TR201819357T4 - Parçalı Veya Biçimi Bozuk Dörtgenel Görüntünün Düzeltilmesine Yönelik Yöntem - Google Patents
Parçalı Veya Biçimi Bozuk Dörtgenel Görüntünün Düzeltilmesine Yönelik Yöntem Download PDFInfo
- Publication number
- TR201819357T4 TR201819357T4 TR2018/19357T TR201819357T TR201819357T4 TR 201819357 T4 TR201819357 T4 TR 201819357T4 TR 2018/19357 T TR2018/19357 T TR 2018/19357T TR 201819357 T TR201819357 T TR 201819357T TR 201819357 T4 TR201819357 T4 TR 201819357T4
- Authority
- TR
- Turkey
- Prior art keywords
- point
- edge
- image
- straight line
- points
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000003702 image correction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 24
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/18—Image warping, e.g. rearranging pixels individually
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Geometry (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
Abstract
Buluş, parçalar halinde veya biçimi bozuk bir dörtgenel görüntünün düzeltilmesine yönelik bir yöntem ile ilgilidir. Yöntem, beş adımı, bir başka ifadeyle bir kenar noktanın tespiti, bir anormal kenar noktanın ortadan kaldırılması, düz çizgili bağlantı, tepe noktası hesaplaması ve görüntü düzeltme işlemini içermektedir. Parçalarına ayrılmış veya biçimi bozuk bir dörtgenel görüntünün düzeltilmesine yönelik yöntem, değerli dokümanlar, faturalar, nüfus cüzdanları ve benzeri gibi kâğıtlar için bir tanımlama yöntemine ve bir tanımlama sistemine uygulanmaktadır ve parçalar halinde olan veya biçimi bozuk olan değerli dokümanların, faturaların veya kağıtların görüntülerinde kenar tespitini ve eğilim düzeltme işlemini hızlı bir şekilde yürütebilmektedir.
Description
TEKNIK ALAN
Bulus, degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin bir görüntüsüne yönelik bir kimlik
saptama teknolojisi ve özellikle finans alaninda kagit para gibi degerli dokümanlarin, araba fisi
gibi faturalar veya nüfus cüzdani gibi kagitlarin bir dörtgenel görüntüsüne yönelik bir kenar
tespiti veya düzeltme yöntemi ile ilgilidir.
ONCEKI TEKNIK
Hareket halinde konum egilimin ve deformasyonun tipik olarak, bunlarin yerlestirilmesi prosesi
veya yüksek hizli hareketleri esnasinda degerli dokümanlarin, faturalarin ve kagitlarin
tanimlama yöntemleri için meydana gelmesinden dolayi, olusturulan bir görüntü genel olarak
egilimli veya biçimi bozuk bir görüntüdür. Toplanmis bir görüntü tanimlandiginda, ilk olarak bir
kenar tespiti ve bir egilim düzeltme islemi genel olarak toplanmis görüntüde uygulanmaktadir ve
egilim düzeltme isleminden sonra görüntü içerigi tanimlanmaktadir. Bu sekilde, kenar tespiti ve
egilim düzeltme islemi, degerli dokümanlar, faturalar veya kagitlara yönelik bir tanimlama
sisteminin tasarlanmasinda önemli etkenlerdir.
Kenar tespiti ve egilim düzeltime islemi prosesinde, degerli dokümanlarin, faturalarin veya
kagitlarin bir görüntüsü, asagidaki özelliklere sahiptir.
1. Sekil, dörtgeneldir, fakat dörtkenar genel olarak parçalar halindedir ve elde edilmesi
gerekenler, degerli dokümanlarin, faturalarin veya k“agitlarin parçalar halinde bozukluklarina
sahip kenarlaridir.
2. Tanimlama araçlari, tanimlama süresi ve depolama boslugu için yüksek taleplere
sahiptir. Ornegin, yaygin bir para yatirma ve çekme makinesi, oldukça hizli bir durumda
degerli bir ortami islemektedir. Birçok tanimlama maddesi, örnegin degerli doküman tipi
tanimlama, degerli doküman önek numarasi tanimlama, degerli doküman özgünlük
tanimlama ve degerli doküman siniflandirma tanimlama veya benzeri, her bir degerli
ortamin islenmesine dahil edilmektedir, bu sekilde kenar tespiti ve egilim düzeltme islemine
yönelik prosesin kisa olmasi gerekmektedir. Dahasi, daha degerli ortamlar, bir gömülü
platform gibi bir donanim platformunda islendigi için, depolama alanina dair talep
gereksinimleri de mevcuttur.
3. Degerli dokümanin olusturulan görüntü, tanimlama aparatinin bir hareketli
prosesinde tutarsiz sürtünme katsayilari gibi faktörlerden kaynakli olarak biçimi bozuk
edilmektedir veya kagitlarinin olusturulan görüntüsü, kagitlarin taranmasi prosesinde bir açi
probleminden dolayi trapezoid deformasyona sahiptir.
Yaygin bir kenar tespiti algoritmasi, Hough Transform'dur. Hough Transform, dikdörtgen
koordinat sistemini kutupsal koordinat sistemine eslestirmektir, örnegin bir düz çizgi, dikdörtgen
koordinat sisteminde y=kx+b olarak temsil edilmektedir ve kutupsal koordinat sisteminde r=x
cos(e)+y sin(6) olarak temsil edilmektedir ve dikdörtgen koordinat sisteminde herhangi bir düz
çizgi, kutupsal koordinat sisteminde bir noktaya tekabül etmektedir. Kenar tespiti, Hough
Transformru kullanilarak uygulandiginda, görüntüdeki kenar noktalari için, kutupsal koordinat
dönüsüm alanindaki ilgili noktalar (r, 9) hesaplanmaktadir, dönüsüm alanindaki ilgili noktalar
toplanmaktadir ve maksimum olarak dagitilan noktalar elde edilmektedir. Dahasi, tespit edilecek
bir kenarin bir düz çizgisindeki noktalar daha fazla elde edilmektedir ve kenarda bulunmayan
noktalar ortadan kaldirilmaktadir. Eslestirme prosesine dair her bir noktada bir kosinüs ve bir
sinüs hesaplamasinin uygulanmasi gerektigi için, hesaplama miktari büyüktür ve hesaplama
süresi, hesaplamanin kayan noktali hesaplamasi olmasindan dolayi uzundur.
Bir diger yaygin kenar tespit algoritmasi, Canny kenar tespitidir. Canny operatörü, optimizasyon
algoritmasina bagli bir kenar tespit operatörüdür, bu sekilde iyi bir sinyal-gürültü oranina ve iyi
tespit dogruluguna sahip olmaktadir. Ilk olarak, Gaussian filtrelemesi kullanilarak görüntü
üzerinde gürültü giderme islemi uygulanmaktadir. Daha sonrasinda, bir genlik degeri ve
gradyanin bir yönü, birinci dereceden kismi türevin sonlu farki ile hesaplanmaktadir. Daha
sonrasinda, gradyanin genlik degerinde bir maksimum olmayan süpresyon uygulanmaktadir.
Nihai olarak, kenar tespit edilmekte ve bir çift esikli algoritma ile birlestirilmektedir. Hesaplama
miktari büyüktür ve hesaplama süresi uzundur.
Bu sekilde, degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin parçalar halinde veya biçimi bozuk
görüntüsüne dair hizli bir kenar tespiti ve egilim düzeltmesi uygulayabilen bir yönteme ihtiyaç
duyulmaktadir.
yakalanan dijital görüntülerin islenmesine yönelik bir yöntem tarif edilmektedir. Yöntem sunlari
içermektedir: dokümanin dijital temsilini içeren bir veya birden fazla görüntü verisinin ve
dokümanin dijital temsili ile iliskili ses verisinin elde edilmesi; bir islemci kullanilarak, birden fazla
aday kenar noktasinin belirlenmesi, burada her bir aday kenar noktasinin belirlenmesi sunlari
içermektedir: bir dijital görüntü içerisinde bir veya birden fazla büyük analiz penceresinin
belirlenmesi; dijital görüntü içerisinde bir veya birden fazla küçük analiz penceresinin
belirlenmesi; her bir büyük analiz penceresinin bir veya birden fazla istatistik dagiliminin tahmin
edilmesi; her bir küçük analiz penceresi için hesaplanan bir veya birden fazla istatistik ve bir
veya birden fazla büyük analiz penceresi için tahmin edilen bir ilgili istatistik dagilimi arasinda
istatistiksel olarak önemli bir farkin mevcut olup olmadiginin belirlenmesi; istatistiksel olarak
önemli farkin mevcut olup olmadiginin belirlenmesinden sonra bir aday kenar nokta olarak
istatistiksel olarak önemli farkin mevcut oldugu her bir küçük analiz penceresinde bir noktanin
tayin edilmesi; birden fazla aday kenar noktaya bagli olarak bir dörtgenin dört tarafinin
belirlenmesi; ve dokümanin ve dörtgenin dijital temsilinin, bir mobil cihazin ekranina
gönderilmesi.
