典型文献
TIMR:模板图像匹配矫正
文献摘要：
针对当前文档图像透视变形矫正算法抗干扰性差,矫正效果不佳等问题,本文提出一种基于BRISK特征点检测与匹配的文档图像矫正算法,称之为模板图像匹配矫正算法(Template Image Matching Rectification,TIMR).该算法仅需制作目标领域内的单张矫正模板图像,并结合BRISK算法与本文提出的双重特征点过滤算法实现该领域所有透视变形文档图像的矫正处理.其中,双重过滤算法包含特征点先验过滤(Prior Filtering,PF)与特征点迭代匹配过滤(Iterative Matching Filtering,IMF)算法,有效地过滤掉了矫正模板图像中的无关特征点与不稳定特征点,实现特征点匹配与TIMR算法的加速.在特定的医疗领域的检验单文档图像数据上进行矫正测试,并与当前主流矫正的算法与商业软件进行了比较.实验结果表明,本文算法具有使用简单方便,鲁棒性强,矫正效果好和矫正速度快等特点.
文献关键词：
图像处理;文档图像矫正;透视变换;图像匹配
中图分类号：
作者姓名：
张祥祥;吕学强;韩晶;游新冬;张凯
作者机构：
北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;首都师范大学 中国语言智能研究中心,北京100048
文献出处：
引用格式：
[1]张祥祥;吕学强;韩晶;游新冬;张凯-.TIMR:模板图像匹配矫正)[J].小型微型计算机系统,2022(04):807-814
A类：
TIMR,文档图像矫正,Rectification
B类：
板图,图像匹配,前文,变形矫正,正算法,抗干扰性,矫正效果,BRISK,特征点检测,称之为,Template,Image,Matching,单张,点过,过滤算法,算法实现,先验,Prior,Filtering,PF,Iterative,IMF,滤掉,不稳定特征,特征点匹配,医疗领域,检验单,图像数据,商业软件,单方,透视变换
AB值：
0.326048
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
