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    重庆时时彩和值分析: 用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置.pdf

    关 键 词:
    用于 图像 提取 畸变 直线 方法 装置
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310659933.7

    申请日:

    2013.12.09

    公开号:

    CN104700388A

    公开日:

    2015.06.10

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06T 7/00申请公布日:20150610|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20131209|||公开
    IPC分类号: G06T7/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 富士通株式会社
    发明人: 郑赟; 谢术富; 潘攀; 何源; 孙俊
    地址: 日本神奈川县
    优先权:
    专利代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 朱胜; 李春晖
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310659933.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.11.09|||2015.07.08|||2015.06.10

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置。该方法包括以下步骤:对图像执行线段检测处理;对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合;以及根据线段组合来提取畸变的直线。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种用于从图像中提取畸变的直线的方法,包括以下步骤:
    对所述图像执行线段检测处理;
    对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段, 以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合;以及
    根据所述线段组合来提取所述畸变的直线。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其中,在所述提取之前还包括以下 步骤:对所述线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。

    3.  根据权利要求2所述的方法,其中,通过构建和求解用于优化梯 度大小和平滑度两者的平衡的能量函数来执行所述精细化处理。

    4.  根据权利要求2或3所述的方法,其中,当所述线段组合中存在 大于预定像素数目的中断时执行所述精细化处理。

    5.  根据权利要求1所述的方法,其中寻找与当前线段不共线程度低 的邻近线段进一步包括:
    沿着所述当前线段的斜率方向限定一个邻接矩形区域;以及
    在所述邻接矩形区域内按照先中间后两边、由近及远的原则搜索与当 前线段不共线程度低于预定阈值的另一线段作为所述邻近线段。

    6.  根据权利要求5所述的方法,其中通过利用下式计算连接角度来 度量所述不共线程度,所述连接角度越小,则所述不共线程度越低:
    连接角度=max(abs(a2-a1),abs(a2-a3));
    其中,a1是所述当前线段与预定基准线的夹角,a2是所述当前线段 与所述另一线段之间的连线与所述预定基准线的夹角,a3是所述另一线 段与所述预定基准线的夹角。

    7.  根据权利要求5所述的方法,其中,对于文件类型的文本图像, 先设定较小的所述预设阈值和较小的所述矩形区域来对寻找到的线段进 行初次组合,再设定较大的所述预设阈值和较大的所述矩形区域来对寻找 到的线段进行二次组合。

    8.  根据权利要求4所述的方法,其中,对于中断的长度大于预定像 素值的两个线段,将经过所述精细化处理的两个线段的端点的连线作为所 述中断处的线段进行提取。

    9.  一种用于从图像中提取畸变的直线的装置,包括:
    检测???,其被配置成对所述图像执行线段检测处理;
    组合???,其被配置成对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共 线程度低的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合; 以及
    提取???,其被配置成根据所述线段组合来提取所述畸变的直线。

    10.  根据权利要求9所述的装置,进一步包括:
    精细化处理???,其被配置成在所述提取??樘崛∷龌涞闹毕咧?前,对所述线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。