TEKNIGIN KISA AÇIKLAMASI
Problemi çözmek için, kenar tespit algoritmasinin hesaplama süresinin uzun oldugu önceki
teknikte, mevcut bulus, bir kagit paranin, faturanin veya kagidin bir parçalar halinde veya biçimi
bozuk görüntüsüne dair hizli kenar tespitinin ve egilim düzeltme isleminin uygulanmasina
yönelik bir yöntem saglamaktadir.
Bir kagit paranin, faturanin veya kagidin bir parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel
görüntünün düzeltilmesine yönelik yöntem sunlari içermektedir: adim 1, kenar noktasi tespiti:
burada kenar noktalari, toplanmis bir görüntüde bir görüntü bölgesi ve bir arkan plan bölgesi
arasinda bir gri tonlama degeri farki hizli bir sekilde kullanilarak tespit edilmektedir ve burada
kenar noktalar, bir kagit para görüntüsünün, dörtgenin bir seklinde olmasi ve görüntünün
kenarlarinin düz çizgiler olmasi özelligine bagli olarak AW'nin esit araliklarinda bir X yönünde,
toplanmis görüntünün her bir kenarinda hizli bir sekilde tespit edilmektedir, kisitli sayida kenar
noktalari elde edilmektedir, burada X yönü, görüntüde bir yatay yöndür; adim 2, anormal kenar
noktasinin ortadan kaldirilmasi: burada parçalardan, burusukluktan veya benzeri nedeniyle
tespit edilen anormal noktalar, düz çizgi uyumunun dogrulunu gelistirmek için ortadan
kaldirilmaktadir; istatistikler, parçalar halinde bir kenar bölümün, kagit paranin görüntüsünde
parçalar halinde olmayan bir kenar bölümünden daha küçük olmasi özelligine bagli olarak bitisik
kenar noktalarinin egimlerinin bir egim dagiliminda uygulanmaktadir ve sayisinin egim
dagiliminda en büyük olmadigi bir egim degerine tekabül eden kenar noktalar ortadan
kaldirilmaktadir; adim 3, düz çizgi baglantisi: burada en küçük kare baglantisi, bir kenar düz
çizgi denklemini elde etmek için anormal noktalar ortadan kaldirildiktan sonra elde edilen kenar
noktalarinin bir nokta kümesinde uygulanmaktadir; adim 4, tepe noktasi hesaplamasi: burada
bir üst kenar düz çizgi, bir alt kenar düz çizgi, bir sol kenar düz çizgi ve bir sag kenar düz çizgi,
üç adimin üzerinde olmasi vasitasiyla elde edilmektedir ve dörtgenin dört tepe noktasi, dört düz
çizginin kesisim noktasi çözülerek elde edilmektedir; ve adim 5, görüntü düzeltme islemi:
burada düzeltme isleminden önceki bir nokta ve düzeltilmis bir nokta arasindaki bir uygunluk,
düzeltilmis görüntüde ilgili bir noktayi elde etmek için bir ikili dogrusal dönüsüm alaninda bir
orijinal görüntüde bir noktada bir orantili X uzakliginin ve bir orantisal Y uzakliginin uygulanmasi
ile edinilmektedir ve kagit paranin görüntüsünün bir egilimi düzeltilmis görüntüsünü elde etmek
için bir gri tonlamali enterpolasyon uygulanmaktadir, burada dörtgenin üst kenarindaki iki tepe
noktasi, ayni dikey konuma sahiptir ve dörtgenin alt kenarindaki iki tepe noktasi, ayni dikey
konuma sahiptir.
Bir üst kenar noktasinin tespit edilmesine yönelik adim 1, sunlari içermektedir: 1.1, yukaridan
asagiya, bir düz çizgide (x=GENISLIK/2) üst kenar noktasinin arastirilmasi, burada elde edilen
bir kenar nokta, PointsSet_Up[indexo]=(x_up_indexo, y_up_indexo) olmaktadir ve GENISLIK,
görüntünün bir genisligini temsil etmektedir; 1.2, bir düz çizgide (x= x_up_indexo-AW) bir kenar
noktanin tespit edilmesi, burada y'nin bir arastirma araligi, [y_up_indexo-Ay, y_up_indexO+Ay]
olmaktadir ve arastirilan kenar noktasi, PointsSet_Up[index.1]=(x_up_index.1, y_up_index-1)
olmaktadir; 1.3, bir kaynak noktasi olarak P0intsSet_Up[index.1] ile 1.2tdeki islemin tekrar
edilmesi ve bir küme arastirma araligi içerisinde herhangi bir kenar nokta tespit edilmeyene
kadar kenar nokta tespitinin uygulanmasi; 1.4, bir düz çizgide (x= x_up_indexo+AW) bir kenar
noktasinin tespit edilmesi, burada yrnin bir arastirma araligi [y_up_indexo-Ay, y_up_indexo+Ay]
olmaktadir ve arastirilan kenar noktasi, PointsSet_Up[indexi]=(x_up_indeX1, y_up_indexi)
olmaktadir; 1.5, bir kaynak nokta olarak PointsSet_Up[indeX1] ile 1.4'teki islemin tekrar edilmesi
ve bir küme arastirma araliginda herhangi bir kenar nokta tespit edilmeyene kadar kenar
noktasi tespitinin uygulanmasi; ve 1.6, tespit edilen üst kenar noktalarin (PointsSet_Up[index.im],
P0intsSet_Up[indeX-im+1], ..... P0intsSet_Up[index.1], P0intsSet_Up[index0],
P0intsSet_Up[indeX1], ..... P0intsSet_Up[indexrm.1], PointsSet_Up[indexrm] bir nokta kümesinin
elde edilmesi.
Tercihen, anormal kenar nokta ortadan kaldirma isleminin adim 2'si, asagidakileri içermektedir:
2.1, egim hesaplamasi: burada iki bitisik üst kenar noktanin, PointsSet_Up[indeXn.1] ve
PointsSet_Up[indexn] oldugu ve iki bitisik üst kenar noktanin bir egiminin asagidaki sekilde
oldugu varsayilmaktadir
PointsSet _Uplindex ly - Points-Sci _Up[index_ i-_])'
PointsSeI _Up[index ].i - PoinisSct Up[index _,]. r
PointsSct __ Up[indexri ].x - PointsSct _ Up[indcxn_i].x = AW ,
bu sekilde
AW bir sabit oldugunda, k, egim belirlendiginde dogrudan ks ile temsil edilmektedir,
ks : PointsSel _ Up[indcxr_ ].y - PointsSet _ Up[indexn_1].y ,
2.2, egim dagilim istatistikleri: burada egim dagilim istatistigi, bir örnek olarak 1 olan
bir kantitatif standart alinarak uygulanmaktadir, bir üst kenarin, bir alt kenarin, bir sol
kenarin ve bir sag kenarin açilari genel olarak 90 dereceden daha azdir ve görüntüde
d'ort kenarin egilim açilarinin @dan daha az oldugu varsayilmaktadir, 2.1'de hesaplanan
egim (ks), bir tamsayidir, egimin bir maksimum degeri, kSmaks olarak temsil edilmektedir
ve egimin (ks) bir minimum degeri kSmin olarak temsil edilmektedir, daha sonrasinda
kmaks_ AI'V
1: = “"" :lan -8 =-tan0;
bu sekilde,
ramak; [tan(0) * AW] , .
ksmin =- [tan(0) * AW], burada [1, yuvarlamayi temsil etmektedir;
birikmis istatistik, bir [-[tan(9)*AW],[tan(9)*AW]] araligi içerisinde ks'de uygulanmaktadir ve
sayisinin egim dagiliminda en büyük olmadigi ks'ye tekabül eden noktalar elde edilmektedir;
2.3, anormal kenar noktasinin ortadan kaldirilmasi:
burada 2.2'de hesaplanan ksiye bagli olarak, sayisinin egim dagiliminda en büyük olmadigi
ks*ye tekabül eden noktalar, kenar noktalarinin nokta kümesinden ortadan kaldirilmaktadir
ve anormal noktalar ortadan kaldirildiktan sonra elde edilen üst kenar noktalarinin bir nokta
kümesi, PointsSet_Up_New olarak belirlenmektedir.
