本文要解决的问题是：文档电子化过程中，对以数码相机为采集设备的文档图像展平修正的问题，其目的是去除数码相机采集的文档图像中的文档弯曲以及透视形变，从而提高录入文档图像的阅读体验以及后期的OCR识别率。 针对这一问题，作者对现有的文档图像修正展平方法进行了概括总结，描述了基于书页表面为柱面假设PKU＆Laserfiche模型，着重分析了对实际书页图像修正中应用PL模型所面临的主要难点问题，提出了相应的算法与解决方案，并通过大量的实验验证了所提出的算法的有效性。在相关行业的国际比赛中也验证了本文描述算法的行业领先性。 本文的主要创新点在于，提出了利用文档图像中的文字行信息来提取PL模型所需要特征矩形框的新方法。该方法包括：通过图像的边缘信息，应用Hough变化、局部方向性增强和投影统计等算法，对书页图像实现分页分栏和文字行提取，进而获得进行文档图像修正所需要的特征矩形框。该方法解决了文档图像受环境影响因素大，书页倾斜且倾斜方向未知，书页表面弯曲，具有透视形变等在文档图像修正中较难解决的问题。 实验结果表明，本文所提出的方法能很好地应用PL模型对书页文档图像进行展平修正，处理后的文档图像在阅读体验和文档OCR识别率上都有大幅度提高。可以极大地提高图书电子化的便捷程度。