081、文档扫描件扭曲、光照不均？轮廓检测 + 透视矫正 + 光照归一化方案

081、文档扫描件扭曲、光照不均？轮廓检测 + 透视矫正 + 光照归一化方案

一、从一次翻车现场说起

去年帮朋友处理一批历史档案的数字化扫描件，拿到手一看——好家伙，书脊处拱起得像座小山，页面边缘被手指压出波浪形褶皱，更别提那要命的光照：中间亮得刺眼，四角黑得像深渊。朋友说“你搞嵌入式的，这点图像处理不是手到擒来？”我嘴上说“简单”，心里已经开始骂娘了。

第一版方案直接上二值化+霍夫变换找直线，结果呢？拱起的书脊把文字压成了曲线，霍夫直线检测出来的全是断断续续的线段，透视矫正后文字还是歪的。更惨的是光照不均的区域，二值化后一半字被吞掉，另一半背景和文字糊成一团。那晚我盯着屏幕上像抽象画一样的输出，默默把“简单”两个字从字典里删了。

后来花了三天时间，把整个流程拆成三个独立模块：轮廓检测做粗定位，透视矫正做几何还原，光照归一化做像素级补偿。每个模块单独调参、单独验证，最后串起来跑通。今天这篇笔记，就是把当时踩过的坑、试过的错、最终沉淀下来的方案，原原本本写出来。

二、轮廓检测：别信边缘检测的鬼话

很多人一上来就Canny边缘检测，然后找轮廓。我告诉你，对于文档扫描件，这路子大概率走不通。原因很简单：扫描件背景复杂，书脊处的阴影、手指的压痕、纸张本身的纹理，Canny会把这些全当成边缘，你得到的是一张密密麻麻的蜘蛛网。

我实际用的方案是：自适应阈值 + 形态学闭运算 + 最大外接矩形筛选。