Tercihen, kenar düz çizgi denkleminin elde edilmesine yönelik adim 3, sunlari içermektedir:
çözülecek olan üst kenar düz çizgi denkleminin y=kx+b oldugunun, anormal noktalarin ortadan
kaldirilmasindan sonra elde edilen üst kenar noktalarinin nokta kümesinin P0intsSet_Up_New
oldugunun, X*in, P0intsSet_Up_New.x'i temsil ettigi, Y>nin, P0intsSet_Up_New.y'yi temsil ettigi
ve n, P0intsSet_Up_New*ün nokta sayisi oldugunun varsayilmasi, daha sonrasinda
b: (ZYl-k(ZX)_
burada kenar düz çizgi denklemleri, benzer bir sekilde sirasiyla alt kenar, sol kenar ve sag
kanar için elde edilmektedir.
Tercihen, düzeltilmesinden önceki nokta ve düzeltilmis nokta arasindaki uygunlugun elde
edilmesine yönelik adim 5, sunlari içermektedir: düzeltilmis görüntüde bir ilgili noktayi elde
etmek için bir ikili dogrusal dönüsümde bir orijinal görüntüdeki bir noktada X uzakliginin ve Y
uzakliginin uygulanmasi, burada dört tepe noktasinin (A, B, C ve D), adim 4iteki hesaplama
vasitasiyla elde edildigi varsayilmaktadir ve egilim düzeltmesinden sonraki ilgili noktalar
sirasiyla (Ai, B, C› ve D') olmaktadir, burada tepe noktasi (A), orijinal görüntünün üst sol tepe
noktasidir, tepe noktasi (B), orijinal görüntünün üst sag tepe noktasidir, tepe noktasi (C), orijinal
görüntünün alt sol tepe noktasidir ve tepe noktasi (D), orijinal görüntünün alt sag tepe
noktasidir; tepe noktasi (Ai), egilimi düzeltilmis görüntünün üst sol tepe noktasidir, tepe noktasi
(9), egilimi düzeltilmis görüntünün üst sag tepe noktasidir, tepe noktasi (0), egilimi düzeltilmis
görüntünün alt sol tepe noktasi ve tepe noktasi (Dr), egilimi düzeltilmis görüntünün alt sag tepe
noktasidir ve burada egilimi düzeltilmis görüntüdeki bir nokta (X'(X,, y!)) ve ilgili orijinal
görüntüdeki bir ilgili nokta (X(x, y)), sunlari içermektedir:
.1, y yönündeki uzakligin hesaplanmasi:
burada y yönünde düzeltilmis görüntüde bir noktanin (X') uzakligi, y' olmaktadir, benzer bir
sekilde her bir nokta (E*) ve bir nokta (Fr) ayrica y yönünde bir uzakliga (y*) sahiptir ve nokta
(Xi), nokta (Et) ve nokta (F'), orijinal görüntüde sirasiyla bir nokta (X), bir nokta (E) ve bir
noktaya (F) tekabül etmektedir;
noktanin (E) koordinatlari:
burada y yönünde noktanin (E') uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (A,C!) noktanin (E')
uzakligi, egilim düzeltme isleminden önce görüntüde düz çizgide (AC) noktanin (E)
hareketine tekabül etmektedir, bu da düz çizgide (A'Ci) noktanin (Er) hareketine
orantisaldir;
t :1), + ' ” O ),,- )
F yükseklik (' 4)
-r ' "1 yükseklik JC' JA
noktanin (F) koordinatlari:
y yönünde noktanin (F') uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (B'D=) noktanin (F=)
uzakligi, egilim düzeltme isleminden 'onceki görüntüde düz çizgideki (BD) noktanin (F)
hareketine tekabül etmektedir, bu da düz çizgideki (B'D') noktanin (Fr) hareketine
orantisaldir,
F B 1) 8
Jr: yß+ _'__°(,_Vp ya)
düzeltilmis görüntü, dörtgenin bir seklinde oldugu için,
YD! = Yo, VB› = YA. VF› = VE› olmaktadir;
bu sekilde,
x!” -xß +__TO(xD-XB)
bir baska ifadeyle, [formül 21:
xF = 'rB +yükse'k`li`k_ .(xD -xß)
.VP _ ya + [yükseklik . (y D y” )
.2, x yönünde uzaklik:
burada X yönünde düzeltilmis görüntüde noktanin (X*) uzakligi x' olmaktadir ve x
yönünde noktanin (Xr) hareketi, bir baska ifadeyle düz çizgide (E'Fy) noktanin (Xr)
hareketi, düz çizgide (EF) noktanin (X) hareketine orantisaldir,
noktanin (X) koordinatlari, noktanin (E) koordinatlarina ve noktanin (F) koordinatlarina
bagli olarak elde edilmektedir:
bir baska ifadeyle, [formül 3]:
XX xi'- +yükseklik (xF X5 )
v :vw---.Imi I -v
düzeltilmis noktadaki herhangi bir nokta (xi, y') ve ilgili orijinal görüntüdeki nokta (x, y)
arasindaki uygunluk, [formül1], [formül 2] ve [formüle 3] göre elde edilmektedir.
Tercihen, adim 5ite düzeltilmeden önceki nokta ve düzeltilmis nokta arasindaki uygunluk elde
edildiginde, kagit paranin tüm görüntüsünün bir düzeltilmis görüntüsü, x' degerinin, 0'dan
Genislik-Te geçmesi halinde ve y' degerinin, O'dan Yükseklik-Te geçmesi halinde elde
edilmektedir ve kagit parada ilgili bir kismi bölgenin düzeltilmis bir görüntüsü, x, degerinin, bir [0,
Genislik] araligi içerisinde degerlerin sadece bir bölümünden alinmasi ve/veya y' degerinin, bir
edilmektedir.
Tercihen, adim 5ite gri tonlamali enterpolasyon algoritmasi, En Yakin Komsu Enterpolasyonu,
ikili dogrusal enterpolasyonu veya yüksek dereceli enterpolasyonu içermektedir.
Mevcut bulusa göre parçalar halinde veya biçimi bozuk bir dörtgenel görüntünün düzeltilmesine
yönelik yöntem, kagit paralara, faturalara veya bir nüfus cüzdani gibi kagitlara yönelik bir
tanimlama yöntemine ve bir tanimlama sistemine uygulanabilmektedir. Parçalar halinde veya
biçimi bozuk dörtgenel görüntünün düzeltilmesine yönelik yöntemin adim 17inde, kenar nokta
tespiti, toplanmis görüntüde bir arka plan bölümü ve bir ön plan bölüm arasindaki bir farka bagli
olarak hizli bir sekilde uygulanmaktadir, bu sekilde çesitli gradyan operatörlerinin neden oldugu
bir komplike hesaplama önlenmekte ve kenar noktalarin tespit süresi azaltilmaktadir. Dahasi,
kenar nokta tespiti, görüntüde esit araliklarda uygulanmaktadir, bu sekilde kenar noktalarin
tespit süresi azaltilmaktadir. Ek olarak, bitisik kenar noktalarin koordinatlari birbirlerine yakin
oldugu için, bir sonraki kenar nokta, ayni seklin tespit edilmesi prosesinde önceki bir bitisik
kenar noktaya dair bilgiler kullanilarak tespit edilebilmektedir, bu sekilde kenar noktalarin bir
tespit kapsaminin daraltilmaktadir ve kenar noktalarin tespit süresi azaltilmaktadir. Adim 2'de
egim hesaplamasini uygulamak için basitlestirilmis bir hesaplama yöntemi önerilmektedir, kayan
noktali bölüm hesaplamasi ile yapilan bir egim hesaplamasi, tamsayi çikarma hesaplamasina
dönüstürülebilmektedir, bu sekilde hesap karmasikligi azaltilmaktadir ve hesaplama süresi de
azaltilmaktadir. Mevcut bulusa göre parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntünün
düzeltilmesine yönelik yöntem, bir kagit paranin, faturanin veya kagidinin parçalar halinde veya
biçimi bozuk görüntüde kenar tespiti ve egilim düzeltme islemini hizli bir sekilde uygulamaktadir.
