The proposed method is to find a do

The proposed method is to find a document region in an image for the estimation of a homography. When we have the position information of four points in a plane, the homography could be estimated simply [2]. However, the problem is how to find these four feature points. For example, corner points of the paper of the document could be used as the feature points to rectify the image of a document, if the shape of a paper with a document is rectangle. Edge information or corner detection algorithms could be used to find these feature points Unfortunately, there are many outliers, because both characters in a document and the boundary of a paper make strong edge points. To eliminate or reduce outliers, text regions in a document are removed by decomposed edge planes according to its directional information in this paper. After removing text regions in each decomposed edge plane, the Hough transform is applied in each decomposed edge plane with reduced angle domain. This results in more robust line detection compared with using a single edge plane with text regions. A homography is estimated with the detected feature points, and the document region in an image is warped with it. This paper is organized as follows. In section II, the background and related works are explained. Section III describes the proposed system in detail. The implementation results are presented in section IV. Finally, section V concludes the paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการนำเสนอคือการ หาพื้นที่เอกสารในรูปภาพสำหรับประมาณการ homography เมื่อเรามีข้อมูลตำแหน่งของสี่จุดในเครื่องบิน การ homography อาจจะประเมินเพียง [2] อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือ วิธีการหาจุดสี่คุณลักษณะเหล่านี้ เช่น จุดมุมของกระดาษของเอกสารสามารถใช้คะแนนคุณลักษณะการแก้ไขรูปภาพเอกสาร ถ้าสี่เหลี่ยมผืนผ้าเป็นรูปร่างของกระดาษกับเอกสาร ขอบข้อมูลหรือมุมตรวจจับอัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อค้นหาจุดเหล่านี้คุณลักษณะแต่ มีหลาย outliers เพราะจุดแข็งแรงขอบได้ทั้งอักขระในเอกสารและขอบเขตของกระดาษ เพื่อลด outliers ขอบเขตข้อความในเอกสารจะถูกเอาออก โดยเครื่องบินขอบสลายตัวตามข้อมูลและทิศทางในเอกสารนี้ หลังจากลบขอบเขตข้อความในแต่ละระนาบขอบสลายตัว แปลง Hough ใช้ในแต่ละระนาบขอบสลายตัวกับโดเมนของมุมลดลง ผลที่ได้เพิ่มเติมรายการตรวจเปรียบเทียบกับการใช้เครื่องบินเดียวขอบเขตข้อความ ที่ homography ประมาณจุดตรวจพบคุณลักษณะ และภูมิภาคเอกสารรูปภาพเป็นเหยเกกับมัน เอกสารนี้มีการจัดระเบียบดังนี้ ในส่วนที่สอง พื้นหลังและทำงานที่อธิบาย ส่วนที่สามอธิบายระบบที่นำเสนอในรายละเอียด ผลการดำเนินงานถูกแสดงในส่วนที่ IV ในที่สุด ส่วน V สรุปกระดาษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีที่เสนอคือการหาเอกสารภูมิภาคในภาพเพื่อประมาณการการ homography ที่ เมื่อเรามีข้อมูลตำแหน่งของสี่จุดในเครื่องบิน homography อาจจะประมาณเพียง [2] แต่ปัญหาคือวิธีการค้นหาเหล​​่านี้สี่จุดคุณลักษณะ ยกตัวอย่างเช่นจุดมุมของกระดาษของเอกสารที่สามารถใช้เป็นจุดคุณสมบัติในการแก้ไขภาพของเอกสารถ้ารูปร่างของกระดาษที่มีเอกสารเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า ข้อมูลขอบหรือมุมขั้นตอนวิธีการตรวจสอบสามารถนำมาใช้เพื่อหาจุดคุณลักษณะเหล่านี้ แต่มีค่าผิดปกติจำนวนมากเนื่องจากตัวละครทั้งสองในเอกสารและขอบเขตของกระดาษทำให้จุดขอบที่แข็งแกร่ง เพื่อขจัดหรือลดค่าผิดปกติภูมิภาคข้อความในเอกสารจะถูกลบออกจากเครื่องบินขอบย่อยสลายตามข้อมูลทิศทางในบทความนี้ หลังจากลบข้อความภูมิภาคในระนาบขอบแต่ละย่อยสลายที่ Hough แปลงถูกนำไปใช้ในระนาบขอบแต่ละโดเมนย่อยสลายด้วยมุมที่ลดลง ซึ่งจะส่งผลในการตรวจสอบสายที่แข็งแกร่งมากขึ้นเมื่อเทียบกับการใช้ขอบระนาบเดียวกับภูมิภาคข้อความ homography เป็นที่คาดกันกับที่ตรวจพบจุดที่มีคุณลักษณะและภาคเอกสารในภาพเป็นเหยเกกับมัน กระดาษนี้จะมีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ ในส่วนที่สองที่พื้นหลังและผลงานที่เกี่ยวข้องมีการอธิบาย มาตรา III อธิบายถึงระบบที่นำเสนอในรายละเอียด ผลการดำเนินงานที่จะนำเสนอในส่วนที่สี่ สุดท้ายส่วน V สรุปกระดาษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการหาเอกสารภูมิภาคในรูปค่าของ homography . เมื่อเราได้ตำแหน่งข้อมูลสี่จุดในเครื่องบิน , homography สามารถประมาณได้เพียงแค่ [ 2 ] อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือวิธีการหาเหล่านี้สี่ลักษณะจุด ตัวอย่างเช่น จุดมุมของกระดาษของเอกสารอาจจะใช้เป็นลักษณะจุดเพื่อแก้ไขภาพลักษณ์ของเอกสาร ถ้ารูปร่างของกระดาษที่มีเอกสารเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า ข้อมูลขั้นตอนวิธีการตรวจหาขอบหรือมุมที่สามารถใช้เพื่อหาจุดคุณสมบัติเหล่านี้ แต่ก็มีหลายระดับ เพราะทั้งสองตัวอักษรในเอกสารและขอบของกระดาษให้คะแนน ขอบแข็ง เพื่อขจัดหรือลดผิดปกติ ข้อความในเอกสารที่ออกโดยภาคนี้ขอบเครื่องบินตามทิศทางของข้อมูลในบทความนี้ หลังจากลบข้อความ ในแต่ละภูมิภาค ประกอบด้วยขอบเครื่องบิน , Hough แปลงใช้ในแต่ละประกอบด้วยเครื่องบินลดมุมขอบโดเมน ผลนี้ในการตรวจสอบสายที่แข็งแกร่งมากขึ้นเมื่อเทียบกับการใช้เครื่องบินขอบเดียวที่มีข้อความภูมิภาค เป็น homography ประมาณกับที่ตรวจพบลักษณะจุดและเอกสารภูมิภาคภาพมันลื่นด้วย กระดาษนี้จะจัดดังนี้ ในส่วนที่ 2 พื้นหลัง และที่เกี่ยวข้องกับงานจะอธิบาย ส่วนที่ 3 อธิบายถึงระบบที่เสนอรายละเอียด การใช้ผลลัพธ์จะแสดงใน 4 ส่วนสุดท้าย ส่วน วี พบกระดาษ