表格图像倾斜矫正：顶点链编码的新方法

本文主要探讨了利用顶点链编码（Vertex Chain Encoding）来探测和矫正表格图像的斜率，针对的是在实际应用中经常遇到的表格图像倾斜问题。表格图像处理作为表格文本分析识别系统的重要组成部分，其准确性直接影响到后续的表格分析、栏字符块提取、字符识别等任务。在理想情况下，通过投影法、扫描线法等传统方法可以相对轻松地检测图像倾斜，但在存在噪声的环境下，这一问题变得更为复杂。 作者提出的新方法利用表格的框线和悬线作为关键特征，因为框线和悬线在表格图像中具有最长的边界，它们的方向可以直接指示表格文件的倾斜方向。这种方法的优势在于它的简便性和在高噪声环境下的适用性。传统的框线和悬线检测技术依赖于清晰的边缘，但在数字化过程中，噪声可能会模糊这些边缘，而顶点链编码能够有效地处理这种情况，通过连接顶点并跟踪边界，即使在不清晰的图像中也能找到最明显的边界，从而实现对表格倾斜的准确矫正。 文章首先介绍了背景中的问题，即噪声如何影响图像倾斜度的探测和矫正，然后详细阐述了顶点链编码的工作原理和在表格图像中的应用。通过将框线和悬线的链编码与文字和斑点区分开，算法能够在复杂环境中准确地定位表格的边界，进而计算出图像的倾斜角度。这种方法不仅适用于自动化处理，也考虑到用户可能需要的交互式编辑功能，比如表格图像的拼接和修复。 总结来说，本文提供了一种新颖的、适用于噪声环境的表格图像倾斜矫正方法，利用顶点链编码技术有效处理框线和悬线，提高了表格识别系统的鲁棒性和准确性，对于实际的表格文本分析应用具有重要意义。