АВТОМАТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1. Способ (600) уменьшения наклона изображения, содержащий этапы, на которых:
обнаруживают (602) множество контуров в первом изображении;
определяют (604) множество углов, соответствующее обнаруженному множеству контуров;
выбирают (606) доминирующий угол из определенного множества углов; и
поворачивают (608) первое изображение в соответствии с выбранным доминирующим углом, чтобы сформировать второе изображение.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
кадрируют второе изображение до наиболее соответствующей прямоугольной формы изображения.
3. Способ по п.1, в котором упомянутый этап, на котором обнаруживают множество контуров в первом изображении, содержит этапы, на которых:
формируют набор данных полутонового изображения из набора данных, представляющих цифровое изображение;
фильтруют набор данных полутонового изображения;
выполняют усиление контуров в фильтрованном наборе данных полутонового изображения, чтобы сформировать набор данных изображения с усиленным контуром; и
обнаруживают множество возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром.
4. Способ по п.3, в котором упомянутый этап, на котором обнаруживают множество возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром, содержит этапы, на которых:
обнаруживают соединение контуров в первом возможном граничном объекте;
разделяют первый возможный граничный объект в обнаруженном соединении контуров на второй и третий возможные граничные объекты; и
заменяют первый возможный граничный объект вторым и третьим возможными граничными объектами в множестве возможных граничных объектов.
5. Способ по п.3, в котором упомянутый этап, на котором обнаруживают множество возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром, содержит этапы, на которых:
сегментируют набор данных изображения с усиленным контуром на множество областей пикселей;
раздельно анализируют каждую область пикселей в множестве областей пикселей для определения, присутствуют ли возможные граничные объекты; и
конфигурируют обнаруженное множество возможных граничных объектов для включения в него любых возможных граничных объектов, определенных в качестве присутствующих во время упомянутого этапа, на котором анализируют.
6. Способ по п.3, в котором упомянутый этап, на котором обнаруживают множество контуров в первом изображении, дополнительно содержит этапы, на которых:
для каждого возможного граничного объекта в множестве возможных граничных объектов
определяют длинную ось и короткую ось,
вычисляют эксцентриситет на основе определенной длинной оси и короткой оси, и
включают возможный граничный объект в качестве обнаруженного граничного объекта в обнаруженное множество контуров, если вычисленный эксцентриситет превышает заранее установленное пороговое значение минимального эксцентриситета.
7. Способ по п.6, в котором упомянутый этап, на котором определяют множество углов, соответствующее определенному множеству контуров, содержит этап, на котором:
для каждого обнаруженного граничного объекта в обнаруженном множестве контуров вычисляют угол между первой осью первого изображения и длинной осью, определенной для возможного граничного объекта, соответствующего обнаруженному граничному объекту.
8. Способ по п.7, в котором упомянутый этап, на котором выбирают доминирующий угол из определенного множества углов, содержит этапы, на которых:
вычисляют весовое значение для каждого вычисленного угла, по меньшей мере, на основе эксцентриситета, вычисленного для соответствующего возможного граничного объекта; и
формируют гистограмму, которая отображает вычисленные весовые значения по отношению к вычисленным углам для обнаруженных граничных объектов в обнаруженном множестве контуров.
9. Способ по п.8, в котором упомянутый этап, на котором выбирают доминирующий угол из определенного множества углов, дополнительно содержит этап, на котором:
выбирают угол в гистограмме, соответствующий наибольшему совокупному вычисленному весовому значению, в качестве доминирующего угла.
10. Компьютерный программный продукт, включающий в себя машиночитаемый носитель, содержащий записанную на него логику компьютерной программы, включающую в себя:
логическое средство компьютерной программы (1934) для обеспечения возможности процессору выполнять любой из пп.1-9.
11. Система уменьшения наклона изображения (700), содержащая:
детектор контуров (702), сконфигурированный для обнаружения множества контуров в первом изображении;
определитель углов (704), сконфигурированный для определения множества углов, соответствующего определенному множеству контуров;
селектор доминирующего угла (706), сконфигурированный для определения доминирующего угла из определенного множества углов; и
устройство поворота изображения (708), сконфигурированное для поворота первого изображения в соответствии с выбранным доминирующим углом, чтобы сформировать второе изображение.
12. Система по п.11, в которой устройство поворота изображения конфигурируется для кадрирования второго изображения до наиболее соответствующей прямоугольной формы изображения.
13. Система по п.11, в которой детектор контуров содержит:
преобразователь цветового формата изображения, сконфигурированный для преобразования набора данных, представляющего цифровое изображение, в набор данных полутонового изображения;
фильтр изображения, сконфигурированный для фильтрации набора данных полутонового изображения;
усилитель контуров, сконфигурированный для выполнения усиления контуров в фильтрованном наборе данных полутонового изображения, чтобы сформировать набор данных изображения с усиленным контуром; и
детектор возможных граничных объектов, сконфигурированный для обнаружения множества возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром.
14. Система по п.13, в которой детектор возможных граничных объектов содержит:
устройство распознавания граничного объекта, сконфигурированный для обнаружения возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром; и
разделитель граничного объекта, сконфигурированный для сканирования возможных граничных объектов в наборе данных изображения с усиленным контуром, чтобы обнаружить соединения контуров, и для разделения каждого возможного граничного объекта, имеющего обнаруженное соединение контуров, на второй и третий возможные граничные объекты в обнаруженном соединении контуров.
15. Система по п.13, в которой детектор возможных граничных объектов содержит:
устройство сегментации изображений, сконфигурированное для сегментации набора данных изображения с усиленным контуром на множество областей пикселей; и
анализатор области пикселей, сконфигурированный для анализа каждой области пикселей в множестве областей пикселей для определения наличия возможных граничных объектов, и для включения любых возможных граничных объектов, определенных в качестве присутствующих, в множество возможных граничных объектов.