CN110705550A - 基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于图像处理领域,提供了基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法,包括以下步骤:S1、选定一个合适的阈值k,将输入图像I转化为二值图像,所述输入图像的大小为的H×W;S2、通过图像的中心矩计算图像的主轴方向θ,S3、根据计算得到的主轴方向,旋转图像,得到旋转后的校正图像;计算公式为:I′=roate(I,θ);其中,I’表示校正后的图像,rotate表示旋转函数,本发明算法简单、运行速度快,可以实现实时校正;获得的旋转角度精度高,可以广泛应用于文本图像的姿态校正领域。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法。
背景技术
图片作为重要的信息载体,图像中的文本信息是理解整个图像的重要内容。近年来随着信息自动化的发展,对文本图像的关注度越来越高。在以数码相机、计算机摄像头、拍摄手机等数字设备拍摄目标物时,由于拍摄距离、拍摄角度或者摄像头等原因,所拍摄的图像经常会产生各种各样的变形,这样的变形可能会影响往后的图像处理效果,从而达不到预期的处理效果。为了对拍摄的图像进行识别,有必要就行校正预处理。
图像校正就是从具有畸变的图像中消除畸变还原图像的处理过程。图像畸变,一般分为两类:系统畸变和随机畸变。系统畸变是设备成像过程中产生的电子图像畸变,有枕形失真、桶形失真等,现在一般的拍摄设备都能进行自我校正。随机畸变是在实践运用中,由于拍摄角度位置变化或者目标物卷曲等而导致所获得的图像产生缩放、旋转、透视畸变。随机畸变图像有三种:倾斜畸变、透视畸变和扭曲畸变。
对于旋转畸变,目前多数方法先用Hough变换检测出图像的倾斜角度,有坐标变换完成畸变图像的变换。基于Hough的方法,首先需要进行Hough变换,此过程计算量大且计算耗时;然后需要确定所检测出来的线段中哪些线段对应的角度是图像需要选择的角度。基于矩形角点的算法,通过获取矩形的角点,而后利用这些检测出来的角点进行坐标变换从而实现图像校正。此方法使用具有局限性。
综上所述,对于图像旋转畸变的校正,虽然目前有一些对应的算法,但是仍然具有诸多的局限。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足,提供了一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法,以解决多行文本的文本图像旋转畸变校正问题。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法,包括以下步骤:
S1、选定一个合适的阈值k,将输入图像I转化为二值图像,所述输入图像的大小为H×W,转换公式为:
其中,mask表示图像的二值函数,i,j分别表示图像像素在x方向和y方向的坐标,H表示图像的高度,W表示图像的宽度;
S2、计算图像的主轴方向θ,计算公式为:
其中,M11表示图像沿x方向的1阶,沿y方向的1阶的中心距,M20表示图像沿x方向的2阶,沿y方向的0阶的中心距中心距,M02表示图像沿x方向的0阶,沿y方向的2阶的中心距;
S3、根据计算得到的主轴方向,旋转图像,得到旋转后的校正图像;计算公式为:
I′=roate(I,θ);
其中,I’表示校正后的图像,rotate表示旋转函数。
所述步骤S2中,还还包括计算图像的中心矩的步骤,图像的中心矩的计算公式为:
所述步骤S2中,还包括计算图像的重心坐标的步骤,图像的重心坐标的计算公式为:
其中,m10表示图像沿x方向的1+y方向的0阶距;m00表示图像沿x方向的0+y方向的0阶距,m01表示图像沿x方向的0+y方向的1阶距。
图像的阶距的计算公式为:
其中,p表示x的阶次,q表示y方向的阶次。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
(1)本发明算法简单、运行速度快,可以实现实时校正;
(2)本发明获得的旋转角度精度高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法的步骤示意图;
图2为采用本发明实施例提供的一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法进行校正前后的图像示意图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚,下面将结合具体实施例和附图,对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例;基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法,包括以下步骤:
S1、利用大律法选定一个合适的阈值k,将输入图像I转化为二值图像,所述输入图像的大小为H×W,转换公式为:
其中,mask表示图像的二值函数,i,j分别表示图像像素在x方向和y方向的坐标;
S2、计算图像的主轴方向θ,计算公式为:
其中,M11表示图像沿x方向的1阶,沿y方向的1阶的中心距,M20表示图像沿x方向的2阶,沿y方向的0阶的中心距中心距,M02表示图像沿x方向的0阶,沿y方向的2阶的中心距;
其中,还还包括计算图像的中心矩的步骤,图像的中心矩的计算公式为:
通过(3)式可以知道,图像沿x方向的1阶,沿y方向的1阶的中心距M11,沿x方向的2阶,沿y方向的0阶的中心距M20,沿x方向的0阶,沿y方向的2阶的中心距M02的计算公式分为:
其中,m10表示图像沿x方向的1+y方向的0阶距;m00表示图像沿x方向的0+y方向的0阶距,m01表示图像沿x方向的0+y方向的1阶距。
其中,图像的阶距的计算公式为:
其中,p表示x的阶次,q表示y方向的阶次。
则由(8)式可以知道,图像沿x方向的1+y方向的0阶距m10,沿x方向的0+y方向的0阶距m00,沿x方向的0+y方向的1阶距m01的计算公式分别为:
则通过式(9)~(11),可以直接计算得到图像的各个阶距。
S3、根据计算得到的主轴方向,旋转图像,得到旋转后的校正图像;计算公式为:
I′=roate(I,θ); (12)
其中,I’表示校正后的图像,rotate表示旋转函数。
如图1所示,为采用本发明实施例提供的一种基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法进行校正前后的图像示意图,从图中可以看出,本发明的算法可以实现文本图像的姿态校正。
上面结合附图对本发明的实施例作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施例,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (4)
1.基于图像矩与投影法的文本图像的姿态校正算法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、选定一个合适的阈值k,将输入图像I转化为二值图像,所述输入图像的大小为H×W,转换公式为:
其中,mask表示图像的二值函数,i,j分别表示图像像素在x方向和y方向的坐标,H表示图像的高度,W表示图像的宽度;
S2、计算图像的主轴方向θ,计算公式为:
其中,M11表示图像沿x方向的1阶,沿y方向的1阶的中心距,M20表示图像沿x方向的2阶,沿y方向的0阶的中心距中心距,M02表示图像沿x方向的0阶,沿y方向的2阶的中心距;
S3、根据计算得到的主轴方向,旋转图像,得到旋转后的校正图像;计算公式为:
I′=roate(I,θ);
其中,I’表示校正后的图像,rotate表示旋转函数。
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