基于Radon变换的非纯文本图像倾斜校正

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。

基于Canny算子和Radon变换的轨道图像校正方法

Correction method of track image based on Canny operator and Radon transform
YU Mingyang ， ZHU Qiguo， WANG Yijun
( College of Information Science and Engineering， Central South University， Changsha Hunan 410083 ， China)
对轨道图像校正、匹配、拼接、轨道内边缘提取、建模计算，实现轨道平顺性的检测，该方法成本低、效率高、检测密度大
［1 － 2 ］
。因此，利用摄影测量方法进行轨道平顺性检测具有
［3 － 4 ］
很大的应用潜力
。
轨道图像的校正是摄影测量检测轨道静态平顺性的重要技术环节。根据相机与轨面位置关系的不同，可将轨道图像分为两种。相机垂直轨面拍摄，获取的是轨道俯视图，无需校正，但获取轨道范围有限，图像后续匹配拼接次数多，效率低。相机与轨面呈一定角度进行拍摄，图像存在透视畸变，需要校正，但能获取较大轨道范围，图像后续匹配拼接次数少，效率 5］采用灭点法对图像进高。针对需校正的轨道图像，文献［行校正，此方法借助轨道图像中的平行线确定灭点、获取方位元素，从而求解校正矩阵，但是在轨道图像中，轨面与轨枕灰度差小、平行线少，无形间增加了校正的难度。
基于 Canny 算子和 Radon 变换的轨道图像校正方法
王一军余明扬，朱齐果，
（中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083 ） ( * 通信作者电子邮箱 mingyang@ csu． edu． cn)

一种改进的Radon倾斜校正方法

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图５水平垂直倾斜
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法中最佳倾斜角度的求取是一个寻优过程，要进行多次投影才能逐步逼近最佳倾斜角度。该方法利用
Ｒａｄｏｎ变换求取车牌的水平和垂直倾斜角度，无需二值化图像，也不必旋转图像。大量实验表明，该方法简单实用，对光照不敏感，抗干扰能力强，并且对于畸变的车牌也有较好的矫正效果。
第３３卷
第６期
大庆师范学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＤＡＱＩＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．６Ｎｏｖｅｍｂｅｒ．２０１３
２０１３年１１月
０引言
随着机动车逐渐增多，车牌自动识别（ＡＬＰＲ）已经成为研究的热门。车牌识别的关键技术包括获取图像、车牌区域定位、字符分割以及字符识别。其中，车牌校正是车牌定位和字符分割之间的一个重要处理过程。车牌自动识别系统的摄像头总是固定在一个位置。这样就难免会有角度倾斜的问题。尤其在对闯红灯进行记录的时候，如果摄像机的铁杆不能达到马路中央，定位出的车牌由于倾斜导致精确度不高。目前的车牌倾斜校正方法主要有：１）Ｈｏｕｇｈ变换法 … 。通过Ｈｏｕｇｈ变换求取车牌的边框，进而确定车牌的倾斜角，或者由Ｈｏｕｇｈ变换提取牌照边框参数后，再求解牌照区域４个顶点的坐标，然后通过双线性空间变换对畸变图像进行校正。但因噪声、污迹等干扰，车牌的边框常常并不明显，甚至看不到边框。另外，由于二值化等原因，车牌上字符会有粘连和断裂现象，使Ｈｏｕｇｈ变换后的参数空间中的峰值过于分

基于Radon变换的遥感图像运动模糊参数精确估计

图像复原。针对实际模糊图像频谱中出现的十字亮线严重干扰Ｒａｄｏｎ变换准确性的问题，提出频谱分块与边缘检测相结合的改进算法，提高了检测精度。最后对实际发生运动模糊的对月遥感图像进行了模糊参数估计，并
ｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｓｐｅｃｔｒｕｍ．ＴｈｅｎｉｔａｃｃｕｒａｔｅｌｙｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｈｅＰＳＦｏｆｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅ．
Ｒａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍ．ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｃｈｏｓｅｔｈｅｓｕｉｔａｂｌｅｓｕｂ－ｂｌｏｃｋｉｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｂｅｆｏｒｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆＲａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ．ｉｔａｐｐｌｉｅｄＦＴｒｖｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅａｃｔｕａｌ

