像处理技术的应用领域进行了分析。
关键词：去噪压缩美化识别应用领域在信息技术高度发展的时代，人们获取信息的方式多种多样。
而在文字，图像，音频，等各种信息表示方式中，大部分人更愿意通过图像来获取信息，因为图像所表示的信息更加直观，容易理解。
图像处理技术在我国兴起于20世纪60年代，是一种将图像信号转换为数字信号，并通过计算机进行相应的加工处理的技术。
一、图像的定义信号时信息的载体。
从一般的意义上说，信号可以视为是指标空间到值空间的映射。
图像也可以定义为一个映射，其值空间为亮度（包括颜色），其指标空间有位置、时间、波长等组成。
图像是自然景物的客观反映，是我们的视觉基础，也是人类认识世界和本身的重要源泉。
"图"是物体反射的分布，"像"是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、地图、书法、影视画面、心脑电图、等都是图像。
二、对图像的处理分类及方法1. 图像去噪声噪声指影响人们工作学习休息的声音，在物理学中物体做无规则震动所发出的声音称为噪声，指的是对人们听觉造成干扰的信息。
图像的噪声是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素，值得是对人们视觉造成干扰的信息。
图像去除噪声就是通过计算机对已经数字化的图像信息进行处理，加强图像中的有用信息，减弱图像中的干扰信息，从而提高图像质量，使图像更加清晰。
常用去噪声的方法是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理，如算术平均滤波、中值滤波等。
通过图像去噪声处理，可以将图像中对人们有用的信息凸现出来，方便阅读者更加容易获取。
2. 图像压缩随着信息技术的发展，人们对图像的质量要求越来越高。
图像处理技术在工业质检中的应用教程
图像处理技术在工业质检中的应用教程工业质检是工业生产过程中的重要环节，其目的是为了保证产品的质量，降低不良品率，并提高生产效率。
随着科技的不断发展，图像处理技术在工业质检中的应用得到了广泛关注。
本文将介绍图像处理技术在工业质检中的应用，并提供相应的教程，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、图像处理技术在工业质检中的意义图像处理技术在工业质检中具有重要意义。
首先，通过图像处理技术，可以对产品的表面缺陷、尺寸偏差等进行精确检测，从而提高质检的准确性。
其次，图像处理技术可以实现对产品的自动检测与分类，大大提高了质检的效率和速度。
最后，图像处理技术可以有效地降低人工成本，减少人工质检的不稳定因素，提高质检的稳定性和一致性。
二、图像处理技术在工业质检中的应用案例1. 表面缺陷检测图像处理技术可以用于检测产品表面的缺陷，如划痕、凹陷等。
具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品表面的缺陷特征。
步骤5：运用分类器算法，对图像中的缺陷进行检测与分类。
2. 尺寸偏差检测图像处理技术可以用于检测产品的尺寸偏差，如长度、宽度等。
具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品尺寸特征。
步骤5：运用测量算法，对产品尺寸进行检测与测量。
3. 缺陷分类与定位图像处理技术可以用于对产品缺陷进行分类与定位，具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品缺陷的特征。
步骤5：运用分类器算法，对图像中的缺陷进行分类与定位。
非线性图像处理方法及其在图像识别中的应用
非线性图像处理方法及其在图像识别中的应用随着数字化技术和计算机技术的不断进步，图像识别技术得到了快速的发展。
而非线性图像处理方法已经成为了图像识别领域中不可或缺的一部分。
本文将阐述什么是非线性图像处理方法，以及它们在图像识别中的作用和应用。
一、非线性图像处理方法是什么？首先，需要了解一下什么是线性和非线性图像处理方法。
线性图像处理方法是指，对图像进行处理后，处理的结果与图像本身之间的关系是线性的，即可以表示成 y = ax + b 的形式，其中 y 表示处理后的结果，x 表示原图像。
而非线性图像处理方法则是指，处理后的结果与原图像之间的关系是非线性的。