    说明书

    说明书用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置
    技术领域
    本发明涉及一种用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置。
    背景技术
    通过扫描仪和数码相机获得的文本图像通常存在较大的畸变。为了矫 正这些畸变,首先需要提取文本图像中畸变的直线。然后通过矫正这些畸 变的直线来矫正整个文本图像。
    文本图像中的畸变的直线如图1所示,在图1的上图中所示的文件类 型的文本图像和下图中所示的书籍类型的文本图像中,原本在文件或书籍 中是水平直线的线成为畸变的直线L1和L2。
    从文本图像中提取畸变的直线的现有方法有Hough变换和RANSAC 算法。但是现有的提取方法通常依赖于畸变后的曲线的特定参数形式并且 不能提取任意形状的曲线,因此准确度低。
    针对现有技术中存在的缺陷,提出本申请。
    发明内容
    在下文中给出关于本发明的简要概述,以便提供关于本发明的某些方 面的基本理解。应当理解,这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它 并不是意图确定本发明的关键或重要部分,也不是意图限定本发明的范 围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念,以此作为稍后论述的更详 细描述的前序。
    本发明的一个主要目的在于提供一种用于从图像中提取畸变的直线 的方法,以至少克服现有提取方法依赖于畸变后的曲线的特定参数形式并 且不能提取任意形状的曲线的问题。
    根据本发明的一个方面,提供了一种用于从图像中提取畸变的直线的 方法,包括以下步骤:对图像执行线段检测处理;对于检测到的每个线段, 寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到 一个或多个线段组合;以及,根据线段组合来提取畸变的直线。
    在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中,在提取步骤之前还包 括以下步骤:对线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。
    在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中,通过构建和求解用于 优化梯度大小和平滑度两者的平衡的能量函数来执行精细化处理。
    在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中,当线段组合中存在大 于预定像素数目的中断时执行精细化处理。对于中断的长度大于预定像素 值的两个线段,可以将经过精细化处理的两个线段的端点的连线作为中断 处的线段进行提取。
    根据本发明的另一个方面,提供了一种用于从图像中提取畸变的直线 的装置,包括:检测???,其被配置成对图像执行线段检测处理;组合模 块,其被配置成对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低的 邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合;以及提取 ???,其被配置成根据线段组合来提取畸变的直线。
    另外,本发明的实施例还提供了用于实现上述方法的计算机程序。
    此外,本发明的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程 序产品,其上记录有用于实现上述方法的计算机程序代码。
    根据本发明实施例的方法和装置不依赖于畸变后的曲线的特定参数 形式并且可以提取任意形状的曲线,因此提高了提取畸变的直线的准确 率。
    此外,根据发明实施例的直线的方法和装置的处理速度较快,
    通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明,本发明的这些 以及其它优点将更加明显。
    附图说明
    参照下面结合附图对本发明实施例的说明,会更加容易地理解本发明 的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本发明的原 理。在附图中,相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图 标记来表示。
    图1是示意性地示出文本图像中的畸变的直线的示意图;
    图2是示意性地示出根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线 的方法的流程图;
    图3是示意性地示出根据本发明实施例的搜索当前线段的邻近线段 的方式的示意图;
    图4是示意性地示出用于书籍类型的文本图像的连接角的大小分布 规律的示意图;
    图5是示意性地示出灰度图像中的处于从亮区域到暗区域的分界处 的线段和处于从暗区域到亮区域的分界处的线段的示意图;
    图6是示意性地示出根据本发明实施例的通过精细化处理后提取的 畸变直线的示意图;
    图7是示意性地示出根据本发明的一个实施例的用于从图像中提取 畸变的直线的装置的框图;
    图8是示意性地示出根据本发明的另一个实施例的用于从图像中提 取畸变的直线的装置的框图;
    图9示出了可以用于实施本发明的用于从图像中提取畸变的直线的 方法和装置的计算设备的举例的结构图。
