Research on Automatic Correction of the Document Images Based on Perspective Transformation

计算机科学 计算机视觉 转化(遗传学) 透视图(图形) 边界(拓扑) 四边形的 人工智能 文档图像处理 透视失真 直线(几何图形) 职位(财务) 图像(数学) 图像分割 数学 几何学 物理 数学分析 有限元法 经济 化学 基因 热力学 生物化学 财务
作者
Biao Jin,Yuxin Liu,Dan Liú,Wenfa Qi,Yajun Chen,Shaokang Wang
出处
期刊:2021 IEEE International Conference on Computer Science, Electronic Information Engineering and Intelligent Control Technology (CEI)
标识
DOI:10.1109/cei52496.2021.9574512
摘要

With the rapid popularization of mobile terminals and prompt development of information technology, a large number of document images will be captured through smart phone devices. Due to the differences in hardware performance and photographing methods, the document images usually have some distortions, such as tilt, shear, trapezoidal deformation. To improve the document image utilization efficiency, this paper proposes an automatic document image correction method based on perspective transformation. Firstly, the positions of all text lines are located by image morphological transformation. Secondly, the text image region to be corrected is detected by the relative position offset of the text lines. Then, the left and right boundary pixel sets of all text lines in the text image region are extracted respectively, and the corresponding boundary lines are fitted by the least square method. Finally, the minimum circumscribed quadrilateral of the text image region is determined according to the fitted left and right boundary lines along with top and bottom text line boundary lines, and the corrected document image is obtained by image perspective transformation. The experimental results show that the proposed method can accurately perform automatic correction of the images taken from paper-based documents, which has higher computational efficiency and stronger practicability

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
墨君完成签到,获得积分10
刚刚
徐凤年完成签到,获得积分10
刚刚
Yu发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
陈野青完成签到,获得积分10
刚刚
dxtp01完成签到,获得积分10
1秒前
完美世界应助Magic采纳,获得10
1秒前
dmy发布了新的文献求助10
1秒前
nanaaanna关注了科研通微信公众号
1秒前
孤独的谷南完成签到,获得积分10
1秒前
双持裤衩武器战应助心杨采纳,获得40
1秒前
Ankhtt完成签到,获得积分10
3秒前
巴啦啦羊完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
无心的人雄完成签到,获得积分10
4秒前
俊逸子默完成签到,获得积分10
4秒前
十一完成签到 ,获得积分10
4秒前
若即若离发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
mmx完成签到,获得积分10
5秒前
烂漫的烙完成签到,获得积分10
5秒前
鲤鲤发布了新的文献求助10
5秒前
一一完成签到,获得积分10
5秒前
晓薇完成签到,获得积分10
6秒前
fliescoung完成签到,获得积分10
6秒前
欢喜的元蝶完成签到,获得积分10
6秒前
务实寻冬完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
杜兰特工队完成签到,获得积分10
7秒前
飞天猫完成签到,获得积分10
7秒前
标致的泥猴桃完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
影川发布了新的文献求助40
7秒前
星星发布了新的文献求助10
7秒前
研友_VZG7GZ应助DNE采纳,获得10
8秒前
独孤刘发布了新的文献求助200
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introducing the Learning Sciences 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
Resiliency Scale for Adolescents--Chinese Version 800
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7324386
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8939877
关于积分的说明 18954301
捐赠科研通 6981087
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3215364
关于科研通互助平台的介绍 2382776
邀请新用户注册赠送积分活动 2194674