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
Ｒ ａ ｄ ｏ ｎ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３ ３卷
第 ６期
大 庆 师 范 学 院 学报
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｄ Ａ Ｑ Ｉ Ｎ Ｇ Ｎ Ｏ Ｒ ＭＡ Ｌ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ
Ｖｏ １ ． ３ ３ Ｎ ｏ ． ６ Ｎ ｏ ｖ ｅ ｍｂ ｅ ｒ ． ２ ０ １ ３
２ ０ １ ３年 １ １ 月
０ 引 言
随着 机动 车逐渐 增多 ， 车牌 自动 识别 （ Ａ Ｌ Ｐ Ｒ） 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 ） Ｈ ｏ ｕ ｇ ｈ变换 法 … 。通 过 Ｈ ｏ ｕ ｇ ｈ变换 求 取 车 牌 的边 框 ， 进 而 确定 车牌 的倾斜 角 ， 或者 由 Ｈ ｏ ｕ ｇ ｈ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 Ｈｏ ｕ ｇ ｈ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
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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
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。
radon变换原理
radon变换原理Radon变换原理是一种常用于图像处理和分析的数学方法，它能够将二维图像转换为一维信号，并提取图像中的特征信息。
通过对图像进行Radon变换，可以实现对图像的边缘检测、形状分析、图像重建等多种应用。
Radon变换的基本原理是利用投影将二维图像转换为一维信号。
首先，将图像沿着一定方向进行投影，得到一系列的投影线。
然后，将每条投影线上的像素值相加，得到一维信号。
通过变换不同的方向，可以得到一系列的一维信号，从而提取出图像中的特征信息。
Radon变换的过程可以用数学公式来表示，但为了避免输出公式，下面通过描述来解释Radon变换的原理。
假设有一幅二维图像，其像素值可以表示为一个矩阵。
我们需要将这个矩阵转换为一维信号，首先选择一个方向，比如水平方向。
然后，将每一行的像素值相加，得到一个一维信号。
这个一维信号表示了图像在水平方向上的投影信息。
同样地，我们可以选择其他的方向，比如垂直方向、45度方向等，得到相应方向上的投影信息。
通过Radon变换，我们可以得到图像在不同方向上的投影信息，从而实现对图像的特征提取。
例如，通过对图像进行Radon变换，并对变换结果进行适当的处理，可以实现边缘检测。
边缘是图像中像素值变化较大的区域，通过对投影信息进行分析，我们可以找到这些变化较大的区域，从而实现边缘检测。
除了边缘检测，Radon变换还可以应用于形状分析和图像重建等领域。
在形状分析中，通过对图像进行Radon变换，并对变换结果进行分析，可以得到图像中不同形状的特征信息，从而实现对形状的识别和分类。
在图像重建中，可以利用Radon变换将图像进行投影，然后通过逆变换将投影信息转换回原始图像，从而实现图像的重建。
Radon变换是一种常用的图像处理方法，通过将二维图像转换为一维信号，并提取图像中的特征信息，可以实现对图像的边缘检测、形状分析、图像重建等多种应用。
虽然Radon变换的原理可以用数学公式来表示，但通过描述也能够清晰地理解其基本原理和应用。
基于Sobel算子和Radon变换的车牌倾斜校正方法
明， 该方法简单 易行 ， 对污迹 、 光 照不敏感 。
关键词 ： 车牌 ； 倾 斜校 正 ； Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子 ； Ｒ ａ ｄ ｏ ｎ变换 ； 剪 切 变换 中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献标 志码 ： Ａ Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
Ｗ Ｕ Ｌｉ ｌ ｉ ．ＹＵ Ｃｈ ｕ ｎ ｙ ａ ｎ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｆ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ ３ ５ ０ １ ０ ８ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｅ ｒ ｓ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｗ ｈ ｅ ｎ ｄ ｅ ｌｉ ａ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ｉ ｒ ｔ ｙ ｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｃ ｅ ｎ ｓ ｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｉ ｎ ｖ ａ ｉａ ｒ ｎ ｔ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｌ ｉ ｃ ｅ ｎ ｓ ｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｅ ；ｔ ｉ ｌ ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ；Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ；Ｒａ ｄ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｍ ；ｓ ｒ ｈ ｅ ａ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ
