[发明专利]基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法

权利要求书

1.一种基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法，其特征在于，借助简单的Harr-like 2-矩形特征，先对输入图像划分子区域，然后在这些子区域内计算目标函数，根据目标函数极值进行文档倾角估计，对输入文档图像实施倾斜校正。

2.根据权利要求1所述的基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法，其特征是，所述的Harr-like特征由黑白两个邻接矩形区域组成，根据排列形式不同，有V-type和H-type两种，分别对应于垂直和水平两个方向，特征值的计算公式:

V=sum(黑)-sum(白)，即黑色区域内所有像素灰度值和减去白色区域内所有像素灰度值和；为了构造最终的目标函数，首先要定义滑动窗口的尺寸。

3.根据权利要求2所述的基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法，其特征是，所述的滑动窗口是为了将原输入图像划分为不同的子区域，计算这些子区域的特征值用于构造目标函数；

定义滑动窗口的尺寸为C*H(像素)和W*C(像素)，分别对应于H-type和V-type这两种矩形特征；其中，H是输入图像的高度，W是输入图像的宽度，C是一个常量，取偶数；

定义好了滑动窗口的尺寸后，在原图像上以C/2为滑动步长移动滑动窗口，计算相应的特征值，利用这些特征值，构造新的特征值，用于构造目标函数。

4.根据权利要求3所述的基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法，其特征是，所述的新的特征值是指:

Feature_H＝∑|H(I)|，i＝0，C/2，C---       (1)

Feature_V＝∑|V(I)|，j＝0，C/2，C---       (2)

其中，H(i)是滑动窗口内H-type矩形特征值，H(j)是滑动窗口内V-type矩形特征值，i，j分别对应于输入图像的行下标和列下标；

分别在水平和垂直两个方向上以C/2为步长移动滑动窗口，遍历整幅图像，最后将这些特征值的绝对值累加，就得到新的对应于整幅图像的特征值Feature_H和Feature_V。

5.根据权利要求4所述的基于Harr-like特征的文档倾斜校正方法，其特征是，所述的目标函数是指，将原输入图像做不同角度的旋转，对应于每个旋转角θ，都根据公式(2)得到一个较大的响应值F(θ)，该响应值即为目标函数：

F(θ)＝max[Feature(θ)_HFeature(θ)_V]

当目标函数F(θ)取得全局极大值时，对应的旋转角即输入图像的倾角估计：