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最近我們被客戶要求撰寫關於圖像傾斜校正算法的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。
在本文中，隨著多媒體技術的不斷發展，數位相機，高清拍照手機等多媒體設備已經在人們的生活中占據了越來越重要的地位
通過採用圖像處理技術，可以將數碼設備采 集到的文字、圖片等信息轉化成其他信息形勢輸出，例如轉化成音頻輸出己解決視 障患者的視力需求。但是，由於輸入設備或某些其他因素不可避免地使得採集到的 文本圖像或多或少會出現某種程度的傾斜。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 識別與交通監視，手寫體自動識別，名片自動歸類等。
基於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，根據傾斜角度旋轉，獲得校正後的圖像。具體步驟如下：
圖像預處理。讀取圖像，轉換為灰度圖像，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。
基於Hough變換檢測車牌圖像的邊框，獲取傾斜角度。
根據傾斜角度，對車牌圖像進行傾斜校正。
我們通過matlab解答以下問題：
當相機傾斜拍照時
建立數學模型，並將A校正。
首先我們讀取圖像數據，顯示原始彩色圖像
clc; % 清除命令窗口。
clearvars;
close all; % 關閉所有數字（不包括imtool的數字。）
imtool close all; % Close all imtool figures.
workspace; % 關閉所有固定工具的數字
fontSize = 20;
format compact;
baseFileName = '附件B.jpg';
% 獲取完整的文件名，並添加路徑
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);
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
%旋轉圖像。
% 顯示旋轉的圖像。
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。
當相機垂直拍照時
根據B，建立數學模型，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行矯正。
將C校正，並說明相機相對於物體的夾角。
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本文選自《MATLAB圖像傾斜校正算法實現：圖像傾斜角檢測及校正》。
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