[发明专利]基于形态学与网格构造的二值图像校正方法

说明书

本发明实例提供了一种基于自带边框的二值图像校正方法，应用于纸质图像数字化还原。本图像校正方法，包括：将待校正图像扫描成灰度图，再用一个经验值将其二值化；对二值化的图像进行形态学膨胀、滤波及开操作处理，然后拟合出上、下、左、右四个边框方程；利用一张设置好校正图，将其进行打印扫描处理，用于生成竖直及水平偏移系数表。根据待校正图像的边框方程及竖直、水平偏移系数表构造网格，最后根据每个网格中黑白像素点数目的比值确定对应位置像素点还原后的取值。应用本方法，能够有效解决打印扫描给图像带来的旋转、缩放及非均匀形变失真，校正后的图像与原图差别较小，还原效果理想。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种自带边框的图像校正方法。

背景技术

纸质资料作为日常交流的主要媒介，常用于承载重要信息。而在对纸质资料的版权认证中通常需要对纸质资料进行数字化还原，且还原精度要求较高。

在图纸的数字化还原过程中，需要先对其进行扫描，该过程不可避免会发生几何失真，如旋转、缩放、非均匀形变等。而已有的图像校正方法中，多数需要大量复杂的计算，才能检测图像的倾斜角解决旋转失真，如Hough变换的方法、基于Fourier变换的方法和基于交叉相关性的方法。也有方法在图像中添加定位点，通过计算扫描图像中各个位置像素点与定位点之间的关系校正图像。然而上述方法都难以达到精度要求。本图像校正方法不需在图像上添加任何标记信息，适用于对图像还原精度要求较高的场合。

发明内容

本发明提出了一种图像校正方法，要求图像内容自带边框，校正还原精度高可以达到像素级，适用于纸质资料版权保护中的数字化还原过程。

基于网格构造的二值图像校正方法，所述方法包括：

(1)将待校正图像扫描成灰度图，然后将灰度图像二值化，拟合其边框方程。

(2)打印扫描一张校正图，用于生成竖直及水平偏移系数表。

(3)根据待校正图像的边框方程及竖直、水平偏移系数表构造网格。

(4)选择合适的阈值再次将灰度图二值化，统计每个网格中黑白像素的数目，以确定还原后图像中相应位置像素点的取值。

步骤(1)中，将灰度图像二值化的阈值选择为一个经验值，当边框厚度较小时，可将阈值略微调大。

步骤(1)中，拟合边框方程，首先需要将图像进行膨胀处理，保证边框连续；而后利用形态学孔洞填充，找到图像中最大的孔洞，保留其中的内容，滤除掉边框外噪声以免干扰边框拟合；最后遍历得到目标像素点集，运用最小二乘法拟合出边框方程。

步骤(2)中，生成竖直及水平偏移系数表，包括：

(a)将校正图打印之后，将其扫描成二值图，拟合出其边框方程；

(b)拟合出校正扫描图中所有横条矩形的横向对称轴，求出每一条横向对称轴与左右边框的交点，计算得到竖直偏移系数表；

(c)通过竖直偏移系数表与校正扫描图的边框方程在该图中生成水平网格线；

(d)拟合出校正扫描图中所有的竖条矩形的竖向对称轴，求出每一条竖向对称轴与每一条水平网格线的交点，计算得到水平偏移系数表。

根据待校正图像的边框方程及竖直、水平偏移系数表构造网格，计算每一个网格中黑白像素点数目的比值，以确定相应位置像素点的取值，此时待校正图像需重新选定阈值二值化。

在待校正图像中构造网格后，将灰度图像二值化需要对不同的阈值进行穷举，统计校正后的图像最外t+1层黑、白像素的数目，选择黑白像素比值最接近t:1的二值化阈值作为最终的阈值，其中t为原始图像边框厚度。