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汽车牌照图像倾角矫正方法研究
首这条直线的法线与X轴的夹角。因此我们可以通过θ角来确定直线的倾斜角度，进而对图像进行矫正。
图6 倾角矫正前图像
Hough变换法矫正图像程序实现如下：
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bw=edge(l,'sobel','horizontal');%检测图像边缘直线
[m,n]=size(bw);%计算图像大小
S=round(sqrt(m^2+n^2));%S可以取到的最大值
ma=180;%θ角最大值
r=zeros(md,ma);%产生初值为零的计数矩阵
for i=1:m
for j=1:n
if bw(i,j)==1
for k=1:ma
ru=round(abs(i*cos(k*)+j*sin(k*)));
r(ru+1,k)=r(ru+1,k)+1;%对矩阵记数
end
end
end
end
[m,n]=size(r);
for i=1:m
for j=1:n
if r(i,j)>r(1,1)
r(1,1)=r(i,j);
c=j;%把矩阵元素最大值所对应的列坐标送给c。
end
end
end
if c<=90
rot=-c; %确定旋转角度
else
rot=180-c;
end
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pic=imrotate(l,rot,'crop'); %对图片进行旋转，矫正图像
下面给出了Hough变换法对倾斜图像进行矫正后的图像：
图7
2 Radon变换法
我们知道，一条直线沿它的法线方向投影所得的投影最长，而沿与其平行方向投影则所得的投影最短。Radon变换理论就是这样一种投影理论。用这种方法可以检测图像中的直线。
Radon变换的定义：二元函数f(x,y)的投影是在某一方向上的线积分，例如f(x,y)在垂直方向上的线积分是f(x,y)在x方向上的投影，在水平方向上的线积分是在y方向上的投影，沿y'方向的线积分是沿x'方向上的投影。投影可沿任意角度进行，通常f(x,y)的Radon变换是f(x,y)平行于y’轴的线积分，格式如下：
（）
其中 （）
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图8 矩形函数在水平垂直方向和沿θ角方向的投影
Radon 变换与计算机视觉中的Hough变换很相似，我们可以利用Radon变换来检测图像中的直线的倾斜角度[4]。利用Radon变换检测直线倾斜角度的具体步骤为：
（1）用edge函数计算图像的边缘二值图像，检测出原始图像中的直线。
图9 边缘图
（2）计算边缘图像的Radon变换，对每一个象素为1的点进行运算（0-179度方向上分别做投影）其命令格式如下：
theta=0:179;
[r,xp]=radon(bw1,theta);%计算边缘图像的Radon变换
figure,image(theta,xp,r);%显示变换效果图
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（3）检测出Radon变换矩阵中的峰值，这些峰值对应原始图像中的直线（）。Radon变换矩阵中的这些峰值的列坐标θ就是与原始图像中的直线垂直的直线