SEKILLERIN KISA AÇIKLAMASI
Sekil 1, mevcut bulusun bir yapilandirmasina göre parçalar halinde veya biçimi bozuk bir
dörtgenel görüntünün düzeltilmesine yönelik bir yöntemin bir akim semasidir;
Sekil 2, kenarinin parçalar halinde oldugu bir görüntünün bir sematik diyagramidir;
Sekil 3, anormal nokta ortadan kaldirilmadan ayrinti baglantisinin bir sonucunun bir sematik
diyagramidir;
Sekil 4, anormal nokta ortadan kaldirma isleminden sonra kenar baglantisinin bir sonucunun bir
sematik diyagramidir; ve
Sekil 5, görüntü egilimi düzeltme isleminin bir sematik eslestirme diyagramidir.
Parametrelerin açiklamasi:
GENISLIK: tüm görüntünün genisligi
YUKSEKLIK: tüm görüntünün yüksekligi
Genislik: egilim düzeltme isleminden sonra görüntü genisligi
Yükseklik: egilim düzeltme isleminden sonra görüntü yüksekligi
x: bir yatay yönde görüntü degiskeni
y: bir dikey yönde görüntü degiskeni
üst kenar noktalarin (PointsSet_Up) nokta kümesi
alt kenar noktalarin (PointsSet_Up) nokta kümesi
sol kenar noktalarin (PointsSet_Left) nokta kümesi
sag kenar noktalarin (PointsSet_Right) nokta kümesi
üst kenar düz çizgi (Line_Up)
alt kenar düz çizgi (Line_Down)
sol kenar düz çizgi (Line_Left)
sag kenar düz çizgi (Line_Right)
AW: üst kenar noktalar ve alt kenar noktalar tespit edildiginde x yönünde bir adim araligi
Ay: üst kenar noktalar ve alt kenar noktalar tespit edildiginde y yönünde bir kayan aralik
AH: sol kenar noktalar ve sag kenar noktalar tespit edildiginde y yönünde bir adim araligi
Ax: sol kenar noktalar ve sag kenar noktalar tespit edildiginde x yönünde bir kayan aralik
YAPILANDIRMALARIN AYRINTILI AÇIKLAMASI
Mevcut bulusa göre parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntünün düzeltilmesine
yönelik yöntemi daha fazla açiklamak için, kapsamli bir açiklama, mevcut bulusun tercih edilen
bir yapilandirmasi ile baglantili olarak asagida verilecektir.
Parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntünün düzeltilmesine yönelik bir yöntemin bir
akim diyagrami olan Sekil 1'e referansla, yöntem bes adimi içermektedir, bir baska ifadeyle
asagida adim adim açiklanacak sekilde kenar nokta tespiti, anormal kenar noktasinin ortadan
kaldirilmasi, düz çizgi baglantisi, tepe noktasi hesaplama ve görüntü düzeltme islemini
içermektedir.
Adim 1: kenar nokta tespiti
Degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin bir görüntüleme prosesinde bir görüntü
bölgesinin ve bir arka plan bölgesinin gri tonlamali degerleri arasinda bir fark mevcuttur. Bu
farkla, arka planda olmayan görüntü bölgesinin her bir kenarinin kenar noktalari hizli bir sekilde
belirlenebilmektedir, bu sekilde çesitli gradyan operatörlerinin komplike hesaplamaya yol
açmasi önlenmektedir ve kenar noktalarinin tespit süresi azaltilmaktadir.
Ek olarak, degerli dokümanlar, faturalar veya kagitlar, dörtgen benzeri sekilde oldugu ve
kenarlar düz çizgiler oldugu için, tüm kenar noktalarin tespit edilmesi için gerekli degildir.
Sadece kisitli sayida kenar noktasinin, her bir kenar için tespit edilmesi gerekmektedir ve daha
sonrasinda, kenar baglanti, bir düz çizgi denklemi edinecek sekilde uygulanabilmektedir. Bu
sekilde, kenar nokta tespiti, görüntüde esit araliklarda uygulanmaktadir, bu sekilde kenar
noktalarin tespit süresi azaltilmaktadir.
Dahasi, bitisik kenar noktalarin koordinatlari birbirlerine yakin oldugu için, bir sonraki kenar
nokta, ayni kenarin tespit prosesinde önceki bir bitisik kenara dair bilgiler kullanilarak tespit
edilebilmektedir, bu sekilde kenar noktalarin bir tespit kapsami daraltilmaktadir ve kenar
noktalarin tespit süresi azaltilmaktadir.
Spesifik olarak, bir üst kenar noktanin bir tespit örneginde:
(1) bir üst kenar nokta, yukaridan asagiya bir düz çizgide (x=GENISLIK/2) arastirilmaktadir
ve elde edilen kenar nokta, PointsSet_Up[index0]=(x_up_indexo, y_up_indexo) olmaktadir;
(2) bir kenar nokta, bir düz çizgide (x: x_up_index0-AW) tespit edilmektedir, y'nin bir
arastirma araligi, [y_up_indexo-Ay, y_up_indexo+Ay] olmaktadir ve arastirilan bir kenar
nokta, PointsSet_Up[index.1]=(x_up_index-1, y_up_index-1) olmaktadir;
(3) (2)!deki islem, bir küme arastirma araligi içerisinde herhangi bir kenar noktasi tespit
edilmeyene kadar kenar nokta tespitini uygulamak için bir kaynak noktasi olarak
PointsSet_Up[index.1] ile tekrar edilmektedir;
(4) bir kenar noktai bir düz çizgide (x= X_up_indexo+AW) tespit edilmektedir, y=nin bir
arastirma araligi, [y_up_indexo-Ay, y_up_indexo+Ay] olmaktadir ve arastirilan bir kenar
nokta, PointsSet_Up[indexi]=(x_up_indexi, y_up_indeX1) olmaktadir;
(5) (4)'deki islem, bir küme arastirma araligi içerisinde herhangi bir kenar noktasi tespit
edilmeyene kadar kenar nokta tespitini uygulamak için bir kaynak noktasi olarak
PointsSet_Up[indeX1] ile tekrar edilmektedir;
(6) tespit edilen üst kenar noktalarin bir nokta kümesi, (P0intsSet_Up[index.im],
PointsSet_Up[index.im+1], ..... PointsSet_Up[index.1], P0intsSet_Up[indexo],
PointsSet_Up[index1], ..... P0intsSet_Up[indeer-1], P0intsSet_Up[indexrm] olmaktadir.
Adim 2: anormal kenar noktasinin ortadan kaldirilmasi
Görüntüde tespit edilen kenar noktalar, Sekil 2'de gösterildigi gibi degerli dokümanlarda,
faturalarda veya kâgitlarda parçadan, büzüsmeden veya benzerinden dolayi parçalar halinde
kenar noktalari içermektedir. Bu sebepten dolayi, tespit edilen kenar nokta kümelerinin hepsi bir
düz çizgide bulunmamaktadir, bu sekilde sonraki kenar düz çizgilerin baglanti dogruluguna dair
bir etkiye sahip olmaktadir. Bu sekilde baglantidan önce, anormal kenar noktanin ortadan
kaldirilmasi uygulanmaktadir.
Yapilandirmada, parçalar halinde bir kenar bölümün, degerli dokümanlarin, faturalarin veya
kagitlarin görüntüsünde parçalar halinde olmayan bir kenar bölümden daha küçük olmasi
özelligine bagli olarak, istatistik, bitisik kenar noktalarin egimlerinin bir egiminde
uygulanmaktadir ve sayisinin egim dagiliminda en büyük oldugu bir egim, baglanacak olan bir
düz çizginin egim olarak alinmaktadir ve tüm egimlerin, en büyük egim araliginda oldugu kenar
noktalar ortadan kaldirilmaktadir. Burada, belirgin olarak, egim hesaplama ve egim dagilim
istatistigi basitlestirilmektedir.