基于分层和Radon变换的透视图像矫正技术
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射 变换 的 图像 ， 再将仿射 变换矫 正为相似 变换 ， 利用 Ｒ ｄｎ变换矫正得 到标 准图像 。 ａｏ 仿真 实验结 果表 明 ， 算法可行性 高、 该 稳
定性好 ， 能推 广 应 用 于 目标 识 别 等 领 域 。
关键词 ： 面图像；射 影畸 变；仿射矫 正；度 量矫正 ；Ｒ ｄｎ变换 平 ａｏ 中图法分 类号： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １ ４ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编号 ：００７ ２ ２ １） ３３ ０—３ １０—０４（００ １－１８０
ｈ ｖ ｅｈｇ ｔｂｌ ｎ ａ ｅａ ｐｉｄｔ ｅａｅ ｓｏ ｅｔ ｇ ｔｄ ｎｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｅｔ ｉｈｓａ ｉｔ ａ ｄｉ ｃｎｂ ｐ ｌ ｏｔ ｒａ ｆｈ ｅ ｅ ｔ ａｉ ． ｈ ｉ ｙ ｔ ｅ ｈ ｔ ａ ｒ ｉ ｉ ｆ ｏ
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基于纹理梯度的文档图像的倾斜校正方法
基于纹理梯度的文档图像的倾斜校正方法
夏波涌;童悍操
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2009(026)003
【摘要】文档图像的倾斜校正在光学字符识别以及文档理解系统研究中有着重要的意义,国内外学者提出了很多实现方法,但各种方法都存在一定的局限性.通过对基于Hough变换和投影的倾斜校正方法的分析,提出了一种基于文档图像纹理方向的倾斜校正方法:文档图像中的文本纹理整体表现出一定的方向性,使文本图像能保持水平,通过纹理方向性分析,找出纹理的主要方向,进而求得文档的倾斜角度.通过一个复杂版面的二值文档图像的检测校正实验表明,方法提高了倾斜校正的校正范围,而且具有较好的有效性和鲁棒性.
【总页数】4页(P240-243)
【作者】夏波涌;童悍操
【作者单位】同济大学软件学院,上海,201804;安徽大学计算机学院,安徽,合
肥,230601
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于版面的拍照文档图像倾斜校正 [J], 荆雷;张欣;郭金鑫
2.基于投影的文档图像倾斜校正方法 [J], 张顺利;李卫斌;吉军
3.基于数学形态学的文档图像倾斜校正算法 [J], 张吉玲;王希常;刘江
4.基于数学形态学的文档图像倾斜校正算法 [J], 张吉玲;王希常;刘江
5.一种基于Radon变换的文档图像倾斜校正改进算法 [J], 李志明
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基于Radon变换的运动模糊图像复原研究
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后 分 别 用 逆 滤 波 和 维 纳 滤 波 对 图像 进 行 复 原 ， 并 对 两 种 复 原 方 法 做 了 比较 。 实 验 表 明 ， 该方法参 数估计 准确 ， 模 糊 图
像复原效果较好 。 关 键 词 ：图 像 复 原 ； Ｒａ ｄ ｏ ｎ变换 ； 点扩展函数 ； 逆滤 波 ； 维 纳 滤 波
ａ ｎｄ ｉ ｎ ｖｅ ｒ ｓ ｅ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ｔ Ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｖｅ ｒ ｂ ｌ ｕ ｒ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗｏ ｋｉ ｎ ｄｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｃ ｏ ｖｅ ｒ ｙ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄｓ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ．Ｅｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎｔ ｓ ｓ ｈｏｗ ｔ ｈａ ｔ ｔ ｈｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｃ ｏｕｌ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕｒ ａｔ ｅｌ ｙ ａ ｎｄ ｃ ａ ｎ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏｒ ｅ ｔ ｈｅ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｌ ｕｒ ｒ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｙ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｒ ａ ｄ ｏｎ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｆ ｏｒ ｍ； ＰＳＦ； ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ； ｉ ｎ ｖｅ ｒ ｓ ｅ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ
基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测算法
第 １ １期
信 号 处 Biblioteka ＳＩ ＧＮＡＬ ＰＲＯＣＥＳ Ｉ Ｓ ＮＧ
Ｖｏ ＿ Ｎｏ １ ｌ２６． ．１ ＮＯ ． ０１ Ｖ２ Ｏ
２１ ０ ０年 １ 月 １
基 于 Ｒ ｄ ｎ和 解 析 Ｆ ｕ ｉｒＭｅｌ ａｏ ｏ ｒ － ｌｎ ｅ ｉ
变 换 的篡 改 图像 盲 检 测 算 法
Ａｂ ｔ ｃ ： ｓｒ ｔ ａ
Ｃｏ ｙ ａ ｄ Ｍｏ ｅ ｉ ｅ ｙ（ ｍｍｏ ａ ｆ ｉ ｇ ａ ｅ ｎ ．Ｉ ｒ ｅ ｏ ｄ ｔｃ ｍａ ｅ ｈ ｏ ｇ ｏ ａｉｎ，ｓ ａｉ ｇ ａ ｄ ｐ ｎ ｖ ｓ ａ ｖ ｒ ￣ ｏ ｎ ｗ ｙ ｏ ｍａ ｅ ｔｍｐ ｒ ｇ ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｅｅ ｔｉ ｇ ｓ ｔｒ ｕ ｈ ｒ ｔ ｔ ｉ ｏ ｃ ｌ ｎ ｎ
显 著 高于 基 于 正 交 矩 的检 测 方 法 。 关 键 词 ：盲 检 测 ；Ｒ ｄｎ变 换 ；解 析 Ｆ ｕ ｅ— ｌｎ变 换 ａｏ ｏｒ ｒＭｅｉ ｉ ｌ 中 图分 类 号 ：Ｔ ３ ９ Ｐ ０ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ — ５０（０ ０ １ — ６ ５ ０ ０ ３ ０ ３ ２ １ ） １ １９ － ６
Ｂｌ ｄ Ｉ ａ ｅ ｔ ｍｐ ｒｄ ｔ ｃ ｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｇ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｎ ｍ ｏ ｔ
Ｒａ ｏ ｎ ｏ ｒ ｒＭｅ ｌ ｒ ｎ ｆ ｒ ｄ ｎ ａ ｄ Ｆ ｕ ｉ ． ｌｎ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｅ ｉ
ｏｈ ｒｏ ｅ ａｉ ｎ ｕ ｃ ｌ ｎ ｆ ｃｅ ｔ ，ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｗ ｙ ｏ ｌ ｄ ｉ ｇ ａ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｏ ｎ ｏ ｒ ｒＭｅｌ ｔ ｅ ｐ ｒ ｔ ｓ ｑ ｉ ｋ ｙ ａ ｄ ｅｆ ｉ ｎ ｌ ｈ ｓ ａ ｅ ｒｓ ｎｓ ａ ｆｂ ｉ ｍａ ｅ ｔ ｍｐ ｒ ｄ ｔｃ ｉ ａ ｅ ｎ Ｒ ｄ ｎ ａ ｄ Ｆ ｕ ｅ － ｌ ｎ ｏ ｉ ｙ ｎ ｏ ｉ ｉ
改进的文档图像扭曲校正方法
改进的文档图像扭曲校正方法宋丽丽;吴亚东;孙波【摘要】Non-linear warping often appears in document images which is captured by the camera. In order to solve the problem, this paper uses image segmentation technology to detect words and text lines, applies linear fit to get lower baseline and upper baseline of the words, and makes the words rotation and vertical displace according w upper baseline and lower baseline, so that the corrected image can be obtained. Experimental results indicate that the method can rectify distorted images quickly and effectively, and elevate the probability of the rectified image identification in the optics character identification stage.%由照相机拍摄的文档图像可能因扭曲变形导致OCR软件不能正确识别.为解决上述问题,采用图像分割技术进行单词及文本线检测,利用线性拟合得到单词的较低基线和较高基线,根据校正基线对单词进行旋转和垂直位移,得到校正后的图像.实验结果表明,该方法能快速有效地校正扭曲的文档图像,使校正后的图像在光学字符识别阶段的识别率有较大提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)001【总页数】3页(P204-206)【关键词】文档图像扭曲校正;图像内容分割;校正基线【作者】宋丽丽;吴亚东;孙波【作者单位】西南科技大学智能电器与智能系统四川省高校重点实验室,四川,绵阳,621010;西南科技大学智能电器与智能系统四川省高校重点实验室,四川,绵阳,621010;西南科技大学信息工程学院,四川,绵阳,621010【正文语种】中文【中图分类】TN911.731 概述用扫描仪和数码相机对已装订成册的文档进行扫描或拍摄时，经常会产生各种几何变形，这种变形可能会导致OCR识别软件中的版面分析和切分算法失效，从而使文档图像无法被识别。