    具体实施方式
    下面参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实 施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中 示出的元素和特征相结合。应当注意,为了清楚的目的,附图和说明中省 略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描 述。
    图2是示意性地示出根据本发明的实施例的从图像中提取畸变的直 线的方法的流程图。以下参照图2来描述根据本发明的实施例的从图像中 提取畸变的直线的方法。
    在步骤S201中,对图像执行线段检测处理。
    在对图像执行线段检测处理之前,可以先对原始图像执行预处理,预 处理可以是下列处理中的一个或多个:将原始图像成比例缩小,例如,对 原始图像进行下采样,使得采样后得到的图像的长宽是原始图像的长宽的 1/4;当原始图像是彩色图像时,将原始图像转化成灰度图像;以及,对 原始图像进行平滑,例如高斯平滑。本领域技术人员应该知道对图像执行 的预处理是可以任意选择的。
    然后,对经过预处理的图像执行线段检测处理。例如,可以在经过预 处理的图像上运行Gioi等人提出的LSD算法,LSD算法的基本思想是 对具有相似梯度方向和大小的像素进行聚类来检测直线段。但是由于LSD 算法等线段检测算法只能检测到一些中断的线段,因此为了获取图像中的 各个完整的畸变的直线,需要将这些线段进一步组合。
    在步骤S202中,对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程 度低的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合。上 述不共线程度表示任意两个线段可以连接成直线的可能性,两个线段的不 共线程度越低,则两个线段能够连成直线的可能性越大。
    在进行步骤S202之前可以先将检测到的长度较小的线段进行滤除以 去除噪声,例如,首先滤除长度小于6个像素的线段。另外,如果是从图 像中提取畸变的水平直线,则还可以滤除长宽比较大的线段,例如,y/x>1.5 的线段,其中y表示线段在垂直的y轴方向上的长度,x表示线段在水平 的x轴方向上的线段宽度,当然,如果是从图像中提取畸变的垂直直线, 则可以滤除长宽比较小的线段。
    对于经过滤除后留下的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低的邻 近线段,具体地,可以沿着当前线段的斜率方向限定一个邻接矩形区域, 在所述邻接矩形区域内按照先中间后两边、由近及远的原则搜索与当前线 段不共线程度低于预定阈值的另一线段作为邻近线段。例如,如图3所示, 根据当前线段L31的斜率,限定与其相邻接的矩形区域Rect,例如,如 果将该矩形的长表示为XNEI,将该矩形的高表示为YNEI,则可以将 YNEI设置为10个像素,将XNEI设置为60个像素。矩形区域Rect的 上下两条边与当前线段L31具有相同的斜率,并且当前线段L31的、与 矩形区域相邻接的端点是矩形区域的一个侧边的中点,该中点到另一个侧 边的中点的连线是矩形区域的中线。在矩形区域内,先中线上的位置后该 位置两侧的位置、沿着中线逐次地搜索另一线段的端点。如果表示搜索到 的另一线段的端点所在的线段与当前线段的不共线程度的值小于预设阈 值,则该另一线段为当前线段的邻近线段。优选地,可以用连接角度 JOIN_ANG来度量不共线程度,连接角度越小,则不共线程度越低,当然, 本领域技术人员应该知道用于度量不共线程度的其它方式??梢岳孟率?(1)来计算连接角度JOIN_ANG:
    JOIN_ANG=max(abs(a2-a1),abs(a2-a3));      (1)
    其中,a1是当前线段与预定基准线(例如水平线)的夹角,a2是当前线 段与上述另一线段之间的连线与预定基准线的夹角,a3是上述另一线段 与预定基准线的夹角。根据上式,在图3中,当前线段L31与线段L32 的不共线程度的值小于预设阈值,因此线段L32是当前线段L31的邻近 线段。
    将寻找到的多个线段组合到一起,从而得到一个或多个线段组合。
    此外,对于书籍类型的文本图像,连接角的大小分布规律如图4所示, 其中,x表示水平方向的坐标,spinex为书脊位置。从图4可以看出,在 书的中线位置直线通常有较大的畸变。由于我们预先知道书脊(书中线) 的位置,因此可以将中线附近的连接角度的预设阈值设置为较大的值。此 外,中线附近的连接角度JOIN_ANG可以通过下式(2)来计算:
    JOIN_ANG=Max(12,-280/w*abs(end_x-spinex)+40)      (2)
    其中,w为图像的宽度,end_x是线段的靠近书脊的端点的位置,spinex 为书脊位置。
    另外,对于文件类型的文本图像,由于并不知道哪个区域的直线畸变 较大,因此采用两步法来对线段进行组合。第一步,先设定较小的预设阈 值和较小的矩形区域来搜索邻近线段,对搜索到的线段进行初次组合,以 去除噪声,例如,将YNEI设置为10,将XNEI设置为60,将连接角度 JOIN_ANG设置为8。第二步,再设定较大的预设阈值和较大的矩形区 域来搜索邻近线段,对搜索到的线段进行二次组合,例如,将YNEI设置 为16,将XNEI设置为80,将连接角度JOIN_ANG设置为15。