Benzer bir sekilde, üst kenari bir örnek olarak alarak, hesaplama asagidaki adimlara göre
uygulanmaktadir:
(1) egim hesaplamasi
Adim 1'de kenar nokta tespitinde, kenar nokta tespiti, Awrnin esit araliklarinda x yönünde
uygulanmaktadir; iki bitisik üst kenar noktanin, P0intsSet_Up[indexn-1] ve PointsSet_Up[indexn]
olmasi varsayilarak, iki bitisik üst kenar noktanin bir egimi asagidaki gibidir
PoiimSci ljp[inilcx,.]..i' Pointßct l..lp[iiidcxn,]hr-
PoiiilsSct L_lp[iiidcxrl]..\' - PoiiitsSct l.`p[indcxc l]..\':;\Il'
k I PointsSci _Up[indcx]y I P0inl›Sci _Llp[indcx, 1.) .
AW bir sabit oldugu için, egim hesaplandiginda, k, dogrudan ks ile temsil edilmektedir,
k` PoinIsSct_L`p[indcxw].y P0ini›Sct_Up[indcx, l]._v .
Bu sekilde, kayan noktali bölme hesaplamasiyla bir egim hesaplamasi, tamsayi çikarma
hesaplamasi olarak basitlestirilmektedir.
(2) egim dagilim istatistigi
Egim dagiliminda bir kantitatif istatistik uygulanmaktadir. Bir güncel uygulamada, egimin
kantitatif istatistigi, egimin çözülmesi dogruluguna bagli olarak tasarlanabilmektedir; bir baska
ifadeyle, egim dagilim istatistigi, 1 olan bir kantitatif standartla veya 2 olan bir kantitatif
standartla bir egim degerinde uygulanabilmektedir. Kantitatif standardin 2 oldugu bir durumda,
iki bitisik egimin dagilimlari birlesiktir ve bir birlesik istatistik uygulanmaktadir.
Egim dagilim istatistigi, 1 olan kantitatif standardi bir 'örnek olarak alinarak asagida
açiklanmaktadir.
Tipik olarak, bir üst kenarin, bir alt kenarin, bir sol kenarin ve bir sag kenarin açilari, 90
dereceden daha küçüktür. Sistemde dört kenarin egilim açilarinin @dan daha küçük olmasi
gerekliligi varsayilarak, yukaridaki adimda (1) hesaplanan egim (ks), bu sekilde bir tam sayidir,
bir maksimum ks degeri, ksmakS olarak temsil edilmektedir ve minimum bir ks degeri, kSmin olarak
temsil edilmektedir, daha sonrasinda:
bu sekilde,
k - [iuniowxii']
ksmin = - [tan(9)*AW], burada [], yuvarlamayi temsil etmektedir, çünkü ks, bir tamsayidir;
birlesik istatistik, bir [-[tan(9)*AW],[tan(9)*AW]] araligi içerisinde ks'de uygulanmaktadir ve daha
sonrasinda, sayisinin egim dagiliminda en büyük oldugu ks elde edilmektedir;
(3) anormal kenar noktasinin ortadan kaldirilmasi
Yukarida açiklandigi gibi, degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin görüntüsünün bir
kenarinin parçalar halinde oldugu veya benzeri oldugu bir durumda, parçalar halinde bölümde
tespit edilen bir kenar noktasi, ayni çizgide gerçek kenar olarak bulunmamaktadir ve parçalar
halinde bölümünde tespit edilen kenar noktanin bir egimi, gerçek kenardan farklidir. Dahasi,
parçalar halinde bölümün, tüm kenarin bir yarisindan daha az oldugu varsayilarak, sayisinin
egim dagiliminda en büyük oldugu ks, adim (2) vasitasiyla hesaplanabilmektedir ve daha
sonrasinda tüm sayinin egim dagiliminda en büyük olmadigi ks'ye tekabül eden noktalar, kenar
noktalarin nokta kümesinden ortadan kaldirilmaktadir. Anormal noktalarin ortadan
kaldirilmasindan sonra elde edilen üst kenar noktalarin bir nokta kümesi, PointsSet_Up_New
olarak belirlenmektedir.
Adim 3, düz çizgi baglantisi: bir düz çizgi denklemini elde etmek için anormal noktalarin ortadan
kaldirilmasindan sonra elde edilen nokta kümesinde en küçük kare baglantisi uygulanmaktadir.
Çözülecek olan üst kenar düz çizgi denkleminin y=kx+b oldugu varsayilarak, anormal noktalarin
ortadan kaldirilmasindan sonra elde edilen üst kenar noktalarin nokta kümesi,
PointsSet_Up_New olmaktadir, burada X, P0intsSet_Up_New.x'i temsil etmektedir, Y,
PointsSet_Up_New.yiyi temsil etmektedir, n, P0intsSet_Up_Newideki nokta sayisidir, daha
sonrasinda
k : nZXi' 2x:) ,
1› (Zil-MEN)
Benzer bir sekilde, alt kenar, sol kenar ve sag kenar için, ilgili kenar düz çizgi denklemleri,
sirasiyla yukarida açiklanan adimlar vasitasiyla elde edilmektedir. Sekil 3 ve Sekil 4'te
gösterildigi gibi, anormal noktanin ortadan kaldirilmasindan 'önce kenar baglantisinin etkisi,
anormal noktanin ortadan kaldirilmasindan sonra kenar baglantinin etkisinden farklidir ve
anormal noktanin ortadan kaldirilmasindan sonra kenar baglantisinin etkisi, parçalar halinde
veya biçimi bozuk olmayan bir görüntünün kenarina daha yakindir.
Adim 4, tepe noktasi hesaplamasi: dört tepe noktasi, dört kenarin düz çizgileri çözülerek elde
edilmektedir.
Kesisim noktalari, bir baska ifadeyle dortgenin tepe noktalari, bir iki kesisen çizgi denklemi
çözülerek elde edilmektedir.
Sekil 5'te gösterildigi gibi üst kenar düz çizginin ve sol kenar düz çizginin bir kesisim noktasi
çözülmektedir ve üst sol tepe noktasi (A) elde edilmektedir, üst kenar düz çizginin ve sag kenar
düz çizginin bir kesisim noktasi çözülmektedir ve üst sag tepe noktasi (B) elde edilmektedir, alt
kenar düz çizginin ve sol kenar düz çizginin bir kesisim noktasi çözülmektedir ve alt sol tepe
noktasi (C) elde edilmektedir ve alt kenar düz çizginin ve sag kenar düz çizginin bir kesisim
noktasi çözülmektedir ve alt sag tepe noktasi (D) elde edilmektedir.
Adim 5, düzeltme görüntüsü: egilimi düzeltilmis görüntünün içerigi edinilmektedir.
Degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin görüntüsü toplandiktan sonra, uygulamada
degerli dokümanlarin, sadece faturalarin veya kagitlarin içeriginin bir bölümünün
tanimlanmasina yönelik bir gereksinim olabilmektedir. Ornegin, sadece bir nüfus cüzdani
sayisinin, bir nüfus cüzdani tanimlandiginda tanimlanmasi gereklidir. Ayrica, bir faturanin alt
sag kösede sadece iki boyutlu bir kod, bir fatura tanimlandiginda tanimlanmasi gereklidir.
Bu sekilde, burada açiklanan egilim düzeltme islemi sadece degerli dokümanlarin, faturalarin
veya kagitlari tüm görüntüsü için degil, ayrica degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin
görüntüsünde ilgili bir kismi bölge için geçerli olabilmektedir.
Bir düzeltme prosesi, iki adimi içermektedir:
(1) düzeltme isleminden önce ve düzeltmeden sonra bir dönüsüm iliskisinin hesaplanmasi
X uzakligi ve Y uzakligi, düzeltilmis görüntüde bir ilgili noktayi elde etmek için bir ikili dogrusal
dönüsüm alaninda bir orijinal görüntüdeki bir noktada uygulanmaktadir.
Dört tepe noktasinin (A, B, C ve D), adim 4*te hesaplama vasitasiyla elde edildigi varsayilarak,
egim düzeltme isleminden sonraki ilgili noktalar sirasiyla (Ai, 3,0* ve D') olmaktadir.
Egilimi düzeltilmis görüntüdeki bir nokta (X=(x', y7)) ve ilgili orijinal görüntüdeki (egilim düzeltme
isleminden önceki bir görüntü) bir ilgili nokta (X(x, y)) arasindaki bir uygunluk asagida
hesaplanmaktadir.
