图像处理 倾斜矫正

资 源 简 介

图像处理 倾斜矫正

详 情 说 明

在图像处理的实际应用中，拍摄时难免会出现倾斜、透视变形或几何畸变等问题，这会给后续的分析（如OCR识别、目标检测等）带来困难。基于Matlab的图像倾斜矫正技术能够通过算法自动检测并校正这些几何偏差，提升图像数据的可用性。

核心思路分为三步：首先通过边缘检测或特征点匹配（如Hough变换、SURF特征）识别图像中的倾斜角度或变形区域；其次计算仿射变换或透视变换矩阵，用于描述原始图像与目标校正位置的几何关系；最后应用插值算法（如双线性插值）完成像素重映射，生成校正后的图像。

Matlab的优势在于其内置的Image Processing Toolbox提供了现成的函数（如`imrotate`、`fitgeotrans`），开发者无需从头实现底层数学运算。例如，针对文档倾斜的场景，可先二值化图像提取文本行方向，再通过旋转校正；对于透视变形（如拍摄倾斜的名片），则需提取四个角点后做投影变换。

该技术延伸性强，可结合深度学习（如CNN角点检测）提升复杂场景的适应性，或与去噪、锐化等预处理步骤组合成完整流水线。需要注意的是，过度矫正可能导致图像信息损失，需权衡校正精度与细节保留。