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Matlab图像处理——文档图像倾斜角检测及校正_基于matlab文档图像矫正系统研究与设计

基于matlab文档图像矫正系统研究与设计

Matlab霍夫变换可用于图像中的直线检测和提取,具有广泛的应用,例如文档图片校正。本文将介绍如何使用Matlab霍夫变换对文档图片进行校正,以获得更准确的视觉效果。

一、Matlab霍夫变换简介

霍夫变换是一种图像处理技术,用于检测直线的存在和提取。Matlab霍夫变换可根据给定的图像提取直线,以在二维平面上表示直线。这有助于将图像中的直线定位和提取。

二、文档图片校正的流程

预处理图片→检测直线→计算旋转角度→调整图片角度

先来看下效果:

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三、Matlab实现文档图片校正

下面是Matlab霍夫变换实现文档图片校正的示例代码:

  1. clear
  2. clc
  3. %% 预处理图片
  4. I=imread('1.png'); % 读入拍摄的图片
  5. level=graythresh(I); % 通过Otsu方法确定二值化阈值
  6. bw=im2bw(I,level); % 将图片二值化
  7. figure(1);imshow(bw);
  8. %% 检测直线
  9. [m,n]=size(bw); % 获取图片尺寸
  10. pMax=round(sqrt(m^2+n^2)); % 确定p和theta的最大值
  11. thetaMax=180;
  12. countMatrix=zeros(pMax,thetaMax); % 初始化计数矩阵
  13. % 对每一个像素进行处理
  14. for i=1:m
  15. for j=1:n
  16. if bw(i,j)==0 % 如果该像素为黑色
  17. for theta=1:thetaMax % 对每一个theta进行处理
  18. p=floor( abs( i*cos(pi*theta/180) + j*sin(pi*theta/180) ) ); % 计算p
  19. countMatrix(p+1,theta)=countMatrix(p+1,theta)+1; % 在计数矩阵对应位置加1
  20. end
  21. end
  22. end
  23. end
  24. [m,n]=size(countMatrix); % 获取计数矩阵尺寸
  25. %% 找到计数矩阵中最大值和对应的theta
  26. for i=1:m
  27. for j=1:n
  28. if countMatrix(i,j)>countMatrix(1,1)
  29. countMatrix(1,1)=countMatrix(i,j); %获取最多曲线的相交点
  30. angle=j; %获取相交点处对应的角度,原点到直线的垂线 与X轴的夹角
  31. end
  32. end
  33. end
  34. %% 计算旋转角度,调整图片角度
  35. if angle<=90
  36. rot=-angle;
  37. else
  38. rot=180-angle;
  39. end
  40. pic=imrotate(I,rot); % 计算出的角度进行旋转
  41. figure
  42. imshow(pic);

本文介绍了如何使用Matlab霍夫变换实现文档图片校正。通过预处理图片、检测直线、筛选直线、计算旋转角度和调整图片角度等步骤,可以获得更准确的视觉效果。希望读者可以通过本文了解和掌握Matlab霍夫变换的应用,为日后的图像处理工作提供便利。

最后:

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