    另外,对于灰度图像,则可以将灰度图像中的处于从亮区域到暗区域 的分界处的线段和处于从暗区域到亮区域的分界处的线段分开进行组合。 例如,如图5所示,将灰度图像中的从亮区域到暗区域的分界处的多个线 段L3和处于从暗区域到亮区域的分界处的多个线段L3分开进行组合。
    返回图2的步骤S203,在步骤S203,根据上述线段组合来提取图像 中的畸变的直线。例如,可以将构成同一线段组合的多个线段直接连接来 提取图像中的畸变的直线。
    根据本发明一个实施例的用于从图像中提取畸变的直线的方法,可以 提取任意形状的曲线,因此提高了提取畸变的直线的准确率。
    根据本发明的一个实施例,将多个线段直接连接来提取图像中的畸变 的直线,这相当于拿多段折线来近似曲线。
    为了更准确地提取图像中的畸变的直线,提供根据本发明的另一个实 施例,其中,在对图像中的畸变的直线进行提取之前还包括对直接连接的 线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。
    精细化处理可以通过构建和求解用于优化梯度大小和平滑度两者的 平衡的能量函数来执行,例如,如下式(3)来表示该能量函数:
    min Δ y 1 . . . Δ y n λ 1 Σ i = 1 n ▿ I y ( y i + Δ y i ) + λ 2 Σ i = 1 n | Δ y i | + λ 3 Σ i = 1 n - 1 | ( y i + Δ y i ) - ( y i + 1 + Δ y i + 1 ) | + λ 4 Σ i = 1 n - 1 | ▿ I y ( y i + Δ y i ) - ▿ I y ( y i + 1 + Δ y i + 1 ) | - - - ( 3 ) ]]>
    其中,为像素p在y方向的梯度,该梯度通过模板[1 0 -1]T(即, [10-1]的转置)计算得到;按照如下设置λ参数:λ2=100,λ3=1200,λ4=4,对 于处于从亮区域到暗区域的分界处的线λ1=-2.5,对于处于从暗区域到亮 区域的分界处的线λ1=2.5;Δyi取从-3到3之间的整数。该能量函数的第 一项使梯度值较大,第二项使曲线较为光滑。对于第三项:该绝对值不是 普通意义上的绝对值,其定义为:如果abs(a-b)<=1,则|a-b|=0,否则|a-b|= abs(a-b)。上述能量函数,构成一个链状结构,我们可以用维特比算法求 得该能量函数的全局最优解。由全局最优解构成的曲线准确度更高。
    当然,也可以仅当线段组合中存在大于预定像素数目的中断时才执行 精细化处理。例如,当线段组合中存在大于10个像素的中断时执行精细 化处理。在这种情况下,可以先对中断大于10个像素的线段进行标记, 在对直接连接的线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理 之后,将经过精细化处理的、中断大于10个像素的两个线段的端点连线 作为中断处的线段进行提取。其它小于10个像素的中断处的线段根据精 细化处理的结果来提取。
    如图6所示,与将图6的上图所示的所组合的线段Li进行直接连接 而提取畸变直线相比,图6的下图所示出的通过精细化处理后提取的畸变 直线L更加准确。
    根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线的方法可以应用于彩 色图像或灰度图像,可以从彩色图像或灰度图像中提取畸变的水平直线或 垂直直线。
    根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线的方法可以提取任意 形状的曲线并且准确性更高。
    另外,根据发明实施例的从图像中提取畸变的直线的方法处理速度 快,对于分辨率为3000dpi的4000×3000像素大小的图像,运行该方法 的时间大约为500ms。
    以下参照图7来描述根据本发明的实施例的用于从图像中提取畸变 的直线的装置700。
    图7是示意性地示出根据本发明的实施例的用于从图像中提取畸变 的直线的装置700的框图。其中,为了简明起见仅仅示出了与本发明密切 相关的部分。在用于从图像中提取畸变的直线的装置700中,能够执行以 上参考图2所描述的用于从图像中提取畸变的直线的方法。如图7所示, 用于从图像中提取畸变的直线的装置700可以包括检测???01、组合模 块702以及提取???03。
    检测???01可以被配置成对所述图像执行线段检测处理。组合???702可以被配置成对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低 的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合。提取模 块703可以被配置成根据所述线段组合来提取所述畸变的直线。
    具体地,组合???02还可以被配置成沿着当前线段的斜率方向限定 一个邻接矩形区域;以及在该邻接矩形区域内按照先中间后两边、由近及 远的原则搜索与当前线段不共线程度低于预定阈值的另一线段作为当前 线段的邻近线段,以将当前线段和邻近线段组合到一起,从而得到一个或 多个线段组合??梢酝ü咏嵌壤炊攘坎还蚕叱潭?,连接角度越小,则 不共线程度越低
    对于书籍类型的文本图像的书中线位置,预设阈值较大。对于文件类 型的文本图像,先设定较小的预设阈值和较小的矩形区域来对搜索到的线 段进行初次组合,再设定较大的预设阈值和较大的矩形区域来对搜索到的 线段进行二次组合。
    根据本发明一个实施例的用于从图像中提取畸变的直线的装置,可以 提取任意形状的曲线,因此提高了提取畸变的直线的准确率。
    以下参照图8来描述根据本发明的另一个实施例的用于从图像中提取 畸变的直线的装置。
