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    傾斜文檔圖像的精確檢測與校正

    2022-09-22 03:38:06夏莉麗劉一鋒彭家偉曾友徐則中
    常州工學院學報 2022年4期
    關(guān)鍵詞:方差文檔投影

    夏莉麗,劉一鋒,彭家偉,曾友,徐則中

    (常州工學院計算機科學與技術(shù)系,江蘇 常州 213032)

    0 引言

    隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展,基于文本文件的掃描圖像文字識別與處理技術(shù)目前已得到廣泛應用[1]。然而在將紙質(zhì)文件轉(zhuǎn)換為電子文檔的過程中,由于擺放不正或拍攝角度不正等原因,不可避免地會造成文檔圖像的傾斜。這種傾斜將對文本圖像的后續(xù)分析處理,如光學字符識別(OCR)[2]、版面分析[3]、電子作業(yè)自動批閱等產(chǎn)生不利的影響。因此,需要對傾斜的電子文檔圖像進行傾斜檢測與校正,以用于后續(xù)的文檔分析、識別。

    文檔圖像傾斜角度的檢測是文檔圖像傾斜校正的前提。目前最常用的傾斜校正方法主要有投影法[4-5]、近鄰法[6]、傅里葉變換法[7]、Hough變換法[8-9]等。投影法選擇不同的角度進行投影測試,通過分析投影輪廓,選擇輪廓方差最大的測試角度作為文檔傾斜角,檢測精度依賴于測試角度的精度[10]。Hough變換法通過在參數(shù)空間里檢測最大值對應的角度,作為文檔的傾斜角。Hough變換法計算量大,且檢測精度與參數(shù)空間的離散度有關(guān)[11-12]。近鄰法的傾角檢測精度低。傅立葉變換法的計算量太大。

    本文為了提高傾斜電子文檔的傾角檢測精度,通過計算對應每個測試角的水平投影方差,運用函數(shù)擬合技術(shù)將這些投影方差擬合,把函數(shù)取最小值所對應的角度作為文檔的傾斜角度,從而得到更高精度的文檔傾角。

    1 傾斜文檔檢測與校正流程

    對于掃描的印刷文檔圖像,其中都包含著大量具有相同方向和固定行間距的文字行,而對于拍照的手寫文檔圖像,雖然文字行之間沒有固定間距,但行與行之間總存在空隙。把文本區(qū)域向不同方向進行投影,通過分析投影點的分布情況確定文檔的傾斜角度。當投影方向與文本行方向一致時,投影點分布最為密集,也就是投影點的方差最小。

    本文通過對傾斜的文檔圖像旋轉(zhuǎn)不同的角度,進行投影測試,計算對應不同角度的投影點方差。將這些方差擬合成二次函數(shù),對函數(shù)求導,計算函數(shù)最小值對應的角,作為文檔的傾斜角度,進而對原始文檔進行旋轉(zhuǎn)變換,得到校正的電子文檔圖像。算法流程如圖1所示。

    圖1 算法流程圖

    2 文檔傾斜檢測

    2.1 圖像預處理

    首先對原始圖像進行灰度化處理,然后對圖片進行二值化處理。把原始文檔圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像如圖2(a)所示,再運用Otsu法進行閾值分割,得到二值化圖像,如圖 2(b)所示。

    (a)灰度文檔圖像

    2.2 投影測試

    在每個測試角度時都將文檔圖像中的每個黑點像素向y軸進行水平投影,計算投影坐標,再根據(jù)投影坐標計算投影方差。步驟如下:

    步驟一,選擇測試角度的范圍[-15°,15°],測試角度的精度為1°。

    步驟二,水平投影:對測試角度θ,把預處理后的傾斜文檔圖像中的每個黑點像素 (i,j)向y軸進行投影。投影坐標為

    同時統(tǒng)計對應投影坐標y的投影數(shù)量H(y)。

    把D(Y)記作對應該測試角度的投影方差σ2(θ)。

    2.3 二次函數(shù)擬合

    根據(jù)上述步驟得到每個測試角θ和其對應的方差σ2(θ),以測試角θ為自變量,以方差σ2(θ)為因變量。擬合二次函數(shù),表示為

    σ2(θ)=a0+a1θ1+a2θ2。

    通過投影測試得到的二次函數(shù)的數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 測試角及其對應的方差