一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法

２００８，４４（３）１引言车牌识别（ＬＰＲ）是智能交通系统（ＩＴＳ）的重要组成部分，可广泛应用于交通监控和管理、车辆安全防盗等领域，有着广泛的应用前景。

ＬＰＲ技术是将摄像机等设备拍摄的车辆图像，经视频图像采集卡转换成数字图像（或直接使用数字摄像机获取数字图像）并传送给计算机，由计算机通过车牌识别软件定位提取车牌，分割车牌上的字符，最后识别出分割的字符，是一种不需人的干预、由计算机自动获得通行车辆车牌号码的技术。

最理想情况下拍摄的车牌图像是一个矩形，但由于摄像机和车牌之间角度的变化，常常使所拍摄的车牌图像产生倾斜现象，给字符分割带来不利影响，造成误分割和车牌识别率的下降。

因此，需要在字符分割之前进行车牌的倾斜校正。

目前的车牌倾斜校正方法主要有：（１）Ｈｏｕｇｈ变换法［１－３］。

通过Ｈｏｕｇｈ变换求取车牌的边框，进而确定车牌的倾斜角；或者由Ｈｏｕｇｈ变换提取牌照边框的参数后，再求解牌照区域四个顶点的坐标，然后通过双线性空间变换对畸变图像进行校正；（２）通过模板匹配寻找牌照区域的四个顶点，再通过双线性空间变换重建矩形车牌区域［４］；（３）通过求取车牌字符区域的局部极小和局部极大特征点，再进行投影确定车牌的倾斜角［５］；（４）通过求取车牌上各字符连通域的中心点，然后拟合为直线来确定车牌的倾斜角［６］；（５）基于主元分析的倾斜车牌图像校正方法［７］；（６）彩色边缘检测结合旋转投影法。

由于图像中车牌的边框有时并不明显（如有的白牌白车），且因噪声、污迹等干扰的影响，造成Ｈｏｕｇｈ变换后参数空间中的峰值点很分散，这使得方法（１）和方法（２）效果并不理想；当车牌上有污迹和噪声时，方法（３）的检测精度下降；由于二值化等原因，车牌上字符会有粘连和断裂现象，这使得方法（４）的效果也不理想。

而且，上述四种方法有一个共同的缺陷，就是当图像对比度较小、光照不均时，检测到的倾斜角误差较大；方法（５）对水平垂直倾斜的车牌图像校正具有良好的效果，但对畸变车牌图像的矫正效果不明基金项目：辽宁省博士科研启动基金（ｔｈｅＤｏｃｔｏｒａｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．２００６１０５２）；辽宁省教育厅高等学校科研项目资助（ｔｈｅＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍｏｆＨｉｇｈｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＣｏｍｍｉｔｔｅｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．２００６０４８４）。

