随着信息科技的快速发展,加上现在人们的环保意识的增强,各个行业都推行无纸化办公。通过网络,工作人员可以将电子文档轻松的在各个部门间传阅,这极大地减少了人力和物资的开销,因此电子文档正逐渐地代替纸质文件。电子文档不断的改变着人们工作模式和生活方式,比如电子档案、银行票据、网上阅卷等等。因此将纸质的文档资料快速正确的转化为电子文档显得愈加重要和迫不及待。纸质文档在转换为电子文档时,难免由于人为或者设备的原因,文档图像通常会产生一定的程度的倾斜误差。而得到的倾斜电子图像不仅仅影响视觉效果,同时对图像版本分析有着较大的影响,因此研究图像的倾斜算法显得十分必要。本文主要研究复杂文本图像的倾斜校正,也就是文档中不仅包含文字,还有图像的文档。在现有的纯文本倾斜校正的基础上,提出了两种不同的复杂文本图像的倾角检测算法。第一种方法是首先通过对图像进行一系列的灰度化,二值化,图像分块等预处理;其次是根据Radon变换和数据分析方法的结合排除干扰倾角检测的子块;最后合并子块,并再次利用Radon变换检测倾角并校正。第二种方法是利用文本行的周期性得到较精确的倾角。首先同样是通过灰度化,二值化,图像分块等一系列的预处理;其次是利用Radon变换得到每个子块的倾角,对倾角数据进行快速傅里叶变换得到其在频域的分布图以及每个子块对应的功率与周期的关系图;最后是根据文本的周期性和功率大小进行子块的筛选,这样就可以得到文本较多的子块,然后利用Radon变换检测出倾斜角度,并进行校正。通过上述两种算法均可获取理想的倾角检测结果。根据实验结果对比与相关算法的分析显示,这两种算法均适用-180-180角度的检测和校正,相比之前的算法,在检测角度的范围上有了很大的提高,并且对于检测纯文本的图像,有着准确度高,鲁棒性强的优势。第一种方法具有很高的效率,但存在一定的误差。第二种方法的精确度比较高,且对于复杂结构和内容的数字图像都有较为精确的倾角检测,这样就大大提高了该算法的使用范围。