1 核心思想

论文：Robust Document Image Dewarping Method Using Text-Lines and Line Segments
论文：Document Dewarping via Text-line based Optimization
代码：https://github.com/taeho-kil/Document-Image-Dewarping

传统的基于文本行的文档去扭曲方法在处理复杂布局和/或非常少的文本行时会出现问题。 当图像中几乎没有对齐的文本行时，这通常意味着照片、图形和/或表格占据了输入的大部分。 因此，为了稳健的文档去扭曲，我们建议除了对齐的文本行之外，还使用图像中的线段。 基于所有变换后的线段仍然是直线的假设和观察（线到线映射），并且其中许多线段在校正良好的图像中水平或垂直对齐，除了 基于文本行的成本。 通过最小化函数，我们可以得到相机姿态、页面曲线（外参数）和相机焦距（内参数）的变换参数，用于文档校正。 考虑到在某些情况下线段方向存在较多的离群点和遗漏的文本行，整体算法采用迭代的方式设计。 在每一步中，我们删除水平/垂直对齐不好的文本组件和线段，然后使用更新后的信息最小化成本函数。 实验结果表明，所提出的方法对各种页面布局具有鲁棒性。 此外，所