面向智能手机拍摄的变形文档图像校正

摘要

智能手机拍摄的图像中经常会出现变形的文档图像,变形的文档图像影响文本的识别和后期图像处理等工作,而现有的变形文档图像校正方法存在校正类型单一和校正效果不理想的问题。针对以上问题,提出了一种基于最小化重投影的变形文档图像校正方法。该方法首先通过文本域轮廓检测,合并文本域轮廓来获取文本行连通域。然后利用主成分分析法PCA在行连通域生成文本关键点。最后通过最小化关键点和其投影点之间的距离获取重采样参数,再对变形的页面进行最小化重投影来进行文档图像校正。校正后识别率得到有效提高,相比现有方法,所提方法取得了更好的识别效果,且使用消融实验验证了文本域合并和最小化重投影这2个模块对识别性能的提升效果。