高斯滤波去掉部分噪音，拉普拉斯锐化增强轮廓以便于检测提取；自适应阈值化得到二值图像； 二、最大轮廓检测，多边形逼近，多边形筛选； 三、根据筛选出的四边形的四个顶点进行透视变换代码

以下是基于OpenCV库的Python代码实现：

#导入OpenCV库
import cv2
import numpy as np

#读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg')

#高斯滤波去噪
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

#拉普拉斯锐化增强轮廓
laplacian = cv2.Laplacian(blur,cv2.CV_8U,ksize=3)
sharp = cv2.addWeighted(blur,1.5,laplacian,-0.5,0)

#自适应阈值化
gray = cv2.cvtColor(sharp,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,15,0)

#最大轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#多边形逼近
approx_list = []
for i in range(len(contours)):
approx = cv2.approxPolyDP(contours[i],cv2.arcLength(contours[i],True)*0.02,True)
if len(approx) == 4:
approx_list.append(approx)

#多边形筛选
four_point_list = []
for i in range(len(approx_list)):
area = cv2.contourArea(approx_list[i])
if area > 1000:
four_point_list.append(approx_list[i])

#透视变换
for i in range(len(four_point_list)):
pts1 = np.float32(four_point_list[i])
pts2 = np.float32([[0,0],[800,0],[800,800],[0,800]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(800,800))
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

代码中，首先读取原始图像，然后对其进行高斯滤波去噪、拉普拉斯锐化增强轮廓、自适应阈值化等预处理操作。接着，使用OpenCV中的findContours函数找到图像中的所有轮廓，并使用多边形逼近和多边形筛选算法筛选出四边形轮廓。最后，根据筛选出的四边形的四个顶点进行透视变换，得到矫正后的图像。