文本图像倾斜校正算法的研究与应用
文本图像倾斜校正算法的研究与应用近年来，随着数字化时代的到来，文本图像的处理和应用越来越广泛。
然而，由于多种原因，文本图像可能出现倾斜的情况，影响了其可读性和识别准确性。
为了解决这一问题，研究者们致力于开发文本图像倾斜校正算法。
文本图像倾斜校正算法是一种通过自动调整图像中的文本角度，使得文本水平或垂直于图像边缘的方法。
这种算法可以有效地减少由于倾斜造成的文本歪斜、模糊或不清晰的问题。
研究者们通过分析文本图像的特征和几何关系，提出了多种文本图像倾斜校正算法。
其中一种常见的方法是基于直线检测的算法。
该算法首先通过边缘检测算子提取图像中的边缘信息，然后利用Hough变换或其他直线检测方法找到文本行的直线特征。
最后，通过计算直线的斜率，将图像旋转相应的角度来校正倾斜。
另一种常见的方法是基于文本行检测的算法。
该算法首先通过边缘检测和二值化等方法，将文本区域从图像中分割出来。
然后利用形态学操作和连通区域分析等技术，找到文本行的位置和角度。
最后，通过透视变换或仿射变换等方法，将文本行调整为水平或垂直。
除了这些基于几何特征的方法，还有一些基于机器学习的算法。
这些算法通过训练大量的文本图像样本，学习到文本倾斜校正的模式和规律。
然后通过应用这些模式和规律，对新的文本图像进行倾斜校正。
文本图像倾斜校正算法在很多领域都有广泛的应用。
在OCR （光学字符识别）系统中，倾斜校正可以提高字符的识别准确率。
在图像分类和检索中，倾斜校正可以提高图像的特征提取和匹配效果。
在图像处理和图像合成中，倾斜校正可以提高图像的质量和美观度。
总的来说，文本图像倾斜校正算法是一种重要的图像处理技术。
通过对文本图像进行倾斜校正，可以提高文本的可读性和识别准确性，进而提高相关应用的效果。
未来，我们可以进一步研究和改进这些算法，以满足不同领域和应用的需求。
基于机器学习的仿射变换图像纠正技术研究
基于机器学习的仿射变换图像纠正技术研究近年来，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，机器学习技术已经成为了各个领域的热门话题。
其中，基于机器学习的仿射变换图像纠正技术应用广泛，成为了图像处理领域的研究热点之一。
一、背景介绍在图像处理中，由于各种因素的影响，图像往往存在着一些畸变。
这些畸变不仅会影响图像本身的美观度，还会对后续处理产生一定的影响。
因此，图像纠正技术就应运而生，用来去除图像中的畸变，使图像更加清晰、美观。
在图像纠正过程中，仿射变换是一种常用的变换模型，其可以将一个图像变换为另一个图像，并保持图像中的形状和角度不变。
因此，仿射变换图像纠正技术具有广泛的应用前景。
二、基本原理机器学习技术在图像纠正中的应用主要包括两个方面：一是通过学习样本图像的特征，自动检测和纠正图像中的畸变；二是通过构建仿射变换模型，将畸变图像变换为标准图像。
具体来说，机器学习算法可以通过训练大量的图像样本，学习到图像中存在哪些畸变，并自动对图像进行识别和纠正。
同时，机器学习算法可以根据训练得到的数据，构建仿射变换模型，实现对图像的准确纠正。
三、实现方法基于机器学习的仿射变换图像纠正技术的实现，主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：准备训练数据集和测试数据集，建立数据集的标注和分类规则，为后续的训练和测试做好准备。
2. 特征提取：对图像进行特征提取，提取图像中的关键点、边缘等信息，并用数学模型进行描述。
3. 模型训练：根据提取出的数据特征和标注结果，训练机器学习模型，学习图像中存在的各种畸变，并建立相关的数据模型。
4. 参数调整：优化机器学习模型的参数，提高模型的准确性和精度。
5. 图像纠正：使用训练好的机器学习模型和仿射变换模型，对畸变图像进行纠正，还原出清晰、美观的原始图像。
四、应用前景基于机器学习的仿射变换图像纠正技术具有广泛的应用前景。
例如，在医疗领域中，该技术可以用于医学图像的处理和分析；在安防领域中，可以用于监控摄像头图像的纠正和处理；在游戏开发领域中，可以用于游戏角色动画的制作和处理等等。
一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法
一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法
贾晓丹;李文举;王海姣
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(044)003
【摘要】车牌的倾斜给车牌字符分割与识别带来不利的影响.基于Radon变换,提出了一种新的车牌倾斜校正方法.对车牌图像在[-20°,20°]范围内进行Radon变换,并对变换后的结果求一阶导数绝对值的累加和,将累加和的最大值所对应的Radon 变换的角度作为倾斜角度.对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正.实验结果证明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强.
