圖像傾斜校正算法的MATLAB實現(xiàn)：圖像傾斜角檢測及校正
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隨著多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)碼相機，高清拍照手機等多媒體設備己經(jīng)在人們的生活中占據(jù)了越來越重要的地位。
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通過采用圖像處理技術(shù)，可以將數(shù)碼設備采 集到的文字、圖片等信息轉(zhuǎn)化成其他信息形勢輸出，例如轉(zhuǎn)化成音頻輸出己解決視 障患者的視力需求。但是，由于輸入設備或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本圖像或多或少會出現(xiàn)某種程度的傾斜。因此，傾斜圖像校正是當前文本圖像研 宄領域中十分重要的課題，尤其在數(shù)字化、自動化領域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)識別率從而提高文檔自動化處理效率，車牌號碼自動 識別與交通監(jiān)視，手寫體自動識別，名片自動歸類等。
基于Hough變換的圖像傾斜校正算法
利用Hough變換檢測的邊框，確定邊框直線的傾斜角度，根據(jù)傾斜角度旋轉(zhuǎn)，獲得校正后的圖像。具體步驟如下：
圖像預處理。讀取圖像，轉(zhuǎn)換為灰度圖像，去除離散噪聲點。
利用邊緣檢測，對圖像中的水平線進行強化處理。
基于Hough變換檢測車牌圖像的邊框，獲取傾斜角度。
根據(jù)傾斜角度，對車牌圖像進行傾斜校正。
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我們通過matlab解答以下問題：
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當相機傾斜拍照時
建立數(shù)學模型，并將A校正。
?首先我們讀取圖像數(shù)據(jù)，顯示原始彩色圖像
clc; ? ?% 清除命令窗口。clearvars;close all; ?% 關(guān)閉所有數(shù)字（不包括imtool的數(shù)字。）imtool close all; ?% Close all imtool figures.workspace; ?% 關(guān)閉所有固定工具的數(shù)字fontSize = 20;format compact;baseFileName = '附件B.jpg';% 獲取完整的文件名，并添加路徑fullFileName = fullfile( baseFileName);rgbImage = imread(fullFileName);% 獲取圖像的尺寸。 numberOfColorBands應該為3。[rows columns numberOfColorBands] = size(rgbImage);% 顯示原始彩色圖像subplot(2, 2, 1);imshow(rgbImage, []);title('Original Color Image', 'FontSize', fontSize);
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確保它是8位灰度，而不是24位真彩色。通過閾值二值化圖像。
% 確保它是8位灰度，而不是24位真彩色。grayImage = rgb2gray(rgbImage);% 通過閾值二值化圖像。binaryImage = grayImage > 128;
用連接性標記每個點，因此我們可以對其進行測量提取一個方向
% 用連接性標記每個斑點，因此我們可以對其進行測量%獲取所有blob屬性。%僅提取一個方向%旋轉(zhuǎn)圖像。% 顯示旋轉(zhuǎn)的圖像。subplot(2, 2, 3);imshow(rotatedImage, []);title('Rotated Image', 'FontSize', fontSize);
同時我們可以得到傾斜校正的角度。?
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當相機垂直拍照時
根據(jù)B，建立數(shù)學模型，將B校正， 求出相機傾斜的角度。
同樣的，我們可以對垂直拍照的圖片進行矯正。
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將C校正，并說明相機相對于物體的夾角。
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