民国档案是一类极具价值的重要档案,通过扫描实现数码化会导致图像倾斜,而这种倾斜不仅影响图像检索的视觉效果,而且不利于档案图像的进一步处理。通过数字图像处理技术,总结民国档案图像的版面特点,定义民国档案图像的种类,设计自适应的图像倾斜校正算法,针对不同种类的民国档案图像,自动选择相应的校正技术,为实际应用奠定基础。论文的主要工作包含如下三个方面。第一,梳理并分析了民国档案图像的版面特点,在此基础之上定义了民国档案图像的种类。通过对民国档案图像的视觉分析,认为民国档案图像主要由表格、文本列和印章等要素构成,这些构成要素为图像倾斜校正提供指引;通过对民国档案图像进行灰度分布分析和空间相关性分析,认为基于纹理的倾斜校正技术不适合处理民国档案。在版面结构分析和图像特点分析的基础之上,定义了适合纠偏的民国档案图像类别,即包含表格线的、以文本列为主的、和复杂版面三类。第二,设计自适应的民国档案图像倾斜校正算法。根据民国档案图像的版面特征分布确定图像种类,根据图像种类采用针对性的纠偏算法,整个过程自动运行,对输入图像进行自适应处理,无需人工干预。论文中采取六种倾斜校正技术对包含表格线的民国档案图像、以文本列为主的民国档案图像和复杂版面的民国档案图像进行纠偏,以平均误差为衡量标准,仿真实验表明,对包含表格线的民国档案图像采取Hough变换效果最佳,对以文本列的民国档案图像采取投影法效果最佳,对复杂版面的民国档案图像采取基于图像矩的倾斜校正技术最佳。第三,将所设计的倾斜校正算法用于数字档案生产管理系统。首先对论文的民国档案生产管理应用系统进行了需求分析及设计,选择了信息熵(Entropy,E)、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、交叉熵(Cross Entropy,CE),和归一化交叉相关系数(Normalized Cross-Correlation Coefficient,NCCC)等性能指标,并将其作为民国档案图像纠偏的评价标准,对比分析论文的倾斜校正算法对民国档案图像校正的各项指标,证明了针对民国档案提出的倾斜校正方法的校正性能。