基于控制点的文档去扭曲
计算机视觉与模式识别
2022-03-22 v1
摘要
文档图像现广泛由手机等手持设备拍摄。由于文档纸张的几何畸变、多样的相机位姿和复杂背景，这些图像上的OCR性能受到很大影响。本文提出一种简单而有效的方法，通过估计控制点与参考点来矫正畸变文档图像。之后，我们使用控制点与参考点间的插值方法将稀疏映射转换为反向映射，并将原始畸变文档图像重映射至矫正图像。此外，控制点可控以方便交互或后续调整。我们可根据不同应用场景灵活选择后处理方法与顶点数量。实验表明，我们的方法能矫正具各类畸变类型的文档图像，并在真实世界数据集上取得最先进性能。本文还提供了基于控制点的文档去扭曲训练数据集。代码与数据集均发布于https://github.com/gwxie/Document-Dewarping-with-Control-Points。
引用
@article{arxiv.2203.10543,
title = {Document Dewarping with Control Points},
author = {Guo-Wang Xie and Fei Yin and Xu-Yao Zhang and Cheng-Lin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10543},
year = {2022}
}
备注
International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2021, Oral