在图像处理中使用线性方法可能会导致图像的信息丢失，例如在对比度调整中，如果使用线性方法，则可能将原本的黑色和白色像素拉成了灰色，导致一些细节和信息丢失。
而非线性方法则可以更加精准地处理图像，保留更多的信息和细节。
非线性图像处理方法包括但不限于：高斯滤波、中值滤波、双边滤波、小波变换等。
二、非线性图像处理方法在图像识别中的应用1. 物体检测和识别在物体检测和识别中，图像通常需要经过一系列的处理，如边缘检测、图像增强。
而非线性方法能够更好地保留物体边缘和细节，通过高斯滤波和小波变换等方法可以达到很好的去噪和增强效果，从而提高物体的检测和识别准确率。
2. 人脸识别在人脸识别中，非线性方法常用于减少光照和噪声的影响。
例如，双边滤波技术能够在降噪的同时保留物体边缘和纹理信息，达到更好的人脸识别效果。
同时，小波变换可以提高人脸在复杂环境下的识别率。
3. 文字识别在文字识别中，非线性方法可以通过对图像进行滤波和变换，消除噪声和干扰，提高文字的辨识度和精度。
另外，非线性方法还可以用于识别不同字体和文字大小的图像，提高识别的泛化能力。
三、结语非线性图像处理方法是图像识别领域中重要的一部分，其能够在物体检测和识别、人脸识别、文字识别等方面发挥重要作用。
随着计算机技术的不断进步和图像识别的深入研究，相信非线性图像处理方法在未来会有更加广泛和深入的应用。
扫描方式的名词解释
扫描方式的名词解释在当今数字化时代，扫描技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
扫描技术通过将实体物体转换为数字信息，使得我们能够更加方便地存储、处理和分享各种文档、图像等信息。
然而，扫描技术的发展也带来了不同的扫描方式，每种方式都有其独特的优势和适用范围。
本文将对几种常见的扫描方式进行名词解释，以帮助读者更好地理解和应用各种扫描技术。
一、光学扫描光学扫描是最常见的扫描方式之一，它利用光学原理对纸质文档进行扫描。
在光学扫描中，通过光学传感器对文档表面的反射光线进行采集和转换，然后转化为数字信号。
这样一来，原始纸质文档就被转换为数字格式的文件，方便存储、传输和编辑。
光学扫描具有高分辨率和色彩还原度高的特点，能够准确地捕捉文档的细节并保持原始色彩的准确性。
它广泛应用于办公场合、学术研究和艺术品复制等领域。
然而，光学扫描需要较长的扫描时间，且对光线和背景干扰较为敏感。
二、激光扫描激光扫描是一种利用激光束进行扫描的技术。
它通过发射一束激光束并记录其反射或散射的信号来获取目标物体的形状和表面特征。
激光扫描技术可以实现高精度和非接触性的扫描，广泛应用于工业制造、三维建模和医疗影像等领域。
激光扫描技术具有极高的精确度和快速性，能够准确测量复杂物体的形状和尺寸，成为制造业和设计领域中不可或缺的工具。
然而，激光扫描设备的成本较高，且对目标物体的表面特性和反射性有一定的要求。
三、摄像扫描摄像扫描是将目标物体的影像信息转换为数字信号的一种扫描方式。
它通过摄像机或手机相机等设备对目标物体进行拍摄，然后将图像转换为数字数据。
摄像扫描技术广泛应用于智能手机、数码相机和监控系统等领域。
摄像扫描技术具有操作简便、成本低廉和实时性强的特点，能够快速获取目标物体的图像信息。
它在日常生活中的应用非常广泛，例如拍照、视频通话和人脸识别等。
然而，摄像扫描技术的分辨率和图像质量受到设备的限制，无法达到光学扫描和激光扫描的精确程度。
四、线阵扫描线阵扫描是一种通过线性排列的传感器数组对连续物体进行扫描的技术。
文章反修需要的材料
文章反修需要的材料
文章返修通常需要以下材料：
1. 修改后的文章：这是最重要的材料，需要按照审稿人的要求进行修改，并确保修改后的文章符合学术规范和期刊的要求。
2. 修改说明：对于修改的内容，需要在修改说明中详细说明，包括修改的原因、修改的内容、修改后的结果等。
3. 原始数据和实验材料：如果审稿人要求提供原始数据和实验材料，需要按照要求提供。
4. 参考文献：如果审稿人要求添加或修改参考文献，需要按照要求进行修改。
5. 表格和图片：如果审稿人要求提供表格和图片，需要按照要求提供。
6. 其他要求：根据审稿人的要求，可能还需要提供其他材料，例如伦理审查报告、同行评议报告等。
需要注意的是，不同期刊和审稿人对返修材料的要求可能有所不同，因此在提交返修材料之前，建议仔细阅读投稿须知和审稿人的要求，以确保提交的材料符合要求。