    图8是示意性地示出根据本发明的另一个实施例的用于从图像中提取 畸变的直线的装置800的框图。如图8所示,根据本发明的另一个实施例 的用于从图像中提取畸变的直线的装置800除了包括图7中所示的??橹?外,还包括精细化处理???04。
    精细化处理???04可以被配置成在提取???03提取畸变的直线之 前,对线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。
    精细化处理???04可以通过构建和求解用于优化梯度大小和平滑度 两者的平衡的能量函数来执行精细化处理。
    精细化处理???04也可以仅当线段组合中存在大于预定像素数目的 中断时才执行精细化处理。对于中断的长度大于预定像素值的两个线段, 将经过精细化处理的两个线段的端点的连线作为中断处的线段进行提取。
    根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线的装置可以应用于彩 色图像或灰度图像,可以从彩色图像或灰度图像中提取畸变的水平直线或 垂直直线。
    根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线的装置可以提取任意 形状的曲线并且准确性更高。
    另外,根据发明实施例的从图像中提取畸变的直线的装置处理速度 快,对于分辨率为3000dpi的4000×3000像素大小的图像,处理时间大 约为500ms。
    以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理,但是,需要指出的是, 对本领域的普通技术人员而言,能够理解本发明的方法和装置的全部或 者任何步骤或者部件,可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等) 或者计算装置的网络中,以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现, 这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基 本编程技能就能实现的。
    因此,本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者 一组程序来实现。计算装置可以是公知的通用装置。因此,本发明的目的 也可以仅仅通过提供包含实现方法或者装置的程序代码的程序产品来实 现。也就是说,这样的程序产品也构成本发明,并且存储有这样的程序产 品的存储介质也构成本发明。显然,存储介质可以是任何公知的存储介质 或者将来所开发出来的任何存储介质。
    在通过软件和/或固件实现本发明的实施例的情况下,从存储介质或 网络向具有专用硬件结构的计算机,例如图9所示的通用计算机900安装 构成该软件的程序,该计算机在安装有各种程序时,能够执行各种功能等 等。
    在图9中,中央处理单元(CPU)901根据只读存储器(ROM)902中存 储的程序或从存储部分908加载到随机存取存储器(RAM)903的程序执行 各种处理。在RAM903中,也根据需要存储当CPU901执行各种处理等 等时所需的数据。CPU901、ROM902和RAM903经由总线904彼此链 路。输入/输出接口905也链路到总线904。
    下述部件链路到输入/输出接口905:输入部分906(包括键盘、鼠标 等等)、输出部分907(包括显示器,比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器 (LCD)等,和扬声器等)、存储部分908(包括硬盘等)、通信部分909(包 括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等)。通信部分909经由网络比如 因特网执行通信处理。根据需要,驱动器910也可链路到输入/输出接口 905??刹鹦督橹?11比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据 需要被安装在驱动器910上,使得从中读出的计算机程序根据需要被安装 到存储部分908中。
    在通过软件实现上述系列处理的情况下,从网络比如因特网或存储介 质比如可拆卸介质911安装构成软件的程序。
    本领域的技术人员应当理解,这种存储介质不局限于图9所示的其中 存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质911。 可拆卸介质911的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只 读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注 册商标))和半导体存储器?;蛘?,存储介质可以是ROM902、存储部分 908中包含的硬盘等等,其中存有程序,并且与包含它们的设备一起被分 发给用户。
    本发明还提出一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。指令代 码由机器读取并执行时,可执行上述根据本发明实施例的方法。
    相应地,用于承载上述存储有机器可读取的指令代码的程序产品的存 储介质也包括在本发明的公开中。存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁 光盘、存储卡、存储棒等。
    另外,根据本发明的实施例的某些用于组合工具的方法和装置,能够 扩大组合的使用范围。