(1.1), y yönündeki uzaklik ilk olarak hesaplanmaktadir:
y yönünde düzeltilmis görüntüdeki bir noktanin (X') uzakligi, y' olmaktadir, benzer bir
sekilde her bir nokta (E') ve bir nokta (F7) ayrica y yönünde bir uzakliga (yi) sahiptir ve
nokta (Xr), nokta (E) ve nokta (F”), orijinal görüntüde sirasiyla bir noktaya (X), bir
noktaya (E) ve bir noktaya (F) tekabül etmektedir.
noktanin (E) koordinatlari:
Y yönünde noktanin (E') uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (AiC') noktanin (Ey) uzakligi,
egilim düzeltme isleminden 'önce görüntüde düz çizgideki (AC) noktanin (E) hareketine tekabül
etmektedir, bu da düz çizgide (AO) noktanin (El) hareketine orantisaldir.
› 1' :-1 i .
bir baska ifadeyle, [formül 1]:
y yönünde noktanin (F') uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (B=D=) noktanin (F') uzakligi,
egilim düzeltme isleminden önceki görüntüde düz çizgideki (BD) noktanin (F) hareketine
tekabül etmektedir, bu da düz çizgideki (B'D') noktanin (F5) hareketine orantisaldir,
. i›' . n'düzeltilmis görüntü, d'ortgenin bir seklinde oldugu için,
yD` = yc., ya, = yAi, yF, = yEtolmaktadir;
bu sekilde,
bir baska ifadeyle, [formül 2]:
1* B _yükseklik ( 1' B)
(1.2) x yönünde uzaklik:
x yönünde düzeltilmis görüntüde noktanin (X') uzakligi x' olmaktadir ve x yönünde
noktanin (Xi) hareketi, bir baska ifadeyle düz çizgide (ESF') noktanin (Xt) hareketi, düz
çizgide (EF) noktanin (X) hareketine orantisaldir.
Noktalarin (X) koordinatlari, noktanin (E) koordinatlarina ve noktanin (F) koordinatlarina bagli
olarak elde edilmektedir:
*x 11+, _ 'Ür 3;)
bir baska ifadeyle, [formül 31:
 I genislik ( I I:)
Bu sekilde, düzeltilmis noktadaki herhangi bir nokta (x', y') ve ilgili orijinal görüntüdeki nokta (X,
y) arasindaki uygunluk, [formül 1], [formül 2] ve [formül 3]'e göre elde edilmektedir.
Tercihen, degerli dokümanlarin, faturalarin veya kagitlarin tüm görüntüsünün bir düzeltilmis
görüntüsü, x' degerinin, O'dan Genislik-Te geçmesi halinde ve y' degerinin, Ordan Yükseklik-Te
geçmesi halinde elde edilmektedir ve degerli dokümanlarda ilgili bir kismi bölgenin düzeltilmis
bir görüntüsü, x, degerinin, bir [0, Genislik] araligi içerisinde degerlerin sadece bir bölümünden
alinmasi ve/veya y' degerinin, bir [0, Yükseklik] araligi içerisinde degerlerin sadece bir
bölümünden alinmasi halinde elde edilmektedir. X1 ve y' deger araliklari, uygulamadaki güncel
gereksinimlere bagli olarak ayarlanabilmektedir.
(2) gri tonlamali enterpolasyon
Egilim düzeltme isleminden önceki nokta ve egilim düzeltme isleminden sonraki nokta
arasindaki uygunluk elde edildikten sonra, bir gri tonlamali enterpolasyon algoritmasi,
düzeltilmis görüntünün iyi devamliliga ve tutarliliga sahip olmasi için bir nihai düzeltilmis
görüntünün elde edilmesi için gereklidir. Bir spesifik enterpolasyon yontemi, En Yakin Komsu
Enterpolasyonu, ikili dogrusal enterpolasyonu, yüksek dereceli enterpolasyonu veya benzerini
içermektedir. Hesaplama süresi açisindan, En Yakin Komsu Enterpolasyonu, en kisa süreye
sahiptir, ikili dogrusal enterpolasyon daha uzun bir süreye sahiptir ve yüksek dereceli
enterpolasyon, en uzun süreye sahiptir. Enterpolasyon sonrasi düzgünlük açisindan, yüksek
dereceli enterpolasyon en iyisidir, ikili dogrusal enterpolasyon daha az iyidir ve En Yakin Komsu
Enterpolasyonu en kötüsüdür. Bir enterpolasyon yöntemi, uygulamadaki güncel tanimlama
gereksinimlerine bagli olarak seçilebilmektedir.
Yapilandirmaya göre parçalar halinde veya biçimi bozuk d'ortgenel görüntünün düzeltilmesine
yönelik yöntem, degerli dokümanlar, faturalar veya kagitlar gibi bir dokümanin tanimlama
teknolojisine uygulanmaktadir ve tanimlama isleminde hiz ve dogrulugu gelistirmektedir.
Yukarida, mevcut bulusun sadece tercih edilen yapilandirmalari açiklanmaktadir, yukarida
açiklanan tercih edilen yapilandirmalarin, mevcut bulusu kisitlayici olarak görülmemesi gerektigi
ve mevcut bulusun koruma kapsaminin, ekteki istemlere göre belirlenen kapsama göre oldugu
belirtilmelidir.
Claims (5)
1.6, tespit edilen üst kenar noktalarin (PointsSet_Up[index-im], P0intsSet_Up[index.im+1], ........ P0intsSet_Up[index.1], P0intsSet_Up[indexo], PointsSet_Up[indeX1],........ PointsSet_Up[indexrm-1], P0intsSet_Up[indexrm] bir nokta kümesinin elde edilmesi. istem 1'e göre kagit paranin, faturanin veya kagidin parçalarina ayrilmis veya biçimi bozuk dörtgenel görüntüsünün düzeltilmesine yönelik yöntem olup, özelligi anormal nokta ortadan kaldirilmasina ait adim 2'nin, asagidakileri içermesidir: 2.1, egim hesaplamasi: burada iki bitisik üst kenar noktanin, P0intsSet_Up[indexn.1] ve PointsSet_Up[indexn] oldugu ve iki bitisik üst kenar noktanin bir egiminin asagidaki sekilde oldugu varsayilmaktadir: ü PoinlsSci H Up[indexr].x PointsSct *Up[indcxn PointsSet_Up[indcxu ].x - PointsSet _ Up[indcxn_,].x = AW . k _ PoinisSct _ Llp[indcxn].y - PointsSet_ IJp[indeng,].y AW bir sabittir ve k, egim tahmin edildiginde dogrudan ks ile temsil edilmektedir, ks = PointsSet_Up[indexn].y - PointsSet _ L.'p[indcx,, ,].y 1( ~= ks 2.2, egim dagilim istatistigi: burada egim dagilim istatistigi, 1 olan bir kantitatif standardi bir örnek olarak alarak uygulanmaktadir, bir 'üst kenarin, bir alt kenarin, bir sol kenarin ve bir sag kenarin açilari genel olarak 90 dereceden daha azdir ve görüntüdeki d'ort kenarin egilim açisinin, @dan daha az oldugu; 2.1'de hesaplanan egimin (ks), bir tamsayi oldugu, egimin (ks) bir maksimum degerinin, kSmaks olarak temsil edildigi, ve egimin (ks) minimum bir degerinin ksmin olarak temsil edildigi varsayilmaktadir, daha sonrasinda bu sekilde, ks =[tan(9)*AW], ksmm = _[ mio) * Ali-"l, burada [], yuvarlamayi temsil etmektedir; birlesik istatistik, bir [-[tan(9)*AW], [tari(0)*AW]] araligi içerisinde (ks) üzerinde uygulanmaktadir ve sayisinin egim dagiliminda en büyük olmadigi (ks)'ye tekabül eden noktalar elde edilmektedir; ve
2.3, anormal kenar noktasinin ortadan kaldirilmasi: burada 2.2”de hesaplanan (ks)›ye bagli olarak, sayisinin egim dagiliminda en büyük olmadigi (ks),ye tekabül eden noktalar, kenar noktalarinin nokta kümesinden ortadan kaldirilmaktadir ve anormal noktalar ortadan kaldirildiktan sonra elde edilen üst kenar noktalarinin bir nokta kümesi, PointsSet_Up_New olarak belirlenmektedir.