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扫描文档图像的处理方法的研究和应用
摘要：随着多媒体和互联网技术迅速发展，计算机已经渗透到人们生活的方方面面，基于传统纸质形式的信息保存和传递已无法满足人们的需求。
本文对扫描文档图像的处理方法的研究和应用进行了分析和探讨。
关键词：扫描文档图像处理
鉴于电子文档有易于传输、方便检索、处理快捷、存储空间小等特点，电子文档越来越得到广泛的应用，例如网上阅卷、政府档案、医院病历、银行票据等行业都应用于此。
因此，电子文档在迅速的改变着我们的日常生活，成为我们工作和学习中必不可少的一部分。
1 文档图像的获取
将照射能量变换为数字图像的原理是通过将输入的电能和对特殊类型检测敏感的传感器材料相组合，把输入能源转变为电压。
输出电压波形是传感器的响应，通过把传感器响应数字化，从每个传感器得到一个数字量。
有三种主要的传感器构造分别是单成像传感器、条带传感器、阵列传感器。
随着技术的发展，越来越多的行业需要处理和储存文档图像，为了让计算机能够处理图像，就需要图像数字化。
现在获取文档图像的过程一般是通过高速扫描仪，数字照相机等数字化设备采集纸质文档信息传输到计算机系统中，这样不仅节省人力，而且提高了效率和准确率。
在此过程中由于设备原因或者人为因素都会导致扫描后的文档图像变形或者倾斜，这将严重影响文档图像后续处理的准确性。
因此有必要对扫描后的原始文档图像做噪声去除，倾斜校正等预处理。
2 文档图像预处理技术
为了更好的满足文档图像的的版面分析理解和识别的要求，需要对原始扫描图像做一些预处理，文档图像预处理的结果好坏直接影响到后续处理的精确度，因此预处理是文档图像处理中关键的技术之一，相关的操作有二值化，去噪，倾斜校正等。
2.1 二值化
由于经过扫描设备扫描得到的文本图像包含的信息量较大，我们对文本图像预处理时只需要其中一小部分信息，为了提高处理效率，需要将文本图像二值化，转换成为二值图像。
二值化后的图像是图像中的文字和背景区分离，二值图像具有所需存储空间小、便于图像处理等优点。
图像的二值化处理的关键步骤是阈值的确定，关于二值化的方法主要有自定义阈值法、otsu 全局阈值法、局部阈值法。
2.2 噪声去除
纸质文件通过扫描设备转换成电子文件时，由于纸质文件的厚度、光洁度以及纸质存放时间的原因会产生一定的噪声，噪声的存在影响了文本图像的质量，对后续的文本图像处理工作产生不良的后果。
因此，为了在图像处理后能够得到理想的结果，需要对文本图像进行降噪处理，尽可能的还原图像的特征。
传统的去噪方法有中值滤波、均值滤波、图像平滑处理另外还有数学形态学。
根据处理的内容不同可分为三种：图像空间域降噪方法、图像变换域降噪法和边界噪声降噪。
2.3 倾斜校正
目前主要的分析方法有投影轮廓法、连通域法、霍夫变换法、平行四边形法、最大方差的转移计数法、交叉相关性等。
霍夫变换、矩形框调整算法、Radon 变换，是目前最常用的方向校正算法，这些算法存在计算复杂度高和适应度差的缺点，Mojette 变换是在 Radon 变换的基础上选取某些符合条件的特定的投影角度来实现的，该算法计算量小，适应度强，比较适合文本图像的方向校正。
利用文本行之间的空白行特性，使用方向白游程，可估计文档图像的倾斜角度。
Hough变换是常用的倾斜角度检测方法，为了降低计算复杂度，可以通过预先扫描文档图像，增加区域约束条件，从而提高计算的速度和稳定性。
通过扫描字符轮廓并确定字符的最低点，结合矩方法估计文档图像的倾斜角度，可适用于中文、英文等。
数学形态学可作为图像预处理手段，充分降低 Radon 变换估计倾斜角度的时间复杂度。
由于文字在文档图像中特有的行或列的排列方式(水平或者垂直)，使得文本图像可以看成是具有周期性纹理的图像。
傅立叶变换是检测周期性的有用工具，通过分析傅立叶变换后的能量频谱图可以检测出文本图像由文本线结构特征所引发的周期性，可通过能量谱图的分析方法检测倾斜角度，通过引入收敛方法提高倾斜角度的检测精度。
3 文档图像分析技术
文档图像分析主要是根据几何特征将图像中类型相同的区域分割出来，形成单一的独立区域，文档图像的版面主要分为，文本版面、图像版面和文字图像混排版面。