radon变换矫正原理

radon变换矫正原理
Radon变换矫正是一种用于医学影像处理的技术，它可以将医学影像中的伪影和噪声去除，从而提高影像的质量和准确性。

该技术的原理是基于Radon变换，下面将详细介绍Radon变换矫正的原理。

Radon变换是一种数学变换，它可以将二维平面上的图像转换为一组一维的投影数据。

具体来说，Radon变换将图像中的每个像素点沿着一定的方向进行积分，得到该方向上的投影值。

通过对不同方向上的投影值进行组合，就可以重建出原始图像。

在医学影像处理中，Radon变换可以用于去除伪影和噪声。

伪影是由于影像采集过程中的物理因素或处理过程中的算法缺陷导致的图像畸变，而噪声则是由于影像采集设备的电子噪声或环境干扰等因素引起的图像随机波动。

这些因素会影响医学影像的质量和准确性，因此需要进行矫正。

Radon变换矫正的过程包括以下几个步骤：
1. 对原始影像进行Radon变换，得到一组投影数据。

2. 对投影数据进行滤波，去除高频噪声和伪影。

3. 对滤波后的投影数据进行反变换，得到矫正后的影像。

具体来说，滤波的过程可以采用不同的算法，如Butterworth滤波、高斯滤波等。

这些算法可以根据不同的需求进行调整，以达到最佳的矫正效果。

总之，Radon变换矫正是一种有效的医学影像处理技术，它可以去除伪影和噪声，提高影像的质量和准确性。

在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以达到最佳的矫正效果。

Radon变换图像重构

应用场景
适用于需要从投影数据中重建出完整图像的场景，如CT成像、三维重建等。
03 Radon变换的算法实现
离散Radon变换算法
离散Radon变换算法是一种将图像投影到一系列方向上的算法，通过在每个方向上对图像进行投影，可以得到一组投影数据。
该算法通常使用快速傅里叶变换（FFT）来实现，可以在较短的时间内完成对大规模图像的变换。
性质
Radon变换具有线性、可逆性和空间不变性等性质，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
Radon变换的数学表达
数学表达式
Radon变换可以表示为将图像函数f(x, y)投影到射线θ=α，其中α是射线与x轴的夹角，通过积分得到投影数据P(α, t)，即对每个角度进行积分运算。
逆变换
对于给定的投影数据，可以通过逆Radon变换重构原始图像。逆变换的过程是通过对每个角度进行反投影运算，得到重构图像的像素值。
机器学习算法在Radon变换中的应用
利用机器学习算法对Radon变换进行改进，例如支持向量机、随机森林等，以提高图像重构的准确性和效率。
特征提取与分类
通过机器学习算法对Radon变换后的图像进行特征提取和分类，以实现更加精准的图像重构。
基于深度学习的Radon变换改进
深度学习模型在Radon变换中的应用
加鲜明。
细节提取
02
利用Radon变换的特性，可以从图像中提取出更多的细节信息，
提高图像的分辨率。
应用场景
03
适用于需要增强图像对比度和细节的场景，如安防监控、医学
影像分析等。
图像重建
逆Radon变换
通过逆Radon变换，可以从投影数据中重建出完整的图像。
投影数据获取

几种图像倾斜角度矫正方法

汽车牌照图像倾角矫正方法研究首先我们对汽车牌照图像进行边缘检测，找出图像与背景的交线，然后就可以通过一定算法确定图像的倾斜角度了。

这里采用了Sobel水平方向算子对图像中的水平边缘直线进行检测⑵。

检测出图像中的直线后，我们要对其倾角进行计算，这里选用了Hough变换法、Radon 变换法、最小二乘法和两点法四种方法来计算直线的倾角，下面将具体研究这四种方法并对其优缺点做出比较。

1 Hough变换法利用Hough变换法提取直线是一种变换域提取直线的方法，它把直线上的坐标变换到过点的直线的系数域，巧妙的利用了共线和直线相交的关系。

它的原理很简单：假设有一条与原点距离为s,方向角为0的一条直线，如图1所示：图1 一条与原点距离为s,方向角为0的直线直线上的每一点都满足方程：s = xco 盼+ ysir£^(1) 证明过程如下:图2坐标变换原理图如图2所示：oc = ob co = xc o 矽nc = nbsixO = ysixO所以：s = oc + nc = x c o 矽 + y s i 诏m为直线1上任意一点nd = y — jd, md = —(x — xl)因为：df = nd si 10 = (y — yl) s i xOdf = md c o 妇=-(x 一xl) c o 砂所以：ysir^-ylsii^ = -xcos^ + xlcos£? 所以：s = xco0 + ysi 谄= xlco& + ylsim 所以直线上任意一点都满足s = xco 矽+ ysirt7(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)图3 x-y 平面一点可以对应多个s,0值由图3可以看出点（xl,yl ）即属于直线L1又属于直线L2,且满足：sl = xl cos 0\ + y\sin 0\ s2 = xl cos 02 + yl sin 02所以，x-o ・y 平面上的一点（xl,yl ）对应于s-o-0平面上的一条曲线。