3. istem ?ye göre kagit paranin, faturanin veya kagidin parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntüsünün düzeltilmesine yönelik yöntem olup, özelligi kenar düz çizgi denkleminin edinimine yönelik adim 3rün asagidakileri içermesidir: çözülecek olan üst kenar düz çizgi denkleminin y=kx+b oldugu varsayilarak, anormal noktalar ortadan kaldirilmasindan sonra elde edilen üst kenar noktalarin nokta kümesi, PointsSet_Up_New olmaktadir, X, PointsSet_Up_New.x'i temsil etmektedir, Y, PointsSet_Up_New.y'yi temsil etmektedir ve n, PointsSet_Up_New'de bulunan nokta sayisidir, daha sonrasinda b z (2 Y) -kiZXr burada kenar düz çizgi denklemleri, benzer bir sekilde sirasiyla alt kenar, sol kenar ve sag kanar için elde edilmektedir.
4. istem 3'e göre kagit paranin, faturanin veya kagidin parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntüsünün düzeltilmesine yönelik yöntem olup, özelligi düzeltilmeden önceki nokta ve düzeltilmis nokta arasinda uygunlugun edinilmesine yönelik adim Siin asagidakileri içermesidir: düzeltilmis görüntüde bir ilgili noktayi elde etmek için bir ikili dogrusal dönüsümde bir orijinal görüntüdeki bir nokta üzerindeki X uzakliginin ve Y uzakliginin uygulanmasi, burada dört tepe noktasinin (A, B, C ve D), adim 4'teki hesaplama vasitasiyla elde edildigi varsayilmaktadir ve egilim düzeltmesinden sonraki ilgili noktalar sirasiyla (A', B', C' ve D') olmaktadir, burada tepe noktasi (A), orijinal görüntünün üst sol tepe noktasidir, tepe noktasi (B), orijinal görüntünün üst sag tepe noktasidir, tepe noktasi (C), orijinal görüntünün alt sol tepe noktasidir ve tepe noktasi (D), orijinal görüntünün alt sag tepe noktasidir; tepe noktasi (A'), egilimi düzeltilmis görüntünün üst sol tepe noktasidir, tepe noktasi (8), egilimi düzeltilmis görüntünün üst sag tepe noktasidir, tepe noktasi (0), egilimi düzeltilmis görüntünün alt sol tepe noktasidir ve tepe noktasi (Dr), egilimi düzeltilmis görüntünün alt sag tepe noktasidir ve burada egilimi düzeltilmis görüntüdeki bir nokta (X'(x*, y7)) ve egilimi düzeltilmis görüntüye tekabül eden ilgili orijinal görüntüdeki bir ilgili nokta (X(x, y)) arasindaki bir uygunlugun hesaplanmasi, asagidakileri içermektedir: 5.1, y yönündeki uzakligin hesaplanmasi: burada y yönünde düzeltilmis görüntüdeki bir noktanin (X') uzakligi, y' olmaktadir, benzer bir sekilde her bir nokta (E') ve bir nokta (F=) ayrica y yönünde bir uzakliga (y)) sahiptir ve nokta (Xi), nokta (E') ve nokta (F5), orijinal görüntüde sirasiyla bir noktaya (X), bir noktaya (E) ve bir noktaya (F) tekabül etmektedir; noktanin (E) koordinatlari asagidaki gibidir: burada y yönünde noktanin (E') uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (A=C=) noktanin (E*) uzakligi, egilim düzeltme isleminden önce görüntüde, düz çizgide (A*C') noktanin (E') hareketine orantisal olan düz çizgideki (AC) noktanin (E) hareketine tekabül etmektedir; bir formülü (1) elde etmek üzere x 2)( +4?' x. -x E 1" yükseklik ( C ") .v 1: = %4 + uy_ ° (fc ` yA) yükseklik noktanin (F) koordinatlari asagidaki gibidir: y yönünde noktanin (Fr) uzakligi, bir baska ifadeyle düz çizgide (B'D') noktanin (F') uzakligi, egilim düzeltme isleminden önceki görüntüde, düz çizgideki (B'D') noktanin (F') hareketine orantisal olan, düz çizgideki (BD) noktanin (F) hareketine tekabül etmektedir, x, -iß+ i' v 0(xD rB) VI *IM* v 'WD-Ja) .90' . B düzeltilmis görüntü, bir dörtgen seklindedir, YDi = yo, yB» = yA›. YFi = ye. olmaktadir; 5 bu sekilde, yi; - yü +Vî.(yn _}'ß) bir formülü (2) elde etmek üzere: yükseklik
5.2, x yönünde uzakligi asagidaki gibidir: 15 burada x yönünde düzeltilmis görüntüde noktanin (X') uzakligi x' olmaktadir, ve x yönünde noktanin (X1) hareketi, bir baska ifadeyle düz çizgide (E'F') noktanin (X') hareketi, düz çizgide (EF) noktanin (X) hareketine orantisaldir, noktanin (X) koordinatlari, noktanin (E) koordinatlarina ve noktanin (F) koordinatlarina bagli olarak elde edilmektedir: bir formülü (3) elde etmek üzere: A E genislik ( I' '5) düzeltilmis noktadaki herhangi bir nokta (x', y') ve ilgili orijinal görüntüdeki nokta (x, y) arasindaki uygunluk, [formül1], [formül 2] ve [formül 31'e göre elde edilmektedir. Istem 4ie göre kagit paranin, faturanin veya kagidin parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntüsünün düzeltilmesine yönelik yöntem olup, özelligi adim 5'te düzeltilmeden önceki nokta ve düzeltilmis nokta arasindaki uygunluk edinildiginde, kagit paranin tüm görüntüsüne ait bir düzeltilmis görüntüsünün, x' degerinin, O'dan Genislik-Te geçmesi halinde ve y* degerinin, O*dan Yükseklik-te geçmesi halinde elde edilmesi ve kagit parada ilgili bir kismi bölgenin düzeltilmis bir görüntüsünün, x' degerinin, bir [0, Genislik] araligi içerisinde degerlerin sadece bir bölümünden alinmasi ve/veya y' degerinin, bir [0, Yükseklik] araligi içerisinde degerlerin sadece bir bölümünden alinmasi halinde elde edilmesidir. Istem 3 ila 5Sden herhangi birisine göre kâgit paranin, faturanin veya kagidin parçalar halinde veya biçimi bozuk dörtgenel görüntüsünün düzeltilmesine yönelik yöntem olup, özelligi adim 5iteki gri tonlamali enterpolasyon algoritmasinin, En Yakin Komsu Enterpolasyonunu, ikili lineer enterpolasyonu veya yüksek dereceli enterpolasyonu içermesidir.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310733877.7A CN103679638A (zh) | 2013-12-25 | 2013-12-25 | 残缺或变形的四边形图像的校正方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TR201819357T4 true TR201819357T4 (tr) | 2019-01-21 |
Family
ID=50317095
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TR2018/19357T TR201819357T4 (tr) | 2013-12-25 | 2014-10-13 | Parçalı Veya Biçimi Bozuk Dörtgenel Görüntünün Düzeltilmesine Yönelik Yöntem |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9773299B2 (tr) |
EP (1) | EP3089103B1 (tr) |
CN (1) | CN103679638A (tr) |
AU (1) | AU2014373249B2 (tr) |
CL (1) | CL2016001485A1 (tr) |
TR (1) | TR201819357T4 (tr) |
WO (1) | WO2015096535A1 (tr) |
ZA (1) | ZA201604301B (tr) |
Families Citing this family (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679638A (zh) | 2013-12-25 | 2014-03-26 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 残缺或变形的四边形图像的校正方法 |
CN104361672B (zh) * | 2014-10-14 | 2017-03-15 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种对纸币折角进行检测的方法 |
KR102279026B1 (ko) * | 2014-11-07 | 2021-07-19 | 삼성전자주식회사 | 적어도 하나의 객체를 포함하는 영상에서 객체를 추출하여 보정한 영상을 제공하는 장치 및 방법 |
CN106845508B (zh) | 2015-12-07 | 2019-05-17 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种检测图像中信息卡的方法、装置和系统 |
CN106023136B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-02-12 | 北京小米移动软件有限公司 | 边界优化方法及装置 |
CN106874818B (zh) * | 2016-08-30 | 2019-11-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数字对象唯一标识符doi识别方法与装置 |
