批量扫描文档图像纠偏：低秩矩阵分解新方法

“本文提出了一种基于低秩矩阵分解的批量扫描文档图像纠偏方法，针对传统图像纠偏算法存在的问题，如受文档结构和噪声影响、耗时较长，该方法通过构建大矩阵并迭代旋转列，实现快速且精确的批量纠偏。实验表明，这种方法在保持高纠偏精度的同时，单幅图像的处理时间较现有方法更短。” 正文： 随着信息技术的快速发展，电子化文档存储变得越来越普遍，包括档案存储电子化、图书电子化和工程图纸电子化等。在这个过程中，扫描仪被广泛应用来将纸质文档转换为电子图像。然而，由于扫描仪的机械误差或人为操作，扫描得到的图像往往会存在不同程度的倾斜，这给后续的文字识别、语义理解和在线翻译等处理带来了挑战。因此，快速有效地纠正大量扫描文档图像的倾斜至关重要。 传统的文档图像纠偏方法，如Hough变换和Radon变换，依赖于图像自身的纹理结构来估算偏转角度，但这些方法容易受到文档特殊结构和噪声的干扰，而且处理速度较慢，不适合大批量图像的纠偏需求。为了解决这些问题，文章提出了基于低秩矩阵分解的批量纠偏新方法。 该方法首先将批量扫描的文档图像构成一个大的矩阵。低秩矩阵分解是一种数学工具，它能够在保持数据主要特征的前提下，降低矩阵的复杂度。在该方法中，通过迭代调整矩阵的每一列，使得整个矩阵的秩尽可能地降低。矩阵的低秩特性意味着其大部分信息可以通过少数主要成分来表示，这有助于捕捉到图像的共性，即批量图像中的共同倾斜角度。 在迭代过程中，每列图像的旋转是逐步优化的，直到整个矩阵的秩达到最低，从而准确估计出每幅图像的偏转角度，并实现纠偏。实验结果显示，该方法在保持高纠偏精度的同时，显著减少了单幅图像的平均处理时间，优于传统的单幅图像纠偏算法。 这项研究提供了一种创新的批量文档图像纠偏解决方案，利用低秩矩阵分解技术有效提升了纠偏效率和精度，对于大规模文档图像处理具有重要的实际应用价值。这一方法不仅在学术领域具有研究意义，同时也对文档数字化产业的技术进步产生了积极影响。