【正文】 Variance； dRGB = aveGray+（（ varianceAveVariance） *（ ） /variance） ； 利用以上公式求出當(dāng)前點(diǎn)的灰度 iRGB； 將當(dāng)前點(diǎn)設(shè)置為求出的 iRGB； } else 設(shè)置為原來的灰度值 ； } } 實(shí)驗(yàn) 結(jié)果 與分析 通過上述算法處理，噪聲消除后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 37。 i++） //當(dāng)前圖像寬度為 W，高度為 H for （ int j = 0。其算法 偽代碼如下： private Bitmap NoiseRemoving（） { for （ int i = 0。中值濾波器可以做到既去除噪聲又能保護(hù)圖像的邊緣 ， 從而獲得較滿意的復(fù)原效果 ， 而且 ， 在實(shí)際運(yùn)算過程中不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性 ，這也帶來不少方便 ， 但對(duì)一些細(xì)節(jié)多 ， 特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)較多的圖像不宜采用中值濾波的方法 。 中值濾波器 它是一種常用的非線性平滑濾波器 ， 其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好 ， 對(duì)保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用 ， 不過計(jì)算量較大。 自適應(yīng)維納濾波器 它能根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出 ， 局部方差越大 ， 濾波器的平滑作用越強(qiáng)。因此在圖像預(yù)處理中都會(huì)針對(duì)性的將噪聲消除。 Gray = * Red + * Green + * Blue （ 31） 實(shí)驗(yàn)表明，該方法灰度處理的效果較好，如圖 35圖 36。由于本課題選取了合理的開發(fā)環(huán)境，可以 容易地將各種格式的圖像轉(zhuǎn)換為易于像素計(jì)算的位圖。 其中，預(yù)處理中包含了 噪聲去 除、圖像去色 、 和圖像二值化；扭曲恢復(fù)包括文本行與字符標(biāo)識(shí)、曲線分割與傾斜校正、字符平移；后處理則是斷筆修復(fù)及背景載入；過程主要對(duì)處理過程的結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn)，具體 如圖 34。 （ 2）范圍 :通過照相、掃描、復(fù)印等獲取的扭曲的文檔圖像。 扭曲恢復(fù) 技術(shù)的原理及 具體 實(shí)現(xiàn) 在第三章至第五章中做 了 詳細(xì)描述。該步 主要包含 了字符和文本行 標(biāo)識(shí)，曲線分割與傾斜校正， 以 及扭曲恢復(fù)等。過程中 涉及 到 格式轉(zhuǎn)換，圖像去 色及二值化，以及噪聲 消除等。下面圍繞各處理過程的用途 進(jìn)行簡要 說明。 技術(shù) 流程如圖 31。眾所周知，中文和西文有著很大的區(qū)別，因此以上很多方法在處理扭曲的中文文檔時(shí)不實(shí)用。本章從扭曲恢復(fù)的前期工作著手，對(duì)該技術(shù)的流程與設(shè)計(jì)， 以及圖像的預(yù)處理進(jìn)行 詳細(xì) 描述。 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 第三章 2D 文檔圖像 扭曲恢復(fù) 的 預(yù)處理 本文提出的基于 2D 文檔圖像分析的扭曲恢復(fù)技術(shù)，整體分為三步：預(yù)處理、扭曲恢復(fù)和后處理。由于我們項(xiàng)目中的原始文檔經(jīng)常不可靠，外部因素不確定 ，加上數(shù)字化和處理文檔的過程可能處于分布式，因此第二類算法顯得 不適用。 比較與分析 基于分析的和模型的算法都能提高 OCR 的識(shí)別率?？梢?，現(xiàn)有基于模型算法的局限就在于他們需要很多前提條件。 Zhang et. 文獻(xiàn) [10]中提出了一種算法，可以恢復(fù)文檔扭曲。 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 9 在 文獻(xiàn) [9]中， Cao et. 。通過綜合分析，嘗試找出文檔理想的 3D模型從而對(duì)扭曲現(xiàn)象進(jìn)行 模擬，再利用已有的數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行恢復(fù)。陰影區(qū)中兩曲線的結(jié)合處的相對(duì)位置用以參照非陰影區(qū)域相應(yīng)的直線，上下垂直的移動(dòng)連接組件的曲線，直到其方向與兩曲線切線的平均角度相吻合。圖像扭曲的部分在陰影區(qū)，連接組件的文本行可用近似于二次方程的曲線描述。另一方面，利用這種方法所呈現(xiàn)的結(jié)果仍然在文檔的扭曲區(qū)域存在文字的失真。在 文獻(xiàn) [7]中這種算法被應(yīng)用于由數(shù)碼相機(jī)拍攝的低透率的文檔。這種算法是從給定區(qū)域的左邊界（假設(shè)左邊界是接近垂直的并由人為保證）開始，逐漸跟蹤這些彎曲的文本行。該算法不需要清楚的知道扭曲造成的原因。這些技術(shù)大致劃分為兩類：基于 2D 文檔圖像分析的恢復(fù)技術(shù)和基于 3D 文檔模型 重建的恢復(fù)技術(shù)。 （ Hybrid） 則盡量綜合上述兩種 方法的特點(diǎn)，使算法的性能和適應(yīng)性都得到提高。