用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置。
【背景技术】
[0002] 通过扫描仪和数码相机获得的文本图像通常存在较大的畸变。为了矫正这些畸 变，首先需要提取文本图像中畸变的直线。然后通过矫正这些畸变的直线来矫正整个文本 图像。
[0003] 文本图像中的畸变的直线如图1所示，在图1的上图中所示的文件类型的文本图 像和下图中所示的书籍类型的文本图像中，原本在文件或书籍中是水平直线的线成为畸变 的直线Ll和L2。
[0004] 从文本图像中提取畸变的直线的现有方法有Hough变换和RANSAC算法。但是现 有的提取方法通常依赖于畸变后的曲线的特定参数形式并且不能提取任意形状的曲线，因 此准确度低。
[0005] 针对现有技术中存在的缺陷，提出本申请。
【发明内容】
[0006] 在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理 解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关 键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念， 以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
[0007] 本发明的一个主要目的在于提供一种用于从图像中提取畸变的直线的方法，以至 少克服现有提取方法依赖于畸变后的曲线的特定参数形式并且不能提取任意形状的曲线 的问题。
[0008] 根据本发明的一个方面，提供了一种用于从图像中提取畸变的直线的方法，包括 以下步骤：对图像执行线段检测处理；对于检测到的每个线段，寻找与当前线段不共线程 度低的邻近线段，以将其组合到一起，从而得到一个或多个线段组合；以及，根据线段组合 来提取畸变的直线。
[0009] 在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中，在提取步骤之前还包括以下步 骤：对线段组合执行用于优化梯度大小和平滑度的精细化处理。
[0010] 在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中，通过构建和求解用于优化梯度大 小和平滑度两者的平衡的能量函数来执行精细化处理。
[0011] 在上述用于从图像中提取畸变的直线的方法中，当线段组合中存在大于预定像素 数目的中断时执行精细化处理。对于中断的长度大于预定像素值的两个线段，可以将经过 精细化处理的两个线段的端点的连线作为中断处的线段进行提取。
[0012] 根据本发明的另一个方面，提供了一种用于从图像中提取畸变的直线的装置，包 括：检测模块，其被配置成对图像执行线段检测处理；组合模块，其被配置成对于检测到的 每个线段，寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段，以将其组合到一起，从而得到一个或 多个线段组合；以及提取模块，其被配置成根据线段组合来提取畸变的直线。
[0013] 另外，本发明的实施例还提供了用于实现上述方法的计算机程序。
[0014] 此外，本发明的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其 上记录有用于实现上述方法的计算机程序代码。
[0015] 根据本发明实施例的方法和装置不依赖于畸变后的曲线的特定参数形式并且可 以提取任意形状的曲线，因此提高了提取畸变的直线的准确率。
[0016] 此外，根据发明实施例的直线的方法和装置的处理速度较快，
[0017] 通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的这些以及其它优 点将更加明显。
【附图说明】
[0018] 参照下面结合附图对本发明实施例的说明，会更加容易地理解本发明的以上和其 它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本发明的原理。在附图中，相同的或类似 的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。
[0019] 图1是示意性地示出文本图像中的畸变的直线的示意图；
[0020] 图2是示意性地示出根据本发明实施例的从图像中提取畸变的直线的方法的流 程图；
[0021] 图3是示意性地示出根据本发明实施例的搜索当前线段的邻近线段的方式的示 意图；
[0022] 图4是示意性地示出用于书籍类型的文本图像的连接角的大小分布规律的示意 图；
[0023] 图5是示意性地示出灰度图像中的处于从亮区域到暗区域的分界处的线段和处 于从暗区域到亮区域的分界处的线段的示意图；
[0024] 图6是示意性地示出根据本发明实施例的通过精细化处理后提取的畸变直线的 示意图；
[0025] 图7是示意性地示出根据本发明的一个实施例的用于从图像中提取畸变的直线 的装置的框图；
[0026] 图8是示意性地示出根据本发明的另一个实施例的用于从图像中提取畸变的直 线的装置的框图；
[0027] 图9示出了可以用于实施本发明的用于从图像中提取畸变的直线的方法和装置 的计算设备的举例的结构图。
【具体实施方式】
[0028] 下面参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描 述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应 当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知 的部件和处理的表示和描述。
[0029] 图2是示意性地示出根据本发明的实施例的从图像中提取畸变的直线的方法的 流程图。以下参照图2来描述根据本发明的实施例的从图像中提取畸变的直线的方法。
[0030] 在步骤S201中，对图像执行线段检测处理。
[0031] 在对图像执行线段检测处理之前，可以先对原始图像执行预处理，预处理可以是 下列处理中的一个或多个：将原始图像成比例缩小，例如，对原始图像进行下采样，使得采 样后得到的图像的长宽是原始图像的长宽的1/4 ;当原始图像是彩色图像时，将原始图像 转化成灰度图像；以及，对原始图像进行平滑，例如高斯平滑。本领域技术人员应该知道对 图像执行的预处理是可以任意选择的。
[0032] 然后，对经过预处理的图像执行线段检测处理。例如，可以在经过预处理的图像上 运行Gioi等人提出的LSD算法，LSD算法的基本思想是对具有相似梯度方向和大小的像素 进行聚类来检测直线段。但是由于LSD算法等线段检测算法只能检测到一些中断的线段， 因此为了获取图像中的各个完整的畸变的直线，需要将这些线段进一步组合。
[0033] 在步骤S202中，对于检测到的每个线段，寻找与当前线段不共线程度低的邻近线 段，以将其组合到一起，从而得到一个或多个线段组合。上述不共线程度表示任意两个线段 可以连接成直线的可能性，两个线段的不共线程度越低，则两个线段能够连成直线的可能 性越大。
[0034] 在进行步骤S202之前可以先将检测到的长度较小的线段进行滤除以去除噪声， 例如，首先滤除长度小于6个像素的线段。另外，如果是从图像中提取畸变的水平直线，则 还可以滤除长宽比较大的线段，例如，y/x>l. 5的线段，其中y表示线段在垂直的y轴方向 上的长度，X表示线段在水平的X轴方向上的线段宽度，当然，如果是从图像中提取畸变的 垂直直线，则可以滤除长宽比较小的线段。
[0035] 对于经过滤除后留下的每个线段，寻找与当前线段不共线程度低的邻近线段，具 体地，可以沿着当前线段的斜率方向限定一个邻接矩形区域，在所述邻接矩形区域内按照 先中间后两边、由近