[发明专利]一种文本图像的倾斜校正方法、装置以及图像处理设备

权利要求书

1.一种文本图像的倾斜校正方法，其特征在于，包括：

对待校正文本图像进行特征检测，以获得所述待校正文本图像的第一倾斜信息；

根据所述第一倾斜信息对所述待校正文本图像进行第一校正，以得到中间文本图像；

对所述中间文本图像进行检测，以获取所述中间文本图像的朝向，作为第二倾斜信息；

根据所述第二倾斜信息对所述中间文本图像进行第二校正，以得到倾斜校正后的目标文本图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对待校正文本图像进行特征检测，以获得所述待校正文本图像的第一倾斜信息的步骤，包括：

获取待校正文本图像的预估倾斜角度集合；

根据预设倾斜角度范围对所述预估倾斜角度集合进行分组，以得到多个倾斜角度组；

根据每个倾斜角度组中多个倾斜角度的离散程度，确定离散程度最小的目标倾斜角度组；

将所述目标倾斜角度组中多个倾斜角度的平均倾斜角度作为第一倾斜信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述获取待校正文本图像的预估倾斜角度集合的步骤，包括：

采用霍夫变换算法计算所述待校正文本图像的预估倾斜角度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述根据预设倾斜角度范围对所述预估倾斜角度集合进行分组，以得到多个倾斜角度组的步骤，包括：

根据预设的[0°，30°)、[30°，60°)、[60°，90°)、[90°，120°)、[120°，150°)、[150°，180°)六组倾斜角度范围对所述预估倾斜角度集合进行分组；

删除倾斜角度数量小于设定数量的分组，以得到多个倾斜角度组。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述根据每个倾斜角度组中多个倾斜角度的离散程度，确定离散程度最小的目标倾斜角度组的步骤，包括：

计算每个倾斜角度组中多个倾斜角度的方差；

确定方差最小的目标倾斜角度组。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

根据所述第一倾斜信息对所述待校正文本图像进行第一校正，以得到中间文本图像的步骤，包括：

采用所述目标倾斜角度组中多个倾斜角度的平均倾斜角度，对所述待校正文本图像进行角度旋转，以得到中间文本图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对所述中间文本图像进行检测，以获取所述中间文本图像的朝向，作为第二倾斜信息的步骤，包括：

利用预建的卷积神经网络模型对所述中间文本图像进行检测，以获取所述中间文本图像的朝向，作为第二倾斜信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述利用预建的卷积神经网络模型对所述中间文本图像进行检测的步骤之前，还包括：

构建卷积神经网络；

将标准文本图像按照设定的角度进行旋转，得到旋转后的训练文本图像以及对应的朝向标签；

利用所述训练文本图像以及对应的朝向标签对所述卷积神经网络进行训练，以得到所述卷积神经网络模型。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述根据所述第二倾斜信息对所述中间文本图像进行第二校正，以得到倾斜校正后的目标文本图像的步骤，包括：

根据所述中间文本图像的朝向对所述中间文本图像进行朝向旋转，以得到倾斜校正后的目标文本图像。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：

获取初始文本图像；

将所述初始文本图像转化为灰度图像；

对所述灰度图像进行去噪声处理；

对去噪声处理后的所述灰度图像进行二值化反色处理，以得到二值化图像；

对所述二值化图像进行边缘计算，以得到边缘图像，并将所述边缘图像作为待校正文本图像。