JP6714477B2 (ja) * | 2016-09-09 | 2020-06-24 | 株式会社アドテックエンジニアリング | 基板角位置特定方法 |
CN106898083A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-27 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种用于纸币的图像处理方法及装置 |
CN106960184B (zh) * | 2017-03-08 | 2020-03-31 | 南昌航空大学 | 一种书本边框的图像定位方法 |
US10140693B2 (en) * | 2017-03-23 | 2018-11-27 | Intergraph Corporation | Motion imagery corner point sequencer |
CN107169493A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-09-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 信息识别方法及装置 |
CN109035266B (zh) * | 2017-06-08 | 2022-11-15 | 杭州睿沃科技有限公司 | 一种利用普通摄像完成身份证便携扫描的方法 |
CN107451569A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-12-08 | 深圳易嘉恩科技有限公司 | 一种自动识别并裁切扫描件中票据的方法 |
CN107563330B (zh) * | 2017-09-04 | 2020-10-16 | 南京邮电大学 | 一种监控视频中的水平倾斜车牌矫正方法 |
US20210209393A1 (en) * | 2018-07-06 | 2021-07-08 | Rakuten, Inc. | Image processing system, image processing method, and program |
US11881043B2 (en) | 2018-07-06 | 2024-01-23 | Rakuten Group, Inc. | Image processing system, image processing method, and program |
CN109034050B (zh) * | 2018-07-23 | 2022-05-03 | 顺丰科技有限公司 | 基于深度学习的身份证图像文本识别方法及装置 |
CN109413330A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-01 | 深圳市博纳思信息技术有限公司 | 一种证件照片智能换背景方法 |
CN109493383B (zh) * | 2018-11-23 | 2022-02-11 | 深圳市威尔德医疗电子有限公司 | 超声图像中内中膜厚度的测量方法、服务器及存储介质 |
CN110490886B (zh) * | 2019-07-31 | 2022-04-01 | 武汉大学 | 一种针对倾斜视角下证件图像的自动纠正方法及系统 |
CN111091505B (zh) * | 2019-11-26 | 2022-06-24 | 浙江大学 | 基于古典概型的影印图像倾斜纠正方法 |
CN113052896B (zh) * | 2019-12-27 | 2023-03-28 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 视觉定位方法及装置 |
CN112085708B (zh) * | 2020-08-19 | 2023-07-07 | 浙江华睿科技股份有限公司 | 产品外轮廓中的直线边缘的缺陷检测方法及设备 |
CN112633275B (zh) * | 2020-12-22 | 2023-07-18 | 航天信息股份有限公司 | 一种基于深度学习的多票据混拍图像校正方法及系统 |
CN113255579B (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-24 | 上海建工集团股份有限公司 | 一种施工监测异常采集数据自动识别与处理的方法 |
CN114648542A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-21 | 联宝(合肥)电子科技有限公司 | 一种目标物提取方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN115082935A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-09-20 | 网易有道信息技术(北京)有限公司 | 用于对文档图像进行矫正的方法、设备及存储介质 |
CN116030120B (zh) * | 2022-09-09 | 2023-11-24 | 北京市计算中心有限公司 | 一种识别并校正六边形的方法 |
CN115861357B (zh) * | 2023-02-27 | 2023-06-20 | 常州微亿智造科技有限公司 | 基于k均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10208056A (ja) * | 1997-01-16 | 1998-08-07 | Honda Motor Co Ltd | 直線検出方法 |
US6433896B1 (en) | 1997-06-10 | 2002-08-13 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus |
US6111996A (en) | 1998-03-13 | 2000-08-29 | Northern Telecom Limited | Optical multiplexer/demultiplexer |
JP4508553B2 (ja) * | 2003-06-02 | 2010-07-21 | カシオ計算機株式会社 | 撮影画像投影装置、及び撮影画像の補正方法 |
JP2005316755A (ja) * | 2004-04-28 | 2005-11-10 | Nec Electronics Corp | 2次元矩形コードシンボル読み取り装置及び2次元矩形コードシンボル読み取り方法 |
JP4289414B2 (ja) * | 2007-03-27 | 2009-07-01 | セイコーエプソン株式会社 | 画像変形のための画像処理 |
CN102222229B (zh) * | 2011-07-28 | 2015-12-02 | 陈庆武 | 手指静脉图像预处理方法 |
CN102521806B (zh) * | 2011-12-04 | 2014-10-22 | 山东大学 | 基于消失线的长方体表面透视变形的矫正方法 |
US9165188B2 (en) * | 2012-01-12 | 2015-10-20 | Kofax, Inc. | Systems and methods for mobile image capture and processing |
CN103679638A (zh) | 2013-12-25 | 2014-03-26 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 残缺或变形的四边形图像的校正方法 |
-
2013
- 2013-12-25 CN CN201310733877.7A patent/CN103679638A/zh active Pending
-
2014
- 2014-10-13 US US15/104,334 patent/US9773299B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2014-10-13 AU AU2014373249A patent/AU2014373249B2/en not_active Ceased
- 2014-10-13 WO PCT/CN2014/088484 patent/WO2015096535A1/zh active Application Filing
- 2014-10-13 EP EP14875817.0A patent/EP3089103B1/en not_active Not-in-force
- 2014-10-13 TR TR2018/19357T patent/TR201819357T4/tr unknown
-
2016
- 2016-06-13 CL CL2016001485A patent/CL2016001485A1/es unknown
- 2016-06-24 ZA ZA2016/04301A patent/ZA201604301B/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103679638A (zh) | 2014-03-26 |
US20160314563A1 (en) | 2016-10-27 |
WO2015096535A1 (zh) | 2015-07-02 |
EP3089103A1 (en) | 2016-11-02 |
CL2016001485A1 (es) | 2016-12-30 |
US9773299B2 (en) | 2017-09-26 |
ZA201604301B (en) | 2017-08-30 |
EP3089103A4 (en) | 2017-01-11 |
AU2014373249A1 (en) | 2016-06-30 |
AU2014373249B2 (en) | 2017-08-31 |
EP3089103B1 (en) | 2018-12-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TR201819357T4 (tr) | Parçalı Veya Biçimi Bozuk Dörtgenel Görüntünün Düzeltilmesine Yönelik Yöntem | |
US10360689B2 (en) | Detecting specified image identifiers on objects | |
US10586321B2 (en) | Automatic detection, counting, and measurement of lumber boards using a handheld device | |
US20120294528A1 (en) | Method of Detecting and Correcting Digital Images of Books in the Book Spine Area | |
JP2014057306A (ja) | 画像位相一致を用いた文書画像の二値化及び分割 | |
WO2010140159A2 (en) | Edge detection | |
WO2005038699A1 (en) | Method and image processing device for analyzing an object contour image, method and image processing device for detecting an object, industrial vision apparatus, smart camera, image display, security system, and computer program product | |
Masood et al. | Corner detection by sliding rectangles along planar curves | |
WO2023231262A1 (zh) | 基于视觉振频识别的提升钢丝绳张力检测方法 | |
US20200193561A1 (en) | Automatic Detection, Counting, and Measurement of Lumber Boards Using a Handheld Device | |
Pan et al. | An efficient method for skew correction of license plate | |
CN107092909B (zh) | 基于三角形相似定理的角度检测算法 | |
Adipranata et al. | Feature extraction for java character recognition | |
Raducanu et al. | Skew detection using the radon transform | |
Yan et al. | A boosted decision tree approach to shadow detection in scanning electron microscope (SEM) images for machine vision applications | |
WO2011052598A1 (ja) | 画像特徴抽出装置、画像特徴抽出方法、画像認識装置、及び画像認識方法 | |
Li et al. | A novel method of straight-line extraction based on Wallis filtering for the close-range building | |
Satzoda et al. | Gradient angle histograms for efficient linear hough transform | |
EP3872707A1 (en) | Automatic detection, counting, and measurement of lumber boards using a handheld device | |
JP2621810B2 (ja) | 図形検出方法及び装置 | |
Matz | The Utilization of the Radon Transform for the Extraction of the Orientation of Linear Features in Binary Images | |
Xiaodi et al. | Application of image processing methods in edge detection of potential field data | |
Pratyusha et al. | A Copy Move Forgery Detection Scheme Based on Dynamic SURF Feature Detection and Block Matching | |
Karić et al. | Automated form processing system based on Sobel operator | |
Li et al. | Research on straight-line extraction for aerial images |