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在本文中，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(shè)備己經(jīng)在人們的生活中占據(jù)了越來越重要的地位（點擊文末“閱讀原文”獲取完整代碼數(shù)據(jù)）。

通過采用圖像處理技術(shù)，可以將數(shù)碼設(shè)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(shè)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(dāng)前文本圖像研 宄領(lǐng)域中十分重要的課題，尤其在數(shù)字化、自動化領(lǐng)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(yù)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(jìn)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(jìn)行傾斜校正。

我們通過matlab解答以下問題：

當(dāng)相機傾斜拍照時

建立數(shù)學(xué)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(yīng)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);

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(biāo)記每個點，因此我們可以對其進(jìn)行測量提取一個方向

%?用連接性標(biāo)記每個斑點，因此我們可以對其進(jìn)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。?

當(dāng)相機垂直拍照時

根據(jù)B，建立數(shù)學(xué)模型，將B校正， 求出相機傾斜的角度。

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同樣的，我們可以對垂直拍照的圖片進(jìn)行矯正。

將C校正，并說明相機相對于物體的夾角。

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本文選自《MATLAB圖像傾斜校正算法實現(xiàn)：圖像傾斜角檢測及校正》。

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