现有的版面分析的方法有三种：自顶向下的方法、自底向上方法、混合型方法。
3.1自顶向下的方法
该方法从版面的全局入手，将整个版面细分为几个属性不同区域，例如文本行、段落等，然后再根据需要进一步划分，直到全部划分完成，该方法有速度快、操作简单、效率高优点，但是首先需要文档图像的先验知识，对比较复杂的版面不能处理。
常用的自顶向下文字检测算法主要有两种：（1）约束游程算法(CRL，Constraint Run Length)该方法首先二值化图像，然后分别从水平和垂直两个方向上对处理后的文档图像进行扫描，如果扫描连续白像素获得的游程长度小于给定的阈值则将其替换为黑像素点（设置为零）。
该方法在对于不同的区域,其阈值难以确定。
（2）投影轮廓切分算法(PPC，Projection Profile Cut)，该方法是从水平和垂直两个方向对区域进行投影，通过分析投影曲线选择切分点对区域进行分割,对分割后所得区域进行同样操作直至不能切分。
该方法简单快速,但是这种方法只适用于非嵌入式矩形版面,对嵌入版面难以适用,且在页面存在倾斜时无法适用。
通过分析投影曲线选择切点区域分割，所得到的区域，直到在分割操作之后不能进行相同的切点。
该方法简单，快速，但这种方法只适用于非嵌入矩形布局，嵌入式布局难以适用，而在倾斜的存在不能适用的页时。
3．2自底向上的方法
该类方法刚好与自顶向下的方法相反，即从单个像素开始合并处理，形成较小的连通域，然后再进一步将相类似的区域合并，完成整个版面全部处理完毕，也就完成了图像的分割，该方法适应于比较复杂的文档图像，灵活性高，但是计算量大，比较耗时，区域的合并准则比较难以确定。
目前，有三种比较主流的方法:(1)在几何特征的基础上利用 K 近邻簇类将相邻联通区域合并成文本行,再将多个文本行合并为文本块。
(2)首先构建无向图,连通区域用无向图中的节点表示,连通区域之间的距离为无向图中边的权值,利用 Krastal 算法建立最小生成树,这样就可以获得文档图像中的字符、文本行和文本块等区域信息;(3)基于神经网络分析区分的连通区域,并将其合并为文本行。
3.3混合型方法
该算法主要将以上两种自顶向下和自底向上的方法结合起来,同时使用图像的全局和像素信息处理那些相对复杂的文档图像，从而产生更好的分割效果。
4 文档图像识别技术
文档图像中包括文字、图片和表格等类型区域,对于特定的区域都有相应的处理分析,例如对文本区域进行字符识别、对图像区域进行压缩处理、对图形区域需要线条分析、对表格区域需要进行表格重构等处理,为了按上述类型对文档图像区域进行处理，需要进行文档图像中各类型区域识别。
文档图像识别的方法主要有以下 3 种:1.基于统计模式识别的方法统计模式识别方法的基本过程是首先在线性空间中用特征向量表示模式样本，然后用训练样本按照事先确定的分类或学习算法进行训练,从获得的训练样本中提取出各个模式的统计特征,并以这些特征为依据确定分类规则。
该类方法的缺点是计算量过大。
2.基于纹理分析的方法图像的疏密度、粗细度，方向性以及一致性都是图像的纹理特征，通过分析图像纹理特征的不同区分各类内容，该方法可以忽略不同类型内容的特殊性,直接分析文档图像。
该类方法的缺点是计算量大,且结果准确率不高。
3)基于特征识别的方法该方法的主要思想是提取待识别区域中各类型特征,然后采用一定的判定策略对待识别区域所属类型进行判断。
利用上面获得特征进行文本图像分类能得到了较好的效果。
这些特征都有其优缺点,整合这些特征的优点进行分类识别可以达到较好的效果。
结语
本文主要介绍了文本图像获取、预处理技术、图像分析和图像的识别的相关技术。
文档图像是一个比较特殊的文档图像既有文字信息又可能包含一部分图片，在 OCR 识别之前，文本行的分割就是它的基础。
以上都属于文档图像的预处理的范围，可见文档图像预处理对后续工作的处理起着非常重要作用。
[17]张政. 书籍扫描图像几何畸变校正[J].软件导刊, 2009, (11):217-218.
[18]向世明, 赵国英, 陈睿, 等. 积厚文档扫描图像校正[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005, 17(1): 42-44.
[19]胡东红, 汪浩, 艾君,等. 两种图像校正算法在实际应用中的比较[J].计算机工程与应用,2009, 45(13):191-193.。