文档图像倾斜校正 复杂背景 深度学习

文档图像倾斜校正是指将文档图像中的文字或线条等元素调整为水平或垂直方向，以便更好地进行后续处理或识别。在实际应用中，由于拍摄角度、扫描仪设置等原因，文档图像往往存在一定程度的倾斜，这就需要对其进行校正。 传统的文档图像倾斜校正方法主要基于几何变换或特征提取等技术，但这些方法在处理复杂背景或低质量图像时效果不佳。近年来，深度学习技术的发展为文档图像倾斜校正带来了新的解决方案。 深度学习方法通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行训练和预测。其中，CNN模型可以有效地提取图像中的特征，并通过反向传播算法进行优化；而RNN模型则可以处理序列数据，适用于文本识别等任务。 在进行文档图像倾斜校正时，深度学习方法通常需要大量的标注数据进行训练。此外，还需要考虑模型的泛化能力和鲁棒性，以应对各种复杂场景下的文档图像。