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文本图像在扫描输入时产生的倾斜现象会对后续的页面分割及光学字符识别(OCR)处理产生很大的影响,而传统的标准Hough变换虽然具有对噪声不敏感,不依赖于直线连续性的优点,但由于计算量偏大,速度慢,在实用时有较大的局限性.提出一种基于改进的Hough变换的文本图像倾斜校正方法,通过在变分辨率图像中采用不同的文本方向提取算法,及选择合理投票门限等改进Hough变换的措施,减小了由图像区域及文字笔画粗细所产生的对倾角判定的不利影响,并使用基于偏移值的方法实现页面倾斜的快速校正.实验结果表明,该算法实现
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法:首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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this program will make skew correction of character
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Automatic skew detection for digital documents
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hough transform that enable u to do skew correction.
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