近年来,随着信息技术的飞速发展,网上阅卷、电子图书馆等办公自动化应用越来越广泛,这些应用通常需要将大量纸质文档转变为电子文档,转换过程中由于扫描仪走纸机制的影响或者某些人为因素的存在,而使扫描到的图像往往会发生一定角度的倾斜。然而,在文档图像的处理中,大多数的OCR (Optical Character Recognition)系统对图像的倾斜角是非常敏感的,倾斜矫正质量的好坏直接影响到后续的图像处理工作能否得到预期的结果,因此研究扫描图像的倾斜矫正问题具有重要的意义。要对图像进行纠偏,首先就是要检测出图像的倾斜角度。本文讨论了目前主要的文档图像倾斜角检测算法,对各种算法的适用场合、优缺点等做了简要的对比介绍；介绍了几种图像预处理的方法,如图像二值化、图像去噪增强等；提出了一种新的融合了块拷贝、邻近插值、双线性插值和三次样条插值的快速文档图像纠偏算法,并采用虚光蒙板技术进行清晰度强调,分析实验结果。实验结果表明,该算法具有很高的执行效率,同时保证了纠偏后的图像质量。创新点主要体现在以下几个方面：(1)快速的倾斜角估计算法：边缘点检测和限定夹角的快速Hough变换；(2)块的分类算法：按照图像区域的平坦程度,分为平坦块和非平坦块；(3)像素级分类：按照一阶邻域最大差图像分为平坦像素、清晰度强调像素和非平坦像素(需要进行高质量插值的像素)；(4)清晰度强调：结合像素级分类的虚光蒙板清晰度强调方法；