傾き・反り・影がある文書画像の行認識(その3)

お昼に引き続き進捗報告です。
3次スプライン曲線のフィッティングをしました。
前回の記事にも追記したのですが、曲線フィッティングによる歪み補正のアイデアは、この論文
http://human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida/Papers/IS1-037.pdf
からもらっています(全く同じ実装ではありません。この論文はスキャナによる白黒2値画像を対象にしているからです)。
論文を読んで実装するのはつらいですね…審査員はその世界のトップだからソースコードがなくても再現できるだろうけど、初心者にとってはつらいです。ソースコードを添付する習慣はできないのでしょうか。

前回、40分割塗りつぶし画像のゴミをとりました。
そこからまず曲線をフィッティングさせる点をプロットします。
plot

フィッティングをします。
制御点を色々動かして、プロットした点との距離の和が最小になるものを求めます。
curve

これでフィッティングはできました。
変な方向に行ってるやつがいるのは、プロットした点に外れ値があるせいです。
次は、この外れ値を除去して、画像を変形するところまで行きましょう。

ここまでくるのに結構疲れました。
for文の階層を間違えたり、連立方程式の係数を間違えたりして、うまくいかなかったからです。
幻想的な曲線群が得られたときはどうしようかと思いました。
curve_0

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