對(duì) Manhattan 式的版面，該方法快速而且有效；蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 但是對(duì)復(fù)雜文檔效果欠佳。 （ TopDown，也稱模型驅(qū)動(dòng) ） 。這類方法利用圖像的局部信息，通過逐步將具有相同屬性的區(qū)域合并，得到對(duì)文檔版面的拆解。它將圖像分割成為具有相同特性的區(qū)域，為下一步的區(qū)域識(shí)別和文字識(shí)別做好準(zhǔn)備。 版面結(jié)構(gòu)理解 文檔圖像幾何結(jié)構(gòu)的理解也稱為版面拆解，它是文檔圖像分析中的一個(gè)重要問題。以上是標(biāo)準(zhǔn) Hough 變換的基本思想。圖像空間中任意兩點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的正弦曲線在參數(shù)空間將相 交于一點(diǎn)，進(jìn)而 ， 通過的直線上的所有點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的正弦曲線在參數(shù)空間都將相交于這一點(diǎn)。它的原理是將直線從圖像空間映射到參數(shù)空間?；谶@一點(diǎn)，我們可以在候選傾斜角度范圍內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)圖像，直至出現(xiàn)明顯的波峰和波谷為止，這時(shí)得到的角度就是傾斜角度。將圖像按一定方向作投影，可以得到在該方向坐標(biāo)軸上 分布的波形，它描述了圖像沿該方向上的黑像素分布情況。對(duì)整幅圖像的文本行作同樣分析，選出出現(xiàn)頻率最高的角度，即可作為圖像的傾斜角。如果已知文本行方向，我們就可以將連通體合并成文本行，并用直線逼近。我們知道，連通體是一個(gè)灰度值相同的像素的集合，這個(gè)集合中任意兩個(gè)像素之間都是 8近鄰關(guān)系。經(jīng)常采用的傾斜角度檢測(cè)的方法有：基于文本行的檢測(cè)方法，投影輪廓分析方法，和 Hough 變換方法等。 傾斜檢測(cè)與校正 文檔處理系統(tǒng)要求的處理對(duì)象是 工整 的文檔圖像，或者傾斜角度已知，否則許多對(duì)圖像的操作，例如投影分析，圖像分割等就無法進(jìn)行。文檔圖像可以看作是由文字、背景、圖片三類對(duì)象組成，而我們最關(guān)心的是文字區(qū)域二值化后的結(jié)果。其次，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位 。 圖像的二值化處理就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為 0 或 255，也就是 將 整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。在進(jìn)入識(shí)別階段時(shí)，識(shí)別引擎一般是針對(duì)二值圖像的。它可以是彩色圖像，也可以是灰度圖像，或者是二值圖像，取決于掃描的具體過程。 文檔圖像的處理 文檔圖像處理包含許多方面， 下面對(duì)一些重要的技術(shù)做簡要說明。對(duì)于那些質(zhì)量差一些的以原始 影印文件為主的文學(xué)來源，數(shù)字化過程則需要進(jìn)一步的人工互動(dòng)。這次轉(zhuǎn)化的過程既復(fù)雜又耗時(shí)。文檔圖像的變形對(duì)后續(xù)處理工作，如 OCR 識(shí)別、 數(shù)字文檔的版面分析、格式處理以及文檔自動(dòng)化都帶來極大困難，因此必須首先通過圖像矯正的方法對(duì)這種變形文檔進(jìn)行圖像恢復(fù)。 在過去的 20 年中，基于攝像機(jī)的文檔分析已經(jīng)有一定的應(yīng)用，如自動(dòng)閱讀執(zhí)照、書籍雜志分類，貨運(yùn)車 ID、公路掛牌、危險(xiǎn)標(biāo)志識(shí)別等。 Newman 的調(diào)查表明，從報(bào)紙上提取段落時(shí)，基于 PC 攝像頭的 OCR 操作比基于掃描儀的 OCR 操作效率高得多； Fisher 等調(diào)查了在戰(zhàn)場(chǎng)上用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)替換士兵攜帶sheetfed 掃描儀的可能性。隨著科技的發(fā)展，傳統(tǒng)掃描儀體積大、效率低、攜帶不方便等 不足之處日益突出，而數(shù)字照相機(jī)體積小、價(jià)位低，可以很容易地?cái)y帶并結(jié)合到手機(jī)、 手提電腦以及各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中去，它還可以遠(yuǎn)距離地對(duì)背景文字及脆弱的珍貴文檔拍照 ， 更適用于無約束環(huán)境下的數(shù)字化操作。文檔可以通過掃描儀、數(shù)碼相 機(jī)或文檔處理系統(tǒng)進(jìn)入計(jì)算機(jī)，轉(zhuǎn)化為文檔圖像或者電子文檔，從而使 人們能夠方便有效地對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)、管理、傳輸。通常，我們可以把存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中或紙上的一切具有閱讀意義的信息稱為文檔。 在 文檔圖像后處理中， 針對(duì)中文復(fù)雜的背景特征，摒棄 背景 的 直接載入，轉(zhuǎn)用 簡單的均值法處理 代替 ，使得處理后的效果更好。 在 文檔圖像 扭曲恢復(fù)的 過程中采用極限的思想， 分割文本行基線曲線， 我們認(rèn)為被合理分割的曲線片段是線性的。 