    本领域的普通技术人员应理解,在此所例举的是示例性的,本发明并 不局限于此。
    作为一个示例,上述方法的各个步骤以及上述设备的各个组成??楹?/或单元可以实施为软件、固件、硬件或其组合,并作为相应设备中的一 部分。上述装置中各个组成???、单元通过软件、固件、硬件或其组合的 方式进行配置时可使用的具体手段或方式为本领域技术人员所熟知,在此 不再赘述。
    作为一个示例,在通过软件或固件实现的情况下,可以从存储介质或 网络向具有专用硬件结构的计算机(例如图9所示的通用计算机900)安 装构成该软件的程序,该计算机在安装有各种程序时,能够执行各种功能 等。
    在上面对本发明具体实施例的描述中,针对一种实施方式描述和/或 示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使 用,与其它实施方式中的特征相组合,或替代其它实施方式中的特征。
    应该强调,术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组 件的存在,但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在 或附加。
    此外,本发明的方法不限于按照说明书中描述的时间顺序来执行,也 可以按照其它的时间顺序地、并行地或独立地执行。因此,本说明书中描 述的方法的执行顺序不对本发明的技术范围构成限制。
    尽管上面已经通过对本发明的具体实施例的描述对本发明进行了披 露,但是,应该理解,本领域的技术人员可在所附权利要求的精神和范围 内设计对本发明的各种修改、改进或者等同物。这些修改、改进或者等同 物也应当被认为包括在本发明的?;し段?。
    关于包括以上实施例的实施方式,还公开下述附记:
    附记1.一种用于从图像中提取畸变的直线的方法,包括以下步骤:
    对所述图像执行线段检测处理;
    对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段, 以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合;以及
    根据所述线段组合来提取所述畸变的直线。
    附记2.根据附记1的方法,其中,在所述提取之前还包括以下步骤: 对所述线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。
    附记3.根据附记2的方法,其中,通过构建和求解用于优化梯度大 小和平滑度两者的平衡的能量函数来执行所述精细化处理。
    附记4.根据附记2或3的方法,其中,当所述线段组合中存在大于 预定像素数目的中断时执行所述精细化处理。
    附记5.根据附记1的方法,其中寻找与当前线段不共线程度低的邻 近线段进一步包括:
    沿着所述当前线段的斜率方向限定一个邻接矩形区域;以及
    在所述邻接矩形区域内按照先中间后两边、由近及远的原则搜索与当 前线段不共线程度低于预定阈值的另一线段作为所述邻近线段。
    附记6.根据附记5的方法,其中通过利用下式计算连接角度来度量 所述不共线程度,所述连接角度越小,则所述不共线程度越低:
    连接角度=max(abs(a2-a1),abs(a2-a3));
    其中,a1是所述当前线段与预定基准线的夹角,a2是所述当前线段 与所述另一线段之间的连线与所述预定基准线的夹角,a3是所述另一线 段与所述预定基准线的夹角。
    附记7.根据附记1的方法,其中在所述组合之前还包括以下步骤: 将检测到的长度较小的线段进行滤除。
    附记8.根据附记1的方法,其中所述对所述图像执行线段检测处理 进一步包括:对具有相似梯度方向和大小的像素进行聚类来检测线段。
    附记9.根据附记5的方法,其中,对于书籍类型的文本图像的书中 线位置,所述预设阈值较大。
    附记10.根据附记5的方法,其中,对于文件类型的文本图像,先 设定较小的预设阈值和较小的矩形区域来对搜索到的线段进行初次组合, 再设定较大的预设阈值和较大的矩形区域来对搜索到的线段进行二次组 合。
    附记11.根据附记4的方法,其中,对于中断的长度大于预定像素 值的两个线段,将经过精细化处理的所述两个线段的端点的连线作为所述 中断处的线段进行提取。
    附记12.根据附记1或2的方法,其中,如果所述图像是灰度图像, 则将所述灰度图像中的处于从亮区域到暗区域的分界处的线段和处于从 暗区域到亮区域的分界处的线段分开进行组合。
    附记13.根据附记1的方法,其中在对图像执行线段检测处理之前 还对图像执行预处理,所述预处理是下列中的一个或多个:
    将图像成比例缩??;
    当图像是彩色图像时,将图像转化成灰度图像;以及
    对图像进行平滑。
    附记14.一种用于从图像中提取畸变的直线的装置,包括:
    检测???,其被配置成对所述图像执行线段检测处理;
    组合???,其被配置成对于检测到的每个线段,寻找与当前线段不共 线程度低的邻近线段,以将其组合到一起,从而得到一个或多个线段组合; 以及
    提取???,其被配置成根据所述线段组合来提取所述畸变的直线。
    附记15.根据附记14的装置,进一步包括:
    精细化处理???,其被配置成在所述提取??樘崛∷龌涞闹毕咧?前,对所述线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。

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