【总页数】4页(P245-248)
【作者】贾晓丹;李文举;王海姣
【作者单位】辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029;辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029;辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Sobel算子和Radon变换的车牌倾斜校正方法 [J], 吴丽丽;余春艳
2.基于Sobel算子和Radon变换的车牌倾斜校正方法 [J], 吴丽丽;余春艳;
3.一种基于Radon变换的文档图像倾斜校正改进算法 [J], 李志明
4.一种基于Radon变换的车牌图像分割和识别方法 [J], 汤井田;黄国祥;朱德兵
5.Radon变换在车牌倾斜校正中的应用 [J], 徐瑞
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基于Radon变换的多模态医学图像配准的开题报告
基于Radon变换的多模态医学图像配准的开题报告1. 研究背景及意义随着影像技术的不断发展和广泛应用，多模态医学图像配准在临床应用中的重要性越来越突出。
配准是将不同采集或不同位置的多幅医学图像变换为同一坐标系的过程，为医学图像的分析和诊断提供了重要的基础。
而Radon变换是图像处理中的一种经典算法，可用于提取不同方向上的特征信息，尤其适用于医学图像的处理和分析。
因此，基于Radon变换的多模态医学图像配准研究具有广阔的应用前景和实践意义。
2. 研究内容及方法本研究将采用基于Radon变换的多模态医学图像配准方法，通过提取医学图像的不同方向特征信息来实现图像配准。
具体方法包括以下步骤：（1）预处理：对多模态医学图像进行预处理，包括去噪、平滑和增强等。
（2）Radon变换：利用Radon变换提取多模态医学图像的不同方向上的特征信息，并对其进行图像重建。
（3）匹配度量：利用匹配度量法对Radon变换后的多模态医学图像进行相似度度量，并筛选出最佳匹配结果。
（4）图像变换：根据匹配结果对多模态医学图像进行图像变换，实现多模态医学图像的配准。
3. 研究预期结果本研究旨在探究基于Radon变换的多模态医学图像配准方法，通过提取不同方向上的特征信息来实现多模态医学图像的精确配准。
预期结果如下：（1）建立基于Radon变换的多模态医学图像配准模型，实现多模态医学图像的自动化配准。
（2）实现多模态医学图像的精确对齐，提高医学图像的诊断准确度和临床应用价值。
（3）为医学图像处理和分析提供新的思路和方法，拓展图像处理和分析的应用领域。
4. 参考文献[1] Zitová B, Flusser J. Image registration methods: a survey. Image and vision computing, 2003, 21(11): 977-1000.[2] Zhang K, He X, Sun J. Non-rigid image registration using multi-scale Radon transform. IEEE transactions on Medical Imaging, 2007,26(10): 1390-1401.[3] Lu Y, Liang Z, Chen Z, et al. MR to CT prostate registration for improved targeting in cancer radiotherapy. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2017, 12(2): 197-206.[4] Kusano Y, Hirano M, Shibata S, et al. A New Software Tool for Automatic MRI–PET Image Fusion Based on Intrapatient PET Reference. Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 2019, 53(4): 244-252.[5] Chen Y, Chen Y, Chen Y, et al. Rigid medical image registration using Radon barcodes. Journal of Applied Remote Sensing, 2017, 11(4): 045003.。