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1、第12卷第4期扬州大学学报(自然科学版)Vol.12No.42009年11月JournalofYangzhouUniversity(NaturalScienceEdition)Nov.2009一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法3吴震宇,杜宇人(扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009)摘要:针对二值化图像中待识目标倾斜的问题,提出一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法.首先将原图像二值化,对该区域进行去噪处理,获取目标区域,然后构建“火柴棒”模型,再采用该模型对图像进行水平倾斜矫正.实验结果表明,该方法能有效克服目标区域较小、附近干扰较多、边缘不清晰等情况带来的不良影响,矫正效果良好
2、.关键词:图像分析;水平倾斜矫正;火柴棒模型中图分类号:TP391141文献标识码:A文章编号:1007-824X(2009)04-0066-04[122]随着计算机技术的发展,图像处理技术已广泛应用于智能交通系统、条码识别、视频压缩和医学图像处理等领域.在对图像进行识别时,首先要对图像进行预处理,如果获得的图像有一定倾斜角度,那么就要对图像进行必要的矫正,矫正效果的好坏将直接影响后续处理工作的进行.倾斜矫正的[3]具体方法有很多种,传统的倾斜矫正方法的核心是采用Hough变换方法进行矫正.这类方法主要[425]通过Hough变换求得目标区域的边框,以进一步确定目标区域的倾斜角.大量的实验证明
3、,单纯[6]使用Hough变换方法是不可靠的,有必要寻找更好的方法.通常的改进思路是采用最小二乘法拟合直线的办法来代替Hough变换检测直线,或将两者结合起来使用.此外,还有一些其他的矫正方法:①通过模板匹配先寻找目标固定时的顶点,再重建目标所在的矩形区域,从而矫正目标区域乃[7][8][9]至整个图像;②通过投影分析确定倾斜角度;③研究图像上左右两边目标像素的平均高度,如果两边目标像素的平均高度不处于水平位置附近,有比较大的起落,就说明图像存在倾斜,需要进[10]行调整;④先求取目标区域的极大和极小特征点,再对它们进行投影,求得目标区域的倾斜角,最后进行图像旋转,达到倾斜矫正的目的.在本文中
4、,笔者拟提出一种基于目标特征的倾斜矫正方法.该方法首先利用目标区域框架抽象特征对图像进行水平矫正,再通过腐蚀去噪等操作得到长条块状,构建“火柴棒”模型,进而对图像进行水平倾斜矫正.在本文的方法中,经校正的检测系统的相机镜头与测试台成直角关系,其成像透视的影响忽略不计.1火柴棒模型在一般的倾斜矫正方法中,几乎都是利用目标区域的颜色或梯度信息来完成矩形目标边缘的检测.由于拍摄条件、运动目标模糊以及目标区域提取方法等诸多因素的影响,往往导致所得的待处理目标区域的情况异常复杂,对于这样的彩色或灰度图像,几乎不可能找出一个通用的方法或某个特定不变的目标特征来适应所有的目标区域倾斜矫正,于是考虑从二值图像
5、出发,寻找问题的突破口.不管目标倾斜程度如何,其在水平方向上的各个长条块应该基本上在同一直线上.只须了解长条块的大概走势,就可知道目标的倾斜程度,如果这条走势线上存在比较固定的特征,则只须检测这些特征就可以反过来确定这条走势线.然而将各个长条块的中心作为检测特征是不可取的,但可以利用长条块收稿日期:2009-05-07基金项目:国家自然科学基金资助项目(20299030);扬州大学自然科学基金资助项目(KK0313090)3联系人,E2mail:yzdyr@163.com第4期吴震宇等:一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法67在走势线方向的跳变点作为检测特征.为了便于说明问题,笔者将长条块
6、框架进行抽象,用一根理想的、均匀的“火柴棒”代替一条目标线,即把目标区域上的所有目标抽象成等长的“火柴棒”,依次等距放置.“火柴棒”的中心连线与水平方向有一夹角θ,假设同时有一组等间距水平扫描线射向“火柴棒”,如图1(a)所示.在数学上很容易证明:当“火柴棒”中心线与水平方向夹角为0°时,射到“火柴棒”的有效水平扫描线数最少,同时穿过“火柴棒”的射线平均撞击“火柴棒”的次数最多,如图1(b)所示.图1“火柴棒”模型由上述分析可知:可利用Fig.1Matchstickmodel等间距的目标扫描线上的像素跳变信息来表征每条扫描线特征,通过确定有效扫描线数量和平均跳变点的个数判断水平倾斜角度.2水平
7、矫正的具体步骤以标尺刻度的灰度图像为例,水平矫正的具体步骤如下.1)首先对图像进行边缘检测,然后根据各种先验知识设置一个大小适当的滑动矩形框,在整幅图像的有效区域上移动此矩形框,当框内边缘点密度最大时即为目标区域.2)对定位的目标图像B1进行同态滤波,削弱光照不均匀等带来的影响,然后应用改进背景补偿的二值化算法对图像进行二值化.3)二值化后图像扩充其行区域,以满足旋转需要.其中,原始图像B1及其二
