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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.
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文献信息
篇名 面向智能手机拍摄的变形文档图像校正
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 变形文档图像 文本域轮廓检测 PCA 最小化重投影 文档图像校正
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 102-109
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2022.01.012
五维指标
传播情况
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
变形文档图像
文本域轮廓检测
PCA
最小化重投影
文档图像校正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导