研究過程中，作者進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，得到一系列有價(jià) 值的結(jié)論，完成了一定的創(chuàng)新性工作。 本文 的 工作 主要 是 對(duì)扭曲文檔圖像 的 恢復(fù)技術(shù)進(jìn)行 研究。 本文的研究工作與創(chuàng)新點(diǎn) 在圖像處理中，文檔圖像處理一直是眾多學(xué)者研究的課題。 1979 年，這項(xiàng)無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，說明它對(duì)人類作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。 CT 的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。 數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者 7 號(hào)在 1964 年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來越受到重視。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描 述兩類方法 。因此，對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立 “ 降質(zhì)模型 ” ，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 圖像編碼壓縮 圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存 儲(chǔ)器容量。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。 圖像處理的研究內(nèi)容 圖像處理的研究內(nèi)容非常廣泛，下面對(duì)一些常見 的研究內(nèi)容作簡要介紹。早期 圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。 它 最早出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 50 年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。第六章總結(jié)與展望， 對(duì)本課題 的工作進(jìn)行 總結(jié)，并對(duì) 其中的不足及 后續(xù)的研究作 展望。 第四章 是 文檔圖像的扭曲恢復(fù)， 該章 是核心章節(jié)，也是本文研究工作的創(chuàng)新點(diǎn)，詳細(xì)介紹了如何對(duì)扭曲的文檔圖像進(jìn)行 一定的 恢復(fù)。 第二章文檔圖像處理，從圖像處理 引申到文檔圖像處理，再具體到扭曲文檔圖像的處理 ，簡要介紹了文檔圖像的處理技術(shù)和文檔圖像扭曲恢復(fù)的兩種技術(shù)原理。 全文分為六章 。因此，它的適用性受到限制，尤其在處理大宗扭曲文檔圖像時(shí)顯得不實(shí)用。綜上分析，這 種基于 3D 模型重建的方法，為了建立規(guī)范的 3D 模型、解除各種限制，使加入 的處理算法越來越多，從而使整個(gè)恢復(fù)技術(shù)顯得更復(fù)雜。其中，基于 3D 文檔模型 重建 且可行的前提必須是對(duì)象所呈現(xiàn) 的模型是規(guī)范的，如圓柱狀，這樣勢(shì)必對(duì)文檔對(duì)象及其環(huán)境加以限制， 如書脊平行于掃描光源等。 文獻(xiàn) [24]均是針對(duì)分類中的前者進(jìn)行研究，即從已有的扭曲文檔圖像 出發(fā)，通過對(duì)扭曲文檔的特征分析，找出合適的恢復(fù)算法。這些技術(shù)大致劃分為兩類 [1]：基于 2D文檔圖像分析的恢復(fù)技術(shù)和基于 3D 文檔模型 重建的恢復(fù)技術(shù)。由各種原因造成的扭曲文檔圖像，無論是對(duì)人們的閱讀理解還是對(duì)文檔圖像處理的自動(dòng)化都帶來了影響。越來越多的文檔被掃描成為數(shù)字圖像，伴隨計(jì)算機(jī)的普及，為人們的生活、工作和學(xué)習(xí)提供了方便。最后 我們對(duì) 課題的研究進(jìn)行 總結(jié)和展望。本文首先介紹了文檔圖像 的 處理技術(shù)和當(dāng)前 已有 的扭曲恢復(fù)技術(shù)，然后重點(diǎn)描述了基于 2D 文檔圖像分析的恢復(fù)技術(shù) 的流程 ，及 解決方案的設(shè)計(jì) ，并付諸于程序?qū)崿F(xiàn)。這是文檔打印數(shù)字化和自動(dòng)化過程中的主要障礙。蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） I 目 錄 前 言 ................................................................................................................... 1 第一章 緒 論 ...................................................................................................... 2 圖像處理概論 .............................................................................................. 2 圖像處理的研究內(nèi)容 ........