    根據(jù)表1給出的數(shù)據(jù)擬合出一個二次函數(shù),如圖3所示。

    圖3 二次函數(shù)擬合圖像

    2.4 傾角計算

    根據(jù)方差最小化原則,最佳測試角對應的投影坐標方差應該最小,因此對擬合的二次函數(shù)σ2(θ)=a0+a1θ1+a2θ2求導數(shù),求得其駐點,從而計算函數(shù)的局部最小值。

    對上述擬合的二次函數(shù)求導,可得σ2(θ)=a1+2a2θ,令其等于0,得到函數(shù)最小值對應的角度,也就是文檔的傾斜角度:

    3 文檔傾斜校正

    得到圖像的傾斜角后,便可對圖像進行校正。對原始文檔進行旋轉(zhuǎn)變換,旋轉(zhuǎn)θ角。在進行旋轉(zhuǎn)變換時,采用雙線性插值算法計算校正圖像中每個像素點的灰度值。

    基于雙線性插值算法,將圖2的傾斜文檔圖像進行旋轉(zhuǎn)變換,校正后的文檔圖像如圖4所示。

    圖4 校正后的文檔圖像

    4 實驗結(jié)果

    4.1 傾斜檢測對比分析

    為了評判本文校正方法的性能,首先選擇1幅掃描后沒有傾斜的印刷文檔圖像,分別旋轉(zhuǎn)變換不同的角度,并記作真值。然后用3種校正方法進行傾角檢測。測試角度選擇為[-15°,15°],角度分辨率為1°。

    采用投影輪廓方差最大法,進行水平投影測試,計算投影輪廓值的方差,選擇最大方差對應的角度為傾斜角度。采用Hough變換法進行變換,在參數(shù)空間中選擇值最大的10個單元格。把這10個單元格對應的角度進行平均,作為傾斜角度。采用本文提出的擬合方差最小法,計算投影坐標方差,進行二次函數(shù)擬合,把函數(shù)最小值對應的角度作為傾斜角度。檢測結(jié)果如表2所示。

    表2 印刷文檔圖像的傾角檢測結(jié)果比較 (°)

    根據(jù)表2的檢測結(jié)果可知,本文提出的方法較投影輪廓方差最大法和Hough變換法準確度更高。

    再選取1幅拍照的手寫圖像,對其進行處理,分別用3種方法檢測傾斜角度,檢測精度如表3所示。

    表3 手寫拍照文檔圖像的傾角檢測精度比較 (°)

    根據(jù)表3的比較結(jié)果可知,通過本文提出的方法和Hough變換法都可以得到亞像素精度,檢測精度高,而輪廓方差最大法的檢測精度低。

    4.2 傾斜校正

    選取1幅掃描的印刷文檔圖像,該文檔圖像字字分明,運用本文提出的方法對其進行文本圖像傾角檢測和校正。掃描的印刷文檔圖像原圖和校正之后的對比圖如圖5所示。

    (a)傾斜的文檔圖像

    選取1幅拍照的手寫圖像,該圖像中不僅有純文字還有公式,因此具有一定的代表性。運用本文的方法,對其進行文本圖像傾斜的角度檢測和校正。拍照的手寫圖像原圖和校正之后的對比圖如圖6所示??梢钥吹郊词箞D像中的文字沒有印刷文檔那么字字分明,并且還帶有公式,但運用本文提出的方法仍然可以根據(jù)檢測出的傾斜角度進行準確的校正。

    (a)傾斜的文檔圖像

    5 結(jié)語

    通過分析文檔圖像的水平投影坐標點的分布,以水平投影方差最小化原則檢測傾斜文檔的傾斜角度。選擇一定范圍內(nèi)的離散角度進行投影測試,計算投影方差,把方差擬合成二次函數(shù),對

    擬合的二次函數(shù)求導,以計算出的函數(shù)最小值對應的角度作為文檔傾斜角度,進而對圖像進行旋轉(zhuǎn)校正。實驗證明,運用該方法計算出的傾斜角度具有較高的準確度和精度。

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