改进的Hough变换票据图像倾斜校正方法

"基于Hough变换的票据图像倾斜校正 (2012年) - 钟侠 - 常州大学学报（自然科学版），2012年6月，第24卷第2期" 这篇论文主要探讨的是如何利用Hough变换技术对票据图像的倾斜进行精确检测和校正。Hough变换是一种在图像处理中广泛使用的特征检测方法，尤其适用于检测直线、圆等几何形状。在票据图像处理中，确保图像的端正对于后续的自动识别和分析至关重要，因为倾斜的图像会导致文字和线条的扭曲，影响识别准确率。 作者钟侠针对票据图像的特点，提出了一种改进的Hough变换方法。首先，对原始图像进行平移变换，将图像的中心点设为新的坐标原点。这一操作的目的是使图像的边界框线在参数空间中的分布呈现出对称的蝶形模式。在传统的Hough变换中，参数空间可能呈现出不对称的分布，这会增加找到真实峰值的难度。而通过平移，可以使得框线的参数更加集中，更容易找到表示倾斜角度的峰值。 蝶形模式的形成使得检测倾斜角度的过程更加高效。在参数空间中，这种对称性使得峰值点更加明显，从而能更准确地确定图像的倾斜角。论文指出，这种方法相比于传统的倾斜检测技术，不仅提高了检测精度，还增强了抵抗噪声的能力。这意味着即使在有噪声的图像中，该方法也能有效地识别出图像的倾斜程度。 此外，文章中可能还涉及到了实际的实验部分，作者通过对比实验结果验证了所提方法的有效性。这些实验可能包括了不同倾斜角度、不同噪声水平的图像测试，以及与传统方法的比较。实验结果证明，改进的Hough变换方法在倾斜检测和校正上具有显著的优势。 这篇论文提供了一个改进的Hough变换技术，专门用于票据图像的倾斜检测与校正，提升了图像处理的精度和鲁棒性，对于金融、税务等领域自动处理大量票据图像的工作具有重要的实用价值。