本文主要研究基于文本图像的快速倾斜校正技术相关问题：文本特征子区的精确筛选、倾角检测、快速旋转校正等,在总结分析现有理论资料的基础上,提出了新的解决方案并在实际项目应用中验证了该方案的有效性。本文首先介绍了目前倾斜校正算法的研究现状、技术应用领域,并总结了目前常用的倾斜校正算法。分析对比了几种传统文本图像倾斜校正算法,如基于多方向投影的方法,基于Hough空域变换的方法,基于Fourier频域变换等方法的适用范围及优缺点,针对现存校正算法在速度、效率上的瓶颈,提出了一种基于筛选文本特征子区的快速文本图像倾斜校正方法。首先通过分析文本图像文字分布所具有的连通性、区域性和按照一定规则排列的特征,设计出一种根据投影窗口来筛选文本特征子区的方法,得到较理想的效果。其次对筛选出的文本特征子区采用连通域横向搜索法,通过定位出整行文字中每个字的具体位置,并使用最小二乘法直线拟合可得出文字行对应的文本线倾角,通过计算获取到的多条文本线数据可计算出精确倾角。再次,在图像的旋转校正过程中,对传统旋转算法进行了大量浮点数据计算优化,使其能够快速运行于对浮点运算支持不够的嵌入式平台中,提高了算法的运行效率,在实际项目使用中取得了良好地效果。本文还提出了一种保留兴趣点的自适应裁剪算法,通过分析旋转校正后的文本图像投影特征,自动计算出需要保留的最佳区域,裁掉影响语义识别的区域,从而提高整幅图像的文本识别率。最后,根据本文提出的技术方案,设计并实现了本文的技术原型系统。通过测试结果的分析和在实际项目中的检验,证明本文提出的解决方案具有较高的实用价值。